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.

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:

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. 1. Нажмите “Создать проект” на странице инструмента кластеризация Serpstat:

 

1. 1. Введите название проекта:

1. 1. Добавьте список ключевых фраз:

1. 1. Добавьте поисковую систему и страну, регион, город:

1. 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.