Когда есть уже список запросов, это еще не семантическое ядро — надо бы для начала раскидать запросы по страницам, чтобы иметь представление о том, как наполнять сайт. Без хорошей семантики будет очень трудно получать трафик из поиска.
Что такое кластеризация запросов
Кластеризация запросов – это как раз распределение поисковых запросов одной тематики на группы для продвижения посадочной страницы.
Кластеризация включает в себя следующие процессы:
- группировка запросов в зависимости от намерений пользователя (интента);
- проверка совместимости ключевых запросов для продвижения на одной странице в топе Яндекса.
Запросы с одинаковым интентом – это разные запросы, через которые человек, по сути, ищет одну и ту же вещь. Очевидным примером служат запросы [ручка Parker] и [ручка Паркер]. Сложнее дело обстоит с такими синонимами как: [настольная лампа] – [ночник], [свидетельство о рождении] – [метрика], [монитор] – [экран]. Трудность заключается в том, что при поиске синонимов ключей через словарь Яндекса, система далеко не всегда предлагает адекватную выборку.
На практике похожие запросы могут обладать уймой разных характеристик, из-за которых их нельзя будет разместить на одной странице. На помощь приходит кластеризация запросов по топам. Кластеризатор находит в топе выдачи поисковой системы одинаковые URL-ы, тем самым сигнализируя о присутствии одинакового интента. Результат работы выражается в следующем:
- присутствие одинаковых URL-лов в топе по запросам означает возможность их продвижения на одной странице;
- отсутствие общих URL-лов говорит, с высокой вероятностью, о невозможности такого продвижения.
Зачем нужна кластеризация
С помощью автоматических кластеризаторов можно быстро группировать даже самые большие семантические ядра. Если раньше на разборку ядра уходили недели и месяцы, то благодаря кластеризаторам работа сокращается до пары часов. Большим плюсом кластеризации является распределение запросов по страницам таким образом, чтобы их было возможно одновременно продвинуть. Сложно представить ручной аналог кластеризации высокой точности, так как даже опытный оптимизатор совершает до 30% ошибочных распределений. Из этого следует, что кластеризация ключевых слов необходима практически в любом случае.
Когда я был вебмастером-чайником, я делал сайт, где под каждый запрос была отдельная статья. Конечно же, трафика он не получал — получился только фейл. И это проблема реально многих начинающих — неправильные запросы или неправильная кластеризация.
Методы кластеризации
При группировке запросов возникает неопределенность в методике их объединения на основании топов. На практике выделяют два основных метода: “soft” и “hard” кластеризация.
Soft-кластеризация основывается на формировании группы с одного «центрального» запроса. Всех остальных подвергают сравнению с ним по количеству общих URL-ов в топ-10 Яндекса. Soft-кластеризация формирует группы достаточно большого размера, но часто возникают ошибки в определении возможности совместного продвижения запросов на странице.
Hard-кластеризация характерна объединением запросов в группу, когда есть общий для всех запросов набор URL-ов, который показан по всем этим запросам в топ-10.
Различают два критерия оценки кластеризации:
- Полнота – количество запросов в группе, имеющих один и тот же «интент». Если все запросы с одинаковым интентом попали в одну группу, показатель полноты – 100%.
- Совместимость запросов между собой, попавших в одну группу. За 100% принимают случай, когда все попавшие в кластер запросы совместимы между собой.
Важную роль играет такой параметр как «порог кластеризации ». Это минимальное количество общих URL-ов для образования группы. Большое число означает высокую точность групп, однако при этом они закономерно уменьшаются в размерах. Опыт использования кластеризаторов семантики показывает, что минимальный рабочий порог для «hard»-кластеризации – 3 URL-а, для «soft» – 4 URL-а.
Даже при пороге в 3 URL-а hard-кластеризация обеспечивает точность выше 90%. Для сравнения: без использования инструментов точность работы опытного оптимизатора, в лучшем случае, составит 70%, а новичка – не более 30%. Несмотря на высокую точность, “hard” метод дает лишь около 40% полноты.
Soft-кластеризация обладает высоким показателем полноты, но существенно проигрывает в точности. Таким образом, “soft” и “hard” методы являются обратно пропорциональными по отношению друг к другу. Использование того или иного метода зависит от целей оптимизационного процесса.
При «трафиковом» продвижении, когда важно вывести на страницу как можно больше любых запросов, лучше подходит soft-кластеризация. Если осуществляется «позиционное» продвижение, то решающее слово за hard’ом.
Также hard-кластеризацию применяют при текстовом анализе страницы. Любой текстовый анализ по группе запросов для страницы довольно строго соотносится с качеством этой группы. Только “hard” метод обеспечивает группы нужного качества.
Как сделать группировку семантического ядра
Я обычно делаю кластеризацию в два этапа. В первом этапе я закидываю ядро в какой-нибудь сервис/программу автоматической кластеризации, а на втором этапе я добиваю ядро вручную. Через Excel. Вот примерно как эти мужичары:
На этих видео в принципе понятно, как делать ручную добивку, а по поводу автоматических кластеризаторов — тут уж каждый выбирает, что ему больше по вкусу.
Semparser
Автоматический группировщик запросов от Топвизора представляет собой альтернативу Rush Analytics и Semparser, причем по интерфейсу похож на последний. Степень группировки и сохранение проекта в Exсel-файл присутствует.
В кластеризаторе Топвизора присутствует операция «перегруппировка». После ее применения количество групп возрастает, а число запросов в них заметно уменьшается. Данная функция пригодится тем, кого не устраивает soft-кластеризация и подойдет хард-вариант.
«Перегруппировка» тут платная, хотя и снимает не больше пары рублей.
Достоинство Топвизора основано на большой скорости группирования. Семантическое ядро в 1000 запросов кластеризатор распределит за считанные минуты. Недостатки: дороговизна группировки и, конечно же, необходимость в ручной правке.
Группировка через Key Collector
Еще один пример автоматического кластеризатора представлен в качестве онлайн-инструмента на сайте coolakov.ru . Разбивка запросов на группы производится на основе схожести топ-10 Яндекса.
Плюс: бесплатный онлайн-сервис.
Минусы: невысокая точность группировки, отсутствие выгрузки в файл.
Поводя итог, можно с уверенностью остановить свой выбор на автоматических кластеризаторах, предлагаемых различными онлайн-сервисами. Но, к сожалению, работа любого кластеризатора требует ручной доработки.
Добрый день, уважаемые читатели! Все мы знаем, что сбор поисковых запросов — это фундамент для успешной seo-раскрутки любого веб-ресурса в Яндексе и Гугле. Но как показывает практика, этот этап поискового продвижения у многих не очень получается. Поэтому на своих «Записках» я периодически выдаю практические материалы на эту тему. Сейчас поговорим о том, как проводить грамотную кластеризацию семантического сайта или блога своими руками. В статье Вы поймете важность этого процесса, увидите варианты его выполнения, узнаете способы группировки ключевых слов.
- Первым делом мы формируем — словосочетаний, которые затем лягут в основу будущих ключевых слов.
- На этапе парсинга мы получаем весь пул поисковых запросов по нашей теме, .
- С помощью найденных параметров , вычищаем будущее семантическое ядро.
- Имея список всех найденных ключевиков сайта наступает этап их распределения по страницам нашего веб-ресурса.
Кластеризация ключевых слов сайта
Именно последний шаг в создании семантического ядра вызывает много вопросов. Дело в том, что первые этапы (кроме первого) более менее автоматизированы. Не нужно много усилий, чтобы провести сбор запросов и сделать их анализ. А вот этап группировки ключевых слов требует от веб-мастера максимум временных и умственных затрат. Поэтому и возникают различные ошибки. Наша с Вами задача — их не допустить!
