Query clustering sorterer (deler) listen over semantiske kjerner (SC) i grupper basert på likhet, noe som gjør det mulig å optimalisere nettstedssider ytterligere for dem.

Hvordan grupperes søk?

Verktøyet analyserer Yandex-utdata for hver forespørsel og sammenligner det med utdata fra andre forespørsler fra listen. Hvis de samme relevante sidene er i TOP-10 for forskjellige spørringer, er disse spørringene definert som like og plassert i samme gruppe. Dette betyr at én side kan optimaliseres for dem.

Terskelen for spørregruppering er antallet samsvarende relevante sider i søkeresultatene for forskjellige søk. Enkelt sagt, hvis du skriver inn to spørringer i Yandex og TOP 10-resultatene inneholder to identiske sider (to av ti), vil disse to spørringene bli plassert i én gruppe når "clustering-terskel 2" er satt.

Ulemper med å gruppere forespørsler manuelt

Gruppering av nøkkelspørringer, også kjent som splitting, utføres av SEO-optimalisatorer umiddelbart etter innsamling av søkeord.

1. Hvis det er et stort antall spørringer, er det vanskelig å manuelt bestemme likheten med hverandre, du må enten legge inn hvert enkelt spørsmål i søket, eller stole på intuisjon/erfaring, som kan spille en grusom spøk under opprykk og ikke gi; de ønskede resultatene.
2. Høye kostnader, som ble dannet på grunn av lengden på prosessen. En høykvalitets sammenbrudd av semantikk med 500 spørringer om bord tar i gjennomsnitt 4..16 timer. Det er nødvendig å lese hver forespørsel, bestemme dens gruppe (hvis tilstedeværelsen må huskes), om nødvendig, dobbeltsjekk med søk eller tjenester... brrrr.

Fordeler med automatisk søkegruppering

1. Hastigheten på sammenbruddet er omtrent lik lydens hastighet. Systemet vil sjekke utdataene fra hver forespørsel, sammenligne dem og gi mulighet til å korrigere mulige mindre unntak manuelt, hvoretter resultatet kan lastes opp til en CSV-fil (Excel).
2. Nøyaktigheten av resultatet oppnås ved å eliminere den menneskelige faktoren. En person kan bli distrahert og miste en tanke, glemme, misforstå, eller rett og slett ikke være i stand til å gjøre sammenbruddet riktig, slike vanskeligheter observeres ikke med programmet.
3. Verktøyet leveres helt gratis; det krever ikke månedslønn, ferier eller sykefravær; Han har heller ingen arbeidsplan: han jobber 24/7.

Nedbryting er en veldig viktig prosess under promotering, den setter mål for å optimalisere hver side av prosjektet og hele nettstedet som helhet.

Dette er en gruppering av søkeord som ganske enkelt er en liste, som deler dem inn i klynger (grupper). Dette er det som gjør tusenvis av søkene dine til en komplett struktur, delt inn i kategorier, sider, artikler osv. Uten riktig sammenbrudd vil du kaste bort mye penger og tid på "tomgang", siden noen forespørsler ikke kan "landes" på én side. Eller omvendt, søkeord krever at disse søkene er på samme URL.

Når jeg samler en semantisk kjerne (SN), gjør jeg vanligvis klynging for hånd, ved å bruke , her er lenker om emnet:

Men alt dette er enkelt og enkelt når vi har klare grupper av spørringer med ulik logisk betydning. Vi vet godt at for søket «Stroller for tvillinger» og «Stroller for boys» må det være forskjellige landingssider.

Men det er forespørsler som ikke er tydelig atskilt fra hverandre, og det er vanskelig å "føle" å bestemme hvilke forespørsler som skal plasseres på én side, og hvilke forespørsler som skal spres over forskjellige landingsadresser.

En av deltakerne i mitt SEO-maraton stilte meg et spørsmål: "Petya, hva skal jeg gjøre med disse nøklene: legg alt på én side, lag flere, hvis ja, hvor mange?" Og her er et utdrag fra listen over søkeord:

Ordet "java" alene brukes i tre varianter ("java", "java"), pluss alt dette leter folk etter det for forskjellige spill, enheter, etc. Det er mange forespørsler der, og det er veldig vanskelig å forstå hva som er det beste å gjøre.

