Оформити заявку

Кластеризація семантичного ядра

Кластеризація семантичного ядра - Фото 1
10/07/2019
admin

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 угруповання ключових слів відповідно до ІНТЕНТ (потребою, наміром) користувача, ознакою схожості і здоровим глуздом 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 угруповання, і відповідно ми підбираємо релевантну (найбільш підходящу фразі) посадкову сторінку сайту, наприклад:

Навіщо потрібна кластеризация запитів

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

Методи кластеризації

Розрізняють методи угруповання семантики:

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

Способи кластеризації

Існує два способи угруповання:

  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 ключам 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;
  • Детальна угруповання.

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

Автоматизована 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 кластеризация Serpstat:
    1. Введіть назву проекту:
    1. Додайте список ключових фраз:
    1. Додайте пошукову систему і країну, регіон, місто:
    1. Виберіть силу зв’язку і тип кластеризації:
  1. Після завершення кластеризації натисніть на “Переглянути результати” в правій частині екрана:

Переваги

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

Недоліки

  • Залежність від ПО і сервісів;
  • Низька (середня) швидкість обробки пошукового запиту;
  • Досить груба угруповання.

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 упровадите, 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 кластеризації семантичного ядра сайту у нас. замовити збір та кластеризації семантичного ядра сайту у нас.