Кластеризация семантического ядра

Если Вы собрали семантическое ядро для создания SEO-оптимизированного сайта или оптимизации текущего, то без кластеризации семантического ядра не достичь результата в продвижении и раскрутке сайта в поисковой системе.
Примечание! В случае, если ещё нет семантического ядра для сайта – рекомендую сперва ознакомиться с тем, как составить семантическое ядро в нашей предыдущей статье.

Содержание:

  1. Что такое кластеризация семантического ядра
  2. Зачем нужна кластеризация запросов
  3. Методы кластеризации
  4. Способы кластеризации
    1. Ручной
      1. Преимущества
      2. Недостатки
      3. Заключение
    2. Автоматизированный
      1. Преимущества
      2. Недостатки
      3. Заключение
  5. Рекомендации

Что такое кластеризация семантического ядра

Кластеризация запросов — это процесс группировки ключевых слов в соответствии с интентом (потребностью, намерением) пользователя, признаком схожести и смыслом на отдельные кластеры (группы) для внутренней и внешней оптимизации посадочных страниц сайта.

Процесс выявления кластеров семантического ядра заключается в изучении семантического ядра на предмет уточнения пользователем поисковой фразы. Именно уточнение является признаком группировки, и соответственно мы подбираем релевантную (наиболее подходящую фразе) посадочную страницу сайта, например:

Зачем нужна кластеризация запросов

Кластеризация ключевых запросов нужна для того, чтобы эффективно распределить фразы по посадочным страницам для проведения работ по оптимизации и продвижению этих страниц, чтобы улучшить ранжирование релевантных страниц сайта по поисковым запросам в выдаче.

Методы кластеризации

Различают методы группировки семантики:

  • Soft — это группировка запросов по принципу базового (основного) ключа, к которому приравниваются остальные поисковые запросы, совпадение 3-7 URL в ТОПе выдачи по поисковой фразе;
  • Hard — это группировка запросов по принципу совпадения 7-10 URL в ТОПе выдачи по поисковой фразе.

Пример:

№1№2
купить ноутбукноутбук цена

Далее рассмотрим выдачу по этим двум запросам.

Способы кластеризации

Существует два способа группировки:

  1. Ручной;
  2. Автоматизированный.

Ручной

Ручная кластеризация семантического ядра заключается в проверке на принадлежность поисковых запросов к одной и той же группе с помощью таблиц, например:

  • MS Excel;
  • Google Таблицы;
  • LibreOffice;
  • OpenOffice;
  • и т.д.

Анализ семантики на предмет кластеризации:

  1. Копируем URL из поисковой выдачи (отлично подходит букмарклет “Скопировать выдачу Y/G”, который представлен в каталоге букмарклетов для SEO-специалистов):

    Примечание! Перетяните кнопку на панель закладок, чтобы сохранить букмарклет. После сохранения букмарклета в закладках – перейдите в поисковую выдачу и нажмите на закладку букмарклета (список URL будет скопирован в буфер обмена, после чего Вы можете вставить этот список в блокнот, таблицу и т.д.).

  2.  Вставляем список URL по двум ключам в таблицу, например MS Excel:
  3. Выделяем столбцы A и B, и используем “Условное форматирование” -> “Правила выделения ячеек” -> “Повторяющиеся значения”:

Примечание! Мы видим на скриншоте, что по этим двум поисковым запросам выдача совпадает на 8 из 10 URL. Эта информация нам говорит о следующем:

  • Hard метод;
  • Поисковые запросы относятся к одной группе.

Смело используем эти ключи в оптимизации и продвижении на одной странице сайта, раздела “Ноутбуки”!

Примечание! Мы можем группировать поисковые фразы по принципу логики, но поисковая выдача не всегда подлежит логике, поэтому чтобы не переделывать работу – изучайте выдачу на предмет соответствия URL в выдаче.

Важно! Исключением являются тематики сайтов с низкой конкуренцией, где исходя из логики необходимо группировать фразы для создания новых посадочных страниц даже несмотря на то, что в выдаче конкурентов этих страниц нет, и запросы ведут на общие разделы сайта.

Преимущества

  • Независимость от сервисов;
  • Детальная группировка.

Недостатки

  • Низкая эффективность при работе с большим объемом данных;
  • Занимает много времени.

Заключение

Кластеризация семантического ядра вручную является объемным и трудоемким процессом, но позволяет тщательно проработать семантику, чтобы определить посадочные страницы, оптимизировать и улучшить их ранжирование.

Автоматизированный

Автоматизированная группировка семантического ядра заключается в проверке на принадлежность ключей к одной и той же группе с помощью сервисов и программ, например:

  • Serpstat;
  • Rush Analytics;
  • Topvisor;
  • и т.д.

В качестве примера используем сервис Serpstat:

    1. Нажмите “Создать проект” на странице инструмента кластеризация Serpstat:
    1. Введите название проекта:
    1. Добавьте список ключевых фраз:
    1. Добавьте поисковую систему и страну, регион, город:
    1. Выберите силу связи и тип кластеризации:
  1. После завершения кластеризации нажмите на “Просмотреть результаты” в правой части экрана:

Преимущества

  • Высокая эффективность при работе с большим объемом данных;

Недостатки

  • Зависимость от ПО и сервисов;
  • Низкая (средняя) скорость обработки поискового запроса;
  • Достаточно грубая группировка.

Заключение

Автоматизированная кластеризация семантического ядра позволяет работать с большим объемом данных, но требует ручной доработки, поскольку исходя из личного опыта нет сервиса или программы, которая на 100% группирует правильно.

Рекомендации

  • Чтобы кластеризовать семантическое ядро сайта используйте два способа (ручной и автоматизированный) совместно, так называемая “золотая середина”, поскольку Вы компенсируете недостатки одного способа благодаря преимуществам другого;
  • Если Вы видите, что необходимо кластеризовать запросы для создания новых посадочных страниц, несмотря на выдачу конкурентов – изучите этот вопрос тщательно, и внедрите, поскольку конкуренты не во всех случаях оптимизируют и продвигают сайт правильно.

Если Вы хотите ознакомиться с примером кластеризации семантического ядра или у Вас остались вопросы – напишите нам в комментариях, мы с радостью ответим! Также Вы можете заказать сбор и кластеризацию семантического ядра сайта у нас.

Оставить комментарий

avatar
  Подписаться  
Уведомление о