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?

Предлагаем две бесплатные программы для Windows:

• Majento Кластеризатор, аналогичный нашему онлайн-сервису, с возможностью ручной группировки фраз
• кластеризатор ядра запросов на основе Excel-кластеризатора по леммам от Roman Igoshin

Majento Кластеризатор 1.4

Программа является копией нашего онлайн-сервиса, однако имеет дополнительный функционал в виде ручной группировки фраз, доступной после автоматической кластеризации поисковых запросов. Сбор данных для кластеризации берется из выдачи Яндекса и ведется с использованием лимитов Яндекс.XML . После кластеризации становится доступной функция ручной группировки запросов (перемещение запросов по группам, создание новых групп и удаление кластеров). Результаты кластериции запросов экспортируются в Excel-файл формата CSV.

В программе имеется возможность импорта данных выдачи ПС Яндекс из KeyCollector для группировки фраз без использования XML-лимитов (пример файла импорта приложен в архиве).

Основные возможности

• Кластеризация произвольного списка запросов
• Указание региона в Яндекс для сбора данных при кластеризации
• Группировка запросов методами Soft и Hard, "ручное" указание порога кластеризации фраз (от 1 до 10)
• Возможность произвольной группировки фраз
• Импорт данных выдачи ПС Яндекс из KeyCollector для группировки фраз без использования XML-лимитов
• Экспорт кластеризации в Excel (CSV)

Отличия от аналогов

• Низкие требования к ресурсам компьютера, малый расход оперативной памяти
• Кластеризация ядер любых объемов
• Портативный формат (работает без установки на ПК или прямо со сменного носителя)
• Бесплатное распространение

Помощь проекту

Если у вас есть желание поддержать развитие программы, вы можете перевести любую сумму одним из удобных для вас способов: на кошелек WebMoney: R848899779227 (перевод производится без протекции сделки). на кошелек Яндекс.Деньги (форма ниже): Благодарим за поддержку!

История версий

Версия 1.4 (build 33), 23.11.2017:

• добавлено отображение числа главных страниц по каждому запросу и по группе запросов в целом

Версия 1.3 (build 31), 27.09.2017:

• добавлена возможность просмотра наиболее часто встречающихся сайтов в конкретном кластере
• расширен список регионов Яндекс, добавлена возможность их редактирования в текстовом файле (regions.txt)
• исправлена ситуация, когда в поле списка запросов не загружалось более 2000 строк

Версия 1.2 (build 28), 29.08.2017:

• добавлена возможность указания региона в Яндекс для сбора данных при кластеризации
• добавлена возможность "ручного" указания порога кластеризации фраз (от 1 до 10)
• добавлена возможность импорта данных выдачи ПС Яндекс из KeyCollector для группировки фраз без использования XML-лимитов

Версия 1.1 (build 22), 10.08.2017:

• добавлена возможность ручной группировки фраз
• добавлена возможность экспорта кластеризованных групп в Excel (CSV)

Версия 1.0 (build 5), 07.06.2016:

• возможность кластеризации по запросам из списка
• возможность группировки запросов методами Soft и Hard

Минимальные системные требования:
- 500 МГц (рекомендуется: 1 ГГц или выше)
- 1 ГБ RAM (рекомендуется: 2 ГБ или выше)
- Microsoft Windows XP/2003/Vista/7-10
- выход в интернет

Кластеризатор по леммам

Исходя из статьи Романа Игошина (http://www.it-agency.ru/academy/excel-clusterer/), идея заключалась занести данные в таблицу, а потом уже вручную играться с параметрами, добиваясь нужного результата. Так что если идти по этому пути, то программа явно проигрывает с точки зрения удобства.

Возможно, правильней было бы улучшить изначальную идею - дописать и оптимизировать скрипты для экселя...
Поэтому полученный софт выкладывается "как есть". Если будут мысли, как докрутить до рабочего варианта - вэлкам.

Скачать кластеризатор по леммам: majento-clusterer.zip (7 Мб)

PS. Описание настроек см. в ридми + примеры включены.
PPS. Для небольшого списка запросов нужно уменьшить мин. вес до 1000000 (по логике, чем меньше запросов, тем меньше должен быть вес).

Ограничение: 5 раз в сутки для 1 IP-адреса. Для Вашего IP осталось 5 раз. Зарегистрируйтесь, чтобы снять ограничение...

Запросы для онлайн кластеризации (макс. 250) ↓

Примечание: знаки "+" из текста удаляются автоматичски Метод кластеризации: SOFT HARD

Подобрать релевантную страницу

Защита от автоматических генераций: Используется два метода кластеризации: Soft и Hard. Soft -кластеризация: выбирается "центральный" запрос с которым сравниваются остальные запросы по количеству общих URL в ТОП-10 Яндекса. Если количество общих URL-ов превышает порог - запрос добавляется в группу. Hard -кластеризация: запросы объединяются в группу, только если есть общий для всех запросов набор URL, который показывается по ВСЕМ этим запросам в ТОП-10. При использовании сервиса кластеризации без регистрации действует ограничение - не более 250 фраз за один раз. Зарегистрированные пользователи могут группировать запросы до 500 фраз единоразово любое количество раз.

Группировка ключевых слов (или по-другому кластеризация запросов) — это разделение ключевых слов на однородные группы по определенным признакам. Производится для повышения релевантности между ключевыми словами и рекламными объявлениями. В результате улучшается качество рекламных кампаний и понижается стоимость клика по объявлению.

При подготовке рекламных кампаний группировка ключевых слов занимает достаточно много времени. Некоторые специалисты используют подход «1 ключевое слово – 1 группа объявлений», который отбрасывает необходимость группировки и экономит время. Но его не всегда удобно использовать, особенно при большом количестве низкочастотных ключевых слов. Если была произведена кластеризация ключевых слов, то есть разбиение на смысловые группы , то структура рекламной кампании становится более понятной и проще анализируемой.

Группировка ключевых слов и поисковых запросов с помощью PPC tool

Группировка ключевых слов was last modified: Март 24th, 2017 by сайт

В своей предыдущей статье: « » я назвал кластеризацию одним из основополагающих факторов успеха в продвижении. В этой публикации я подробно разбираю, что такое кластеризация, и как правильно применять её.

Что такое кластеризация?

Это автоматическое объединение запросов в группы, которое решает две важные задачи:

1. Объединение похожих запросов (с одинаковым «интентом») вне зависимости от их семантической схожести. («интент» = намерение пользователя). Например, запросы «снять квартиру» и «аренда квартир» - выражают одно и то же желание пользователя.
2. Проверка совместимости продвигаемых запросов: можно ли их продвинуть на одной странице в топ Яндекса одновременно . Т.е. возможно ли подстроить оптимизацию страницы под все эти запросы. Или же какие-то запросы требуют выноса на отдельную страницу.

Из всех существующих сегодня методов наиболее эффективно эти задачи решает, так называемая, «кластеризация по топам », когда запросы сравниваются по количеству одинаковых URL-ов в топ-10 Яндекса.

Теперь поговорим о каждом пункте подробнее.

Объединение запросов с одинаковым интентом

Что такое запросы с одинаковым интентом ? Это разные запросы, в которых человек, на самом деле, ищет одно и то же. Очевидно, что запросы «телевизоры самсунг » и «телевизоры samsung » должны продвигаться на одной странице. Но это - явные вещи.

Однако существуют и куда менее очевидные примеры:

• «спецодежда» - «рабочая одежда»
• «ипотека» - «кредит под залог квартиры»
• «автоломбард» - «кредит под залог авто»

Семантически эти пары совсем не похожи, но фактически обозначают одно и то же. Классические способы поиска таких запросов, обладающих единым интентом (намерением пользователя), основываются на синонимах. Как правило, с этой целью используют словари синонимов или синонимы Яндекса . Однако в обоих методах есть свои серьезные минусы.

Если мы будем пользоваться словарями синонимов, то найдем там весьма странные связи. Например, согласно одному из самых популярных словарей, синонимом к «мобильный телефон» являются:

• мобила
• мобильник
• радиотелефон
• сотовик
• сотовый телефон
• телефон
• эбонитовый друг

Сотовый телефон - однозначно полезный синоним. А вот «радиотелефон» - совершенно другой тип товара. Ну а кто такой «эбонитовый друг», остается только догадываться.

Второй вариант поиска синонимов - попытаться «выцепить» их из подсветок Яндекса. Но это сопряжено с двумя проблемами:

Во-первых, подсвечиваются не только синонимы, но и другие слова. Например, в подсветку по ключевой фразе «сотовые телефоны» попадает не только синоним «мобильные», но и: «цены», «москва», «купить», «каталог», которые подсвечиваются по другим причинам. В целом, это проблема решаемая, обходные пути есть.

Во-вторых, синонимы в Яндексе являются невзаимными . Например, вхождение «мобильные телефоны» является синонимом к запросу «сотовые телефоны», а в обратном порядке это уже не работает. «Сотовые телефоны» не будет синонимом к «мобильные телефоны», и этот момент становится критически важным. Как понять, что запрос «сотовые телефоны» соотносится с запросом «мобильные телефоны», если слово «сотовые» по нему не подсвечивается?

Наконец, как вы поймете, что запросы «ювелирный магазин», «ювелирные изделия» и «ювелирные украшения» обладают одним интентом, если, с точки зрения Яндекса, они не являются синонимами?

Решение проблемы приходит через кластеризацию запросов по топам. Нахождение в топе одинаковых URL-ов сигнализирует об одинаковом интенте. Вот пример работы кластеризатора just-magic:

Вроде бы, кластеризатор все правильно объединил: «мобильные телефоны» положил в одну группу с «сотовыми», а «ювелирные изделия» — в группу, где присутствует «ювелирный магазин». Почему же тогда «ювелирные украшения» попали в отдельную группу, несмотря на то, что тематика здесь та же (это видно по столбцу «spec-grp»)?

Ответ на этот вопрос приводим в следующей части статьи.

Проверка совместимости продвигаемых запросов

Для продвижения нам не просто нужно собрать на странице похожие запросы, необходимо еще и проверить их совместимость.

В Яндексе нет единой формулы ранжирования под все запросы. Запросы делятся на большое количество типов. И формулы для разных типов запросов часто предъявляют к странице взаимоисключающие требования для попадания в топ. Причем часто визуально эти запросы очень похожи. Например, запросы «смартфон» и «смартфоны». Первый — некоммерческий, геонезависимый. Второй - коммерческий геозависимый. Как видно, в данном случае единственное и множественное число - несовместимы на одной странице!

Если вы вдруг подумали что это логично, то вот другой пример: запросы «ноутбук» и «ноутбуки». Они оба коммерческие и геозависимые и прекрасно совмещаются на одной странице.

Коммерческость и геозависимость - лишь два самых очевидных признака. На самом деле, их намного больше. Например, главную или внутреннюю страницу поиск хочет видеть в топе по запросу. Когда мы не знаем всего многообразия признаков, единственный способ определить возможность совместного продвижения запросов на странице - это посмотреть, есть ли URL-ы, которые одновременно показываются по двум запросам, и подсчитать, сколько их.

Логика здесь следующая:

• Если по запросам в топе находятся одинаковые URL-ы, значит их можно продвинуть на одной странице.
• Если по запросам общих URL-ов нет, то мы не знаем, возможно ли продвинуть запросы на одной странице. Скорее всего, это невозможно.

И здесь мы сталкиваемся с вопросом: как именно объединять запросы на основании топов? Я различаю два метода - так называемые, «soft» и «hard» кластеризации.

Следующая картинка наглядно объясняет разницу между ними:

Soft-кластеризация сводится к следующему: для формирования группы берется один «центральный» запрос и все остальные сравниваются с ним по количеству общих URL-ов в топ-10 Яндекса. Если количество общих URL-ов превышает порог - запрос добавляют в группу.

При hard-кластеризации запросы объединяют в группу, только если есть общий для всех запросов набор URL-ов, который показывается по всем этим запросам в топ-10.