Что такое группировка ключевых слов
Группировка (или кластеризация) ключевых слов — это процесс распределения поисковых запросов одной тематики (группа запросов) для продвижения одной страницы. Почему одной? Ответ Вы найдете в моем практическом .
Другими словами, с помощью этого этапа найденные словосочетания формируем в отдельные смысловые группы. Каждая группа внедряется только на свою продвигаемую страницу и решает одну задачу (общую для всех запросов этой группы):
- дает ответ на вопрос пользователя из поисковых систем (блоги, инфо-сайты);
- предлагает коммерческие данные по конкретным товарам (интернет-магазины);
- выдает информацию по услуге (коммерческие сайты, специализированные порталы).
Таким образом, все запросы группы соответствуют главной теме конкретной целевой страницы. Все они раскрывают цель конкретного документа сайта с той или иной стороны.
Более детально о понятии кластеризации семантического ядра Вы можете изучить . В нем Вы найдете историю появления этого вида seo-работы, увидите наглядный пример по группировке запросов.
Еще под кластеризацией поисковых запросов понимается автоматизированный сбор фраз путем взаимодействия сервиса со страницами в поисковых выдачах. Об этом я подробнее расскажу, когда речь пойдет об одноименной услуге Топвизора.
Что дает грамотная кластеризация ключей для сайта
Каждая найденная группа запросов — это не только ключевики для контента целевой страницы. Понятное дело, что их нужно внедрить в документ сайта (информационный пост блога, карточка товара интернет-магазина и т.д.). Кроме этого кластеризация запросов позволяет получить:
- видение будущей полноценной структуры нового сайта (или старого);
- путеводитель по темам, которые интересны пользователям из поиска;
- понимание текущего спроса на товары/услуги в конкретной нише;
- план seo-продвижения (какой контент формировать в первую очередь);
- материал, из которого видны запросы для оптимизации страницы.
Поясню один важный момент. Кластеризация в группы дает колоссальную возможность использовать все ресурсы для привлечения максимального поискового трафика! Не делая группировку поисковых запросов, мы тем самым отсекаем свой сайт от освящения тем, которые нужны пользователям из Яндекса и Гугла.
Что сулит неправильное распределение ключевиков
Итак, не имея распределенных групп по большой теме, владелец веб-ресурса не видит полноту всей картины продвижения. Это самая большая проблема, которая возникает при игнорировании этапа кластеризации (или ее неполноценного совершения).
Но даже наличие этого шага в Вашем плане продвижения не может гарантировать Вам достижения всех назначенных seo-задач. Это может произойти из-за ошибок, которые возникают при группировке запросов на целевые страницы. Вот проблемы, которые дает неправильное распределение ключевых слов:
- появление дублей в индексах поисковых систем (за счет каннибализации);
- потеря или не получение мест в первой десятке поисковой выдачи;
- потеря денег, затраченных на формирование «лишнего» контента;
- ухудшение поведенческих факторов, не достижение поставленных целей.
Как говорил один известный киношный персонаж «Картина маслом». По-другому тут и не скажешь. В современном поисковом продвижении нельзя делать «чуть-чуть» или оставлять что-то на потом. Все нужно выполнять вовремя и со смыслом. Кластеризация семантического ядра — это тот этап, после которого на скелет сайта нанизывается «мясо» (контент). И здесь любая ошибка превращает seo-раскрутку сайта в настоящий апокалипсис. Проблемы возникают там, где их не ждут.
Способы группировки семантического ядра
Для формирования групп ключевых слов семантики сайта используют ручной и/или автоматизированный способы. Первый самый рутинный и сложный. Зато самый надежный — нет лучшего проверяльщика и корректора, чем человек.
Ручной способ очень трудоемок. Одно дело, распределить 500 запросов на ряд статей новой темы. Другое дело, когда нужно просканировать 10 000 ключевиков и сформировать из них подобающие группы. Тут нужна выдержка и терпение.
Автоматизированный способ почти всю рутину берет на себя — вебмастеру или специалисту остается только проверить результат кластеризации. Но зато возникают другие сложности — часть запросов стоит не в своих группах, логика распределения может отличаться от той, которую представляет себе человек.
Чтобы как-то нивелировать иногда «туповатую» логику машины, используется полуавтоматический способ распределения СЯ сайта. В этом случае специалист заранее формирует общие группы согласно найденным запросам. А автоматика распределяет запросы уже в самих этих группах. Таким образом ошибок распределения намного меньше.
Теперь рассмотрим каждый способ кластеризации семантического ядра, используя самые лучшие инструменты (на мой взгляд, конечно).
Автоматизированный способ группировки СЯ сайта
Автоматических вариантов кластеризации поисковых фраз в настоящее время существует очень много. 
Все они отличаются интерфейсом, даже есть отличия в самом процессе распределения. Более детально о современных инструментах группировки СЯ веб-ресурса можно узнать в обзорной статье Александра Алаева . Я же разберу только два варианта, которыми пользуюсь сам и считаю их самыми лучшими.
Анализ групп в программе Key Collector
Key Collector — это самый лучший софт для создания семантического ядра. Разумеется, у него есть и свой способ распределения запросов — инструмент «Анализ групп». Он позволяет разбить все найденные поисковые запросы. Вот схема работы с ним.
Выбираем инструмент «Анализ групп»
Допустим, нам необходимо сделать распределение спарсенных запросов по теме камер видеонаблюдения. Для этого нажимаем соответствующую иконку на панели управления во вкладке «Данные»:
В открывшемся окне необходимо выбрать режим кластеризации. У программы Key Collector есть несколько таких режимов:
- по отдельным словам
- по составу фраз
- по поисковой выдаче
- по составу фраз и поисковой выдаче
Первый вариант служит для очень тонкой настройки — он группирует те запросы, у которых совпадает хотя бы одно слово. Например, поисковые фразы «видеокамеры Минск купить» и «видеосалоны Минск» софт включил бы в одну группу.
Второй вариант учитывает строение найденных поисковых фраз и числа их совпадений (за это отвечает элемент «Сила по составу»). Отличный способ для кластеризации большого числа запросов.
Режим группировки «по поисковой выдаче» объединяет ключевики по числу совпадений ссылок в поисковой выдаче между фразами. Работает только в том случае, если в Key Collector по сайту сняты данные о поисковой выдаче («Составляющие KEI»). Здесь также есть сила группировки, отвечающая за степень связи между фразами.
Последний способ распределения запросов является комбинацией 2-го и 3-го, степень важности которых выбирается по специальному ползунку.
Проводим группировку запросов
По своему опыту скажу, что для большинства случаев подойдет именно второй вариант группировки. Его и рассмотрим подробнее. Для примера я взял тему камер видеонаблюдения. Выбрав тип группировки, указываем ее силу. Рекомендую ставить цифру 2 или 3. В моем случае мне подошло первое значение. В итоге я получил 434 группы с 1789 полезными фразами:
Если бы я взял большее число, то уже привязка была бы немного другой и число групп бы уменьшилось. А именно, стало равным 298, причем количество полезных фраз по нашему условию тоже уменьшилось — 1207.
Посмотрим, какие в итоге группы получились в первом случае с силой по составу равной 2. Для этого я экспортирую сделанную группировку в таблицу Excel. Вот отрывок экспортированной таблицы:
Как видим, в целом Key Collector смог сделать хорошее распределение найденных поисковых запросов. Но все же обточить напильником эту табличку не помешает — есть некоторые группы и отдельные слова, которые находятся не на своем месте.
Кластеризация запросов в сервисе Топвизор
Итак, запросы уже найдены (их также можно было импортировать):
Осталось заняться их группировкой. Для этого нажимаем специальный значок на панели инструментов Топвизора и выбираем нужные настройки:
Если выбор поисковика и региона (обязательно!) не сложен, то указание степени группировки может вызвать вопросы. Поясню, что это за зверь такой.
