Кластеризация ключевых слов – это автоматическое распределение запросов по тематическим кластерам (группам) на основе сходства поисковой выдачи Яндекс или Google. Кластеризация делается для решения следующих задач:

1. Чтобы понять какие запросы нужно продвигать вместе и на одну страницу, а какие отдельно
2. Чтобы превратить огромное количество запросов семантического ядра из «каши» в понятную и логичную структуру
3. Чтобы сразу привязать целые группы запросов к уже существующим страницам на сайте и сделать продвижение максимально эффективным

Данный метод группировки запросов появился на рынке совсем недавно, но уже набрал большую популярность. В чем преимущества данного метода?

Преимущества кластеризации по методу топов

• Однозначное определение запросов которые должны продвигаться на одну страницу и наоборот – запросов, которые никогда не продвинутся на одну страницу, несмотря на их схожесть
• Учет синонимов и переформулировок – при группировке методом топов такие запросы как «спецодежда», «одежда для рабочих», «рабочая одежда» учтуться и привяжутся корректно, не потерявшись

• Огромная скорость группировки запросов семантического ядра. В отличие от ручного разбора или разбора с помощью шаблонов в Excell, кластеризация по методу топов занимает считанные минуты, а не часы, дни, или недели

Недостатки кластеризации по методу топов

• При низком качестве выдачи по запросу или в целом в тематике (много нерелевантных ответов, много форумов, присутствие дорвеев etc.) качество кластеризации пропорционально снижается
• Трудность реализации данного метода группировки: необходим сложный многоступенчатый алгоритм, необходимо собирать очень много данных с выдачи

Кластеризация запросов в Rush Analytics

Создавая модуль кластеризации в Rush Analytics, мы старались сделать его максимально гибким и удобным, чтобы наше решение подходило для любой задачи и любой тематики, а именно:

• Высокая скорость сбора и группировки запросов. Кластеризация семантического ядра, в зависимости от его объема займет от нескольких секунд до нескольких минут
• Настраиваемая точность группировки – в зависимости от качества выдачи в вашей тематике и других факторов вы можете выбрать соответствующую точность кластеризации – от 3 до 8
• Три алгоритма кластеризации:

А) По Wordstat – вершинами кластера (запросы, к которым будут привязываться остальные) становятся самые частотные запросы. Отлично подходит для информационных тематик.

Б) По маркерам – вы сами выбираете маркерные запросы, которые станут вершинами кластера. Отлично подходит для магазинов с преобладающим товарным спросом.

В) Гибридный алгоритм – маркеры указываются вручную, делается группировка запросов. Для запросов, которые не получилось привязать первым методом, автоматически выбираются вершины кластеров по Wordstat и производится повторная кластеризация. Данный метод позволяет достичь максимальной точности и полноты. Подходит для любых проектов

• Простой и понятный интерфейс, в котором смогут разобраться как новички, так и опытные специалисты.
• Отзывчивая служба поддержки. Если у вас возникнут любые технические проблемы или просто понадобится помощь по любому вопросу кластеризации, сбора подсказок или Wordstat, наша поддержка с удовольствием поможет вам.

Дарим 200 лимитов на счет чтобы попробовать!

Кластеризация ключевых слов - это автоматизированное распределение запросов на группы на основе выдачи поисковых систем.

Алгоритм кластеризации Rush Analytics соберет ТОП10 URL выдачи Яндекса или Google по каждому вашему ключевому слову, сравнит результаты для каждого ключевого слова и сгруппирует запросы именно так, как они будут успешно продвигаться в поисковых системах, и как будет удобно и логично создавать страницы на сайте.

В Rush Analytics кластеризацию можно провести двумя методами: Soft и Hard

После обработки запросов, вы получите практически готовую и корректно сформированную, с точки зрения поисковых систем, структуру сайта. А основываясь на данных о частотности по каждой группе ключевых слов, вы сможете легко принять решение о создании дополнительных страниц на сайте.

Ознакомьтесь с видео руководством по функционалу кластеризации

FAQ по кластеризации: самые частые вопросы наших пользователей

Кластеризация – группировка ключевых слов на основе сравнения выдачи поисковых систем. Алгоритм соберет ТОП10 URL по вашим ключевым словам, сравнит результаты для каждого ключевого слова и сгруппирует запросы именно так , как они будут успешно продвигаться в поисковых системах, и как будет удобно и логично создавать страницы на сайте

Вам нужно загрузить в Rush Analytics список ключевых слов и их частотность (любую) или же разметить ключевые слова как главные (маркерные запросы) и все остальные.
Для использования комбинированного алгоритма кластеризации, вам понадобится и частотность и разметка маркеров. Об этом читайте немного ниже.

Точность кластеризации указывает, сколько общих URL должно быть в результатах поиска по двум запросам, чтобы мы объединили эти запросы в группу.
Иными словами - чем больше точность кластеризации (группировки), тем более похожие фразы попадут в одну группу (кластер).
Для большинства тематик будет достаточно точности = 5.

A: В каждой тематике есть свой, необходимый и достаточный порог схожести выдачи, чтобы получить качественное семантическое ядро. Например, при продвижении интернет-магазинов, будет большой проблемой, если при кластеризации запросов ключевые слова "мультиварка Redmond RX500" и "Мультиварка Redmond RX500-1" будут попадать в один кластер - т.к. это разные товары и они должны продвигаться на разные карточки товара. Здесь мы рекомендуем использовать точность = 5

Если трафик на сайт в основном российский и из Яндекса - оптимально делать кластеризацию по Яндексу, выбрав регион по которому продвигается сайт.
Можно использовать и обе поисковые системы, а потом сравнить результаты. Часто результаты очень похожи между поисковыми системами.
Если вы продвигаете сайт под другие рынки - уже сейчас доступна кластеризация для всех регионов и языков мира по выдаче Google.
В скором времени мы добавим функционал выбора страны и города для кластеризации по выдаче Google.com. Если вам интересен этот функционал - голосуйте в нашем сообществе и он появится значительно быстрее - ссылка на голосование

Да, можно. А иногда даже нужно.
Когда можно объединить два кластера в один?
Нередко такие ключевые слова как "купить мультиварки redmond" и "мультиварки redmond цена" могут попадать в разные кластеры из-за низкого качества выдачи в Яндексе и Google по этим запросам.
В таком случае нужно объединить эти кластеры в один и продвигать на страницу мультиварок redmond . Это вполне нормальная ситуация.
Когда нельзя объединять два кластера в один?
Когда в одном кластере информационные запросы, а в другом коммерческие. Например, кластеры "купить мультиварки redmond" и "обзор мультиварок redmond" нельзя объединять т.к. эти запросы должны принципиально продвигаться на разные страницы.
Я сомневаюсь объединять два кластера или нет, что делать?
Мы подробно рассказываем, что делать в таком случае в этом руководстве .

Потому, что слова из вкладки "Некластеризовано" не нашли себе пару для кластера. К сожалению, не все ключевые слова можно сгруппировать - т.к. не все они связаны между собой.
Мы руководствуемся в первую очередь тем, как ключевые слова будут продвигаться (ранжироваться) и группируем их на основе схожести поисковой выдачи.
К примеру: запросы "мобильный телефон" и "мобильные телефоны" должны продвигаться на разные страницы т.к. один запрос информационный, а второй коммерческий и они никогда не продвинутся на одну страницу.
Что делать с некластеризованными запросами?
Если в списке некластеризованных слов вы найдете ценные для вас ключевые слова - их можно в ручную добавить к уже существующим группам (могли не привязаться из-за плохой выдачи) или же создать под эти слова отдельные страницы на сайте.

Перед кластеризацией из списка будут исключены все фразы, содержащие стоп-слова. Т.е. мусорные ключевые слова не будут использоваться в кластеризации и будут отброшены еще до начала сравнения запросов.
Рекомендуем использовать данную опцию, если вы загружаете "грязный" список ключевых слов в проект по кластеризации. Функционал помогает сэкономить бюджет на кластеризацию и решает проблему ручной, утомительной очистки стоп-слов в Excel. Предлагаем воспользоваться готовыми списками стоп-слов по гео-запросам и различным тематикам, или создать свой список стоп-слов.

Пошаговый алгоритм работы с сервисом:

1. Создание проекта. Чтобы создать проект, необходимо перейти во вкладку кластеризация и нажать "Создать новый проект"



2. Шаг первый: Поисковая система и регион .
   Здесь необходимо ввести название проекта (обязательное поле). Можно ввести любое название, часто бывает удобно вводить название сайта, чтобы в будущем легко найти нужный проект.

