Кластеризация поисковых запросов семантического ядра. Сбор и кластеризация семантического ядра – подробная инструкция. Группировка через Key Collector
Это только начало работы. Без кластеризации собранные данные хоть и будут полезны, но не смогут раскрыть весь свой потенциал. Под кластеризацией семантического ядра понимают группировку поисковых запросов после анализа выдачи поисковиков. Процесс достаточно трудоемкий (если делать вручную, подробнее я расскажу ниже), но совершенно необходимый для большинства ресурсов.
Для многих сайтов важно отделить информационные запросы от коммерческих. Например, запросы вида «название товара» и «купить название товара» всегда будут иметь разную поисковую выдачу, так как первый - информационный, а второй - коммерческий. С практической точки зрения это означает то, что продвинуть их на одной странице будет крайне сложной задачей, поэтому их и группируют, после чего делают несколько страниц под каждый кластер.
Выше я указал довольно простой пример, любой человек без особых знаний сможет отделить запросы со словом «купить» от всех остальных, не заглядывая в поисковую выдачу, но на практике часто попадаются более сложные варианты, где необходима полноценная кластеризация с анализом поисковой выдачи.
Если говорить по пунктам, то кластеризация семантического ядра нужна для:
- эффективного продвижения всех поисковых запросов;
- составления правильных ТЗ для копирайтеров (об этом я еще расскажу ниже);
- экономии средств. При хорошей кластеризации и качественном контенте большинство запросов займут топ без дополнительных движений со стороны оптимизатора (покупка ссылок и т.д.).
Отмечу, что есть разные типы семантических ядер, кластеризация необходима только для контентного плана, а вот для снятия позиций или для контекстной рекламы это не требуется.
Ручная кластеризация семантического ядра
Здесь вам поможет обыкновенный Excel, в котором вам необходимо группировать ключевые фразы . В некоторых случаях от вас даже не потребуется изучать поисковую выдачу, все запросы можно распределить по кластерам без каких-либо затруднений. Стоит упомянуть и онлайн-сервисы, которые облегчают подобную работу.
Пример группировки ключевых слов, здесь:
- В первом столбце - порядковый номер группы;
- Во втором - ключевое слово;
- В третье - частотность;
- В четвертом - суммарная частотность группы (важно для расстановки приоритетов)
- В пятом - количество слов в группе.
Kg.ppc-panel.ru
Я не стал рассказывать о других сервисах, их на самом деле много. Подобные инструменты сегодня внедряют многие, ну а какой выбрать - личное дело каждого. Я предпочитаю пользоваться узкоспециализированными продуктами, поэтому мне удобнее работать с KeyAssort. Но кому-то больше подойдет сервис, который еще и проверит позиции, соберет ключи и т.д.
Если у вас большой проект, в котором очень много ключевых фраз, то делать его без кластеризации семантического ядра будет очень большой ошибкой. Просто потому, что ваши конкуренты обязательно сделают это. Кроме того, если у вас уже есть работающий сайт, для него все равно можно сделать кластеризацию. Это поможет выявить ключевые слова, которые вы пропустили, и пересмотреть качество контента. Иногда достаточно просто написать одну статью или создать отдельный раздел, а не покупать ссылки, пытаясь продвинуть поисковый запрос, который оказался в неудачном кластере.
Мы выпустили новую книгу «Контент-маркетинг в социальных сетях: Как засесть в голову подписчиков и влюбить их в свой бренд».
Что такое кластеризация семантики?
Сервис работает в режиме онлайн и позволяет кластеризовать ключи, опираясь на выдачу поисковых систем. На самом деле группировка - это только одна из возможностей сервиса, но сейчас поговорим именно о ней.
Создаем новый проект, в котором указываем его название, выбираем страну, регион и т. д.
Задаем точность и указываем, с какой частотностью сервису придется работать.
Жмакаем создать проект. В появившемся окне мы увидим «контрольную информацию», в которой содержится стоимость нашего проекта.
Также ознакомиться со стоимостью, можно просто нажав на вкладочку цены.
После кластеризации программа выгружает Excel документ с разгруппированными ключевыми фразами.
Пробегаемся по тому, что получилось и дорабатываем, т.к. все-таки работает автомат и погрешности возможны.
- работа протекает в режиме онлайн;
- все проекты, с которыми мы работали - сохраняются;
- стоит денег;
- конечная цена дороговата;
- приходится все равно проходить все руками.
Наверняка многие слышали о данной программе, а некоторые и работали в ней, собирали частотности. Группировка ключей - это лишь малая часть из того, что может эта утилита.
Можно группировать запросы по составу фраз, основываясь на выдаче ПС. Группировка, основанная на поиске, работает только при собранном значении KEI. На все про все уходит в среднем 2 минуты.
- интуитивно понятный интерфейс;
- возможность настраивать группировку;
- огромное количество вариантов работы с семантикой;
- сравнительно низкая цена продукта;
- необходимо устанавливать на ПК;
- нельзя править получившие группы в самой утилите - только в Excel доке;
- необходимо вручную корректировать кластеры.
Известная seo-платформа с инструментом для автоматической кластеризации. Ее отличие от конкурентов - в режиме реального времени пробивает топ-30 выдачи по каждой фразе, добавленной на кластеризацию, и составляет группы семантически связанных фраз на основании того, какое количество сайтов использует эту фразу на своем сайте. Чем у большего количества сайтов из топ-30 встречаются одни и те же фразы, тем выше между ними связь - тогда сервис внесет их в кластер. О механизме работы снято отдельное видео разработчиками.
И если техническая часть кластеризации сложная, то настраивать проект пользователю легко.
Всего 4 этапа. На первом нужно задать название проекта. Второй шаг - это импорт ключевых фраз на кластеризацию, можно добавить как вручную через Ctrl+V или импортировать файл. Третий этап - выбор региона кластеризации. Сервис позволяет выбирать регион вплоть до города, что важно для локального SEO. И в завершающем четвертом шаге - настройка типа и силы кластеризации.
На четвертом шаге можете оставлять режим кластеризации по умолчанию. Если результат вам не понравится, вы сможете просто поменять настройки проекта и заново пробить те же ключевые слова с другими параметрами бесплатно.
Результат экспортируется в XLS, XLSX, CSV файлы и выглядит вот так: - один из важнейших этапов работы с проектом. Эта процедура позволяет правильно настроить сайт на начальных ступенях становления ресурса и вести его в правильном направлении в дальнейшем. С ней можно избежать ненужных переделываний и пересматриваний ресурса после нескольких месяцев продвижения.
От себя могу добавить, что группировка с помощью сервисов это хорошо и удобно. Но для того чтобы быть на все 100% уверенным в результате в любом случае необходимо делать финальный этап кластеризации семантики руками.
Сегодня поговорим о таком важном процессе в подготовке к созданию контента для сайта, как кластеризация семантического ядра. Это группировка ключевых запросов из ядра по группам, чтобы каждой группе соответствовала своя страница. После сбора ключевых слов для проекта, они — список без какой-либо структуры и иерархии. В списке запросы как очень похожие друг на друга, так и которые существенно отличаются по смыслу.
Кластеризация предусматривает группирование запросов, для максимальной релевантности одной странице. Кластеризацию проводят как руками, так и автоматически с помощью множества сервисов, существующих в интернете. Давайте рассмотрим все методики, которые возможно применить распределяя и группируя запросы по страницам сайта.
Содержание статьи:
Ручная кластеризация запросов ядра сайта
Несмотря, что она достаточно трудоемкая и занимает много времени, является наиболее качественным вариантом группировки. Подходить для небольших проектов, когда количество ключей не слишком большое. Если ключей несколько тысячи, то лучше провести автоматическую кластеризацию, а потом доработать результаты руками.
Делается она просто. Ключи собираются в отдельные группы по смыслу. Чтобы было понятнее, приведу пример. Есть собранные ключевые слова для информационного проекта о болезнях грудных детей. Нужно разбить все семантическое ядро на группы по отдельным болезням, чтобы написать о них и о способах лечения конкретные статьи.
Выбирая из массы ключей, собранных по запросу «Грудничок», те, которые содержат слово «тремор», мы соберем кластер ключей, где будут все запросы, относящиеся к тремору у грудничков. Именно их и нужно использовать в написании статьи о болезни.
В ручной группировке хорошо поможет обычный Excel или Google Таблицы, позволяющие сортировать, фильтровать и выделять нужные строчки и слова в них. Также есть бесплатные сервисы, облегчающие ручную группировку. Это, например, сервис Keyword Assistant, позволяющий в несколько кликов выделить нужные ключи из общего списка и поместить их в группу.
Автоматическая кластеризация запросов — онлайн сервис
Автоматическая кластеризация выполняет по определенным алгоритмам. Она делает все то же самое, что и человек. Из плюсов стоит выделить скорость работы в тысячи раз быстрее ручной, а также анализ ключевых слов и их позиций в поисковой выдаче.
Из минусов – полное отсутствие логического мышления у алгоритмов, за счет чего нередко попадаются неверные включения запросов в группы. Также явно подходящие по смыслу запросы могут не включаться в одну групп. Пример, запросы «Как одевать ребенка при низкой температуре на улице» и «Температура 39 у ребенка» — это запросы, относящиеся к разным группам, но алгоритмы чаще объединят их в одну.
Все равно после автоматической кластеризации семантическое ядро нужно дорабатывать руками, приводя его к идеальному виду. От качества группировки напрямую зависит дальнейшая оптимизация сайта.
Для автоматической работы я рекомендую сервис Rush Analytics , являющийся мощным инструментом в помощь оптимизатору. Достаточно добавить все ключевые запросы и программа сгруппирует их максимально быстро. Единственный минус – сервис достаточно дорогой и если вам нужно единоразовое использование, то лучше найти оптимизатора, имеющего подписку. За сотню-другую рублей он добавить ключи для прогона в сервисе.
Актуальны и следующие ресурсы: Seo intellect, KeyAssistant.
Особенности кластеризации семантики для коммерческих сайтов
Если с запросами для информационных проектов все понятно. Здесь у нас стоп-словами являются все коммерческие фразы со словом купить, заказать и т.д., то с коммерческими не все так однозначно. Стоит немного уделить внимание тому, как лучше сгруппировать ключи, например, для интернет-магазина.
К примеру, магазин электроники будет продавать телевизоры. Есть масса запросов со словом телевизор и нам необходимо их кластеризировать. Все запросы, которые относятся к коммерческим, типа «Купить телевизор Samsung», «Купить телевизор диагональ 43», мы распределяем по своим кластерам: по брендам, диагонали или другим свойствам.
А вот информационные запросы вроде «Как выбрать хороший телевизор» или «Какой телевизор хороший в 2017 году» мы сортируем отдельно и в структуре сайта предусматриваем блоговый раздел, где будем рассказывать пользователям о выборе или преимуществах того или иного свойства техники. Так мы сможем привлечь больше трафика за счет и информационных запросов.
Как видите, кластеризация семантического ядра – это несложно, просто занимает достаточно много времени. Но является одним из столпов в подготовке к запуску проекта.
- Читайте статьи по этой теме:
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:
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:
|
Дарим 200 лимитов на счет чтобы попробовать!
Кластеризация ключевых слов - это автоматизированное распределение запросов на группы на основе выдачи поисковых систем.
Алгоритм кластеризации Rush Analytics соберет ТОП10 URL выдачи Яндекса или Google по каждому вашему ключевому слову, сравнит результаты для каждого ключевого слова и сгруппирует запросы именно так, как они будут успешно продвигаться в поисковых системах, и как будет удобно и логично создавать страницы на сайте.
В Rush Analytics кластеризацию можно провести двумя методами: Soft и Hard
После обработки запросов, вы получите практически готовую и корректно сформированную, с точки зрения поисковых систем, структуру сайта. А основываясь на данных о частотности по каждой группе ключевых слов, вы сможете легко принять решение о создании дополнительных страниц на сайте.
Ознакомьтесь с видео руководством по функционалу кластеризации
FAQ по кластеризации: самые частые вопросы наших пользователей
Кластеризация – группировка ключевых слов на основе сравнения выдачи поисковых систем. Алгоритм соберет ТОП10 URL по вашим ключевым словам, сравнит результаты для каждого ключевого слова и сгруппирует запросы именно так , как они будут успешно продвигаться в поисковых системах, и как будет удобно и логично создавать страницы на сайте
Вам нужно загрузить в Rush Analytics список ключевых слов и их частотность (любую) или же разметить ключевые слова как главные (маркерные запросы) и все остальные.
Для использования комбинированного алгоритма кластеризации, вам понадобится и частотность и разметка маркеров. Об этом читайте немного ниже.
Точность кластеризации указывает, сколько общих URL должно быть в результатах поиска по двум запросам, чтобы мы объединили эти запросы в группу.
