Кластеризация ключевых слов

Кластеризация ключевых слов — это практика, которую специалисты по поисковой оптимизации (SEO) используют для сегментации целевых поисковых запросов на группы (кластеры), соответствующие каждой странице веб-сайта. После исследования ключевых слов специалисты по поисковым системам группируют ключевые слова в небольшие группы, которые распределяют по страницам веб-сайта, чтобы добиться более высокого рейтинга в результатах поисковых систем (SERP). Кластеризация ключевых слов — это полностью автоматизированный процесс, выполняемый инструментами кластеризации ключевых слов.

Этот термин и его основные принципы были впервые предложены в 2015 году российским экспертом по поисковой оптимизации Алексеем Чекушиным. ^[1] Инструмент кластеризации ключевых слов на основе поисковой выдачи Just-Magic был выпущен в том же году в России.

Метод

Кластеризация ключевых слов осуществляется на основе первых десяти результатов поиска (ТОП-10) независимо от поисковой системы или пользовательских настроек. ТОП-10 результатов поиска — это первые десять списков, которые поисковая система показывает по определенному поисковому запросу . В большинстве случаев ТОП-10 соответствует первой странице результатов поиска.

Общий алгоритм кластеризации ключевых слов включает четыре шага, которые инструмент выполняет для кластеризации ключевых слов:

Инструмент по одному берет ключевые слова из списка и отправляет их в виде поисковых запросов в поисковую систему. Он сканирует результаты поиска, извлекает десять первых результатов поиска и сопоставляет их с каждым ключевым словом из списка.
Если поисковая система возвращает одни и те же результаты поиска по двум разным ключевым словам и количество этих списков достаточно для запуска кластеризации, два ключевых слова будут сгруппированы вместе (кластеризованы).
Минимальное количество совпадений в результатах поиска, которые запускают кластеризацию ключевых слов, называется уровнем кластеризации. Уровень кластеризации настраивается, и большинство инструментов позволяют изменить его в настройках перед кластеризацией ключевых слов. Уровень кластеризации влияет на количество групп и ключевых слов в группе после кластеризации. Более высокий уровень кластеризации создает больше групп с меньшим количеством ключевых слов в каждой группе. Это происходит из-за минимальной вероятности иметь 9-10 совпадающих документов на странице результатов поиска (при этом войдут практически все страницы в ТОП-10 результатов поиска). Напротив, уровень кластеризации 1 или 2 создаст несколько групп с большим количеством ключевых слов в каждой из них. Есть определенные исключения, но они не распространены.
Если инструмент не находит подходящих URL-адресов в ТОП-10 результатов поиска, эти ключевые слова отправляются в отдельную группу.

Помимо уровня кластеризации, существуют также различные типы кластеризации ключевых слов, которые влияют на то, как все ключевые слова в одной группе связаны друг с другом. Подобно уровню кластеризации, тип кластеризации ключевых слов можно установить до кластеризации.

Типы

Мягкий

Инструмент кластеризации ключевых слов сканирует список ключевых слов, а затем выбирает самое популярное ключевое слово. Самое популярное ключевое слово — это ключевое слово с наибольшим количеством запросов . Затем инструмент сравнивает ТОП-10 результатов поиска, которые были показаны по выбранному ключевому слову, с ТОП-10 результатами поиска, которые были показаны по другому ключевому слову, чтобы определить количество совпадающих URL-адресов. Если обнаруженное число соответствует выбранному уровню группировки, ключевые слова группируются вместе.

В результате все ключевые слова в одной группе будут связаны с ключевым словом с наибольшим объемом поиска, но они не обязательно будут связаны друг с другом (не обязательно будут иметь совпадающие URL-адреса).

Умеренный

Инструмент кластеризации ключевых слов сканирует список ключевых слов, а затем выбирает ключевое слово с наибольшим объемом поиска. Затем инструмент сравнивает ТОП-10 результатов поиска, которые были показаны по выбранному ключевому слову, с ТОП-10 результатами поиска, которые были показаны по другому ключевому слову, чтобы определить количество совпадающих URL-адресов. В то же время инструмент сравнивает все ключевые слова друг с другом. Если обнаруженное количество идентичных результатов поиска соответствует выбранному уровню группировки, ключевые слова группируются вместе.

