Разбивка запросов. Сбор и кластеризация семантического ядра – подробная инструкция. Выбираем инструмент «Анализ групп»
В сегодняшнем выпуске На Доске про семантику и структуризацию ключевых слов для сайта.
О том, что такое кластеризация семантического ядра. Зачем нужно кластеризировать и как это можно сделать.
Про это рассказывает Олег Шестаков , основатель Rush Analytics .
Видео получилось довольно таки объемным. В нем основные нюансы связанные с кластеризацией.
Переходим к просмотру видео:
Фото с доски:
Важно : Если у вас есть вопросы, то смело задавайте их в комментариях. Олег с удовольствием на них ответит.
Расшифровка видео
1. Что такое кластеризация?
Кластеризация по методу подобия топов - это группировка ключевых слов на основе анализа выдачи поисковых систем. Как это происходит?
- Берем два запроса, например, «блеск для губ» и «купить блеск для губ».
- Собираем для каждого из запросов поисковую выдачу, сохраняем 10 url из каждой выдачи и проверяем, есть ли общие url в обеих выдачах.
- Если есть хотя бы 3-5 (в зависимости от точности кластеризации, которую мы зададим), то эти запросы группируются.
2. Зачем делать кластеризацию?
Почему тренд кластеризации на рынке уже около полутора лет? Почему это важно и как это поможет?
- Экономия времени. Кластеризация - замечательная технология, которая поможет сократить рутину при работе с группировкой семантического ядра. Если обычный специалист по семантическому ядру разбирает 100 000 ключевых слов, отделяя их на группы, порядка 2-3 недель (а то и больше, если сложная семантика), то кластеризатор может это разделить в порядке очереди примерно за час.
- Позволяет избежать ошибки продвигать разные запросы на одну страницу. В Яндексе есть классификаторы, которые оценивают коммерческие запросы. Например, выдача по информационным запросам и коммерческим - совершенно разная. Запросы «блеск для губ» и «купить блеск для губ» никогда не получится продвинуть на одну страницу.
1) По первому запросу («блеск для губ») стоят сайты информационной тематики (irecommend, Википедия). Под этот запрос нужна информационная страница.
2) По второму запросу («купить блеск для губ») — коммерческие ресурсы, известные интернет-магазины. Под этот запрос нужна коммерческая страница.
То есть под разные запросы нужны разные типы страниц. Частая ошибка отимизатора - когда он продвигает все вместе на одну страницу. Получается так, что половина семантического ядра выходит в ТОП-10, а вторая половина никак не может туда попасть. Кластеризатор позволяет избежать таких ошибок.
Для того чтобы так не происходило, нужно изначально правильно сгруппировать запросы по типам страниц по выдаче.
3. Как кластеризация помогает в продвижении?
- скорость обработки данных,
- классификация страниц, под которые делается продвижение.
Если структура сайта сгруппирована и внутренняя оптимизация сделана правильно, то это уже половина дела, если мы говорим о российском рынке. Под западные рынки, естественно, потребуются ссылки. По нашему опыту, где-то 50-60% запросов при правильной кластеризации и правильной текстовой оптимизации просто выходит в ТОП без какого-либо внешнего вмешательства. Для интернет-магазинов либо классифайдов (агрегаторов и порталов) в принципе даже не нужны и тексты.
Кластеризация - залог правильного ранжирования. На данный момент нет смысла бороться с ранжированием поисковой системы, а проще подстроиться под это ранжирование, войти в нужные типы страниц и успешно продвигаться. Сменить парадигму продвижения какой-то тематики - скорее нереально, чем реально.
4. Какие есть методы кластеризации? (Hard/Soft)
Soft — это то, что было описано ранее. Берется маркерный запрос какой-то категории интернет-магазина, к нему привязываются другие запросы, сравнивается выдача. «купить блеск для губ», «купить блеск для губ в москве», «купить блеск для губ цены» — они имеют с главным запросом 4-5 связей.
Эти запросы привязываются. На этом проверка заканчивается, получается кластер ключевых слов и его можно продвигать.
Но есть тематики более конкурентные, например, пластиковые окна. Здесь нужно проверить, чтобы все запросы, которые были привязаны к главному, могли быть продвинуты друг с другом.
Нужно сравнить, есть ли в выдаче по этим запросам
одинаковый url. Сравниваем выдачу не только с главным запросом, но и между собой. И группируем только те запросы, которые могут быть связаны между собой.
Для большинства случаев хватает Soft кластеризации. Это интернет-магазины (не очень конкурентные категории), информационные ресурсы.
5. Кластеризация в Rush Analytics
У нас есть модуль кластеризации и 3 типа кластеризации:
- По Wordstat. Самый простой и менее затратный по времени с точки зрения оптимизатора метод. Идеально подойдет для ситуаций, когда мы не знаем о структуре сайта практически ничего.
1) В Excel загружаете в одну колонку ключевые слова, в другую - частотность по Wordstat, и отправляете на кластеризацию.
2) Мы сортируем весь список по убыванию: наверху получаются самые частотные слова (обычно самые короткие).
3) Алгоритм работает так: мы берем первое слово, пробуем привязать к нему все остальные слова, группируем. Все, что привязалось, вырезаем, делаем сортировку заново и опять повторяем эту итерацию.
4) Из списка ключевых слов мы получаем набор кластеров.
По маркерам
Подходит для сайтов, где структура определена. Очень хорошо работает в e-commerce (например, интернет-магазины).
1) Мы знаем маркерный запрос (основной запрос страницы или несколько запросов, под которые она продвигается).
2) Мы берем список ключевых слов, в колонке справа единицами отмечаем маркерные запросы, и нулями - все остальные запросы.
3) Мы берем маркерное ключевое слово и пытаемся привязать к нему остальные ключевые слова и сгруппировать в кластеры. Здесь важно, что в этом алгоритме маркерные слова, которые мы пометили единичками, никогда не будут связаны между собой. Мы не будем пытаться их привязать.
Комбинированная кластеризация
Этот алгоритм совмещает в себе два предыдущих
1) Мы загружаем ключевые слова, отмечаем «маркер/не маркер» и частотность.
2) Привязываем к маркерным запросам все слова, которые мы можем привязать.
3) Берем ключевые слова, которые остались не привязанными, и группируем их между собой по Wordstat.
4) Все остальное откинется в «некластеризованные».
5) В итоге - структура, которую мы уже знаем. Также получится автоматическая кластеризация всех остальных ключевых слов, что поможет нам расширить структуру. Все эти типы кластеризации есть в Rush Analytics .
Какие еще есть инструменты на рынке?
Из достойных, кроме Rush Analytics, можно выделить сервис JustMagic, где есть и Hard и Soft кластеризация. Сервис разработал Алексей Чекушин.
Это все, что вам нужно знать о кластеризации, чтобы начать работу по группировке ключевых слов.
Используйте кластеризацию и экономьте свое время. К тому же, люди часто ошибаются, процент ошибок оптимизатора — порядка 15%. Доверьте рутину роботам - не нужно разбирать это руками.
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:
|
Кстати, можете обратить внимание, что есть даже .
Всё что нам нужно – это напротив каждой фразы указывать одним-двумя словами, о чём эта фраза. Нет никакого правила, просто ставьте такие слова или фразы, которые вы сразу запоминаете и, глядя на которые сразу поймете, о чём должна быть статья, в которую входят ключи, напротив которых вы их поставили.
Проше будет посмотреть на скриншот и всё станет ясно:
Поняли? Теперь всё что нам остаётся, это включить фильтр в Excel и фильтровать по группам. Каждая такая группа ключевых слов в семантическом ядре – это отдельная статья!
Всё очень просто! Возможно вам покажется, что это очень долго, но на самом деле для разгруппировки 1000-1500 запросов, при определённой сноровки, потребуется всего 20-30 минут!
Платный сервис разгруппировки – ТопВизор
После этого добавляем всё имеющееся семантическое ядро списком
Настраиваем в сервисе параметры кластеризации ядра и жмём «Начать»
Проходит какое-то время, и мы получаем разгруппированные запросы. Далее выгружаем эти запросы и если требуется (а в случае разбора реального семантического ядра это точно потребуется) догруппировавываем запросы, объединяя некоторые похожие по смысловой нагрузке группы друг с другом.
Огромным плюсом этого сервиса является возможность оплаты с помощью XML-лимитов
Бесплатные сервисы кластеризации запросов
Кроме платного группировщика от ТопВизора, также существуют и бесплатные онлайн сервисы кластеризации поисковых запросов.
Их функционал и юзабилити значительно скуднее, чем у платных аналогов, но зато вы можете провести разбивку запросов бесплатно без регистрации и смс, что в случае отсутствия средств поможет закрыть глаза на интерфейс и наличие различных фишек.
Кластеризатор от py7.ru
Интерфейс очень прост, запутаться невозможно. Добавляем запросы и жмём «Группировать»
Разгруппировщик от Сontentmonster
Так называемый ассистент от КонтентМонстра пока ещё находится в тестовом режиме, собственно поэтому у меня он почему-то ничего не разгруппировал, возможно вам повезёт больше 🙂
Вывод
Как видим, есть много способов и инструментов для кластеризации поисковых запросов. Разбить фразы на группы можно как в полностью в ручном режиме, так и прибегая к специализированные сервисам бесплатно или за деньги.
Однако, как бы там ни было, чем бы вы не пользовались, важно помнить, что кластеризация – это важный этап, лишь собрав и разобрав несколько семантических ядер, вы научитесь делать это правильно, в этом деле важен именно опыт.
Кстати, недавно на рынке появилась очень удобная и эффективная программа для , рекомендую ознакомится с моим обзором.
А если вы не хотите тратить время и собирать семантику и проводить кластеризацию, то вы всегда можете у меня.
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
Кластеризация запросов — это группировка семантического ядра с целью распределить все запросы по разделам сайта, либо создать правильную структуру сайта с учетом спроса в поисковых системах. В этом руководстве рассмотрим правильный пример кластеризации семантического ядра, которое мы собрали .
Смотрите видео по кластеризации запросов семантического ядра
Вернемся к работе с нашим приложением, в котором мы . Ранее мы сохранили полученные поисковые фразы отдельно для контекстной рекламу, теперь пришло время сохранить результаты для и объединить их в единый Excel файл для дальнейшей работы.
В нашем случае у нас всего две группы-маски. Объединяем информацию и убираем все ненужные столбцы. Оставляем только три из них: фразы, общая частотность, частотность в кавычках. В результате получаем следующее:
Удаляем(если не сделали это ранее) запросы с предельно низкой частотностью. И начинаем работу по группировке ключевых слов, которые остались.
Онлайн кластеризация запросов семантического ядра
Заполняем данными новый лист:
После завершения определения основных разделов сайта, пора приступить к списку страниц с фильтрами. Перейдем вновь на страницу успешного интернет-магазина женской одежды и спустимся вниз:
Перед нами открывается так называемая простыня с фильтрами. Эти страницы являются прекрасной возможностью для продвижения многочисленных запросов сайта и при этом совершенно не мешают удобству пользователей, а иногда способны помочь в навигации. В дальнейшем мы разберем, как именно создать подобную структуру на самом сайте. А пока возвращаемся к созданию его будущей структуры.
Для удобства вы можете выделить группы запросов разными цветами: пусть зелеными будут будущие разделы на сайте, а желтыми страницы фильтров и тегов. Далее добавляем их все во второй лист нашего документа.
Добавляем последний третий пункт — статьи:
Этот раздел на нашем сайте способен собрать в себя именно тот второй тип поисковых фраз — информационный. Они принесут трафик, который при грамотном маркетинге возможно преобразовать в конверсии и постоянных покупателей.
В конечном итоге у вас не должно остаться кластерных групп: все они должны быть распределены между тремя пунктами в новом листе документа. В следующих статьях и соответствующих видео смотрите про под каждую группу запросов.
А пока перед нами стоит задача создать структуру сайта, создать нужные разделы и назначить задачи по — написанию текстов и статей.
Не забудьте продумать, в каком именно формате будут подаваться статьи. На сайте конкуренте из нашей ниши можно увидеть целых 3 возможности для сбора трафика по информационным запросам:
Резюмируя, стоит отметить логическую необходимость структуризации сайта с помощью кластеризации: для нас в первую очередь важно, чтобы именно посетителям было удобно и легко ориентироваться на вашем сайта. Это позволит получить больше продаж и хорошие результаты при продвижении.