Hva tror du er riktig? Høyre. Den beste tilnærmingen er å analysere konkurrenter som allerede er i TOPPEN for disse søkeordene. I dag skal jeg fortelle deg hvordan du kan gruppere den semantiske kjernen basert på data fra konkurrenter.

Hvis du allerede har en ferdig liste over nøkkelord for clustering, kan du umiddelbart gå videre til punkt 4.

1. Spørringsmatrise

La meg ta et annet eksempel: Jeg har en kunde med en nettbutikk med elektrisk utstyr og lysutstyr. Butikken har et svært stort antall produkter (flere titusenvis).

Selvfølgelig har enhver butikk produkter som er høyeste prioritet for salg. Disse produktene kan ha høye marginer, eller du må rett og slett kvitte deg med dette produktet fra lageret. Så jeg mottok et brev, noe sånt som dette: "Petya, her er en liste over produkter som er interessante for oss." Og der var listen listet opp:

• brytere;
• lamper;
• lamper;
• spotlights;
• skjøteledninger;
• og noen flere punkter.

Jeg ba om å lage en såkalt "spørringsmatrise". Siden butikkeierne kjenner vareutvalget sitt bedre enn meg, trengte jeg å samle alle produktene og de viktigste egenskapene/forskjellene til hvert produkt.

Det ble noe slikt:

Når du kompilerer matrisen, ikke glem at noen engelskspråklige merker også forespørres på russisk dette må tas i betraktning og legges til.

Selvfølgelig, hvis produktet hadde andre egenskaper, ble det lagt til en kolonne. Dette kan være "farge", "materiale" osv.

Og slikt arbeid ble gjort for de høyest prioriterte varene.

2. Multiplisere spørringer

Det finnes mange tjenester og programmer for å multiplisere spørringer. Jeg brukte denne nøkkelfrasegeneratoren http://key-cleaner.ru/KeyGenerator, vi legger inn alle våre søk der i kolonner:

Tjenesten multipliserte alle slags alternativer med ordet skjøteledning. Viktig: mange generatorer multipliserer bare påfølgende kolonner, det vil si 1 kolonne med den andre, deretter de to første med den tredje osv. Og denne multipliserer alt fra den første kolonnen med andre: den første med den andre, så den første med den tredje, fjerde; så første*andre*tredje, første*andre*fjerde osv. Det vil si at vi får maksimalt antall fraser som inneholder hovedordet i den første kolonnen (dette er den såkalte markøren).

Markør- dette er hovedsetningen du må generere en nøkkel fra. Uten en markør er det umulig å lage en tilstrekkelig nøkkelspørring. Vi trenger ikke uttrykkene "IEC engros" eller "kjøp på hjul".

Når du multipliserer, er det viktig at hver nøkkelsetning har denne markøren. I vårt eksempel er dette uttrykket "skjøteledning". Som et resultat ble 1439 (!) unike nøkkelsetninger generert i dette eksemplet:

3. Fjerning av forespørsler fra "søppel"

Nå er det 2 alternativer for utvikling av arrangementer. Du kan begynne å gruppere alle disse forespørslene og lage et stort antall genererte sider for hver klynge, hvis nettstedets system tillater dette. Selvfølgelig skal hver side ha sine egne unike metakoder, h1 osv. Ja, og noen ganger er det problematisk å sette denne typen sider inn i indeksen.

Vi hadde ikke en slik mulighet teknisk sett, så vi vurderte ikke engang dette alternativet. Det var nødvendig å lage bare de mest nødvendige nye landingssidene i en "halvmanuell" modus.

Hvilken type frekvens bør jeg jobbe med? Siden vår liste over produkter + veikryss ikke var veldig populære (snevert målrettet), fokuserte jeg på frekvenser med anførselstegn(uten utropstegn) - altså i ulike ordformer. Dette er nøkkelsetninger i forskjellige tilfeller, tall, kjønn, deklinasjon. Det er denne indikatoren som lar oss mer eller mindre estimere trafikken vi kan motta fra Yandex hvis vi kommer inn i TOPPEN.

