№1.1 – