Подбор и кластеризация запросов. Автоматическая кластеризация(группировка) ключевых слов

Кластеризация запросов сортирует (разбивает) список семантического ядра (СЯ), на группы по схожести, что дает возможность в дальнейшем оптимизировать под них страницы сайта.

Как кластеризуются запросы?

Инструмент анализирует выдачу Яндекс по каждому запросу и сравнивает ее с выдачей остальных запросов из списка. Если в ТОП-10 по разным запросам находятся те же релевантные страницы, то эти запросы определяются как схожие и помещаются в одну группу. Это значит что под них можно оптимизировать одну страницу.

Порог кластеризации запросов это количество совпавших релевантных страниц в выдаче, по разным запросам. Проще говоря, если ввести в Яндекс два запроса и в выдаче ТОП-10 будет две одинаковые страницы (две из десяти), то при выставлении "порога кластеризации 2" эти два запроса будут помещены в одну группу.

Минусы ручной группировки запросов

Группировка ключевых запросов, известная также как разбивка, выполняется SEO оптимизаторами непосредственно после сбора СЯ.

1. При наличии большого количества запросов сложно в ручном режиме определить их схожесть между собой, приходится либо вводить каждый запрос в поиск, либо полагаться на интуицию/опыт, что может сыграть злую шутку при продвижении и не дать нужных результатов.
2. Высокая стоимость, которая сформировалась за счет длительности процесса. На качественную разбивку семантики с 500 запросами на борту уходит в среднем 4..16 часов. Необходимо вычитать каждый запрос, определить его группу (наличие которой необходимо держать в голове), при необходимости перепроверить поиском или сервисами…бррр.

Плюсы автоматической группировки запросов

1. Скорость выполнения разбивки примерно равна скорости звука. Система проверит выдачи каждого из запросов, сравнит их и даст возможность поправить возможные мелкие исключения вручную, после чего результат можно выгрузить в CSV файл (эксель).
2. Точность результата, досигаемая за счет исключения человеческого фактора. Человек может отвлечься и потерять мысль, забыть, недопонять или просто не уметь делать разбивку правильно, с программой такие сложности не наблюдаются.
3. Инструмент предоставляется полностью на бесплатной основе; он не требует помесячной заработной платы, отпусков, больничных; также у него нет графика работы: работает 24/7.

Разбивка является очень важным процессом при продвижении, она задает цели для оптимизации каждой страницы проекта и всего сайта в целом.

Это группировка ключевых слов, которые идут просто списком, разделение их на кластеры (группы). Это то, что превращает тысячу ваших запросов в полноценную структуру, разбитую на категории, страницы, статьи и т.д. Без правильной разбивки вы будете тратить много денег и времени в "холостую", так как некоторые запросы не могут быть "посажены" на одну страницу. Либо наоборот, ключевые слова требуют, чтобы данные запросы были на одном URL.

При сборе семантического ядра (СЯ) я обычно делаю кластеризацию руками, с помощью , вот ссылки по теме:

Но все это легко и просто, когда у нас есть четкие группы запросов по разному логическому смыслу. Мы прекрасно знаем, что для запроса "Коляска для близнецов" и "Коляска для мальчика" должны существовать разные посадочные страницы.

Но бывают запросы, которые разделяются между собой не совсем явно и тяжело "по ощущениям" определить, какие запросы нужно сажать на одну страницу, а какие запросы раскидывать по разным посадочным URL.

Один из участников моего SEO марафона задал мне вопрос: "Петя, как быть с этими ключами: сажать все на одну страницу, создавать несколько, если да, то сколько?" А вот и сам отрывок из списка ключевых слов:

Одно только слово "java" использует в трех вариациях ("ява", "джава"), плюс ко всему этому народ ищет его для разных игр, устройств и т.д. Запросов там очень много и реально тяжело понять, как все-таки лучше поступить.

Как вы думаете, как правильно? Верно. Лучше всего подойдет анализ конкурентов, которые уже находятся в ТОПе по данным ключевым словам. Сегодня я расскажу вам, как можно сделать кластеризацию семантического ядра на основе данных у конкурентов.

Если у вас уже есть готовый список ключевых слов для кластеризации, вы можете сразу переходить к 4-му пункту.

1. Матрица запросов

Возьму еще другой пример: есть у меня один клиент с интернет-магазином электро- и светотехники. У магазина очень большое количество товаров (несколько десятков тысяч).

Конечно, у любого магазина есть товары, которые наиболее приоритетны для продажи. У этих товаров может быть высокая маржинальность, либо просто нужно избавиться от данного товара со склада. Так вот, пришло мне письмо, что-то вроде этого "Петя, вот список товаров, которые интересны нам". И там списком было перечислено:

• выключатели;
• светильники;
• лампы;
• прожекторы;
• удлинители;
• и еще несколько пунктов.

Я попросил составить так называемую "матрицу запросов". Так как владельцы магазина лучше меня знают свой ассортимент, мне нужно было собрать весь товар и основные характеристики/отличия у каждого товара.

Получилось что-то вроде этого:

При составлении матрицы, не забываем, что некоторые англоязычные бренды запрашиваются и на русском, это нужно учесть и их добавить.

Конечно, если у товара были еще и другие характеристики добавлялся столбец. Это могут быть "Цвет", "Материал" и т.д.

И такая работа была проделана для самых приоритетных товаров.

2. Перемножение запросов

Для перемножения запросов существуют много сервисов и программ. Я воспользовался этим генератором ключевых фраз http://key-cleaner.ru/KeyGenerator , вбиваем туда все наши запросы по столбцам:

Сервис перемножил всевозможные варианты со словом удлинитель. Важно: многие генераторы перемножают только подряд идущие столбцы, то есть 1 столбец со вторым, потом первые два с третьим и т.д. А этот перемножает все подряд из первого столбца с другими: первый со вторым, потом первый с третьим, четвертым; далее первый*второй*третий, первый*второй*четвертый и т.д. То есть мы получаем максимальное количество фраз с содержанием основного слова в первом столбце (это так называемый маркер).

Маркер - это основная фраза, от которого нужно генерировать ключ. Без маркера невозможно создать адекватный ключевой запрос. Нам не нужны фразы "иэк оптом", или "на катушке купить".

При перемножении важно, чтобы в каждом ключевом словосочетании был этот маркер. В нашем примере - это фраза "удлинитель". В итоге сгенерировалось в данном примере 1439 (!) уникальных ключевых фраз:

3. Очистка запросов от "мусора"

Теперь есть 2 варианта развития событий. Можно заняться кластеризацией всех этих запросов и насосоздавать огромное количество сгенерированных страниц под каждый кластер, если позволяет это сделать система вашего сайта. Конечно, у каждой страницы должны быть свои уникальные метатеги, h1 и т.д. Да и проблемно иногда подобные типы страниц засовывать в индекс.

У нас же подобной возможности в техническом плане не было, поэтому мы даже не рассматривали данный вариант. Нужно было в "полуручном" режиме создавать только самые необходимые новые посадочные страницы.

С каким типом частотности работать? Так как у нас список товаров + пересечений встречались не очень популярные (узконаправленные), я делал акцент на частотности с кавычками (без восклицательных знаков) - то есть в различных словоформах. Это ключевые фразы в разном падеже, числе, роде, склонении. Именно этот показатель позволяет более менее оценить трафик, который мы сможем получить из Яндекса в случае попадания в ТОП.

Снимаем в Key Collector частотности в кавычках у данных фраз (конечно, если у вас сезонный товар, то нужно снять частотности в "сезон"):

И удаляем все то, что равно нулю. Если у вас более популярная тематика и очень много слов с ненулевой частотностью, вы можете увеличить нижний порог до 5, или еще выше. У меня же ненулевых запросов из 1439 фраз осталось всего 43 по региону Москва и область.

Эти 43 фразы с данными частотностей я переношу в Excel:

4. Кластеризация запросов

Все это я делаю в Rush Analytics , вот алгоритм кластеризации в данном сервисе:

Под каждый запрос "выдергивается" из выдачи ТОП-10 URL по заданному региону. Далее по общим URL происходит кластеризация. Точность кластеризации можно задать самому (от 3-х до 8 общих url).

Допустим мы выставили точность 3. Система запоминает URL страниц, которые в ТОП-10 по первому запросу. Если по второму запросу из списка в ТОП-10 встречаются те же 3 URL, которые были у первого, то эти два запроса попадут у нас в 1 кластер. Количество общих URL зависит от заданной нами точности. И такая обработка происходит с каждым запросом. В итоге ключевые слова разбиваются на кластеры.

1. Заходим в RushAnalytics -> Кластеризация, создаем новый проект (при регистрации каждый получает 200 рублей на счет для тестирования, удобно):
   
2. Выбираем приоритетную поисковую систему для нас и регион:
   
   
3. Выбираете тип кластеризации. Я выбираю в данном случае "Wordstat". Метод "Ручные маркеры" мне не подходит, так как в запросах только один маркер "удлинитель". Если же вы загружаете сразу несколько разных типов товаров (пример, удлинитель, лампочка и т.д.), то тогда вам лучше выбрать тип "Wordstat + ручные маркеры" и указать маркеры (маркеры нужно будет отметить цифрой 1 во втором столбце, а не маркеры цифрой 0, частотность уйдет в третий столбец). Маркерами будут самые основные запросы, которые логически никак не связываются между собой (не может "посадиться" запрос "удлинитель" и "лампочка" на одну страницу). В моем случае я работаю поэтапно с каждым товаром и создавал отдельные кампании для удобства. Также выбираете точность кластеризации. Если пока не знаете какой метод выбрать, можно отметить все (на цену это не повлияет никак), а дальше уже после получения результата сможете выбрать тот вариант, который лучше всего откластеризовал ваши запросы. По опыту скажу, что самый подходящий во всех тематиках - это точность = 5. Если вы делаете кластеризацию для уже существующего сайта, я рекомендую вам вбить URL вашего сайта (если ваш сайт будет в ТОП-10 по запросу, то ваш URL выделится зеленым в полученным файле):
   
   
4. В следующем шаге загружаете файл в систему. Также можно настроить стоп-слова, у меня же файл был без них, поэтому данная функция не нужна в данном примере. Цена кластеризации - 50-30 копеек за 1 запрос (зависит от объема):
   
5. Нужно будет немного подождать пока сервис Rush Analytics выполнит свою работу. Заходите в завершенный проект. Уже там можете просмотреть кластеры исходя из точности кластеризации (жирным выделено начало нового кластера и его название):
   
6. Повторюсь, лучше всего использовать точность 5 для кластеризации. Он чаще всего подходит.
7. Также в соседней вкладке можно увидеть список некластеризованных слов:
   
   Вы спросите, почему они не кластеризовались? Скорей всего по данным запросам выдача не очень качественная и невозможно было в автоматическом режиме отнести данные запросы к какому-нибудь кластеру. Что с ними делать? Можно кластеризовать вручную и создать отдельные посадочные страницы по логике, если это возможно. Можно даже для одного запроса создать отдельный кластер и "посадить" его на отдельную страницу. Либо же можете расширить список слов и заново произвести кластеризацию в сервисе Rush Analytics.
8. Во вкладке "Лидеры тематики" можно увидеть ТОПовые домены по данным запросам:
   
   
9. Кстати, в некоторых запросах вы можете увидеть вот такие пальчики вверх, выделенные "зеленым":
   Это означает что по данным запросам, у вас уже есть посадочная страница для данного кластера в ТОП-10 и нужно работать над ней.
10. Все это дело можно скачать себе на компьютер в Excel и работать уже в данном документе. Я работаю с точностью 5, поэтому скачиваю этот файл:
    
    
11. В Excel документе та же самая информация. Серым выделено начало каждого кластера и его название (кликните по изображению, чтобы увеличить):
    
    
12. Помимо названия кластеров, здесь вы увидите их размеры, частотности, суммарные частотности, Top URL, релевантный URL и подсветки, что очень нужно при работе над посадочной страницей. Вот они:
    
    Обратите внимание, что бренд "Юниверсал" (через "Ю") тоже подсвечивается, а я даже не подозревал, что данный бренд можно прописывать итак. В подсветках также вы увидите синонимы и тематические фразы, которые крайне желательно использовать на посадочных страницах для достижения ТОПа.

Заключение

Что же дальше? Что нам даст эта кластеризация? Теперь под каждый кластер у нас на сайте должен быть отдельный, а главное релевантный url. Продвижение этих страниц полностью в наших руках и продвигаем дальше так, как умеем (оптимизация контента, внутренняя перелинковка, внешняя оптимизация, социальные факторы и т.д.).

Если же мы бы сделали неправильную кластеризацию, то очень много запросов тяжело было бы продвинуть. Это было бы "якорем", который сдерживал бы нас, несмотря на то, что мы тратили бы кучу денег на продвижение этих страниц.

Правильная кластеризация поможет вам прилично сэкономить и существенно облегчит попадение в заветный ТОП.

Что вы думаете по этому поводу? А как вы делаете кластеризацию запросов семантического ядра?

И кластеризация ключевых поисковых запросов. Ошибки при группировке будут стоить драгоценного времени, денег и других проблем. В этой статье я хочу рассказать главные принципы и правила группировки, а также показать примеры сервисов и программ.

Кластеризация ключевых фраз

Я выделяю 2 основных момента при группировке:

1. запросы должны подходить друг к другу по логическому смыслу
2. запросы должны показывать одинаковую выдачу в Яндексе

С логическим смыслом все понятно - нельзя поместить на одну страницу ключи “купить телефон” и “покраска авто в Омске”. Так или иначе запросы должны подходить друг к другу по смыслу. Если у нас страница про отделка потолков в квартире, то все запросы должны быть про отделку потолков.

Вот с проверкой по выдаче все не так однозначно. В целом суть следующая - вводим запросы в Яндекс в режиме “инкогнито”, выбираем регион продвижения и смотрим, насколько пересекается выдача.

Допустим, есть 2 запроса “отделка потолков в квартире” и “отделка потолков в ванной”, нужно понять, подойдут ли эти ключи на одну страницу или нет. Открываем 2 окна в Яндексе и вводим эти запросы.

Сразу видно, что в первом случае четко говорится про отделку потолков в квартире, а во втором - в ванной. Значит, запросы ведут на разные страницы и объединять их нельзя.

А вот еще один пример: фразы “купить батареи отопления” и “купить радиаторы отопления”. Вроде кажется, что запросы разные, но посмотрим выдачу.

Как видим, выдача одинаковая - и там и там присутствуют и батареи и радиаторы. Поэтому эти 2 запроса можно смело помещать на одну страницу.

Программы и сервисы для кластеризации ключевых слов

Кластеризация семантического ядра в Excel делается достаточно просто - загоняете все запросы в программу и начинаете группировать руками. Сам принцип группировки используете, как я написал выше. То есть сначала группируем по смыслу, потом проверяем выдачу Яндекса.

Но, кстати, бывает так, что выдача “мутная” по двум или более запросам, не понятно, куда их поместить вместе или врозь. Это означает, что конкуренция здесь маленькая и выдача четко не сформирована, значит, не будет ошибкой или поместить запросы вместе или на разные страницы, как вам будет удобнее.

Вот пример кластеризации семантического ядра в программе Excel.

Этот способ я сам часто использую, если тематика не сложная и ни много ключевых слов, 100-200 ключей вполне подойдет.

Посмотрите видео, как кластеризовать ядро в программе Эксель.

Можно еще как альтернативу excel использовать бесплатный онлайн сервис ручной кластеризации kg.ppc-panel.ru .

Автоматическая кластеризация

Если семантическое ядро очень большое, то я пользуюсь сервисом автоматической кластеризации поисковых запросов seopult.ru . Это ОЧЕНЬ дешевый сервис по сравнению с аналогами.

Единственным его минусом является не совсем точная группировка, так как все равно нужно в итоге пересматривать кластеризацию и править недочеты вручную.

Хотя, я думаю, что нет НИ ОДНОГО сервиса, который бы делал 100% правильную группировку. Даже конторы, которые занимаются только сбором и кластеризацией семантики, все равно проверяют и правят вручную конечный результат.

Вот краткий обзор по настройке проекта.

Сервис посчитает, сколько стоит кластеризация ядра и предложит запустить проект. Это вариант платной группировки, которым я пользуюсь, он меня вполне устраивает.

А вот подробное видео, как пользоваться инструментом:

Кластеризация запросов в key collector

Этот способ тоже достаточно широко используется, но как и везде, дорабатывать все равно нужно вручную.

Загружаете семантическое ядро в программу, выбираете регион продвижения.

В сегодняшнем выпуске На Доске про семантику и структуризацию ключевых слов для сайта.

О том, что такое кластеризация семантического ядра. Зачем нужно кластеризировать и как это можно сделать.

Про это рассказывает Олег Шестаков , основатель Rush Analytics .

Видео получилось довольно таки объемным. В нем основные нюансы связанные с кластеризацией.

Переходим к просмотру видео:

Фото с доски:

Важно : Если у вас есть вопросы, то смело задавайте их в комментариях. Олег с удовольствием на них ответит.

Расшифровка видео

1. Что такое кластеризация?

Кластеризация по методу подобия топов - это группировка ключевых слов на основе анализа выдачи поисковых систем. Как это происходит?

• Берем два запроса, например, «блеск для губ» и «купить блеск для губ».
• Собираем для каждого из запросов поисковую выдачу, сохраняем 10 url из каждой выдачи и проверяем, есть ли общие url в обеих выдачах.
• Если есть хотя бы 3-5 (в зависимости от точности кластеризации, которую мы зададим), то эти запросы группируются.

2. Зачем делать кластеризацию?

Почему тренд кластеризации на рынке уже около полутора лет? Почему это важно и как это поможет?

• Экономия времени. Кластеризация - замечательная технология, которая поможет сократить рутину при работе с группировкой семантического ядра. Если обычный специалист по семантическому ядру разбирает 100 000 ключевых слов, отделяя их на группы, порядка 2-3 недель (а то и больше, если сложная семантика), то кластеризатор может это разделить в порядке очереди примерно за час.

• Позволяет избежать ошибки продвигать разные запросы на одну страницу. В Яндексе есть классификаторы, которые оценивают коммерческие запросы. Например, выдача по информационным запросам и коммерческим - совершенно разная. Запросы «блеск для губ» и «купить блеск для губ» никогда не получится продвинуть на одну страницу.

1) По первому запросу («блеск для губ») стоят сайты информационной тематики (irecommend, Википедия). Под этот запрос нужна информационная страница.

2) По второму запросу («купить блеск для губ») — коммерческие ресурсы, известные интернет-магазины. Под этот запрос нужна коммерческая страница.

То есть под разные запросы нужны разные типы страниц. Частая ошибка отимизатора - когда он продвигает все вместе на одну страницу. Получается так, что половина семантического ядра выходит в ТОП-10, а вторая половина никак не может туда попасть. Кластеризатор позволяет избежать таких ошибок.

Для того чтобы так не происходило, нужно изначально правильно сгруппировать запросы по типам страниц по выдаче.

3. Как кластеризация помогает в продвижении?

• скорость обработки данных,
• классификация страниц, под которые делается продвижение.

Если структура сайта сгруппирована и внутренняя оптимизация сделана правильно, то это уже половина дела, если мы говорим о российском рынке. Под западные рынки, естественно, потребуются ссылки. По нашему опыту, где-то 50-60% запросов при правильной кластеризации и правильной текстовой оптимизации просто выходит в ТОП без какого-либо внешнего вмешательства. Для интернет-магазинов либо классифайдов (агрегаторов и порталов) в принципе даже не нужны и тексты.

Кластеризация - залог правильного ранжирования. На данный момент нет смысла бороться с ранжированием поисковой системы, а проще подстроиться под это ранжирование, войти в нужные типы страниц и успешно продвигаться. Сменить парадигму продвижения какой-то тематики - скорее нереально, чем реально.

4. Какие есть методы кластеризации? (Hard/Soft)

Soft — это то, что было описано ранее. Берется маркерный запрос какой-то категории интернет-магазина, к нему привязываются другие запросы, сравнивается выдача. «купить блеск для губ», «купить блеск для губ в москве», «купить блеск для губ цены» — они имеют с главным запросом 4-5 связей.

Эти запросы привязываются. На этом проверка заканчивается, получается кластер ключевых слов и его можно продвигать.

Но есть тематики более конкурентные, например, пластиковые окна. Здесь нужно проверить, чтобы все запросы, которые были привязаны к главному, могли быть продвинуты друг с другом.

Нужно сравнить, есть ли в выдаче по этим запросам

одинаковый url. Сравниваем выдачу не только с главным запросом, но и между собой. И группируем только те запросы, которые могут быть связаны между собой.

Для большинства случаев хватает Soft кластеризации. Это интернет-магазины (не очень конкурентные категории), информационные ресурсы.

5. Кластеризация в Rush Analytics

У нас есть модуль кластеризации и 3 типа кластеризации:

• По Wordstat. Самый простой и менее затратный по времени с точки зрения оптимизатора метод. Идеально подойдет для ситуаций, когда мы не знаем о структуре сайта практически ничего.

1) В Excel загружаете в одну колонку ключевые слова, в другую - частотность по Wordstat, и отправляете на кластеризацию.

2) Мы сортируем весь список по убыванию: наверху получаются самые частотные слова (обычно самые короткие).

3) Алгоритм работает так: мы берем первое слово, пробуем привязать к нему все остальные слова, группируем. Все, что привязалось, вырезаем, делаем сортировку заново и опять повторяем эту итерацию.

4) Из списка ключевых слов мы получаем набор кластеров.

По маркерам

Подходит для сайтов, где структура определена. Очень хорошо работает в e-commerce (например, интернет-магазины).

1) Мы знаем маркерный запрос (основной запрос страницы или несколько запросов, под которые она продвигается).

2) Мы берем список ключевых слов, в колонке справа единицами отмечаем маркерные запросы, и нулями - все остальные запросы.

3) Мы берем маркерное ключевое слово и пытаемся привязать к нему остальные ключевые слова и сгруппировать в кластеры. Здесь важно, что в этом алгоритме маркерные слова, которые мы пометили единичками, никогда не будут связаны между собой. Мы не будем пытаться их привязать.

Комбинированная кластеризация

Этот алгоритм совмещает в себе два предыдущих

1) Мы загружаем ключевые слова, отмечаем «маркер/не маркер» и частотность.

2) Привязываем к маркерным запросам все слова, которые мы можем привязать.

3) Берем ключевые слова, которые остались не привязанными, и группируем их между собой по Wordstat.

4) Все остальное откинется в «некластеризованные».

5) В итоге - структура, которую мы уже знаем. Также получится автоматическая кластеризация всех остальных ключевых слов, что поможет нам расширить структуру. Все эти типы кластеризации есть в Rush Analytics .

Какие еще есть инструменты на рынке?

Из достойных, кроме Rush Analytics, можно выделить сервис JustMagic, где есть и Hard и Soft кластеризация. Сервис разработал Алексей Чекушин.

Это все, что вам нужно знать о кластеризации, чтобы начать работу по группировке ключевых слов.

Используйте кластеризацию и экономьте свое время. К тому же, люди часто ошибаются, процент ошибок оптимизатора — порядка 15%. Доверьте рутину роботам - не нужно разбирать это руками.

Которую дополняю по чуть-чуть все время. Но я практически не написал ничего о том, что такое кластеризация ключевых (поисковых) слов и как ее сделать.

Итак, для того, чтобы начать работать, нам понадобиться:

• Семантическое ядро (1 шт),
• Инструменты для кластеризации (2-3 шт),
• Запас терпения (2 кг).

Для того, чтобы понять, как происходит кластеризация поисковых слов, нам понадобится этот самый список слов. Как собрать , я писал не один раз, поэтому повторяться не буду. Давайте представим, семантика собрана, чай заварен, а меленькая тележка терпения ждет у рабочего стола.

Что такое кластеризация?

У нас есть несколько терминов, понимание которых крайне важно для нашей работы. Значит, начнем мы именно с них:

Кластерный анализ — многомерная статистическая процедура, выполняющая сбор данных, содержащих информацию о выборке объектов, и затем упорядочивающая объекты в сравнительно однородные группы

(с)Википедия

Кластеризация семантического ядра – упорядочивание списка ключевых слов, создание кластеров продвижения и разделения ключей по релевантным страницам.

Как получается кластеризация ключевых слов?

Кластеризация… или группировка ключевых слов возможна по нескольким принципам. Очень много авторских технологий гуляет в сети, но в основном я бы выделил 2 основных принципа:

Ручная кластеризация поисковых запросов (подходит для новых сайтов, которые есть только в проекте, возможность заложить семантику на старте запуска сайта) – предполагается, что вы собираете ключевые слова, сразу (или позже) задавая группы вручную.

Пример. Вы можете собрать ключевые слова для небольшого сайта-визитки, который вы хотите показывать пользователям в органической выдаче. Например, сайт занимается продажей услуг в сфере ремонта квартир…

Принцип сбора семантического ядра для небольшого сайта

Сами услуги делятся на несколько категорий, предположим, это отделочные работы и внутриотделочные работы. Каждое из направлений делится на группу, т.е. у вас уже получиться 2 группы. Далее, вы анализируете поисковые запросы и формируете отдельное ядро для каждой из групп. В итоге получаете кластеризованное семантическое ядро, например, в виде таблицы с полями:

• Ключевые слова
• Частотность
• Url страницы
• Группа

А дальше с помощью фильтра в таблице сортируете по группам ключевых слов. В итоге вы иметете списки слов для каждой из страниц (разделов) сайта, которые и являются в сумме кластеризованным семантическим ядром.

Как собирать семантику для проекта и кластеризовать ее наиболее эффективно?

Давайте в пример возьмет то, что описано выше, и посмотрим на предполагаемую структура сайта.

Так же, мы можем добавить некоторые дополнения к нашей кластеризации ключевых слов.

Ключевые слова для главной – в этот кластер должны войти самые важные ключевые слова для вашего сайта. Которым релевантна сама страница. (если вы предлагаете услуги ремонта квартир, пример запроса «ремонт квартир в Киеве», вполне подойдет). Получим список запросов более общего содержания нашей ниши.

Страницы услуг и товаров – кластеризация семантического ядра начинается для этих страниц с логического разделения важности. Что для вас важнее, услуги по ремонту кухни или «услуги по ремонту спальни» или все имеют одинаковый приоритет? В этот кластер должны попасть слова, которым будет соответствовать пользовательский запрос по теме услуг, например: «услуги строительной бригады».

Статьи и Блог – кластеризация семантического ядра будет содержать информационные запросы. Например: «как самостоятельно побелить стену» или «производители красок для стены» и т.д. Не пренебрегайте подобными разделами сайта, не смотря на то, что у вас коммерческий сайт и прибыль приносят только страницы с услугами, контент обычный и полезный создаст для вас стабильный трафик и поможет конвертировать читателей в клиентов.

Автоматическая кластеризация семантического ядра на существующем сайте

Если вы решили заняться SEO оптимизацией существующего сайта и не знаете с чего начать, проверьте по каким ключевым словам это можно сделать.

Например, это можно сделать с помощью Serpstat. Достаточно вбить адрес проверяемой страницы. Останется только лицезреть, по каким ключевым словам у вас уже есть позиции.

На примере я ввел адрес главной страницы и получил список ключевых фраз с позициями, а в таблице URL я нашел ссылки, которые отображаются в поисковых запросах, пройдя по ссылке я получил список релевантных фраз именно для конкретной страницы.

Таким образом вы можете посмотреть не только на каких позициях ваш сайт, но и сделать кластеризацию поисковых запросов с помощью Serpstat .

Продолжение следует…

Рассмотрим в ближайшее время:

• Инструменты для ручной кластеризации поисковых запросов,
• Инструменты для автоматической кластеризации поисковых запросов.

P.S. Если вы хотите заняться кластеризацией поисковых запросов, но у вас нет времени. Можно в комментариях опубликовать ссылку на ваш проект, и я напишу материал по конкретному примеру на тему, как практически реализовать кластеризацию семантического ядра.