I Key Collector fjerner vi frekvensene i anførselstegn for disse setningene (selvfølgelig, hvis du har et sesongprodukt, må du fjerne frekvensene i "sesongen"):

Og vi sletter alt som er lik null. Hvis du har et mer populært emne og mange ord med en frekvens som ikke er null, kan du øke den nedre terskelen til 5, eller enda høyere. Jeg har bare 43 søk som ikke er null av 1439 setninger for Moskva-regionen og regionen.

Jeg overfører disse 43 setningene med frekvensdata til Excel:

4. Spørringsgruppering

Jeg gjør alt dette i Rush Analytics, her er klyngealgoritmen i denne tjenesten:

For hver forespørsel blir de TOP-10 nettadressene for en gitt region "trukket ut" fra søkeresultatene. Deretter skjer klynging ved bruk av vanlige nettadresser. Du kan stille inn klyngingsnøyaktigheten selv (fra 3 til 8 vanlige nettadresser).

La oss si at vi setter nøyaktigheten til 3. Systemet husker nettadressene til sidene som er på TOP 10 for den første forespørselen. Hvis den andre forespørselen fra listen i TOP 10 inneholder de samme 3 URL-ene som den første hadde, vil disse to forespørslene falle inn i 1 klynge. Antall delte nettadresser avhenger av presisjonen vi angir. Og slik behandling skjer med hver forespørsel. Som et resultat deles søkeord inn i klynger.

1. Gå til RushAnalytics -> Clustering, opprett et nytt prosjekt (ved registrering mottar alle 200 rubler på kontoen sin for testing, praktisk):
   
2. Vi velger en prioritert søkemotor for oss og en region:
   
   
3. Velg klyngetype. I dette tilfellet velger jeg "Wordstat". "Manuelle tokens"-metoden fungerer ikke for meg, siden det bare er ett "extender"-token i forespørslene. Hvis du laster inn flere forskjellige typer produkter på en gang (for eksempel en skjøteledning, en lyspære osv.), er det bedre for deg å velge typen "Wordstat + manuelle markører" og spesifisere markørene (markørene) må merkes med nummer 1 i den andre kolonnen, og ikke markører nummer 0, frekvens vil gå til tredje kolonne). Markørene vil være de mest grunnleggende spørringene som ikke er logisk koblet på noen måte (spørsmålet "skjøteledning" og "lyspære" får ikke plass på én side). I mitt tilfelle jobber jeg steg for steg med hvert produkt og laget separate kampanjer for enkelhets skyld. Du velger også clustering-nøyaktigheten. Hvis du ennå ikke vet hvilken metode du skal velge, kan du sjekke alt (dette vil ikke påvirke prisen på noen måte), og deretter, etter å ha mottatt resultatet, kan du velge alternativet som best grupperte søkene dine. Av erfaring vil jeg si at det mest passende i alle emner er nøyaktighet = 5. Hvis du gjør klynging for et eksisterende nettsted, anbefaler jeg at du skriver inn nettadressen til nettstedet ditt (hvis nettstedet ditt er på TOP 10 for forespørselen , så vil URL-en din utheves i grønt mottatt fil):
   
   
4. I neste trinn laster du opp filen til systemet. Du kan også konfigurere stoppord, men jeg hadde en fil uten dem, så denne funksjonen er ikke nødvendig i dette eksemplet. Prisen for gruppering er 50-30 kopek per 1 forespørsel (avhengig av volumet):
   
5. Du må vente litt mens Rush Analytics-tjenesten gjør jobben sin. Skriv inn det fullførte prosjektet. Allerede der kan du se klyngene basert på nøyaktigheten til klynging (begynnelsen av en ny klynge og navnet er uthevet med fet skrift):
   
6. Igjen, det er best å bruke presisjon 5 for gruppering. Det passer som oftest.
7. I neste fane kan du også se en liste over ikke-grupperte ord:
   
   Hvorfor samlet de seg ikke, spør du? Mest sannsynlig er resultatene for disse spørringene ikke av særlig høy kvalitet, og det var umulig å automatisk tilordne disse spørringene til en hvilken som helst klynge. Hva skal man gjøre med dem? Du kan gruppere manuelt og opprette separate landingssider i henhold til logikk, hvis mulig. Du kan til og med opprette en egen klynge for én forespørsel og "plante" den på en egen side. Eller du kan utvide listen over ord og gruppere på nytt i Rush Analytics-tjenesten.
8. I fanen "Fagledere" kan du se TOP-domenene for disse søkene:
   
   
9. Forresten, i noen spørringer kan du se tommel opp slik, uthevet i grønt:
   Dette betyr at i henhold til disse forespørslene har du allerede en landingsside for denne klyngen i TOP 10, og du må jobbe med den.
10. Du kan laste ned hele saken til datamaskinen din i Excel og arbeide i dette dokumentet. Jeg jobber med presisjon 5, så jeg laster ned denne filen:
    
    
11. Excel-dokumentet inneholder samme informasjon. Begynnelsen av hver klynge og navnet er uthevet i grått (klikk på bildet for å forstørre):
    
    
12. I tillegg til navnene på klyngene vil du her se deres størrelser, frekvenser, totale frekvenser, Topp URL, relevant URL og utheving, noe som er svært nødvendig når du jobber med en landingsside. Her er de:
    
    Vær oppmerksom på at "Universal"-merket (via "U") også er uthevet, og jeg hadde ikke engang mistanke om at dette merket kunne registreres på denne måten. I høydepunktene vil du også se synonymer og tematiske fraser som er svært ønskelige å bruke på landingssider for å oppnå TOPPEN.

Konklusjon

Hva er neste? Hva vil denne klyngingen gi oss? Nå for hver klynge på nettsiden vår bør det være en egen, og viktigst relevant url. Markedsføringen av disse sidene er helt i våre hender og vi promoterer dem videre så godt vi kan (innholdsoptimalisering, intern kobling, ekstern optimalisering, sosiale faktorer, etc.).

Hvis vi gjorde feil gruppering, ville det være vanskelig å fremme mange forespørsler. Dette ville være et "anker" som ville holde oss tilbake, selv om vi ville brukt massevis av penger på å promotere disse sidene.

Riktig gruppering vil hjelpe deg med å spare mye og gjøre det mye lettere å komme inn i den ettertraktede TOPPEN.

Hva synes du om dette? Hvordan grupperer du semantiske kjernespørringer?

Nøkkelordgruppering (eller query clustering med andre ord) er inndelingen av søkeord i homogene grupper i henhold til bestemte egenskaper. Produsert for å øke relevansen mellom søkeord og annonser. Som et resultat forbedres kvaliteten på annonsekampanjer og kostnaden per klikk på en annonse reduseres.

Når du forbereder annonsekampanjer, tar gruppering av søkeord mye tid. Noen eksperter bruker tilnærmingen 1 søkeord – 1 annonsegruppe, som eliminerer behovet for gruppering og sparer tid. Men det er ikke alltid praktisk å bruke, spesielt med et stort antall lavfrekvente søkeord. Hvis søkeord har blitt gruppert, det vil si delt inn i semantisk grupper, da blir strukturen til annonsekampanjen mer forståelig og lettere å analysere.

Gruppering av søkeord og søk ved hjelp av PPC-verktøyet

Nøkkelordgruppering ble sist endret: 24. mars 2017 av nettsted

I dag skal vi snakke om en så viktig prosess som forberedelse til å lage innhold for et nettsted som semantisk kjerneklynger. Dette er en gruppering av nøkkelspørsmål fra kjernen i grupper, slik at hver gruppe har sin egen side. Etter å ha samlet nøkkelord for et prosjekt, er de en liste uten struktur eller hierarki. Listen inneholder spørringer som både er veldig like hverandre og de som har betydelig forskjellig betydning.

Clustering innebærer å gruppere søk for maksimal relevans til én side. Clustering utføres både manuelt og automatisk ved hjelp av mange tjenester som finnes på Internett. La oss se på alle teknikkene som kan brukes når du distribuerer og grupperer forespørsler på tvers av nettstedssider.

Innhold i artikkelen:

Manuell klynging av nettstedskjerneforespørsler

Til tross for at det er ganske arbeidskrevende og tidkrevende, er det grupperingsalternativet av høyeste kvalitet. Egnet for små prosjekter når antall nøkler ikke er for stort. Hvis det er flere tusen nøkler, er det bedre å utføre automatisk clustering og deretter avgrense resultatene manuelt.

Det er enkelt å gjøre. Nøkler samles i separate grupper i henhold til deres betydning. For å gjøre det klarere vil jeg gi et eksempel. Det er samlet nøkkelord for et informasjonsprosjekt om sykdommer hos spedbarn. Det er nødvendig å dele hele den semantiske kjernen i grupper for individuelle sykdommer for å skrive spesifikke artikler om dem og behandlingsmetoder.


Ved å velge fra massen av nøkler som er samlet inn for søket "Spedbarn" de som inneholder ordet "tremor", vil vi samle en klynge med nøkler som vil inneholde alle spørsmål relatert til tremor hos spedbarn. Det er disse som bør brukes når man skriver en artikkel om sykdommen.

Ved manuell gruppering vil vanlig Excel eller Google Sheets hjelpe godt, slik at du kan sortere, filtrere og fremheve de nødvendige linjene og ordene i dem. Det finnes også gratistjenester som gjør manuell gruppering enklere. Dette er for eksempel tjenesten Keyword Assistant, som lar deg velge de nødvendige nøklene fra den generelle listen og plassere dem i en gruppe med noen få klikk.

Automatisk spørringsgruppering - nettbasert tjeneste

Automatisk clustering utføres i henhold til visse algoritmer. Hun gjør alt det samme som person. Blant fordelene er det verdt å fremheve arbeidshastigheten, som er tusenvis av ganger raskere enn manuelt arbeid, samt analyse av søkeord og deres plassering i søkeresultatene.

En av ulempene er den fullstendige mangelen på logisk tenkning i algoritmene, på grunn av hvilke spørringer ofte blir inkludert feil i grupper. Forespørsler som er klart relevante i betydning kan heller ikke inkluderes i én gruppe. For eksempel er spørringene «Hvordan kle et barn når temperaturen ute er lav» og «Barnet har en temperatur på 39» spørringer som tilhører forskjellige grupper, men algoritmer vil ofte kombinere dem til én.

Likevel, etter automatisk klynging, må den semantiske kjernen foredles manuelt, og bringe den til sin ideelle form. Ytterligere nettstedoptimalisering avhenger direkte av kvaliteten på grupperingen.

For automatisk drift anbefaler jeg tjenesten Rush Analytics, som er et kraftig verktøy for å hjelpe optimalisereren. Bare legg til alle nøkkelspørsmålene, og programmet vil gruppere dem så raskt som mulig. Det eneste negative er at tjenesten er ganske dyr, og hvis du trenger en engangsbruk, er det bedre å finne en optimizer med et abonnement. For hundre eller to rubler vil han legge til nøklene for å kjøre i tjenesten.

Følgende ressurser er også relevante: SEO-intelligens, KeyAssistant.

Funksjoner ved semantisk klynging for kommersielle nettsteder

Hvis alt er klart med forespørsler om informasjonsprosjekter. Her er stoppordene våre alle kommersielle fraser med ordet kjøpe, bestille osv., men med kommersielle er ikke alt så enkelt. Det er verdt å være litt oppmerksom på hvordan man best grupperer nøkler, for eksempel for en nettbutikk.

For eksempel vil en elektronikkbutikk selge fjernsyn. Det er mange spørsmål med ordet TV, og vi må gruppere dem. Vi distribuerer alle forespørsler som er kommersielle, for eksempel "Kjøp en Samsung TV", "Kjøp en 43 diagonal TV" i våre egne klynger: etter merke, diagonal eller andre egenskaper.

Men vi sorterer informasjonsforespørsler som "Hvordan velge en god TV" eller "Hvilken TV er bra i 2017" separat og gir en bloggseksjon i nettstedstrukturen der vi vil fortelle brukerne om valget eller fordelene med denne eller den teknologiegenskapen . På denne måten kan vi tiltrekke oss mer trafikk gjennom informasjonsforespørsler.

Som du kan se, er det ikke vanskelig å gruppere den semantiske kjernen, det tar bare mye tid. Men det er en av pilarene i forberedelsene til lanseringen av prosjektet.

• Les artikler om dette emnet:

Vi har gitt ut en ny bok, Social Media Content Marketing: How to Get Inside Your Followers' Heads and Make Them Fall in Love with Your Brand.

Hva er semantisk klynging?

Tjenesten opererer online og lar deg gruppere nøkler basert på søkemotorresultater. Faktisk er gruppering bare en av tjenestens muligheter, men la oss nå snakke om det.

Vi oppretter et nytt prosjekt, der vi angir navnet, velger land, region osv.

Vi setter nøyaktigheten og indikerer med hvilken frekvens tjenesten må fungere.

Klikk for å opprette et prosjekt. I vinduet som vises, vil vi se "kontrollinformasjon", som inneholder kostnadene for prosjektet vårt.

Du kan også gjøre deg kjent med kostnaden ved å klikke på prisfanen.

Etter gruppering laster programmet opp et Excel-dokument med ugrupperte nøkkelsetninger.

Vi går gjennom hva vi har og fullfører det, fordi... Tross alt fungerer maskinen og feil er mulig.

• arbeidet foregår online;
• alle prosjekter vi jobbet med er lagret;

• koster penger;
• sluttprisen er dyr;
• du må fortsatt gå gjennom alt manuelt.

Sikkert mange har hørt om dette programmet, og noen har jobbet i det og samlet inn frekvenser. Gruppering av nøkler er bare en liten del av hva dette verktøyet kan gjøre.

Du kan gruppere forespørsler etter setningssammensetning, basert på utstedelsen av PS. Søkebasert gruppering fungerer bare når KEI-verdien er samlet inn. Det tar i gjennomsnitt 2 minutter å gjøre alt.

• intuitivt grensesnitt;
• evne til å tilpasse gruppering;
• et stort antall alternativer for å jobbe med semantikk;
• relativt lav pris på produktet;

• må installeres på en PC;
• Du kan ikke redigere mottatte grupper i selve verktøyet - bare i Excel-dokken;
• klynger må justeres manuelt.

En velkjent SEO-plattform med et verktøy for automatisk clustering. Det som skiller den fra konkurrentene er at den bryter gjennom de 30 beste søkeresultatene i sanntid for hver setning som legges til i gruppering og lager grupper av semantisk relaterte setninger basert på hvor mange nettsteder som bruker denne setningen på nettstedet deres. Jo flere nettsteder fra topp 30 har de samme frasene, desto høyere er forbindelsen mellom dem - da vil tjenesten legge dem til klyngen. Det er skrevet et eget avsnitt om operasjonsmekanismen. video utviklere.
Og hvis den tekniske delen av klynging er kompleks, er det enkelt for brukeren å sette opp prosjektet.

Det er totalt 4 etapper. Først må du angi navnet på prosjektet. Det andre trinnet er å importere nøkkelsetninger for gruppering, du kan legge dem til manuelt via Ctrl+V eller importere en fil. Det tredje trinnet er valg av en klyngeregion. Tjenesten lar deg velge en region opp til en by, noe som er viktig for lokal SEO. Og i det siste fjerde trinnet - å angi typen og styrken til klynging.

I det fjerde trinnet kan du forlate standard klyngemodus. Hvis du ikke liker resultatet, kan du ganske enkelt endre prosjektinnstillingene og legge inn de samme søkeordene på nytt med forskjellige parametere gratis.


Resultatet eksporteres til XLS, XLSX, CSV-filer og ser slik ut: - en av de viktigste stadiene i arbeidet med prosjektet. Denne prosedyren lar deg konfigurere nettstedet riktig i de innledende stadiene av ressursutvikling og lede det i riktig retning i fremtiden. Med den kan du unngå unødvendig omarbeiding og revisjoner av ressursen etter flere måneders promotering.

På egne vegne kan jeg legge til at gruppering ved hjelp av tjenester er bra og praktisk. Men for å være 100% sikker på resultatet, er det i alle fall nødvendig å gjøre det siste stadiet med å gruppere semantikken manuelt.

Start