Soft-кластеризация дает группы бὸльшего размера, но часто ошибается в определении возможности совместного продвижения запросов на странице.

Классический пример : представим себе, что в качестве «центрального» был выбран запрос, по которому в топе 5 главных и 5 внутренних страниц. К нему могут оказаться привязаны два запроса, у одного из которых в топе 10 «морд», у другого - 10 «внутряков». Очевидно, что из этих трех запросов мы можем продвинуть только два (в зависимости от типа страницы, который выберем - главная или внутренняя). В случае hard-кластеризации появление такой группы невозможно.

Но это все лирика. Перейдем к численным оценкам.

Итак, у нас есть два критерия оценки кластеризации:

1. Насколько полно собрана группа запросов. То есть, попали ли в неё все запросы, имеющие один и тот же «интент». За 100% возьмем ситуацию, когда все запросы с одним интентом - попали.
2. Насколько попавшие в группу запросы совместимы между собой. За 100% возьмем ситуацию, когда все попавшие в кластер запросы совместимы между собой.

Ключевой параметр кластеризации - минимальное количество общих URL-ов для образования группы. Это число называют «порогом кластеризации ». Чем он выше - тем точнее получаемые группы, но при этом они закономерно уменьшаются в размерах. Экспериментальным путем было определено, что минимальный рабочий порог для «hard»-кластеризации - 3 URL-а, для «soft» - 4 URL-а. Работать с меньшим числом - нет смысла: слишком много «левых» запросов попадает в группы.

Вот пример результатов для разных порогов для hard-кластеризации:

Используя сервис just-magic.org , мы провели сравнение двух методов кластеризаций на выборках из разных тематик. Ниже представлен сводный график:

Сравнения проводилось для методов «soft» и «hard». Для числа пересекающихся URL-ов от 3-х до 6-ти (это минимальное число общих URL-ов для формирования кластера).

Как видно из графика, hard-кластеризация показывает очень высокую точность уже при пороге в 3 URL-а - 92%. Чтобы читатели статьи понимали, насколько это большая цифра, приведу пример: в исполнении опытного оптимизатора без инструментов точность будет составлять порядка 70%, а если за работу возьмется неопытный специалист, точность не будет превышать 30%. При этом, однако, полнота получается достаточно низкая - всего 40%. Но, опять же, смотря, с чем сравнивать. «Руками» оптимизаторы набирают максимум 20%.

Soft-кластеризация демонстрирует очень хорошие показатели полноты, но точность - «хромает на обе ноги». Приемлемые для продвижение значения получаются только на пороге «5», но при этом полнота падает до 23%.

Означает ли это, что данный метод неприменим? Нет. Все зависит от вашей задачи. Если вы занимаетесь «трафиковым» продвижением, и вам важно вывести на странице как можно больше запросов - неважно каких, то вам подойдет soft-кластеризация. Именно поэтому, когда в январе этого года в сервисе just-magic.org появилась hard-кластеризация, для модуля «маркеры» был сохранен «soft»-режим.

Если же вам важно вывести на странице определенный набор запросов, то ваш выбор однозначен - только hard-кластеризация, только хардкор. Еще один плюс hard-кластеризации состоит в том, что получаемые группы - однозначны. То есть, запросы, оказавшиеся в одной группе по 4 URL-ам, не могут оказаться в разных группах по 3 URL-ам (при использовании soft-кластеризации, такое запросто может быть). Поэтому кластеризатор Just-Magic отображает группы сразу по 3,4,5 и 6 URL-ам.

Стоит отдельно отметить, что если мы хотим в дальнейшем проводить текстовый анализ страницы, то допустимо использовать только hard-кластеризацию. Дело в том, что любой текстовый анализ по группе запросов для страницы очень строго соотносится с качеством этой группы. Только hard-кластеризация обеспечивает группы нужного качества.

Подведем итоги

Итак, какие бонусы дает кластеризация?

Во-первых, это ускорение процесса разбора больших ядер. Раньше на это уходили недели и месяцы работы. С помощью кластеризатора оптимизатор делает это за пару часов.

Во-вторых, это возможность распределить запросы по страницам таким образом, чтобы их было возможно одновременно продвинуть. «Ручной» альтернативы кластеризации здесь нет - даже опытный оптимизатор совершает до 30% ошибочных распределений, если действует «на глазок».

Исходя из второго пункта, становится понятно, что кластеризацию при продвижении нужно использовать всегда . Даже если ядро меньше 100 запросов, сделать правильно распределение запросов по страницам «на глазок» вы не сможете. Исключением могут стать только тематики со сверхнизкой конкуренцией, где кластеризация по топам перестает работать из-за отсутствия в топах релевантных ответов.

Если вы занимаетесь «трафиковым» продвижением, то можете пользоваться как «soft», так и «hard» методами кластеризации. Если же осуществляете «позиционное» продвижение, когда важно вывести в топ все запросы, то подойдёт только метод «hard». Также, с совместим только «hard»-режим.

Используйте кластеризацию в своей работе, и вы обретете счастье и гармонию, а продвигаемые вами запросы гарантированно попадут в топ!

Добрый день, Друзья. Сегодня у нас в гостях Анатолий Улитовский, известный SEO специалист Рунета. Анатолий нам расскажет о кластеризации ключевых слов.

Любое правильное продвижение начинается с семантического ядра. Основная цель которого — это оценить частотность, потенциального трафика и уровень конкуренции.

Платных и бесплатных сервисов, которые выполняют эту работу в интернете огромное количество. Но самое сложное начинается после составления списка ключей. Когда полученные ключи необходимо разбить по страницам сайта. Эту работу необходимо выполнять либо вручную, либо использовать специализированные кластеризаторы.

Что дает кластеризация

Кластеризация помогает составить удобную структуру сайта, облегчает перелинковку, увеличивает релевантность страницы продвигаемым запросам.

Немного теории

Вебмастера используют два принципиально разных подхода к кластеризации:

1. По составу ключевых фраз. Запросы объединяют в группы на основе анализа входящих в них слов.
2. По поисковой выдаче. Для каждого запроса находят ТОП выдачи и устанавливают порог совпадения – например, 50%. Те ключи, по которым в ТОП выдачи совпадет хотя бы половина страниц, объединяют в одну группу. Порог совпадения можно взять любой, анализировать можно любое количество результатов выдачи: ТОП-3, ТОП-5, ТОП-10, ТОП-20.

Второй метод кластеризации – на основе анализа выдачи – более популярен, чем первый:

Первые 6 сайтов считают кластеризацию синонимом группировки на основе поисковой выдачи. У 4 сайтов это видно уже в сниппете, оставшиеся (2-й и 6-й) пишут об этом на страницах.

Что выбрать?

Сторонники группировки ключей по поисковой выдаче игнорируют две вещи.

Во-первых, у каждой поисковой системы свои алгоритмы ранжирования. Посмотрите, как выглядит поисковая выдача для фразы «что такое кластеризация запросов» для пользователей Яндекса из Москвы:

Сравним ее с выдачей Google, приведенной ранее.

Кластеризация запросов по ТОП выдачи означает, что мы сосредоточимся на продвижении сайта только в одной поисковой системе.

Во-вторых, в ТОПе появляются новые сайты и поисковая выдача меняется. Следовательно, через небольшое время кластеризация перестанет соответствовать ТОПу выдачи и нам придется по-новому группировать ключи и переписывать контент на сайте.

Кластеризация запросов по составу фраз решает обе проблемы.

Группировка фраз по составу

Для группировки ключей по составу фраз существует бесплатныйонлайн-кластеризатор SEOQUICK .

У сервиса понятный интерфейс, поля для заполнения снабжены всплывающими подсказками.

Список слов . Сюда мы добавляем ключевые фразы, с частотностью или без. Их можно собрать из Яндекс.Вордстат, с помощью Semrush или других сервисов. Добавить ключи можем через копирование-вставку, можем через загрузку файла Excel с помощью кнопки «загрузить» под полем. Максимальное число ключевых фраз – 10 000.

Выбор частотности . Выбираем один из 4 вариантов группировки фраз: ВЧ (по 2 словам), СЧ (по 3), НЧ (по 4) и МЧ (по 5). Чем больше количество слов, по которым группируются запросы, тем больше получится групп и тем меньше ключей будет в каждой.

Поиск . Запускает кластеризацию.

Учитывать геозависимость . Если мы отметим эту опцию, то при кластеризации геозависимые запросы – с названиями стран и городов – попадут в разные группы.

Расширенные кластеры для семантики . После кластеризации часть запросов не попадет ни в одну группу – отсеется. Если мы выберем эту опцию, то сервис постарается рассортировать эти фразы по наиболее релевантным кластерам.

Считать, как одно слово . Словосочетания в этом поле будут обрабатываться системой как одно слово. Мы можем указать любое количество словосочетаний, разделяя их запятыми без пробелов после них.

Минус-слова . Перед кластеризацией сервис удалит фразы с вхождением минус-слов в любой форме. Если перед минус-словом поставить «!», то будут удалены фразы только с его точным вхождением. При вводе отделяем их друг от друга запятыми, пробелы не ставим.

Список игнорируемых слов . Слова, которые не будут учитываться при анализе и группировке ключей. Предлоги, союзы, некоторые наречия и прилагательные – все части речи, которые не влияют или почти не влияют на формирование поисковой выдачи. Как и минус-слова, разделяем запятыми и не ставим пробелы.

Список обязательных слов . Кластеризатор обработает только те фразы, в которые входят указанные в этом поле слова. При перечислении обязательные слова разделяем запятыми, с пробелами после них. Фразы и словосочетания указать нельзя.

Синонимы . В каждой строке через запятую с пробелом пишем слова, которые при кластеризации сервис будет считать одинаковыми. Каждая строчка – это один перечень синонимов. Для добавления нового перечня добавляем строки, нажимая зеленую иконку с плюсом справа.

Очистить поля . Нажав на эту кнопку, мы очистим все поля и удалим результаты кластеризации.

Как это работает . Этой кнопкой запускается демонстрационный режим работы.

Разобраться с настройками не сложно.

Теперь посмотрим, как работает кластеризация.

Группировка ключей с помощью кластеризатора SEOQUICK

Как распределить ключи с помощью сервиса?

Собираем запросы по тематике продвижения сайтов. Подробно, как это сделать, можно посмотреть в видео

Также в сборе и обработке ключей помогут SEO-утилиты, обзор которых сделала компания SEOQUICK.

Результат парсинга представим в документе Excel.

Нам надо распределить по группам 52 ключа – этого достаточно для понимания того, как работает сервис кластеризации и сколько времени экономит веб-мастеру.

В списке есть коммерческие (со словами «цена», «услуги», «стоимость», «заказать» и т.д.), информационные («отзывы», «инструкция», «эффективное» и т.п.) и геозависимые («СПб», «Белгород», «Екатеринбург» и др.) ключи.

Кластеризацию начнем с сортировки по этим трем критериям.

Сначала выделим коммерческие запросы. Для этого скопируем содержимое файла в поле «список слов» и в поле «список обязательных слов» укажем те слова, которые делают запрос коммерческим. В нашем случае это «купить, цена, стоимость, дешево, недорого, заказать, услуги, ключ, стоить».

Также включим опцию геозависимости, чтобы выделить геозависимые фразы в отдельные группы.

Поскольку запросы у нас короткие, длиной преимущественно в 3-4 слова, выбираем вариант группировки по 2 словам (ВЧ).

Справа от каждого запроса – 2 числа из файла (базовая и фразовая частота). После кластеризации эти данные сохранятся, что избавит нас от лишней работы.

После нажатия кнопки «поиск» получаем результат.

Сервис выделил 2 группы коммерческих запросов: «продвижение сайтов цена» и «услуги продвижения сайта». Все они геонезависимые – не привязаны к городам и странам.

Некоммерческие (т.е. информационные) ключи попали в группу «Не сгруппировано».

