Кластеризация запросов семантического ядра

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 имеются запросы как очень похожие друг на друга. А также, те 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.

Ручная кластеризация запросов

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 тысяч, 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

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.

Спасибо, что читаешь Nicola Top