Степень группировки — это число адресов страниц, которые будут браться за проверку схожести наших запросов для одной или другой группы. Например, если этот параметр равен 3-м, то имея ряд поисковых фраз для группировки, каждая из них будет проверяться только по 3-м страницам в выдаче, а не по всему топу сразу. В принципе, этого бывает достаточно, чтобы увидеть структуру семантического ядра (группы запросов) в целом. Если же необходимо иметь более точные группы, выбираем цифру 8 или 9.
Итак, по истечении десяти минут получаем готовый результат кластеризации нашего семантического ядра:
В итоге Топвизор смог распределить 3181 найденных запросов по 514-ти группам. Причем одна группа, последняя, называется «Запросы без связей» и содержит фразы, которым не нашлось соответствия в топе:
Если данный результат нас не устраивает, мы может сразу же сделать перегруппировку — достаточно нажать на ту же кнопку в панели управления. Кстати, перегруппировка будет стоит копейки (похоже, Топвизор сразу делает группировку на большое значение, поэтому материальных и временных затрат на перераспределение просит немного):
В итоге после новой группировки мы получаем другое число групп (меньшее, чем в прошлый раз) и количество в них фраз. Они более детальны, но зато и число не попавших в эти группы запросов («Запросы без связей») заметно выросло.
Для конечной работы с кластеризованным семантическим ядром можно сделать экспортирование запросов в таблицу Excel или текстовый файл. Вот как в итоге выглядит таблица с указанием названия группы:
В целом Топвизор выполняет на отлично свою работу по распределению семантического ядра. Хороший инструмент для тех, кто не может тратить свое время на сбор запросов в программе Key Collector. Но, правда, дороговатый.
Кластеризация запросов в сервисе Serpstat
Еще один дельный вариант автоматической кластеризации есть у популярного сервиса Serpstat . Но в отличие от Топвизора, данная seo-платформа смогла разработать свою уникальную технологию группировки запросов. Делается она следующим образом.
Заходим в своем аккаунте в инструмент «Кластеризация и текстовая аналитика»:
Нажав кнопку «Создать проект», проходим по циклу шагов, указывая в соответствующих графах необходимые данные по проекту. Возьмем в качестве примера задачу группировки запросов для моего seo-блога по теме «семантическое ядро».
Сначала проходим шаг 1, указывая название проекта и адрес домена:
Затем в инструмент кластеризации Серпстата добавляем поисковые запросы. Это можно сделать как вручную, так и с помощью загружаемого списка в формате txt или csv:
И теперь остается самый ответственный шаг — выбрать схему, по которой будет происходить группировка указанных нами запросов. Для этого указываем силу связи и вариант кластеризации:
Seo-платформа Serpstat для кластеризации изучает все фразы, которые вошли в проект. И для грамотной группировки сервис по этим словосочетаниям изучает их пересечение в поисковых выдачах указанных нами поисковиков!
Более детальную схему кластеризации Серпстата можете самостоятельно изучить в этой статье блога сервиса .
Дав последние указания, Serpstat начинает группировку. После обработки всех данных, мы получаем набор запросов, фразы которых сгруппированы по своему одинаковому признаку. Вот кусочек сделанного в моем примере распределения запросов по теме «семантическое ядро» (картинка кликабельна!!!):
Ручной способ распределения семантического ядра
Ручным способом я называю такой вариант кластеризации ядра, при котором мы самостоятельно указываем группы, наводим порядок в них, формируем структуру СЯ самостоятельно. Конечно, без специальных программ здесь не обошлось. Вернее, без одной — Excel.
Распределение запросов с помощью программы Excel
Здесь все просто — выгружаем уже собранные и отредактированные поисковые запросы и ручками формируем группы и перекидываем в них подходящие фразы.
Подробно об этом варианте кластеризации я расписал в . Там я даю 3 способа группировки, выбирайте свой и дерзайте. Я лично их комбинирую в зависимости от ситуаций.
Кластеризация ключевых слов с помощью файла «Ядро»
Данный вариант отличается от предыдущего тем, что здесь уже мы перекидываем фразы благодаря умному скрипту «Ядро», сделанному в Excel. Все остальное проделывается тоже своими руками.
Скрипт «Ядро» сделали ребята из MFC (Made for content) для облегчения задачи распределения ключевиков. За основу они взяли наработку seo-специалиста Сергея Кокшарова, который и придумал вариант с Excel. Давайте посмотрим, как работает этот макрос. Для этого я воспользуюсь видеороликом ребят из MFC:
В общем, все понятно. Ничего сложного здесь нет. Поэтому, если у Вас нет возможности использовать программу Key Collector, а семантических ядер для распределения у Вас много, используйте скрипт «Ядро» (погуглите). Даже если Вы делаете кластеризацию редко для своего сайта или блога, данный макрос лишним не будет. По крайней мере с него стоит начинать, а уже потом допиливать группировку первым ручным способом.
Да, забыл самое важное сказать про файл «Ядро» — он бесплатен!
Бонус — мой способ класетризации запросов
Его я называю полуавтоматическим — роль человека здесь важна в самом начале и в конце. Его я отразил в специальной seo-шпаргалке, забирайте ее и смело используйте:
Скажу только, что в его основу легла работа с правильным поиском списка масок, использования софта Key Collector и обычная логика.
На этом мой небольшой ликбез по кластеризации поисковых фраз семантического ядра закончен. Если есть вопросы или пожелания, милости прошу в комментариум!
Где можно заказать отличное семантическое ядро?
Кстати, если Вы планируете собрать семантическое ядро для своего проекта, можете заказать семантику, обратившись . Спасибо!
С уважением, Ваш Максим Довженко
В небольшом SEO-отделе большого контентного проекта, где я работаю, решили увеличить штат. Набирать планировалось людей с небольшим опытом или совсем без опыта. По этой причине было решено создать некий гайд, который бы служил исчерпывающим руководством по написанию новых статей. Руководство получилось действительно подробным и полным, один из его важных блоков – это кластеризация запросов.
Зачем нужны сервисы кластеризации?
В один кластер должны быть объединены только такие запросы, которые имеют хорошие шансы выйти в топ-10 поисковых систем с общей релевантной страницей. То есть, если по двум запросам в выдаче все страницы сайтов разные и нет пересечений, то следует относить их к разным кластерам. Также и наоборот: если два запроса возможно продвинуть на одной статье, то не следует разносить их на разные кластеры, чтобы не писать лишнего – бюджет на контент не резиновый.
Общая схема составления ТЗ на написание SEO-статьи следующая:
- Сбор семантики – статистика поисковых систем, базы семантики, внутренняя статистика проекта;
- Кластеризация автоматическая – сервис или программа для кластеризации по подобию топов;
- «Посткластеризация» ручная – обработка того что не удалось кластеризовать автоматически;
- Приоритезация – определение важности полученных запросов в каждом кластере;
- Оформление ТЗ для копирайтера – лемматизация, LSI и различные указания для написания статей, по статье на каждый кластер.
Вот именно для второго пункта нужно было выбрать самый подходящий сервис автоматической кластеризации. Для этой цели я провел сравнительный анализ самых известных, на мой взгляд, сервисов.
Способы кластеризации
Из способов, которые автоматизированы в каких-то известных сервисах или программах, можно выделить два:
- По подобию топов (по поисковой выдаче);
- По .
- Soft – когда все запросы кластера связаны хотя бы с одним общим (маркерным) запросом;
- Hard – когда каждый запрос связан со всеми запросами в своем кластере;
По рекомендациям создателей сервисов кластеризации для нашего случая был выбран вариант Soft с силой связи 4. Это важный момент, потому что для интернет-магазина, например, следовало бы выбирать другие опции.