Колонка «Частота» содержит базовую частоту запроса – то число, которое мы вставили из документа Excel.

В колонке «KD» указана фразовая частота ключей.

Сохраняем результат в файл Excel с помощью кнопки «Сохранить все» над таблицей.

В таблице 2 вкладки: в первой находятся сгруппированные ключи, во второй – не сгруппированные.

Т.е. в первой вкладке – коммерческие запросы, разбитые по кластерам с учетом геозависимости, а во второй – информационные запросы, которые еще не обработаны.

Корректируем группировку: запрос «сколько стоит продвижение сайта» больше подходит второй группе, где есть схожий ключ «стоимость продвижения сайта». Перенесем его из первой группы во вторую.

Теперь копируем фразы и частотность со второй страницы и вставляем в поле «список слов».

Отмечаем опции «учитывать геозависимость» и «расширенные кластеры для семантики». Теперь геозависимые ключи будут выделены в отдельные группы, а количество нераспределенных по кластерам запросов будет минимальным.

Выбираем высокую частотность – ВЧ (по двум словам) – как и при кластеризации коммерческих ключей.

Теперь надо просмотреть поисковые фразы и составить список стоп-слов. Нам не подходит только один запрос, включающий название компании: «продвижение сайта хайп эксперт». Можно удалить его вручную, но лучше указать стоп-слово в соответствующем поле. В дальнейшем, при кластеризации большого количества запросов нам понадобится умение работать со стоп-словами.

Аналогично выглядит работа с игнорируемыми словами. К ним мы отнесем союзы и предлоги, а также слова без смысловой нагрузки: в нашем случае это «web».

Теперь поработаем с синонимами. Здесь мы укажем разные названия одного города (спб, питер, санкт-петербург, санкт петербург), а также прилагательные и определения слова «продвижения» (seo, сео, поисковое). При работе с геозависимыми запросами надо синонимировать все названия каждого города.

После кластеризации мы получили 8 групп ключей и 13 запросов, которые сервис не смог сгруппировать. Одна группа – ключи для Санкт-Петербурга, т.е. геозависимые.

Теперь посмотрим на поисковые запросы, которые кластеризатор SEOQUICK не отнес ни к одной группе.

Как мы видим, 12 из 13 запросов ориентированы на определенный город. Они геозависимые, поэтому сервис не включил их в другие группы.

В то же время других ключей, включающих названия этих городов, нет. Получается, что каждый такой запрос является группой из одной поисковой фразы.

Последний, 13-й, запрос — «продвижение сайта в топ» — мы вручную перенесем в группу «продвижение сайтов в яндекс».

Сохраняем полученный результат в Excel и корректируем.

Мы получили 2 файла: в одном у нас находятся коммерческие запросы, в другом – информационные. Запросы сгруппированы с учетом геозависимости.

Обратите внимание на запрос «продвижение салона красоты» в первой группе: он отличается от других ключей в кластере. Мы можем или написать с ним статью, обыграв как пример продвижения сайта, или выделить в отдельную группу, или удалить.

По сути, геозависимые запросы тоже коммерческие. Пользователь, интересующийся продвижением сайтов в своем городе, скорее всего, ищет SEO-специалиста.

Теперь давайте составим семантическое ядро проекта, используя полученные результаты. Для этого соберем данные в одном файле и упорядочим их, чтобы работать было удобно.

Поисковые запросы разделены на типы: коммерческие, геозависимые и информационные. Запросы каждого типа кластеризированы.

На основе кластеров мы можем создать новую структуру сайта или внести изменения в уже существующую.

По запросам в группе мы видим, о чем писать в статье. Основываясь на группах, мы составляем контент-план.

Заключение

Кластеризатор SEOQUICK группирует запросы, основываясь на составе поисковых фраз. Настройки очень гибкие, из списка ключей можно создавать кластеры под любые требования.

Сервис бесплатный, работает онлайн, поддерживает экспорт/импорт ключей в формате Excel. Он полезен всем, кто занимается продвижением сайтов и контекстной рекламой.