Оформити заявку

Кластеризація семантичного ядра

admin
10/07/2021
Время чтения: 4 м

Якщо Ви зібрали семантичне ядро для створення SEO-оптимізованого сайту або оптимізації поточного, то без кластеризації семантичного ядра НЕ досягти результату в просуванні та розкрутці сайту в пошуковій системі. Примітка! У разі, якщо ще немає семантичного ядра для сайту, рекомендую спершу ознайомитися з тим, як скласти семантичне ядро в нашій попередній статті.

Що таке кластеризація семантичного ядра

Кластеризація запитів – це процес угрупування ключових слів відповідно до ІНТЕНТ (потреби, наміру) користувача, ознаки схожості і здорового глузду на окремі кластери (групи) для внутрішньої і зовнішньої оптимізації посадкових сторінок сайту. Процес виявлення кластерів семантичного ядра полягає у вивченні семантичного ядра на предмет уточнення користувачем пошукової фрази. Саме уточнення є ознакою угрупування, і, відповідно, ми підбираємо релевантну (найбільш підходящу фразі) посадкову сторінку сайту, наприклад:

Кластеризація семантичного ядра

Навіщо потрібна кластеризация запитів

Кластеризація ключових запитів потрібна для того, щоб ефективно розподілити фрази по посадковим сторінкам для проведення робіт з оптимізації і просування цих сторінок, щоб поліпшити ранжування релевантних сторінок сайту по пошуковим запитам у видачі.

Методи кластеризації

Розрізняють методи угрупування семантики:

  • Soft – це угрупування запитів за принципом базового (основного) ключа, до якого прирівнюються інші пошукові запити, збіг 3-7 URL в ТОПі видачі по пошуковій фразі.
  • Hard – це угрупування запитів за принципом збігу 7-10 URL в ТОПі видачі по пошуковій фразі.

Приклад:

№1 №2
купити ноутбук ноутбук ціна

Далі розглянемо видачу за цими двома запитами.

Способи кластеризації

Існує два способи угрупування:

  1. Ручний.
  2. Автоматизований.

Ручний

Ручна кластеризация семантичного ядра полягає в перевірці на приналежність пошукових запитів до однієї і тієї ж групи за допомогою таблиць, наприклад:

  • MS Excel;
  • Google Таблиці;
  • LibreOffice;
  • OpenOffice;
  • і т.д.

Аналіз семантики на предмет кластеризації:

  1. Копіюємо URL з пошукової видачі (відмінно підходить букмарклет “Скопіювати видачу Y/G”, який представлений в каталозі “Букмарклет для SEO-фахівців”):

    Примітка! Перетягніть кнопку на панель закладок, щоб зберегти букмарклет. Після збереження букмарклета в закладках, перейдіть в пошукову видачу і натисніть на закладку букмарклета (список URL буде скопійований в буфер обміну, після чого Ви можете вставити цей список в блокнот, таблицю і т.д.).

  2. Вставляємо список URL за двома ключами в таблицю, наприклад, MS Excel:
  3. Виділяємо стовпці A і B і використовуємо “Умовне форматування” -> “Правила виділення осередків” -> “Повторювані значення”:

Примітка! Ми бачимо на скріншоті, що за цими двома пошуковими запитами видача збігається на 8 з 10 URL. Ця інформація нам говорить про наступне:

  • Hard метод.
  • Пошукові запити відносяться до однієї групи.

Сміливо використовуємо ці ключі в оптимізації і просуванні на одній сторінці сайту розділу “Ноутбуки”! Примітка! Ми можемо групувати пошукові фрази за принципом логіки, але пошукова видача не завжди підлягає логіці, тому, щоб не переробляти роботу, вивчайте видачу на предмет відповідності URL у видачі. Важливо! Винятком є ​​тематики сайтів з низькою конкуренцією, де, виходячи з логіки, необхідно групувати фрази для створення нових посадкових сторінок, навіть незважаючи на те, що у видачі конкурентів цих сторінок немає і запити ведуть на загальні розділи сайту.

Переваги

  • Незалежність від сервісів.
  • Детальне угрупування.

Недоліки

  • Низька ефективність при роботі з великим об’ємом даних.
  • Займає багато часу.

Висновок

Кластеризація семантичного ядра вручну є об’ємним і трудомістким процесом, але дозволяє ретельно опрацювати семантику, щоб визначити посадочні сторінки, оптимізувати і поліпшити їх ранжування.

Автоматизований

Автоматизоване угруповання семантичного ядра полягає в перевірці на приналежність ключів до однієї і тієї ж групи за допомогою сервісів і програм, наприклад:

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

Як приклад, використовуємо сервіс Serpstat:

    1. Натисніть “Створити проект” на сторінці інструменту кластеризації Serpstat:

Введіть назву проекту:

Додайте список ключових фраз:

Додайте пошукову систему і країну, регіон, місто:

Виберіть силу зв’язку і тип кластеризації:

Після завершення кластеризації натисніть на “Переглянути результати” в правій частині екрану:

Переваги

  • Висока ефективність при роботі з великим об’ємом даних;

Недоліки

  • Залежність від ПО і сервісів.
  • Низька (середня) швидкість обробки пошукового запиту.
  • Досить грубе угрупування.

Висновок

Автоматизована кластеризація семантичного ядра дозволяє працювати з великим об’ємом даних, але вимагає ручної доробки, оскільки, виходячи з особистого досвіду, немає сервісу або програми, яка на 100% групує правильно.

Рекомендації

  • Щоб кластеризувати семантичне ядро сайту, використовуйте два способи (ручний і автоматизований) спільно, так звана “золота середина”, оскільки Ви компенсуєте недоліки одного способу завдяки перевагам іншого.
  • Якщо Ви бачите, що необхідно кластеризувати запити для створення нових посадочних сторінок, незважаючи на видачу конкурентів, вивчіть це питання ретельно і упровадьте, оскільки конкуренти не у всіх випадках оптимізують і просувають сайт правильно.

Якщо Ви хочете ознайомитися з прикладом кластеризації семантичного ядра або у Вас залишилися питання – напишіть нам в коментарях, ми з радістю відповімо! Також Ви можете замовити збір та кластеризацію семантичного ядра сайту у нас.