Методика сравнения
Суть сравнения сервисов в следующем: выбрать идеально кластеризованный список запросов – эталонное ядро. Сравнить результаты кластеризации каждого сервиса с эталонным.
Важно было хорошо составить такое эталонное ядро. Поскольку у нас контентный проект и большая часть контента – это вопросы и ответы пользователей, то материала для сбора статистики по проекту предостаточно.
Было взято ядро на 2500+ ключевых фраз, которое отслеживается уже много месяцев. Из него выбраны только запросы вышедшие в топ-5 Яндекса. И из них взяты только те которые имеют релевантной страницу одного из широких разделов (категория вопроса, тема вопроса, категория документа, страница с формой «задать вопрос»), а не узкую страницу вопроса с ответами. Запросы были сгруппированы по релевантной странице. Оставлены только группы в которых более чем 4 запроса. В итоге получилось 292 запроса разбитых на 22 кластера.
Забегая вперед скажу, что сравнивались результаты кластеризации по Московской выдаче Яндекса и без геопривязки. Региональная московская выдача показала себя лучше, поэтому далее будем говорить про нее.
Сравнение сервисов
В поиске самых популярных сервисов очень помог доклад Александра Ожгибесова на BDD-2017, к тем, что у него было добавлено еще несколько сервисов, получился такой список:
- Топвизор
- Pixelplus
- Serpstat
- Rush Analytics
- Just Magic
- Key Collector
- MindSerp
- Semparser
- KeyAssort
- coolakov.ru
Первое на что проверялись полученные в результате кластеризации эталонного ядра по этим сервисам группы – это не делает ли сервис слишком широкие группы. А именно не попали ли запросы из разных групп эталонного ядра в один кластер по версии сервиса.
Но только такого сравнения не достаточно. Сервисы делятся на два подхода к некластеризованному остатку фраз:
- сделать для них общую группу «Некластеризованные»;
- сделать для каждой некластеризованной фразы группу из нее одной.
В сравнении я использовал оба этих параметра в виде соотношения – какой процент фраз от общего количества попал не в свою группу.
Результаты сравнения:
- Топвизор
- разные группы эталона в одной по сервису – 4%
- Pixelplus
- одна группа эталона в разных по сервису – 7%
- Serpstat
- разные группы эталона в одной по сервису – 0%
- Rush Analytics (132 фразы, demo)
- разные группы эталона в одной по сервису – 11%
- одна группа эталона в разных по сервису – 8%
- Just Magic
- разные группы эталона в одной по сервису – 0%
- одна группа эталона в разных по сервису – 9%
- Key Collector
- разные группы эталона в одной по сервису – 12%
- одна группа эталона в разных по сервису – 16%
- MindSerp – не удалось получить демо, не выходят на связь
- Semparser
- одна группа эталона в разных по сервису – 3%
- KeyAssort
- разные группы эталона в одной по сервису – 1%
- одна группа эталона в разных по сервису – 1%
- coolakov.ru
- разные группы эталона в одной по сервису – 0%
- одна группа эталона в разных по сервису – 18%
Итоги
В качестве оптимального решения для нашего проекта была выбрана программа KeyAssort – это именно программа, а не онлайн-сервис, лицензия покупается однократно, привязывается к железу.
Неплохие результаты показал популярный онлайн сервис Serpstat, но для нашего случая чуть хуже, а также значительно дороже. Если брать большие объемы запросов в месяц и использовать его только для кластеризации – он не рентабелен. Возможно, если использовать кластеризатор вместе с другими его инструментами, то он и окажется приемлемым по цене.
Самые худшие показатели у программы Key Collector, что все равно не отменяет необходимость ее иметь в своем арсенале для любого сеошника.
Очень удивил сервис MindSerp, через сайт которого я так и не смог получить никакой обратной связи по поводу демо. Если представители этого сервиса прочитают статью, может быть я добавлю в сравнение и его)
Теги: Добавить метки
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:
- запросы должны подходить друг к другу по логическому смыслу
- 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.
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.