Иными словами - чем больше точность кластеризации (группировки), тем более похожие фразы попадут в одну группу (кластер).
Для большинства тематик будет достаточно точности = 5.
A:
В каждой тематике есть свой, необходимый и достаточный порог схожести выдачи, чтобы получить качественное семантическое ядро. Например, при продвижении интернет-магазинов, будет большой проблемой, если при кластеризации запросов ключевые слова "мультиварка Redmond RX500" и "Мультиварка Redmond RX500-1" будут попадать в один кластер - т.к. это разные товары и они должны продвигаться на разные карточки товара. Здесь мы рекомендуем использовать точность = 5
Если трафик на сайт в основном российский и из Яндекса - оптимально делать кластеризацию по Яндексу, выбрав регион по которому продвигается сайт.
Можно использовать и обе поисковые системы, а потом сравнить результаты. Часто результаты очень похожи между поисковыми системами.
Если вы продвигаете сайт под другие рынки - уже сейчас доступна кластеризация для всех регионов и языков мира по выдаче Google.
В скором времени мы добавим функционал выбора страны и города для кластеризации по выдаче Google.com. Если вам интересен этот функционал - голосуйте в нашем сообществе и он появится значительно быстрее -
ссылка на голосование
Да, можно. А иногда даже нужно.
Когда можно объединить два кластера в один?
Нередко такие ключевые слова как "купить мультиварки redmond" и "мультиварки redmond цена" могут попадать в разные кластеры из-за низкого качества выдачи в Яндексе и Google по этим запросам.
В таком случае нужно объединить эти кластеры в один и продвигать на страницу мультиварок redmond
. Это вполне нормальная ситуация.
Когда нельзя объединять два кластера в один?
Когда в одном кластере информационные запросы, а в другом коммерческие. Например, кластеры "купить мультиварки redmond" и "обзор мультиварок redmond" нельзя объединять т.к. эти запросы должны принципиально продвигаться на разные страницы.
Я сомневаюсь объединять два кластера или нет, что делать?
Мы подробно рассказываем, что делать в таком случае в этом руководстве .
Потому, что слова из вкладки "Некластеризовано" не нашли себе пару для кластера. К сожалению, не все ключевые слова можно сгруппировать - т.к. не все они связаны между собой.
Мы руководствуемся в первую очередь тем, как ключевые слова будут продвигаться (ранжироваться) и группируем их на основе схожести поисковой выдачи.
К примеру: запросы "мобильный телефон" и "мобильные телефоны" должны продвигаться на разные страницы т.к. один запрос информационный, а второй коммерческий и они никогда не продвинутся на одну страницу.
Что делать с некластеризованными запросами?
Если в списке некластеризованных слов вы найдете ценные для вас ключевые слова - их можно в ручную добавить к уже существующим группам (могли не привязаться из-за плохой выдачи) или же создать под эти слова отдельные страницы на сайте.
Перед кластеризацией из списка будут исключены все фразы, содержащие стоп-слова. Т.е. мусорные ключевые слова не будут использоваться в кластеризации и будут отброшены еще до начала сравнения запросов.
Рекомендуем использовать данную опцию, если вы загружаете "грязный" список ключевых слов в проект по кластеризации. Функционал помогает сэкономить бюджет на кластеризацию и решает проблему ручной, утомительной очистки стоп-слов в Excel. Предлагаем воспользоваться готовыми списками стоп-слов по гео-запросам и различным тематикам, или создать свой список стоп-слов.
Пошаговый алгоритм работы с сервисом:
- Создание проекта. Чтобы создать проект, необходимо перейти во вкладку кластеризация и нажать "Создать новый проект"
- Шаг первый: Поисковая система и регион
.
Здесь необходимо ввести название проекта (обязательное поле). Можно ввести любое название, часто бывает удобно вводить название сайта, чтобы в будущем легко найти нужный проект.Далее мы указываем поисковую систему, по данным которой будет выполняться группировка. Можно выбрать или Яндекс или Google.
Для Google на данный момент доступны все регионы и языки мира.
- Шаг второй: Настройки сбора
Все о наших алгоритмах кластеризации
Метод кластеризации :- Soft-кластеризация: в этом методе кластеризации алгоритм определяет центральные (маркерные) запросы и сравнивает с ними все остальные запросы.Алгоритм отлично подходит для кластеризации ключевых слов для трафиковых проектов: интернет-магазины, информационные сайты, сайты услуг с несильной конкуренцией.
- Hard-кластеризация: запросы объединяются в группу, только если есть общий для всех запросов набор URL. При этом типе кластеризации группируется меньше ключевых слов, но с очень большой точностью. Идеально подходит для конкурентных высокочастотных запросов.
У нас есть 3 алгоритма кластеризации:
- Кластеризация с ручными маркерами
- Кластеризация по Wordstat
- Комбинированный алгоритм кластеризации (ручные маркеры + Wordstat)
Работают они по одному и тому же базовому принципу - сравнению подобия ТОПов поисковых систем, но предназначены для решения несколько различных задач.
Алгоритм с использованием ручных маркеров:
Данный алгоритм эффективнее всего использовать, когда у вас есть готовая и довольно разветвленная структура сайта (каталога), и вы наперед знаете все маркеры и вам нужно просто понять по каким запросам вы собираетесь продвигать существующие страницы, а задачи расширения структуры сайта не стоит. В таком случае вы берете свои маркеры (названия категорий/страниц), собираете по ним подсказки, размечаете маркеры как 1, собранное облако как 0 и отправляете на кластеризацию. На выходе вы получите готовую семантику для своих категорий, а слова, которые не привязались к вашей структуре останутся некластеризованными.
Формат загрузки данных: ключевое слово | маркер(1/0) - скачать пример входного файлаАлгоритм кластеризации по Wordstat
Этот алгоритм скорее решает обратную алгоритму ручных маркеров задачу: вы еще не знаете структуры своего сайта и не можете выделить маркеры - вы просто собрали Wordstat, подсказки и частотность по подсказкам. Теперь вам нужно структурировать эту семантику, чтобы получить группы запросов под страницы будущего сайта или будущих категорий существующего сайта. В таком случае алгоритм кластеризации по Wordstat подойдет как нельзя лучше, работает он следующим образом.
Весь список ключевых слов сортируется по убыванию частотности, алгоритм пытается привязать все возможные слова из списка к самому частотному слову и формирует кластер, далее все повторяется итерационно для следующих по частотности ключевых слов.
Не волнуйтесь за то, что ключевые слова могут при первом проходе алгоритма привязаться к неверному кластеру - мы используем алгоритмы машинного обучения, построенные на бинарных деревьях, чтобы предотвратить это:)
Формат загрузки данных: ключевое слово | частотность (любая) - скачать пример входного файлаКомбинированный алгоритм (ручные маркеры + Wordstat) - сочетает подходы двух предыдущих методов.
Этот алгоритм подходит для задачи одновременного подбора ключевых слов для существующей структуры сайта и ее расширения. Работает он следующим образом: сначала мы пытаемся привязать все возможные запросы к вашим маркерным запросам и формируем готовую структуру, привязанную к вашим маркерам. Далее, все запросы, что не были привязаны к маркерам - сортируются по убыванию частотности и группируются между собой. В результате вы получаете:
а) Готовую семантику для существующих категорий сайта
б) Расширение семантики для вашего сайта.
Мы настоятельно рекомендуем использовать комбинированный алгоритм - он дает наилучший результат.
Формат загрузки данных: ключевое слово | | маркер(1/0) | частотность - скачать пример входного файлаВсе, что нужно знать про точность кластеризации
Точность – чем больше точность кластеризации (группировки), тем более похожие фразы попадут в одну группу (кластер).
Другими словами - данная опция отвечает за то, сколько общих URL нужно в ТОП10 поисковой системы, чтобы ключевые слова попали в один кластер.В каждой тематике есть свой, необходимый и достаточный порог схожести выдачи, чтобы получить качественное семантическое ядро. Например при продвижении интернет-магазинов, будет большой проблемой, если при кластеризации запросов ключевые слова "мультиварка Redmond RX500" и "Мультиварка Redmond RX500-1" будут попадать в один кластер - т.к. это разные товары и они должны продвигаться на разные карточки товара. Здесь мы рекомендуем использовать точность = 5
Для инфо-тематик, например, для сайтов скидок или рецептов, такая точность не нужна - здесь задача получить максимальное количество сгруппированных кластеров для написания статей. Для таких сайтов мы рекомендуем точность 3 или 4. А для сайтов в очень конкурентных тематиках, где борьба за ТОП идет в основном по конкурентным ВЧ запросам - мы рекомендуем использовать повышенную точность кластеризации - 6 или 7, а под некластеризованные запросы создавать отдельные страницы.Рекомендуется выбирать варианты 3-6 и по результатам смотреть, какая кластеризация будет обладать достаточной полнотой и точностью для вашей семантики. Чем больше значение точности, тем более мелкие будут группы.
Другие настройки кластеризации
Не кластеризовать, если частотность меньше, чем - данная опция позволяет не кластеризовать ключевые слова с частотностью, менее заданной. Это избавит вас от ручной чистки низко популярных запросов – такие слова будут помещены во вкладку «Не кластеризовано».Определение релевантных URL для кластеров существующего сайта
Вам достаточно ввести название нужного домена и наши алгоритмы попытаются определить релевантные URL для полученных кластеров.
Опция работает следующим образом: если по главному (маркерному) запросу ваш сайт уже в ТОП10 - мы покажем этот URL и выделим его зеленым цветом. Иначе - подберем URL для маркерного запроса с помощью оператора site:.ВАЖНО: Релевантные URL подбираются для маркерных (главных) запросов кластера и присваиваются всему кластеру (всем ключевым словам кластера).
- Шаг третий: «Ключевые слова и цена»
.
Загружаем файл с запросами.
Поддерживаемые форматы: xls, xlsx. Формат ввода данных: запрос;маркер или частотность. Для кластеризации по методу Wordstat + Ручные маркеры формат данных: запрос;маркер;частотность.Вводим стоп-слова
Перед кластеризацией из списка будут исключены фразы, содержащие стоп-слова. Функционал помогает сэкономить бюджет на кластеризацию и решает проблему ручной очистки стоп-слов. Функционал особенно полезен, если вы кластеризуете "грязный", предварительно не очищенный список ключевых слов.Предлагаем воспользоваться готовыми списками стоп-слов по гео-запросам и различным тематикам, или создать свой список стоп-слов. И не забываем про "Эксперт опции" - по умолчанию применяется символьное соответствие - т.е. частичное вхождение удалит все слово / словосочетание, если вам надо точное соответствие стоп-слову - выбирайте фразовое соответствие .
- Нажимаем "Создать новый проект" - все, ваш проект отправлен на кластеризацию!
На данный момент в Rush Analytics есть 5 статусов:
В очереди – данные еще не собираются, проект ждет своей очереди на сбор данных
Сбор данных – счетчик показывает, сколько ключевых слов обработано
Кластеринг – данные проекта уже собраны, система просчитывает все необходимые метрики, чтобы предоставить вам результат
На паузе – вы можете вручную поставить проект на паузу, если не уверены, что хотите его собирать. Или же, проект может сам встать на паузу т.к. у вас кончились деньги на балансе.
Готов – проект готов - вы можете посмотреть результаты в веб-интерфейсе или скачать в формате XLSX
Выходной файл кластеризации - описание столбцов
Результат кластеризации в формате XLSX выглядит следующим образом:
- Запросы, выделенные серым цветом – маркерные запросы - указанные вами вручную, или определенные системой
- Название кластера – берется название маркерного запроса
- Размер кластера – количество ключевых слов в группе
- Частотность ключевых слов – та частотность, которую вы задали в шаге «Ключевые слова». В зависимости от того, какую вы взяли частотность – базовую, в кавычках или с восклицательным знаком, результаты кластеризации могут незначительно отличаться
- Общая частотность кластера – сумма частотностей всех ключевых слов кластера
- Совпадений ТОПа – количество общих URL в поисковой выдаче по данному запросу с выдачей по эталонному (маркерному) запросу
- Подсветки – подсветки с выдачи поисковых систем, собранные по вашему ключевому слову
- Подсветки для кластера - подсветки без дубликатов, по всем словам данного кластера
- Top URL - самый видимый в выдаче URL конкурента по всем запросам кластера. Здесь мы оцениваем частоту встречаемости URL конкурентов в выдаче по каждому запросу и позицию каждого URL конкурентов в выдаче
- Релевантный URL
- найденный релевантный URL для кластера, если была выбрана опция "Определять релевантные URL
Опция работает следующим образом: если по главному (маркерному) запросу ваш сайт уже в ТОП10 - мы покажем этот URL и выделим его зеленым цветом. Иначе - подберем URL для маркерного запроса с помощью оператора site:
