Кластеризация группировка разбивка запросов сервисы. Кластеризация семантического ядра и запросов поисковых систем. Как собирать семантику для проекта и кластеризовать ее наиболее эффективно

В небольшом SEO-отделе большого контентного проекта, где я работаю, решили увеличить штат. Набирать планировалось людей с небольшим опытом или совсем без опыта. По этой причине было решено создать некий гайд, который бы служил исчерпывающим руководством по написанию новых статей. Руководство получилось действительно подробным и полным, один из его важных блоков – это кластеризация запросов.

Зачем нужны сервисы кластеризации?

В один кластер должны быть объединены только такие запросы, которые имеют хорошие шансы выйти в топ-10 поисковых систем с общей релевантной страницей. То есть, если по двум запросам в выдаче все страницы сайтов разные и нет пересечений, то следует относить их к разным кластерам. Также и наоборот: если два запроса возможно продвинуть на одной статье, то не следует разносить их на разные кластеры, чтобы не писать лишнего – бюджет на контент не резиновый.

Общая схема составления ТЗ на написание SEO-статьи следующая:

1. Сбор семантики – статистика поисковых систем, базы семантики, внутренняя статистика проекта;
2. Кластеризация автоматическая – сервис или программа для кластеризации по подобию топов;
3. «Посткластеризация» ручная – обработка того что не удалось кластеризовать автоматически;
4. Приоритезация – определение важности полученных запросов в каждом кластере;
5. Оформление ТЗ для копирайтера – лемматизация, LSI и различные указания для написания статей, по статье на каждый кластер.

Вот именно для второго пункта нужно было выбрать самый подходящий сервис автоматической кластеризации. Для этой цели я провел сравнительный анализ самых известных, на мой взгляд, сервисов.

Способы кластеризации

Из способов, которые автоматизированы в каких-то известных сервисах или программах, можно выделить два:

• По подобию топов (по поисковой выдаче);
• По .

• Soft – когда все запросы кластера связаны хотя бы с одним общим (маркерным) запросом;
• Hard – когда каждый запрос связан со всеми запросами в своем кластере;

По рекомендациям создателей сервисов кластеризации для нашего случая был выбран вариант Soft с силой связи 4. Это важный момент, потому что для интернет-магазина, например, следовало бы выбирать другие опции.

Методика сравнения

Суть сравнения сервисов в следующем: выбрать идеально кластеризованный список запросов – эталонное ядро. Сравнить результаты кластеризации каждого сервиса с эталонным.

Важно было хорошо составить такое эталонное ядро. Поскольку у нас контентный проект и большая часть контента – это вопросы и ответы пользователей, то материала для сбора статистики по проекту предостаточно.

Было взято ядро на 2500+ ключевых фраз, которое отслеживается уже много месяцев. Из него выбраны только запросы вышедшие в топ-5 Яндекса. И из них взяты только те которые имеют релевантной страницу одного из широких разделов (категория вопроса, тема вопроса, категория документа, страница с формой «задать вопрос»), а не узкую страницу вопроса с ответами. Запросы были сгруппированы по релевантной странице. Оставлены только группы в которых более чем 4 запроса. В итоге получилось 292 запроса разбитых на 22 кластера.

Забегая вперед скажу, что сравнивались результаты кластеризации по Московской выдаче Яндекса и без геопривязки. Региональная московская выдача показала себя лучше, поэтому далее будем говорить про нее.

Сравнение сервисов

В поиске самых популярных сервисов очень помог доклад Александра Ожгибесова на BDD-2017, к тем, что у него было добавлено еще несколько сервисов, получился такой список:

1. Топвизор
2. Pixelplus
3. Serpstat
4. Rush Analytics
5. Just Magic
6. Key Collector
7. MindSerp
8. Semparser
9. KeyAssort
10. coolakov.ru

Первое на что проверялись полученные в результате кластеризации эталонного ядра по этим сервисам группы – это не делает ли сервис слишком широкие группы. А именно не попали ли запросы из разных групп эталонного ядра в один кластер по версии сервиса.

Но только такого сравнения не достаточно. Сервисы делятся на два подхода к некластеризованному остатку фраз:

• сделать для них общую группу «Некластеризованные»;
• сделать для каждой некластеризованной фразы группу из нее одной.

В сравнении я использовал оба этих параметра в виде соотношения – какой процент фраз от общего количества попал не в свою группу.

Результаты сравнения:

• Топвизор
  • разные группы эталона в одной по сервису – 4%
• Pixelplus
  • одна группа эталона в разных по сервису – 7%
• Serpstat
  • разные группы эталона в одной по сервису – 0%
• Rush Analytics (132 фразы, demo)
  • разные группы эталона в одной по сервису – 11%
  • одна группа эталона в разных по сервису – 8%
• Just Magic
  • разные группы эталона в одной по сервису – 0%
  • одна группа эталона в разных по сервису – 9%
• Key Collector
  • разные группы эталона в одной по сервису – 12%
  • одна группа эталона в разных по сервису – 16%
• MindSerp – не удалось получить демо, не выходят на связь
• Semparser
  • одна группа эталона в разных по сервису – 3%
• KeyAssort
  • разные группы эталона в одной по сервису – 1%
  • одна группа эталона в разных по сервису – 1%
• coolakov.ru
  • разные группы эталона в одной по сервису – 0%
  • одна группа эталона в разных по сервису – 18%

Итоги

В качестве оптимального решения для нашего проекта была выбрана программа KeyAssort – это именно программа, а не онлайн-сервис, лицензия покупается однократно, привязывается к железу.

Неплохие результаты показал популярный онлайн сервис Serpstat, но для нашего случая чуть хуже, а также значительно дороже. Если брать большие объемы запросов в месяц и использовать его только для кластеризации – он не рентабелен. Возможно, если использовать кластеризатор вместе с другими его инструментами, то он и окажется приемлемым по цене.

Самые худшие показатели у программы Key Collector, что все равно не отменяет необходимость ее иметь в своем арсенале для любого сеошника.

Очень удивил сервис MindSerp, через сайт которого я так и не смог получить никакой обратной связи по поводу демо. Если представители этого сервиса прочитают статью, может быть я добавлю в сравнение и его)

Теги: Добавить метки

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.

Кластеризация запросов сортирует (разбивает) список семантического ядра (СЯ), на группы по схожести, что дает возможность в дальнейшем оптимизировать под них страницы сайта.

Как кластеризуются запросы?

Инструмент анализирует выдачу Яндекс по каждому запросу и сравнивает ее с выдачей остальных запросов из списка. Если в ТОП-10 по разным запросам находятся те же релевантные страницы, то эти запросы определяются как схожие и помещаются в одну группу. Это значит что под них можно оптимизировать одну страницу.

Порог кластеризации запросов это количество совпавших релевантных страниц в выдаче, по разным запросам. Проще говоря, если ввести в Яндекс два запроса и в выдаче ТОП-10 будет две одинаковые страницы (две из десяти), то при выставлении "порога кластеризации 2" эти два запроса будут помещены в одну группу.

Минусы ручной группировки запросов

Группировка ключевых запросов, известная также как разбивка, выполняется SEO оптимизаторами непосредственно после сбора СЯ.

1. При наличии большого количества запросов сложно в ручном режиме определить их схожесть между собой, приходится либо вводить каждый запрос в поиск, либо полагаться на интуицию/опыт, что может сыграть злую шутку при продвижении и не дать нужных результатов.
2. Высокая стоимость, которая сформировалась за счет длительности процесса. На качественную разбивку семантики с 500 запросами на борту уходит в среднем 4..16 часов. Необходимо вычитать каждый запрос, определить его группу (наличие которой необходимо держать в голове), при необходимости перепроверить поиском или сервисами…бррр.

Плюсы автоматической группировки запросов

1. Скорость выполнения разбивки примерно равна скорости звука. Система проверит выдачи каждого из запросов, сравнит их и даст возможность поправить возможные мелкие исключения вручную, после чего результат можно выгрузить в CSV файл (эксель).
2. Точность результата, досигаемая за счет исключения человеческого фактора. Человек может отвлечься и потерять мысль, забыть, недопонять или просто не уметь делать разбивку правильно, с программой такие сложности не наблюдаются.
3. Инструмент предоставляется полностью на бесплатной основе; он не требует помесячной заработной платы, отпусков, больничных; также у него нет графика работы: работает 24/7.

Разбивка является очень важным процессом при продвижении, она задает цели для оптимизации каждой страницы проекта и всего сайта в целом.

Добрый день, Друзья. Сегодня у нас в гостях Анатолий Улитовский, известный SEO специалист Рунета. Анатолий нам расскажет о кластеризации ключевых слов.

Любое правильное продвижение начинается с семантического ядра. Основная цель которого — это оценить частотность, потенциального трафика и уровень конкуренции.

Платных и бесплатных сервисов, которые выполняют эту работу в интернете огромное количество. Но самое сложное начинается после составления списка ключей. Когда полученные ключи необходимо разбить по страницам сайта. Эту работу необходимо выполнять либо вручную, либо использовать специализированные кластеризаторы.

Что дает кластеризация

Кластеризация помогает составить удобную структуру сайта, облегчает перелинковку, увеличивает релевантность страницы продвигаемым запросам.

Немного теории

Вебмастера используют два принципиально разных подхода к кластеризации:

1. По составу ключевых фраз. Запросы объединяют в группы на основе анализа входящих в них слов.
2. По поисковой выдаче. Для каждого запроса находят ТОП выдачи и устанавливают порог совпадения – например, 50%. Те ключи, по которым в ТОП выдачи совпадет хотя бы половина страниц, объединяют в одну группу. Порог совпадения можно взять любой, анализировать можно любое количество результатов выдачи: ТОП-3, ТОП-5, ТОП-10, ТОП-20.

Второй метод кластеризации – на основе анализа выдачи – более популярен, чем первый:

Первые 6 сайтов считают кластеризацию синонимом группировки на основе поисковой выдачи. У 4 сайтов это видно уже в сниппете, оставшиеся (2-й и 6-й) пишут об этом на страницах.

Что выбрать?

Сторонники группировки ключей по поисковой выдаче игнорируют две вещи.

Во-первых, у каждой поисковой системы свои алгоритмы ранжирования. Посмотрите, как выглядит поисковая выдача для фразы «что такое кластеризация запросов» для пользователей Яндекса из Москвы:

Сравним ее с выдачей Google, приведенной ранее.

Кластеризация запросов по ТОП выдачи означает, что мы сосредоточимся на продвижении сайта только в одной поисковой системе.