   Далее мы указываем поисковую систему, по данным которой будет выполняться группировка. Можно выбрать или Яндекс или Google.
   Для Google на данный момент доступны все регионы и языки мира.
   
   

3. Шаг второй: Настройки сбора
   
   

   Все о наших алгоритмах кластеризации

   Метод кластеризации :
   • Soft-кластеризация: в этом методе кластеризации алгоритм определяет центральные (маркерные) запросы и сравнивает с ними все остальные запросы.Алгоритм отлично подходит для кластеризации ключевых слов для трафиковых проектов: интернет-магазины, информационные сайты, сайты услуг с несильной конкуренцией.
   • Hard-кластеризация: запросы объединяются в группу, только если есть общий для всех запросов набор URL. При этом типе кластеризации группируется меньше ключевых слов, но с очень большой точностью. Идеально подходит для конкурентных высокочастотных запросов.
   Тип - выбор алгоритма кластеризации.
   

   У нас есть 3 алгоритма кластеризации:

   • Кластеризация с ручными маркерами
   • Кластеризация по Wordstat
   • Комбинированный алгоритм кластеризации (ручные маркеры + Wordstat)

   Работают они по одному и тому же базовому принципу - сравнению подобия ТОПов поисковых систем, но предназначены для решения несколько различных задач.

   Алгоритм с использованием ручных маркеров:

   Данный алгоритм эффективнее всего использовать, когда у вас есть готовая и довольно разветвленная структура сайта (каталога), и вы наперед знаете все маркеры и вам нужно просто понять по каким запросам вы собираетесь продвигать существующие страницы, а задачи расширения структуры сайта не стоит. В таком случае вы берете свои маркеры (названия категорий/страниц), собираете по ним подсказки, размечаете маркеры как 1, собранное облако как 0 и отправляете на кластеризацию. На выходе вы получите готовую семантику для своих категорий, а слова, которые не привязались к вашей структуре останутся некластеризованными.
   Формат загрузки данных: ключевое слово | маркер(1/0) - скачать пример входного файла

   Алгоритм кластеризации по Wordstat

   Этот алгоритм скорее решает обратную алгоритму ручных маркеров задачу: вы еще не знаете структуры своего сайта и не можете выделить маркеры - вы просто собрали Wordstat, подсказки и частотность по подсказкам. Теперь вам нужно структурировать эту семантику, чтобы получить группы запросов под страницы будущего сайта или будущих категорий существующего сайта. В таком случае алгоритм кластеризации по Wordstat подойдет как нельзя лучше, работает он следующим образом.
   Весь список ключевых слов сортируется по убыванию частотности, алгоритм пытается привязать все возможные слова из списка к самому частотному слову и формирует кластер, далее все повторяется итерационно для следующих по частотности ключевых слов.
   Не волнуйтесь за то, что ключевые слова могут при первом проходе алгоритма привязаться к неверному кластеру - мы используем алгоритмы машинного обучения, построенные на бинарных деревьях, чтобы предотвратить это:)
   Формат загрузки данных: ключевое слово | частотность (любая) - скачать пример входного файла

   Комбинированный алгоритм (ручные маркеры + Wordstat) - сочетает подходы двух предыдущих методов.

   Этот алгоритм подходит для задачи одновременного подбора ключевых слов для существующей структуры сайта и ее расширения. Работает он следующим образом: сначала мы пытаемся привязать все возможные запросы к вашим маркерным запросам и формируем готовую структуру, привязанную к вашим маркерам. Далее, все запросы, что не были привязаны к маркерам - сортируются по убыванию частотности и группируются между собой. В результате вы получаете:
   а) Готовую семантику для существующих категорий сайта
   б) Расширение семантики для вашего сайта.
   Мы настоятельно рекомендуем использовать комбинированный алгоритм - он дает наилучший результат.
   Формат загрузки данных: ключевое слово | | маркер(1/0) | частотность - скачать пример входного файла

   Все, что нужно знать про точность кластеризации

   Точность – чем больше точность кластеризации (группировки), тем более похожие фразы попадут в одну группу (кластер).
   Другими словами - данная опция отвечает за то, сколько общих URL нужно в ТОП10 поисковой системы, чтобы ключевые слова попали в один кластер.

   В каждой тематике есть свой, необходимый и достаточный порог схожести выдачи, чтобы получить качественное семантическое ядро. Например при продвижении интернет-магазинов, будет большой проблемой, если при кластеризации запросов ключевые слова "мультиварка Redmond RX500" и "Мультиварка Redmond RX500-1" будут попадать в один кластер - т.к. это разные товары и они должны продвигаться на разные карточки товара. Здесь мы рекомендуем использовать точность = 5
   Для инфо-тематик, например, для сайтов скидок или рецептов, такая точность не нужна - здесь задача получить максимальное количество сгруппированных кластеров для написания статей. Для таких сайтов мы рекомендуем точность 3 или 4. А для сайтов в очень конкурентных тематиках, где борьба за ТОП идет в основном по конкурентным ВЧ запросам - мы рекомендуем использовать повышенную точность кластеризации - 6 или 7, а под некластеризованные запросы создавать отдельные страницы.

   Рекомендуется выбирать варианты 3-6 и по результатам смотреть, какая кластеризация будет обладать достаточной полнотой и точностью для вашей семантики. Чем больше значение точности, тем более мелкие будут группы.

   Другие настройки кластеризации

   Не кластеризовать, если частотность меньше, чем - данная опция позволяет не кластеризовать ключевые слова с частотностью, менее заданной. Это избавит вас от ручной чистки низко популярных запросов – такие слова будут помещены во вкладку «Не кластеризовано».

   Определение релевантных URL для кластеров существующего сайта
   Вам достаточно ввести название нужного домена и наши алгоритмы попытаются определить релевантные URL для полученных кластеров.
   Опция работает следующим образом: если по главному (маркерному) запросу ваш сайт уже в ТОП10 - мы покажем этот URL и выделим его зеленым цветом. Иначе - подберем URL для маркерного запроса с помощью оператора site:.
   

   ВАЖНО: Релевантные URL подбираются для маркерных (главных) запросов кластера и присваиваются всему кластеру (всем ключевым словам кластера).

4. Шаг третий: «Ключевые слова и цена» .
   Загружаем файл с запросами.
   Поддерживаемые форматы: xls, xlsx. Формат ввода данных: запрос;маркер или частотность. Для кластеризации по методу Wordstat + Ручные маркеры формат данных: запрос;маркер;частотность.

   Вводим стоп-слова
   Перед кластеризацией из списка будут исключены фразы, содержащие стоп-слова. Функционал помогает сэкономить бюджет на кластеризацию и решает проблему ручной очистки стоп-слов. Функционал особенно полезен, если вы кластеризуете "грязный", предварительно не очищенный список ключевых слов.

   Предлагаем воспользоваться готовыми списками стоп-слов по гео-запросам и различным тематикам, или создать свой список стоп-слов. И не забываем про "Эксперт опции" - по умолчанию применяется символьное соответствие - т.е. частичное вхождение удалит все слово / словосочетание, если вам надо точное соответствие стоп-слову - выбирайте фразовое соответствие .




5. Нажимаем "Создать новый проект" - все, ваш проект отправлен на кластеризацию!

Теперь можно отслеживать статус проекта во вкладке "Очередь" или же в списке проектов по кластеризации.
На данный момент в Rush Analytics есть 5 статусов:
В очереди – данные еще не собираются, проект ждет своей очереди на сбор данных
Сбор данных – счетчик показывает, сколько ключевых слов обработано
Кластеринг – данные проекта уже собраны, система просчитывает все необходимые метрики, чтобы предоставить вам результат
На паузе – вы можете вручную поставить проект на паузу, если не уверены, что хотите его собирать. Или же, проект может сам встать на паузу т.к. у вас кончились деньги на балансе.
Готов – проект готов - вы можете посмотреть результаты в веб-интерфейсе или скачать в формате XLSX

Выходной файл кластеризации - описание столбцов

Результат кластеризации в формате XLSX выглядит следующим образом:

• Запросы, выделенные серым цветом – маркерные запросы - указанные вами вручную, или определенные системой
• Название кластера – берется название маркерного запроса
• Размер кластера – количество ключевых слов в группе
• Частотность ключевых слов – та частотность, которую вы задали в шаге «Ключевые слова». В зависимости от того, какую вы взяли частотность – базовую, в кавычках или с восклицательным знаком, результаты кластеризации могут незначительно отличаться
• Общая частотность кластера – сумма частотностей всех ключевых слов кластера
• Совпадений ТОПа – количество общих URL в поисковой выдаче по данному запросу с выдачей по эталонному (маркерному) запросу
• Подсветки – подсветки с выдачи поисковых систем, собранные по вашему ключевому слову
• Подсветки для кластера - подсветки без дубликатов, по всем словам данного кластера
• Top URL - самый видимый в выдаче URL конкурента по всем запросам кластера. Здесь мы оцениваем частоту встречаемости URL конкурентов в выдаче по каждому запросу и позицию каждого URL конкурентов в выдаче
• Релевантный URL - найденный релевантный URL для кластера, если была выбрана опция "Определять релевантные URL
  Опция работает следующим образом: если по главному (маркерному) запросу ваш сайт уже в ТОП10 - мы покажем этот URL и выделим его зеленым цветом. Иначе - подберем URL для маркерного запроса с помощью оператора site:

Примеры готовых файлов после кластеризации можно посмотреть в нашем портфолио

Кластеризация запросов — это группировка семантического ядра с целью распределить все запросы по разделам сайта, либо создать правильную структуру сайта с учетом спроса в поисковых системах. В этом руководстве рассмотрим правильный пример кластеризации семантического ядра, которое мы собрали .

Смотрите видео по кластеризации запросов семантического ядра

Вернемся к работе с нашим приложением, в котором мы . Ранее мы сохранили полученные поисковые фразы отдельно для контекстной рекламу, теперь пришло время сохранить результаты для и объединить их в единый Excel файл для дальнейшей работы.

В нашем случае у нас всего две группы-маски. Объединяем информацию и убираем все ненужные столбцы. Оставляем только три из них: фразы, общая частотность, частотность в кавычках. В результате получаем следующее:

Удаляем(если не сделали это ранее) запросы с предельно низкой частотностью. И начинаем работу по группировке ключевых слов, которые остались.

Онлайн кластеризация запросов семантического ядра

Заполняем данными новый лист:

После завершения определения основных разделов сайта, пора приступить к списку страниц с фильтрами. Перейдем вновь на страницу успешного интернет-магазина женской одежды и спустимся вниз:

Перед нами открывается так называемая простыня с фильтрами. Эти страницы являются прекрасной возможностью для продвижения многочисленных запросов сайта и при этом совершенно не мешают удобству пользователей, а иногда способны помочь в навигации. В дальнейшем мы разберем, как именно создать подобную структуру на самом сайте. А пока возвращаемся к созданию его будущей структуры.

Для удобства вы можете выделить группы запросов разными цветами: пусть зелеными будут будущие разделы на сайте, а желтыми страницы фильтров и тегов. Далее добавляем их все во второй лист нашего документа.

Добавляем последний третий пункт — статьи:

Этот раздел на нашем сайте способен собрать в себя именно тот второй тип поисковых фраз — информационный. Они принесут трафик, который при грамотном маркетинге возможно преобразовать в конверсии и постоянных покупателей.

В конечном итоге у вас не должно остаться кластерных групп: все они должны быть распределены между тремя пунктами в новом листе документа. В следующих статьях и соответствующих видео смотрите про под каждую группу запросов.

А пока перед нами стоит задача создать структуру сайта, создать нужные разделы и назначить задачи по — написанию текстов и статей.

Не забудьте продумать, в каком именно формате будут подаваться статьи. На сайте конкуренте из нашей ниши можно увидеть целых 3 возможности для сбора трафика по информационным запросам:

Резюмируя, стоит отметить логическую необходимость структуризации сайта с помощью кластеризации: для нас в первую очередь важно, чтобы именно посетителям было удобно и легко ориентироваться на вашем сайта. Это позволит получить больше продаж и хорошие результаты при продвижении.

Сегодня поговорим о таком важном процессе в подготовке к созданию контента для сайта, как кластеризация семантического ядра. Это группировка ключевых запросов из ядра по группам, чтобы каждой группе соответствовала своя страница. После сбора ключевых слов для проекта, они — список без какой-либо структуры и иерархии. В списке запросы как очень похожие друг на друга, так и которые существенно отличаются по смыслу.

Кластеризация предусматривает группирование запросов, для максимальной релевантности одной странице. Кластеризацию проводят как руками, так и автоматически с помощью множества сервисов, существующих в интернете. Давайте рассмотрим все методики, которые возможно применить распределяя и группируя запросы по страницам сайта.

Содержание статьи:

Ручная кластеризация запросов ядра сайта

Несмотря, что она достаточно трудоемкая и занимает много времени, является наиболее качественным вариантом группировки. Подходить для небольших проектов, когда количество ключей не слишком большое. Если ключей несколько тысячи, то лучше провести автоматическую кластеризацию, а потом доработать результаты руками.

Делается она просто. Ключи собираются в отдельные группы по смыслу. Чтобы было понятнее, приведу пример. Есть собранные ключевые слова для информационного проекта о болезнях грудных детей. Нужно разбить все семантическое ядро на группы по отдельным болезням, чтобы написать о них и о способах лечения конкретные статьи.


Выбирая из массы ключей, собранных по запросу «Грудничок», те, которые содержат слово «тремор», мы соберем кластер ключей, где будут все запросы, относящиеся к тремору у грудничков. Именно их и нужно использовать в написании статьи о болезни.

В ручной группировке хорошо поможет обычный Excel или Google Таблицы, позволяющие сортировать, фильтровать и выделять нужные строчки и слова в них. Также есть бесплатные сервисы, облегчающие ручную группировку. Это, например, сервис Keyword Assistant, позволяющий в несколько кликов выделить нужные ключи из общего списка и поместить их в группу.

Автоматическая кластеризация запросов — онлайн сервис

Автоматическая кластеризация выполняет по определенным алгоритмам. Она делает все то же самое, что и человек. Из плюсов стоит выделить скорость работы в тысячи раз быстрее ручной, а также анализ ключевых слов и их позиций в поисковой выдаче.

Из минусов – полное отсутствие логического мышления у алгоритмов, за счет чего нередко попадаются неверные включения запросов в группы. Также явно подходящие по смыслу запросы могут не включаться в одну групп. Пример, запросы «Как одевать ребенка при низкой температуре на улице» и «Температура 39 у ребенка» — это запросы, относящиеся к разным группам, но алгоритмы чаще объединят их в одну.

Все равно после автоматической кластеризации семантическое ядро нужно дорабатывать руками, приводя его к идеальному виду. От качества группировки напрямую зависит дальнейшая оптимизация сайта.

Для автоматической работы я рекомендую сервис Rush Analytics , являющийся мощным инструментом в помощь оптимизатору. Достаточно добавить все ключевые запросы и программа сгруппирует их максимально быстро. Единственный минус – сервис достаточно дорогой и если вам нужно единоразовое использование, то лучше найти оптимизатора, имеющего подписку. За сотню-другую рублей он добавить ключи для прогона в сервисе.

Актуальны и следующие ресурсы: Seo intellect, KeyAssistant.

Особенности кластеризации семантики для коммерческих сайтов

Если с запросами для информационных проектов все понятно. Здесь у нас стоп-словами являются все коммерческие фразы со словом купить, заказать и т.д., то с коммерческими не все так однозначно. Стоит немного уделить внимание тому, как лучше сгруппировать ключи, например, для интернет-магазина.

К примеру, магазин электроники будет продавать телевизоры. Есть масса запросов со словом телевизор и нам необходимо их кластеризировать. Все запросы, которые относятся к коммерческим, типа «Купить телевизор Samsung», «Купить телевизор диагональ 43», мы распределяем по своим кластерам: по брендам, диагонали или другим свойствам.

А вот информационные запросы вроде «Как выбрать хороший телевизор» или «Какой телевизор хороший в 2017 году» мы сортируем отдельно и в структуре сайта предусматриваем блоговый раздел, где будем рассказывать пользователям о выборе или преимуществах того или иного свойства техники. Так мы сможем привлечь больше трафика за счет и информационных запросов.

Как видите, кластеризация семантического ядра – это несложно, просто занимает достаточно много времени. Но является одним из столпов в подготовке к запуску проекта.

• Читайте статьи по этой теме:

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.