Кластеризация поисковых запросов — что это такое, лучшие бесплатные и платные способы группировки, как ускорить процесс в 3 раза

Некачественная кластеризация запросов семантического ядра способна свести на нет все старания по продвижению сайта. Чтобы этого не произошло разберем на конкретных примерах, что она из себя представляет и какие платные и бесплатные методы группировки наиболее эффективны.

Также, спалю метод, которым пользуются передовые SEO-агенства. Он позволяет ускорить процесс распределения ключевых фраз в 3-4 раза.

Что такое SEO-кластеризация простым языком

Предположим вы собрались в поход и выбираете из шкафа с разными вещами и предметами, то снаряжение, которое пригодится. То есть, берете с собой все то, что поможет вам закрыть все потребности во время путешествия. Такая же история и с кластеризацией запросов.

Сначала на основе поискового спроса выявляются основные потребности людей в выбранной тематике. Затем для каждой проблемы или задачи подбираются фразы из семантического ядра, характеризующие ее с разных сторон. Далее они объединяются в одну группу или смысловой кластер. А затем копирайтер, ориентируясь на них, дает полноценный ответ на соответствующей странице сайта.

Зачем нужна кластеризация

Пользователи поисковых систем, вбивая в Яндекс или Гугл свой запрос хотят получить ответ именно на него. Чтобы посетитель сайта был удовлетворен и нашел у вас, то что искал — нужно все что касается одной потребности положить рядом. Также, как в супермаркете лежат тематические товары: все для дачи, шашлыков, праздника.

Второй момент — широта ассортимента. Покупатель, приходя в магазин за стиральным порошком для своей старенькой стиральной машинки не будет доволен ассортиментом из 3-х наименований. Какими бы популярными они не были. Ему же нужен тот порошок, который идеально подходит конкретно для его стиралки. Магазин, в котором он найдет желаемое, точно станет для него самым лучшим и регулярно посещаемым!

С поисковыми запросами та же история. Если мы ограничиваемся сбором семантики по верхам и кластеризацией ее автоматическими методами по принципу “и так сойдет” — посетитель сайта не будет удовлетворен. Поставьте себя на место пользователя. Будете ли вы лояльны к веб-ресурсу, если потратили на нем время, “продирались” через тонну не целевой информации и в результате не нашли ответа на свой вопрос.

Что будет, если не сделать группировку ключевых слов

Считаете, что неудовлетворенность посетителей не такая большая проблема, чтобы делать кластеризацию? Тогда добавьте к этому алгоритмы и фильтры поисковых систем, которые выступают в роли ревизоров. Оценивая качество раскрытия темы на странице сайта, они выносят вердикт какого места в топе вы достойны.

Если хотите, чтобы посещаемость веб-ресурса росла и не было проблем с ранжированием, рекомендую уделить время и сделать качественную разгруппировку ядра. К тому же, целевой трафик намного проще монетизировать, предлагаю людям, то зачем они пришли.

Методы кластеризации

Глядя, на ключевую фразу не всегда можно логически понять о чем думал человек, вбивая ее. Фразы могут быть очень близкими синтаксически, но совершенно разные по потребностям (интенту). Особенно — это касается ключей, состоящих из одного или двух слов.

Например, запросы “программа” и “программы” отличаются только словоформой, а выдача для них будет совершенно разная. В первом случае имеется в виду программа передач, а во втором — софт.

Для того, чтобы распределить ключевики по группам нужно точно понимать, что именно имелось в виду. И в этом нам помогут сами пользователи поисковых систем.

Переходя на сайт по разным запросам люди оставляют обратную связь. Логично, что если человек не находит на странице ответ на свой вопрос, он не будет проводить на ней много времени. Скорее всего сразу закроет ее и продолжит анализировать выдачу дальше. Поисковые системы учитывают такие сигналы. И если по совокупности факторов они видят, что пользователь удовлетворен ответом, который он нашел на странице, то повышают ее в выдаче. Если нет — понижают. Конечно, это происходит не сразу, а по мере накопления статистики посещений.

Нахождение одной и той же страницы в ТОП 10 Яндекса по разным фразам говорит о том, что эти запросы связаны одной потребностью. Чем больше общих урлов есть между фразами, тем эта связь сильнее.

Мы подошли к пониманию того, что анализ позиций поисковых запросов по выдаче позволяет получить более точные данные для распределения поисковых запросов. В зависимости от целей и задач различают разные методы кластеризации. Поговорим более подробно о каждом из них.