В результате каждое ключевое слово в одной группе будет иметь связанное ключевое слово с соответствующим URL-адресом или URL-адресами в той же группе. Но две случайные пары ключевых слов не обязательно будут иметь совпадающие URL-адреса.

Жесткий

Инструмент кластеризации ключевых слов сканирует список ключевых слов, а затем выбирает ключевое слово с наибольшим объемом поиска. Затем инструмент сравнивает ТОП-10 результатов поиска, которые были показаны по выбранному ключевому слову, с ТОП-10 результатами поиска, которые были показаны по другому ключевому слову, чтобы определить количество совпадающих URL-адресов. В то же время инструмент сравнивает все ключевые слова друг с другом и все соответствующие URL-адреса в обнаруженных парах. Если обнаруженное количество идентичных результатов поиска соответствует выбранному уровню группировки, ключевые слова группируются вместе.

В результате все ключевые слова в группе будут связаны друг с другом, имея одинаковые совпадающие URL-адреса.

История

В качестве основной части процесса оптимизации веб-сайта специалисты по SEO исследуют ключевые слова, чтобы получить пул целевых поисковых запросов, которые они используют для продвижения своего веб-сайта и получения более высоких позиций в результатах поиска. Получив список ключевых слов, связанных с содержимым веб-сайта, они разбивают его на более мелкие группы. Каждая группа обычно относится к определенной странице сайта или определенной теме. Первоначально специалистам по SEO приходилось группировать пул ключевых слов вручную, выбирая ключевое слово за ключевым словом и определяя возможные кластеры. Это можно было сделать с помощью инструмента подсказки ключевых слов Google Adwords , но все равно требовалось много ручной работы. Возникла необходимость в автоматизированном алгоритме, который на автопилоте сегментировал бы ключевые слова в кластеры.

Группировка ключевых слов на основе леммы

До кластеризации ключевых слов эксперты по поисковой оптимизации разработали инструменты группировки ключевых слов на основе процесса, известного как лемматизация . Лемма – это базовая или словарная форма слова (без флективных окончаний). В лингвистике лемматизация — это процесс группировки различных изменяемых форм слова таким образом, чтобы их можно было проанализировать как один элемент. ^[2]

В поисковой оптимизации процесс лемматизации включает в себя четыре этапа:

Ключевые слова выбираются из списка по одному;
Ключевые слова разбиты на леммы;
Обнаруживаются ключевые слова с одинаковыми леммами;
Ключевые слова с соответствующими леммами группируются вместе.

В результате специалист по поисковой оптимизации получает список групп ключевых слов. Каждое ключевое слово в определенной группе имеет леммы соответствия всем остальным ключевым словам в этой группе.

на основе поисковой выдачи

По сравнению с группировкой ключевых слов на основе лемм, кластеризация ключевых слов на основе поисковой выдачи создает группы ключевых слов, которые могут не иметь морфологических совпадений, но будут иметь совпадения в результатах поиска. Это позволяет специалистам поисковых систем получить структуру ключевых слов, близкую к той, которую диктует поисковая система.

Мягкий и жесткий тип кластеризации ключевых слов и общий алгоритм были представлены российским SEO-экспертом Алексеем Чекушем в 2015 году. В том же году он разработал и представил автоматизированный инструмент, позволяющий кластеризовать ключевые слова.

Ссылки

^ Чекушин, Алексей (03 декабря 2015 г.). «Кластерный алфавит» (на русском языке) . Проверено 3 августа 2016 г.
^ «Лексикография» . www.christianlehmann.eu . Проверено 3 августа 2016 г.

[1] Чекушин, Алексей (03 декабря 2015 г.). «Кластерный алфавит» (на русском языке) . Проверено 3 августа 2016 г.

[2] «Лексикография» . www.christianlehmann.eu . Проверено 3 августа 2016 г.

[1]

[2]