Selezione e clustering delle query. Clustering automatico (raggruppamento) di parole chiave

Il clustering di query ordina (divide) un elenco nucleo semantico(SY), in gruppi basati sulla somiglianza, il che consente di ottimizzare ulteriormente le pagine del sito per essi.

Come vengono raggruppate le query?

Lo strumento analizza l'output Yandex per ciascuna richiesta e lo confronta con l'output di altre richieste dall'elenco. Se le stesse pagine pertinenti sono nella TOP-10 per query diverse, queste query vengono definite come simili e inserite nello stesso gruppo. Ciò significa che una pagina può essere ottimizzata per loro.

La soglia di clustering delle query è il numero di pagine pertinenti corrispondenti nei risultati di ricerca per query diverse. In poche parole, se inserisci due query in Yandex e i risultati TOP 10 contengono due pagine identiche (due su dieci), quando viene impostata la "soglia di clustering 2", queste due query verranno inserite nello stesso gruppo.

Svantaggi del raggruppamento manuale delle richieste

Il raggruppamento delle query chiave, noto anche come suddivisione, viene eseguito dagli ottimizzatori SEO immediatamente dopo aver raccolto le parole chiave.

1. Se le richieste sono numerose è difficile modalità manuale per determinare la loro somiglianza tra loro, devi inserire ciascuna query nella ricerca o fare affidamento sull'intuizione/esperienza, che può fare uno scherzo crudele durante la promozione e non dare i risultati desiderati.
2. Costo elevato, che si è formato a causa della lunghezza del processo. Una suddivisione semantica di alta qualità con 500 query a bordo richiede in media 4-16 ore. È necessario leggere ogni richiesta, determinarne il gruppo (la cui presenza deve essere tenuta presente), se necessario, ricontrollare con ricerca o servizi... brrrr.

Vantaggi del raggruppamento automatico delle query

1. La velocità di rottura è approssimativamente uguale alla velocità del suono. Il sistema controllerà l'output di ciascuna richiesta, li confronterà e darà l'opportunità di correggere manualmente eventuali eccezioni minori, dopodiché il risultato potrà essere caricato in un file CSV (Excel).
2. La precisione del risultato si ottiene eliminando il fattore umano. Una persona può distrarsi e perdere un pensiero, dimenticare, fraintendere o semplicemente non essere in grado di eseguire correttamente la suddivisione; tali difficoltà non si osservano con il programma.
3. Lo strumento viene fornito in modo completamente gratuito; non richiede retribuzione mensile, ferie o assenze per malattia; Inoltre non ha un orario di lavoro: lavora 24 ore su 24, 7 giorni su 7.

La suddivisione è un processo molto importante durante la promozione; stabilisce gli obiettivi per l'ottimizzazione di ciascuna pagina del progetto e dell'intero sito nel suo insieme.

Questo è un gruppo parole chiave, che sono semplicemente un elenco, dividendoli in cluster (gruppi). Questo è ciò che trasforma migliaia di tue domande in una struttura completa, divisa in categorie, pagine, articoli, ecc. Senza la corretta suddivisione, sprecherai molto tempo e denaro “inattivo”, poiché alcune richieste non possono essere “sbarcate” su una pagina. O viceversa, le parole chiave richiedono che queste query si trovino sullo stesso URL.

Quando raccolgo un nucleo semantico (SN), di solito eseguo il clustering a mano, utilizzando , ecco i collegamenti sull'argomento:

Ma tutto ciò è facile e semplice quando abbiamo gruppi chiari di query con significati logici diversi. Sappiamo benissimo che per la query “Passeggino per gemelli” e “Passeggino per maschietto” devono esserci landing page diverse.

Ma ci sono richieste che non sono chiaramente separate le une dalle altre ed è difficile “sentire” determinare quali richieste dovrebbero essere inserite su una pagina e quali richieste dovrebbero essere sparse su diversi URL di destinazione.

Uno dei partecipanti alla mia maratona SEO mi ha posto una domanda: "Petya, cosa fare con queste chiavi: metti tutto su una pagina, creane diverse, se sì, quante?" Ed ecco un estratto dall'elenco delle parole chiave:

La sola parola "java" viene utilizzata in tre varianti ("java", "java"), inoltre le persone la cercano per diversi giochi, dispositivi, ecc. Le richieste sono tantissime ed è davvero difficile capire quale sia la cosa migliore da fare.

Cosa ritieni sia corretto? Giusto. L'approccio migliore è analizzare i concorrenti che sono già nei TOP per queste parole chiave. Oggi ti dirò come raggruppare il nucleo semantico basato sui dati dei concorrenti.

Se hai già un elenco già pronto di parole chiave per il clustering, puoi passare subito al punto 4.

1. Matrice delle interrogazioni

Faccio un altro esempio: ho un cliente con un negozio online di apparecchiature elettriche e di illuminazione. Il negozio ha un numero molto elevato di prodotti (diverse decine di migliaia).

Naturalmente, qualsiasi negozio ha prodotti che hanno la massima priorità in vendita. Questi prodotti potrebbero avere margini elevati o semplicemente è necessario eliminare questo prodotto dal magazzino. Quindi ho ricevuto una lettera, qualcosa del genere: "Petya, ecco un elenco di prodotti che ci interessano". E lì c'era l'elenco:

• interruttori;
• lampade;
• lampade;
• faretti;
• prolunghe;
• e qualche altro punto.

Ho chiesto di creare una cosiddetta “matrice di query”. Dato che i proprietari dei negozi conoscono la loro gamma di prodotti meglio di me, avevo bisogno di raccogliere tutti i prodotti e le principali caratteristiche/differenze di ciascun prodotto.

Si è scoperto qualcosa del genere:

Nel compilare la matrice non dimenticare che alcuni marchi in lingua inglese sono richiesti anche in russo, questo deve essere tenuto in considerazione e aggiunto.

Naturalmente se il prodotto aveva altre caratteristiche veniva aggiunta una colonna. Potrebbe essere "Colore", "Materiale", ecc.

E tale lavoro è stato svolto per i beni con la massima priorità.

2. Moltiplicazione delle query

Esistono molti servizi e programmi per moltiplicare le query. Ho usato questo generatore di frasi chiave http://key-cleaner.ru/KeyGenerator, inseriamo lì tutte le nostre query in colonne:

Il servizio ha moltiplicato tutti i tipi di opzioni con la parola prolunga. Importante: molti generatori moltiplicano solo colonne consecutive, cioè 1 colonna con la seconda, poi le prime due con la terza, ecc. E questo moltiplica tutto della prima colonna con altre: la prima con la seconda, poi la prima con la terza, la quarta; poi primo*secondo*terzo, primo*secondo*quarto, ecc. Cioè, otteniamo il numero massimo di frasi contenenti la parola principale nella prima colonna (questo è il cosiddetto marcatore).

Marcatore- questa è la frase principale da cui devi generare una chiave. Senza un pennarello è impossibile crearne uno adeguato domanda chiave. Non abbiamo bisogno delle diciture "IEC all'ingrosso" o "acquista su bobina".

Quando si moltiplica, è importante che ogni frase chiave abbia questo indicatore. Nel nostro esempio, questa è la frase "prolunga". Di conseguenza, è stato generato in in questo esempio 1439 (!) frasi chiave uniche:

3. Eliminare le richieste dalla "spazzatura"

Ora ci sono 2 opzioni per lo sviluppo di eventi. Puoi iniziare a raggruppare tutte queste query e creare una pompa grande quantità pagine generate per ciascun cluster, se il sistema del tuo sito web lo consente. Naturalmente, ogni pagina dovrebbe avere i propri meta tag univoci, h1, ecc. Sì, e talvolta è problematico inserire questo tipo di pagine nell'indice.

Tecnicamente non avevamo questa possibilità, quindi non abbiamo nemmeno preso in considerazione questa opzione. È stato necessario creare solo le nuove landing page più necessarie in modalità “semi-manuale”.

Con che tipo di frequenza dovrei lavorare? Poiché il nostro elenco di prodotti + intersezioni non era molto popolare (mirato in modo ristretto), mi sono concentrato su frequenze con virgolette(senza punti esclamativi) - cioè in varie forme di parole. Queste sono frasi chiave in diversi casi, numero, genere, declinazione. È questo indicatore che ci consente di stimare più o meno il traffico che possiamo ricevere da Yandex se entriamo nel TOP.

In Key Collector rimuoviamo le frequenze tra virgolette per queste frasi (ovviamente, se hai un prodotto stagionale, allora devi rimuovere le frequenze nella “stagione”):

E cancelliamo tutto ciò che è uguale a zero. Se hai un argomento più popolare e molte parole con frequenza diversa da zero, puoi aumentare la soglia inferiore a 5 o anche a un valore superiore. Ho solo 43 query diverse da zero su 1439 frasi per la regione di Mosca e la regione.

Trasferisco queste 43 frasi con i dati di frequenza in Excel:

4. Clustering delle query

Faccio tutto questo in Rush Analytics, ecco l'algoritmo di clustering in questo servizio:

Per ogni richiesta, dai risultati della ricerca vengono “estratti” gli URL TOP-10 per una determinata regione. Successivamente, il clustering avviene utilizzando URL comuni. Puoi impostare tu stesso la precisione del clustering (da 3 a 8 URL comuni).

Diciamo che impostiamo la precisione su 3. Il sistema ricorda gli URL delle pagine che sono nella TOP 10 per la prima richiesta. Se la seconda richiesta dall'elenco TOP 10 contiene gli stessi 3 URL della prima, queste due richieste rientreranno in 1 cluster. Il numero di URL condivisi dipende dalla precisione specificata. E tale elaborazione avviene con ogni richiesta. Di conseguenza, le parole chiave sono divise in cluster.

1. Vai su RushAnalytics -> Clustering, crea un nuovo progetto (al momento della registrazione, ognuno riceve 200 rubli sul proprio account per i test, conveniente):
   
2. Scegliamo per noi un motore di ricerca prioritario e una regione:
   
   
3. Seleziona il tipo di clustering. In questo caso scelgo "Wordstat". Il metodo "Token manuali" non funziona per me, poiché nelle richieste è presente un solo token "extender". Se stai caricando più tipi di prodotti contemporaneamente (ad esempio una prolunga, una lampadina, ecc.), allora è meglio selezionare la tipologia "Wordstat + pennarelli manuali" e specificare i marcatori (i marcatori dovrà essere contrassegnato con il numero 1 nella seconda colonna e non con il numero 0, la frequenza andrà alla terza colonna). I marcatori saranno le query più elementari che non sono collegate logicamente in alcun modo (le query “prolunga” e “lampadina” non possono stare in una pagina). Nel mio caso, lavoro passo dopo passo con ciascun prodotto e ho creato campagne separate per comodità. Seleziona anche la precisione del clustering. Se non sai ancora quale metodo scegliere, puoi controllare tutto (questo non influirà in alcun modo sul prezzo), e poi, dopo aver ricevuto il risultato, potrai scegliere l'opzione che meglio ha raggruppato le tue domande. Per esperienza, dirò che il più adatto in tutti gli argomenti è precisione = 5. Se stai facendo clustering per un sito esistente, ti consiglio di inserire l'URL del tuo sito (se il tuo sito è nella TOP 10 per la richiesta , quindi il tuo URL verrà evidenziato in verde nel file ricevuto):
   
   
4. Nel passaggio successivo, carica il file nel sistema. Puoi anche impostare parole di arresto, ma avevo un file senza di esse, quindi questa funzione non necessario in questo esempio. Il prezzo del clustering è di 50-30 centesimi per 1 richiesta (a seconda del volume):
   
5. Dovrai attendere un po' affinché il servizio Rush Analytics svolga il suo lavoro. Inserisci il progetto completato. Già lì puoi visualizzare i cluster in base alla precisione del clustering (l'inizio di un nuovo cluster e il suo nome sono evidenziati in grassetto):
   
6. Ancora una volta, è meglio utilizzare la precisione 5 per il clustering. Si adatta più spesso.
7. Inoltre nella scheda successiva puoi vedere un elenco di parole non raggruppate:
   
   Perché non si sono raggruppati, chiedi? Molto probabilmente, i risultati di queste richieste non sono di altissima qualità ed è stato impossibile farlo Modalità automatica assegnare queste richieste ad alcuni cluster. cosa fare con loro? Puoi raggruppare manualmente e creare pagine di destinazione separate in base alla logica, se possibile. Puoi anche creare un cluster separato per una richiesta e “piantarlo” su una pagina separata. Oppure puoi espandere l'elenco di parole e riorganizzare il cluster nel servizio Rush Analytics.
8. Nella scheda "Subject Leaders" puoi vedere i domini TOP per queste query:
   
   
9. A proposito, in alcune query puoi vedere i pollici in su come questo, evidenziati in verde:
   Ciò significa che secondo queste richieste hai già una landing page per questo cluster nella TOP 10 e devi lavorarci sopra.
10. Puoi scaricare tutto questo sul tuo computer in Excel e lavorarci questo documento. Lavoro con precisione 5, quindi scarico questo file:
    
    
11. IN Documento Excel le stesse informazioni. L'inizio di ogni cluster e il suo nome sono evidenziati in grigio (clicca sull'immagine per ingrandirla):
    
    
12. Oltre ai nomi dei cluster, qui vedrai le loro dimensioni, frequenze, frequenze totali, URL principale, URL pertinente e punti salienti, cosa molto necessaria quando si lavora su una landing page. Eccoli:
    
    Tieni presente che è evidenziato anche il marchio "Universal" (tramite "U") e non sospettavo nemmeno che questo marchio potesse essere registrato in questo modo. Nei punti salienti vedrai anche sinonimi e frasi tematiche su cui è altamente desiderabile utilizzare pagine di destinazione per raggiungere il TOP.

Conclusione

Qual è il prossimo? Cosa ci darà questo clustering? Ora per ogni cluster sul nostro sito web dovrebbe esserci un URL separato e, soprattutto, pertinente. La promozione di queste pagine è completamente nelle nostre mani e le promuoviamo ulteriormente nel miglior modo possibile (ottimizzazione dei contenuti, collegamento interno, ottimizzazione esterna, fattori sociali, ecc.).

Se eseguissimo il clustering sbagliato, sarebbe difficile far avanzare molte richieste. Questa sarebbe un'"ancora" che ci tratterrebbe, anche se spenderemmo un sacco di soldi per promuovere queste pagine.

Il corretto clustering ti aiuterà a risparmiare molto e renderà molto più facile entrare nell'ambito TOP.

Cosa ne pensi? Come si raggruppano le query semantiche principali?

E clustering delle chiavi query di ricerca. Gli errori di raggruppamento ti costeranno tempo prezioso, denaro e altri problemi. In questo articolo voglio raccontarti i principi fondamentali e le regole del raggruppamento, oltre a mostrare esempi di servizi e programmi.

Clustering di parole chiave

Evidenzio 2 punti principali durante il raggruppamento:

1. le richieste devono combaciare tra loro in senso logico
2. le richieste devono mostrare gli stessi risultati in Yandex

Da un punto di vista logico, tutto è chiaro: non puoi mettere le chiavi "acquista un telefono" e "verniciatura dell'auto a Omsk" su una pagina. In un modo o nell'altro, le richieste devono corrispondere l'una all'altra nel significato. Se abbiamo una pagina sulla finitura dei soffitti in un appartamento, tutte le richieste dovrebbero riguardare la finitura dei soffitti.

Con il controllo dell'emissione, non tutto è così chiaro. In generale, l'essenza è la seguente: inseriamo le query in Yandex in modalità "incognito", selezioniamo la regione di promozione e vediamo quanto si sovrappongono i risultati della ricerca.

Diciamo che ci sono 2 richieste "finitura dei soffitti in un appartamento" e "finitura dei soffitti in un bagno", devi capire se questi tasti si adatteranno o meno a una pagina. Apri 2 finestre in Yandex e inserisci queste query.

È immediatamente chiaro che nel primo caso si parla chiaramente della finitura dei soffitti nell'appartamento e nel secondo caso nel bagno. Ciò significa che le richieste portano a pagine diverse e non possono essere combinate.

Ecco un altro esempio: le frasi “acquista batterie per il riscaldamento” e “acquista radiatori per il riscaldamento”. Sembra che le richieste siano diverse, ma vediamo i risultati.

Come puoi vedere, l'output è lo stesso: sono presenti sia le batterie che i radiatori. Pertanto, queste 2 richieste possono essere tranquillamente inserite in un'unica pagina.

Programmi e servizi per il clustering di parole chiave

Raggruppare il nucleo semantico in Excel è abbastanza semplice: inserisci tutte le query nel programma e inizi a raggrupparle manualmente. Usi il principio del raggruppamento come ho scritto sopra. Cioè, prima raggruppiamo per significato, quindi controlliamo l'output Yandex.

Ma, a proposito, succede che i risultati siano "torbidi" per due o più query e non è chiaro dove posizionarli insieme o separatamente. Ciò significa che la concorrenza qui è piccola e che i risultati della ricerca non sono formati in modo chiaro, il che significa che non sarà un errore inserire le query insieme o su pagine diverse, come è più conveniente per te.

Ecco un esempio di clustering core semantico in Excel.

Io stesso utilizzo spesso questo metodo; se l'argomento non è complesso e non ci sono molte parole chiave, 100-200 parole chiave sono abbastanza adatte.

Guarda il video su come clusterizzare un kernel in Excel.

Puoi anche utilizzare quello gratuito come alternativa a Excel. Servizio Online clustering manuale kg.ppc-panel.ru.

Raggruppamento automatico

Se il nucleo semantico è molto grande, utilizzo il servizio per il clustering automatico delle query di ricerca seopult.ru. Questo è un servizio MOLTO economico rispetto agli analoghi.

L'unico inconveniente è che il raggruppamento non è del tutto accurato, poiché è comunque necessario eventualmente rivedere il raggruppamento e correggere manualmente le carenze.

Tuttavia, penso che NON esista UN servizio che possa eseguire un raggruppamento corretto al 100%. Anche le aziende che si occupano solo della raccolta e del clustering della semantica controllano e modificano ancora manualmente il risultato finale.

Qui breve recensione sull'impostazione del progetto.

Il servizio calcolerà quanti costi di clustering del kernel e offrirà di avviare il progetto. Questa è l'opzione di raggruppamento a pagamento che utilizzo e mi va abbastanza bene.

E qui video dettagliato come utilizzare lo strumento:

Richieste di clustering nel raccoglitore di chiavi

Anche questo metodo è abbastanza diffuso ma, come altrove, necessita comunque di essere modificato manualmente.

Carica il nucleo semantico nel programma e seleziona la regione di promozione.

Nella puntata di oggi di On the Board parliamo di semantica e strutturazione delle parole chiave per il sito.

Su cosa sia il clustering del nucleo semantico. Perché è necessario creare cluster e come è possibile farlo?

Ne parla Oleg Shestakov, fondatore di Rush Analytics.

Il video si è rivelato piuttosto voluminoso. Contiene le principali sfumature associate al clustering.

Passiamo alla visione del video:

Foto dal tabellone:

Importante: Se hai domande, sentiti libero di farle nei commenti. Oleg sarà felice di rispondere.

Trascrizione video

1. Cos'è il clustering?

Il clustering utilizzando il metodo della massima somiglianza è un raggruppamento di parole chiave basato su un'analisi dei risultati del motore di ricerca. Come avviene questo?

• Prendiamo due query, ad esempio "lucidalabbra" e "acquista lucidalabbra".
• Raccogliamo per ciascuna delle richieste risultati di ricerca, salviamo 10 URL da ciascun numero e controlliamo se sono presenti URL comuni in entrambi i numeri.
• Se ce ne sono almeno 3-5 (a seconda della precisione del clustering specificata), queste richieste vengono raggruppate.

2. Perché il clustering?

Perché la tendenza del clustering è presente sul mercato ormai da circa un anno e mezzo? Perché è importante e come sarà d’aiuto?

• Risparmia tempo. Il clustering è una tecnologia meravigliosa che aiuterà a ridurre la routine quando si lavora con il raggruppamento semantico. Se un normale specialista del nucleo semantico analizza 100.000 parole chiave, separandole in gruppi, in circa 2-3 settimane (o anche di più se la semantica è complessa), un clusterer può separarle in ordine di priorità in circa un'ora.

• Ti consente di evitare l'errore di promuovere richieste diverse su una pagina. Yandex dispone di classificatori che valutano le query commerciali. Ad esempio, i risultati per le richieste informative e quelle commerciali sono completamente diversi. Le query “lucidalabbra” e “acquista lucidalabbra” non possono mai essere inserite nella stessa pagina.

1) Per la prima richiesta (“lucidalabbra”) ci sono siti di informazione (irecommend, Wikipedia). Per questa richiesta è necessaria una pagina informativa.

2) Per la seconda richiesta ("acquista lucidalabbra") - risorse commerciali, noti negozi online. Questa richiesta richiede una pagina commerciale.

Cioè, per le diverse richieste di cui abbiamo bisogno tipi diversi pagine. Un errore comune commesso da un ottimizzatore è quando promuove tutto insieme su un'unica pagina. Si scopre che metà del nucleo semantico entra nella TOP 10 e la seconda metà non può arrivarci. Il clusterer consente di evitare tali errori.

Per evitare che ciò accada è necessario inizialmente raggruppare correttamente le richieste per tipologia di pagina nei risultati di ricerca.

3. In che modo il clustering aiuta nella promozione?

• velocità di elaborazione dei dati,
• classificazione delle pagine per le quali viene effettuata la promozione.

Se la struttura del sito è raggruppata e l'ottimizzazione interna viene eseguita correttamente, questa è già metà dell'opera, se parliamo del mercato russo. Naturalmente saranno necessari collegamenti per i mercati occidentali. Nella nostra esperienza, circa il 50-60% delle richieste con un adeguato clustering e un'adeguata ottimizzazione del testo raggiungono semplicemente il TOP senza alcun intervento esterno. Per i negozi online o gli annunci (aggregatori e portali), in linea di principio, i testi non sono nemmeno necessari.

Il clustering è la chiave per una corretta classificazione. Al momento non ha senso lottare contro il posizionamento nei motori di ricerca, ma è più facile adattarsi a questa classifica ed entrare tipi richiesti pagine e progredire con successo. Cambiare il paradigma di promozione di un particolare argomento è più irrealistico che reale.

4. Quali sono i metodi di clustering? (Duro morbido)

Morbido - questo è quanto descritto prima. Viene presa una richiesta di marcatura di alcune categorie di un negozio online, altre richieste vengono collegate ad essa e i risultati vengono confrontati. "acquista lucidalabbra", "acquista lucidalabbra a Mosca", "acquista prezzi lucidalabbra" - hanno 4-5 collegamenti con la richiesta principale.

Queste richieste sono vincolate. Questo completa il controllo, si ottiene un cluster di parole chiave e può essere promosso.

Ma ci sono argomenti più competitivi, ad esempio le finestre di plastica. Qui è necessario verificare che tutte le richieste legate a quella principale possano essere promosse tra loro.

Dobbiamo confrontare se ci sono risultati per queste query

stesso URL. Confrontiamo i risultati non solo con la richiesta principale, ma anche tra loro. E raggruppiamo solo quelle richieste che possono essere correlate tra loro.

Nella maggior parte dei casi, il soft clustering è sufficiente. Si tratta di negozi online (categorie non molto competitive), risorse informative.

5. Clustering in Rush Analytics

Abbiamo un modulo di clustering e 3 tipi di clustering:

• Secondo Wordstat. Il metodo più semplice e meno dispendioso in termini di tempo dal punto di vista di un ottimizzatore. Ideale per situazioni in cui non sappiamo quasi nulla della struttura del sito.

1) In Excel, caricare le parole chiave in una colonna, la frequenza secondo Wordstat in un'altra e inviarla per il clustering.

2) Ordiniamo l'intero elenco in ordine decrescente: le parole più frequenti (solitamente le più brevi) sono in cima.

3) L'algoritmo funziona così: prendiamo la prima parola, proviamo a collegare ad essa tutte le altre parole e la raggruppiamo. Ritagliamo tutto ciò che si è attaccato, lo riorganizziamo e ripetiamo nuovamente questa iterazione.

4) Dall'elenco delle parole chiave otteniamo una serie di cluster.

Per marcatori

Adatto per siti in cui la struttura è definita. Funziona molto bene nell'e-commerce (ad esempio, nei negozi online).

1) Conosciamo la richiesta del marcatore (la richiesta principale della pagina o più richieste in base alle quali viene promossa).

2) Prendiamo un elenco di parole chiave, nella colonna a destra contrassegniamo le query marcatrici con uno e tutte le altre query con zero.

3) Prendiamo una parola chiave marcatore e proviamo a collegare ad essa altre parole chiave e raggrupparle in cluster. È importante qui che in questo algoritmo le parole marcatrici con cui abbiamo contrassegnato le unità non saranno mai correlate tra loro. Non proveremo a legarli.

Raggruppamento combinato

Questo algoritmo combina i due precedenti

1) Carichiamo le parole chiave, contrassegniamo “token/non-token” e la frequenza.

2) Leghiamo tutte le parole che possiamo associare alle query dei marcatori.

3) Prendiamo le parole chiave che rimangono non collegate e le raggruppiamo insieme utilizzando Wordstat.

4) Tutto il resto sarà classificato come “non clustered”.

5) Di conseguenza, una struttura che già conosciamo. Otterremo anche il clustering automatico di tutte le altre parole chiave, che ci aiuterà ad espandere la struttura. Tutti questi tipi di clustering sono disponibili in Rush Analytics.

Quali altri strumenti ci sono sul mercato?

Tra quelli degni di nota, oltre a Rush Analytics, possiamo evidenziare il servizio JustMagic, dove è presente sia il clustering Hard che quello Soft. Il servizio è stato sviluppato da Alexey Chekushin.

Questo è tutto ciò che devi sapere sul clustering per iniziare con il raggruppamento di parole chiave.

Utilizza il clustering e risparmia tempo. Inoltre, le persone spesso commettono errori; il tasso di errore dell'ottimizzatore è di circa il 15%. Affida la routine ai robot: non è necessario risolverla manualmente.

Che aggiungo sempre un po'. Ma non ho scritto praticamente nulla su cosa sia il clustering di parole per parole chiave (ricerca) e su come farlo.

Quindi, per iniziare, abbiamo bisogno di:

• Nucleo semantico (1 pezzo),
• Strumenti per il clustering (2-3 pezzi),
• Stock di pazienza (2 kg).

Per capire come vengono raggruppate le parole di ricerca, abbiamo bisogno proprio di questo elenco di parole. Ho scritto come montarlo più di una volta, quindi non lo ripeterò. Immaginiamo che la semantica venga raccolta, il tè venga preparato e un piccolo carrello di pazienza stia aspettando sul desktop.

Cos'è il clustering?

Abbiamo diversi termini che sono fondamentali per il nostro lavoro. Quindi inizieremo con loro:

Analisi di gruppo - una procedura statistica multivariata che raccoglie dati contenenti informazioni su un campione di oggetti e quindi dispone gli oggetti in gruppi relativamente omogenei

(c) Wikipedia

Clustering del nucleo semantico– organizzare l'elenco delle parole chiave, creare cluster di promozione e separare le chiavi in ​​pagine pertinenti.

Come si ottiene il clustering delle parole chiave?

Il clustering... o il raggruppamento di parole chiave è possibile secondo diversi principi. Ci sono molte tecnologie proprietarie che circolano su Internet, ma fondamentalmente vorrei evidenziare 2 principi fondamentali:

Clustering manuale dei motori di ricerca query (adatte per nuovi siti presenti solo nel progetto, possibilità di impostare la semantica all'inizio del lancio del sito): si presuppone che si raccolgano parole chiave specificando immediatamente (o successivamente) i gruppi manualmente.

Esempio. Puoi raccogliere parole chiave per un sito Web di biglietti da visita di piccole dimensioni che desideri mostrare agli utenti nei risultati organici. Ad esempio, il sito vende servizi nel campo della ristrutturazione di appartamenti...

Il principio di raccogliere un nucleo semantico per un piccolo sito web

I servizi stessi sono suddivisi in diverse categorie, ad esempio lavori di finitura e lavori di finitura interna. Ciascuna delle direzioni è divisa in un gruppo, ad es. avrai già 2 gruppi. Successivamente, analizzi le query di ricerca e formi un nucleo separato per ciascun gruppo. Di conseguenza, ottieni un nucleo semantico clusterizzato, ad esempio, sotto forma di una tabella con campi:

• Parole chiave
• Frequenza
• URL della pagina
• Gruppo

Quindi, utilizzando un filtro nella tabella, ordini per gruppi di parole chiave. Di conseguenza, hai elenchi di parole per ciascuna delle pagine (sezioni) del sito, che insieme costituiscono un nucleo semantico raggruppato.

Come raccogliere la semantica per un progetto e raggrupparla nel modo più efficace?

Prendiamo come esempio quanto descritto sopra e guardiamo la struttura prevista del sito.

Inoltre, possiamo aggiungere alcune aggiunte al nostro clustering di parole chiave.

Parole chiave per main– questo cluster dovrebbe includere le parole chiave più importanti per il tuo sito. A cui è rilevante la pagina stessa. (se offri servizi di ristrutturazione di appartamenti, un esempio della richiesta “ristrutturazione di appartamenti a Kiev” è abbastanza adatto). Riceveremo un elenco di richieste per contenuti più generali nella nostra nicchia.

Servizi e pagine di prodotto– Il raggruppamento del nucleo semantico inizia per queste pagine con una divisione logica di importanza. Cos'è più importante per te, i servizi di ristrutturazione della cucina o i “servizi di ristrutturazione delle camere da letto” o hanno tutti la stessa priorità? Questo cluster dovrebbe includere parole che corrisponderanno a una query dell'utente sull'argomento dei servizi, ad esempio: "servizi del personale di costruzione".

Articoli e blog– il clustering del nucleo semantico conterrà query di informazioni. Ad esempio: "come imbiancare un muro da soli" o "produttori di pitture murali", ecc. Non trascurare tali sezioni del sito, nonostante tu abbia un sito commerciale e solo le pagine con servizi portino profitto, contenuti regolari e utili creeranno traffico stabile per te e ti aiuteranno a convertire i lettori in clienti.

Clustering automatico del nucleo semantico su un sito web esistente

Se decidi di farlo Ottimizzazione SEO sito esistente e non sai da dove iniziare, controlla quali parole chiave puoi utilizzare per farlo.

Ad esempio, questo può essere fatto utilizzando Serpstat. Basta inserire l'indirizzo della pagina che stai controllando. Tutto quello che devi fare è vedere per quali parole chiave hai già posizioni.

Nell'esempio ho inserito l'indirizzo pagina iniziale e ho ricevuto un elenco di frasi chiave con posizioni e nella tabella degli URL ho trovato i collegamenti visualizzati nelle query di ricerca. Facendo clic sul collegamento, ho ricevuto un elenco di frasi pertinenti per una pagina specifica.

In questo modo puoi vedere non solo la posizione in cui si posiziona il tuo sito, ma anche le query di ricerca del cluster utilizzando Serpstat.

Continua…

Diamo un'occhiata presto:

• Strumenti per il clustering manuale delle query di ricerca,
• Strumenti per il clustering automatico delle query di ricerca.

PS Se desideri eseguire il clustering delle query di ricerca ma non hai tempo. Puoi pubblicare un collegamento al tuo progetto nei commenti e scriverò materiale su un esempio specifico sull'argomento su come implementare praticamente il clustering del nucleo semantico.