Soft

Soft-кластеризацию еще часто называют не строгой. Ее суть в том, что выбирается одна фраза, как правило самая частотная и все остальные ключевики, которые образуют с ней одну группу должны содержать N-ое количество общих урлов, При этом между собой они могут быть не связаны и пересечения не обязательно должны быть по одним и тем же адресам.

N — это порог кластеризации, который показывает сколько должно быть пересечений по выдаче, чтобы их можно было сгруппировать.

Разберем на простом примере — свадьба друга. Жених приглашает всех своих знакомых на торжество. Они могут не знать друг друга, но при этом все хорошо знают виновника мероприятия.

Такой метод объединения запросов хорошо работает для информационных сайтов и при работе по стратегии трафикового продвижения.

Плюсы:

  • Небольшое количество групп;
  • Широкий охват темы.

Минусы:

  • Слабая точность группировки. Необходимо чистить полученные кластеры от лишних примесей.

Hard

Hard-кластеризация или жесткая группировка. В основе этого метода лежит принцип, объединения в кластер фраз, которые имеют N общих урлов друг с другом.

Где N — порог кластеризации и показывает какое количество совпадений по адресам должно быть в ТОП-10 между фразами, чтобы можно было их сгруппировать.

Приведу аналогию. Допустим существует закрытый клуб, в который принимают только тех кто умеет играть в покер, достиг совершеннолетнего возраста и имеет стабильный доход от 50 тысяч рублей. То есть, критерий объединения — соблюдение 3-х условий.

Этот метод хорош для работы с коммерческой выдачей и высококонкурентными запросами, а также когда выбрана стратегия продвижения по позициям.

Плюсы:

  • Высокая точность. В кластере нет лишних фраз.

Минусы:

  • Много маленьких групп. Их нужно сравнивать, выбирая те, которые можно объединить;
  • Слабый охват в тематике.

Как правильно сделать группировку ключевых фраз из семантического ядра

Существуют 4 основных метода кластеризации ключевых фраз: вручную, в автоматическом режиме, через Кей Коллектор и по маркерам. Для тестов я собрал поисковые запросы на тему “Как класть приборы после еды в ресторане”. На выходе получился такой набор фраз. Разберем на конкретном примере правильный порядок действий для каждого из методов, а также их плюсы и минусы.

список фраз в файле примере

Вручную, с использованием вспомогательных инструментов

Преимущество работы с ключевыми фразами в Excel и его бесплатных аналогах (OpenOffice, LibreOffice, docs.google.com) только в удобном представлении информации и наличии фильтров для сортировки запросов. Они не уменьшают высокую вероятность ошибки при ручной группировке. Особенно — это заметно в коммерческих тематиках. Поэтому для получения качественного результата необходимо проверять выдачу по всем спорным запросам.

Инструкция:

  1. Выберите фразы из списка с разных сторон, раскрывающие тему. На этом этапе ошибаться не страшно. Берете, все что может подойти. Старайтесь использовать разнообразные варианты написания ключей (окончания, синонимы, аббревиатуры, сленговые названия).
  2. Далее копируете полученный список ключей в сервис Арсенкина “Топ-10” и запускаете проверку. Для подготовки поисковых запросов под информационную статью должно быть 1-2 общих урла между всеми фразами, если проект коммерческий — от 3 и более. Также важно следить за тем, чтобы выбранные страницы не относились к агрегаторам и трастовым ресурсам, а тип страницы соответствовал продвигаемой.работа с фразами в Арсенкине
  3. После проверки ключевиков и отсева неподходящих, получили готовую семантику для выбранной темы.что на выходе

Плюсы:

  • Наглядность;
  • Возможность фильтрации данных по множеству критериев;
  • Можно все сделать бесплатно;

Минусы:

  • Высокая вероятность ошибки при группировке, если не анализировать выдачу;
  • Для работы с большими ядрами потребуется много времени.

В автоматическом режиме

Если при ручной группировке ключевых слов мы сами распределяли запросы, то в этом методе все делают специализированные программы и онлайн сервисы. Разберем пошаговый порядок действий для получения качественных результатов при работе, как с платными, так и с бесплатными инструментами.

Бесплатно

Из всех группировщиков ключевых фраз этой категории, рекомендую два — от Кулакова и свой собственный. Они оба распределяют запросы, ориентируясь на ТОП-10 выдачи поисковой системы Яндекс.

Сервис Кулакова

Кластеризатор Кулакова не всегда точно распределяет фразы, но для черновой группировки лучшее решение из бесплатных. Его основными преимуществами являются: простейший интерфейс, неплохое качество работы и возможность посмотреть какие страницы лидируют по видимости в Яндексе.

Инструкция:

  1. Скопируйте и вставьте список собранных поисковых запросов в соответствующую форму. Если их более 500 — удалите менее частотные смысловые дубли;
  2. Для получения данных с учётом конкретного города выберите регион;
  3. Укажите порог кластеризации. Для информационных запросов оптимально использовать порог кластеризации 2, для коммерции — 3,4.
  4. Запустите онлайн-сервис Кулакова и выберите наиболее подходящий кластер, ориентируясь на входящие в него фразы и лидирующие урлы конкурентов.интерфейс Кулакова
  5. Если в выбранной группе оказалось более 100 фраз, как в нашем примере — удалите менее частотные смысловые дубли. Группировщик Кулакова не позволяет загружать ключи вместе с дополнительными столбцами, поэтому чтобы узнать частотность для фраз и другие необходимые данные воспользуйтесь файликом с формулами для Excel. Как с ним работать? Вставьте в столбцы с A по F полную версию семантического ядра, а в столбик H — запросы из кластера. Значения из всех колонок автоматически подтянутся. Если возникнут вопросы посмотрите, как все реализовано на листе “Образец”.ядро в ExcelФормула рассчитана на поиск значений для семантического ядра из 500 строк. Чтобы увеличить диапазон выделите столбцы с I по M и используйте поиск замену для параметра “$500”, например на “$1000”.принцип работы с формулой в Excel
  6. Далее, как и в предыдущем случае, добавляете все ключи из выбранной группы в сервис Арсенкина “ТОП-10”. Выбираете регион продвижения и оставляете те фразы, которые имеют 2 общих урла для инфо, 3 и более для коммерции.

Плюсы:

  • Бесплатный;
  • Высокая скорость работы;
  • Обрабатывает до 500 входных фраз за раз;
  • Показывает страницы лидеры по ключам в каждой группе;
  • Выгрузка данных в Excel.

Минусы:

  • Нет возможности загрузить данные по частотности;
  • Нельзя задать исключения;
  • Требуется ручная доработка и использование дополнительных сервисов;
  • Сложно работать с большими ядрами.
Группировщик от Altblog — версия 1 и 2

Хорошо работает в паре с инструментом Кулакова. Благодаря, высокой точности кластеризации помогает быстро очистить, получившиеся кластеры от левых запросов. Также хорош, как чистильщик групп от всего лишнего в Кей Коллекторе. В качестве полноценного самостоятельного кластеризатора для больших ядер, рекомендую использовать версию, начиная с 3-ой. Там нет ограничений на количество входных фраз, значительно расширен функционал и есть возможность загрузки файла, экспортируемого из Кей Коллектора в один клик.

1-ая и 2-ая версия группировщика обрабатывают за раз не более 100 запросов. Для семантических ядер это мало, поэтому используйте связку «Кулаков — Altblog (1,2)».

Порядок действий:

  1. Добавляете собранные поисковые фразы в сервис Кулакова. Если их больше 500 — разбиваете на несколько итерации или удаляете повторяющиеся по смыслу менее частотные ключи.
  2. Далее ставите порог группировки запросов (2 для статейников, 3,4 для интернет-магазинов и сайтов услуг).
  3. Запускаете процесс кластеризации и из результатов выбираете подходящую группу. Если в ней больше 100 фраз, то удаляете менее частотные с дублирующим смыслом. Здесь снова пригодится файлик с формулами.
  4. Затем копируете, оставшиеся ключи в сервис Арсенкина. В нем выбираете регион продвижения, режим сбора данных ТОП-10 и выгрузку в Excel.
  5. Полученный файлик загружаете в кластеризатор Altblog, выбираете режим работы и запускаете макрос. Для новичков, рекомендую метод hard с порогом 3. Подробные инструкции по работе с 1-ой и 2-ой версией группировщика находятся на этой странице в соответствующем архиве с программой.

Плюсы:

  • Высокая точность;
  • Заточен под информационку.

Минусы:

  • Обрабатывает не более 100 запросов за раз;
  • Только ручные режимы.
  • Нет дополнительных полей, показывающих частность, конкурентность и прочие параметры.

Платно

Из платных кластеризаторов тестировал много разных инструментов. Адекватно работают 2 сервиса и 2 программы. Сервисы, дающие высокую точность: Джаст Мэджик и Раш Аналитикс. Пользоваться ими просто, но с учётом стоимости группировки — ядра будут золотыми. Для разовых проверок и когда нужно определить входные ключи для текстового анализатора конечно стоит использовать.

На больших объемах проще и выгодней использовать программу Key Assort и кластеризатор от Altblog (от 3 версии и выше). При правильных настройках оба инструмента показывают отличные результаты. О тонкостях работы с ними мы и поговорим дальше.

Rush Analytics и JustMagic

Простое решение для тех кто не хочет заморачиваться. Пополнил баланс, загрузил список фраз, выбрал регион продвижения и порог группировки, получил результат.

Принцип работы сервисов Раш Аналитикс и Джаст Мэджик очень похож, поэтому разберем порядок действий на примере одного из них. В сервисе Rush Analytics сразу после регистрации вы получаете 200 лимитов, которые можно потратить на любые нужды. Этого вполне хватит для кластеризации 363 фраз, если нужно больше придется покупать тарифный план. Их стоимость начинается от 999 рублей.

Инструкция:

  1. Создайте новый проект, выберите регион продвижения и поисковую систему (в подавляющем большинстве случаев — Яндекс);
  2. Укажите метод кластеризации Soft — для статейников или Hard для коммерции или тем с высокой конкурентностью. Выберите порог группировки (можно выбрать 3,4,5 — бесплатно)
  3. Загрузите фразы по образцу и не забудьте нажать кнопку “Добавить ключевые слова”. После этого запустите проект;
  4. По окончанию выполнения задачи — выберите подходящий кластер.

Плюсы:

  • Простота использования;
  • Высокая точность;
  • Поддержка работы с маркерами.

Минусы:

  • Дорого;
  • Долго работает с большими ядрами;
  • Нельзя выбрать исключения
Key Assort

Отличный инструмент, который подойдет для разгруппировки ядер даже в несколько сотен тысяч ключей. Работает в 3-х режимах: Soft, Hard и Medium. Для анализа используются данные поисковой выдачи Яндекса. Также важно, что есть возможность добавить в исключения сервисы Яндекса и различные трастовые домены и агрегаторы, которые часто присутствуют в топе по нескольким кластерам.

Инструкция

  1. Выставляете в настройках программы данные, как на скриншоте ниже:настройки Key Assort
  2. Задаете домены или урлы, которые нужно исключить.
  3. Выбираете режим и порог кластеризации и запускаете сбор данных. Для коммерческих и высококонкурентных проектов оптимальные параметры —
    Hard с порогом 3, для информационных сайтов — Medium с порогом 2,3.
  4. После того, как выполнили пункты 1-3, производите группировку.результаты группировки
  5. Если её результаты вас не устраивают — откатываемся на шаг назад, меняем настройки программы и повторно делаем кластеризацию. Данные для анализа снова собирать не нужно. Также можно изменяя порог или режим группировки распределять запросы, которые изначально не были сгруппированы.

Плюсы:

  • Быстрая работа даже с большим количеством входных фраз.
  • Возможность задания исключений. Сервисы Яндекса, агрегаторы и трастовые площадки ухудшают качество группировки, поэтому их нужно исключать при анализе данных.
  • Информация о сайтах из топа по фразам

Минусы:

  • Нет ручных режимов режимов работы. Для информационных статей придется просматривать группы в поисках тех, которые можно объединить.
  • Алгоритм программы не учитывает сколько фраз попадает в кластер, ориентируюсь в основном только на силу группировки между ними.
Altblog — кластеризатор

Моя собственная разработка в которой были учтены все нюансы работы с семантикой. Когда ежедневно занимаешься сбором ключевых фраз, видишь все недостатки сервисов группировки. Одни хороши для коммерции, другие лучше подходят для контентных проектов. А простого инструмента в котором было бы все сбалансировано с минимумом ручных правок просто нет. Необходимость упростить и автоматизировать работу с семантикой и привела к созданию “Altblog-кластеризатора”. Полный обзор инструмента смотрите на этой странице. В этом материале рассмотрим порядок действий и итоговый результат для тестового примера.

Инструкция:

  1. Собираете для всех фраз данные поисковой выдачи в Кей Коллекторе и экспортируете их из программы;получаете данные из ПС Яндекс в Кей Коллекторе
  2. Загружаете полученный файл в группировщик и задаете урлы, которые не нужно учитывать. Для повышения точности группировки, рекомендую исключать топовые сайты (фб, ютуб, википедию), а также агрегаторы (авито, тиу) и сервисы Яндекса ;
  3. Выбираете режим работы и задаете порог кластеризации. В большинстве случаев подойдет мульти-hard с порогом 3,4 (обычный или с маркерами);работа в кластеризаторе от altblog
  4. По завершению процесса выбираете подходящий кластер.отчет

Плюсы:

  • Экспорт данных из Кей Коллектора;
  • Гибкие настройки группировки;
  • Задание исключений;
  • Точность кластеризации на автомате сравнимая с ручной;
  • Возможность посмотреть лидеров по ключам с данными по title и description;
  • Высокая скорость обработки небольших и средних ядрах даже без маркеров (до 10 тыс. запросов).

Минусы:

  • Для подготовки входных данных нужна программа Кей Коллектор

Группировка по маркерам ( экспертный метод)

Обычно после автоматической кластеризации принято просматривать группы вручную. Чистить их от лишних запросов или наоборот объединять несколько кластеров в один. Более эффективная тактика — перед сбором семантического ядра составить черновую структуру по конкурентам. По ней собрать семантику, а затем в тех кластерах, что получились выбрать один основной запрос. Тот под который будет продвигаться страница. Его отмечаем маркером. Далее делаем перегруппировку по всем маркерным запросам. Так распределение ключевых фраз получается намного более качественным и значительно сокращается время ручной работы. Эта методика позволяет сократить время группировки запросов в 3-4 раза. Ей пользуются передовые SEO-компании, а теперь думаю, что и вы.

Плюсы:

  • Высокая точность;
  • Экономия времени в 3-4 раза;
  • Возможность сделать привязку маркеров к разработанной структуре сайта.

Минусы:

  • То что вы не знали об этом раньше.

Если считаешь, что в СЕО больше не осталось секретов — не подписывайся на мою закрытую группу вконтакте. Продвигайся как все!

Работу с маркерами поддерживают сервисы Just Magic, Rush Analitics и 2 программы — Key Assort и Altblog-кластеризатор. Я рекомендую пользоваться именно софтом — выходит дешевле и проще.

В Key Collector

Программа используется для сбора семантического ядра и чистки его от стоп-слов, фраз пустышек. Основной принцип объединения ключевиков — близость слов по написанию. Такой метод не подходит при работе с интентом, потому что словоформы одного и того же слова могут содержать разные смыслы. Например, “мобильник” и “мобильники”. В первом случае, люди ищут фильм, во втором — интересуются телефонами.

Использовать Кей Коллектор стоит только для группировки информационных запросов. В коммерческой выдаче без кластеризации по ТОПу сложно точно определить потребность пользователя.

Инструкция:

  1. Запускаете “Анализ групп” для собранных фраз и в настройках выбираете тип группировки “по отдельным словам”;кластеризация фраз с использованием частотного словаря в Кей Коллекторе
  2. а) Если вы собирали семантику по широким маскам — сортируете фразы по убыванию точной частотности и опускаетесь на отметку 95-100 или выше.
    Далее листаете список снизу вверх и оцениваете потенциальные группы для написания статей. Как правило, это существительные вокруг которых строится вся статья. Все подходящие кластеры переносите в структуру отдельными группами и собираете для них хвосты по левой колонке Вордстата.
    Затем смотрите по выдаче какие группы можно объединить между собой.б) В нашем примере фразы подбирались по узким маскам под конкретную статью “как класть приборы после еды”.
    Поэтому я выделил одно из самых частотных слов, характеризующее эту тему — “после” и все запросы, связанные с ним стали семантикой на статью.

Плюсы:

  • Ускоряет ручную группировку;
  • Хорошо работает с семантическим ядром информационных сайтов.

Минусы:

  • Сложный в освоении;
  • Требуется много времени;
  • Невысокая точность.

Выводы

От качества кластеризации зависит успех продвижения и конверсия всего сайта. Если страница продвигается по запросам из разных кластеров — это увеличивает количество отказов и уменьшает КПД ее оптимизации. В результате требуется больше усилий, чтобы вывести в ТОП заветные ключевые фразы. А без понимания интента, в конечном итоге они могут вообще оказаться не самыми целевыми для вашего бизнеса.

Я рекомендую при группировке ключей для коммерческих сайтов ориентироваться на поисковую выдачу и использовать инструменты, проверенные на практике: Altblog (3 версия и выше) или Key Assort с маркерами. Для информационных ресурсов можно подготовить семантику и бесплатными методами, с помощью связки Кулаков-ALtblog или Кей-Коллектора, но все-таки лучше не экономить — особенно, если вы работаете в конкурентных нишах.

Загрузка...
Понравилась статья? Поделиться с друзьями:
Комментариев: 1
  1. Аватар
    SEOONLY.RU

    удобно выглядит

Добавить комментарий

;-) :| :x :twisted: :smile: :shock: :sad: :roll: :razz: :oops: :o :mrgreen: :lol: :idea: :grin: :evil: :cry: :cool: :arrow: :???: :?: :!: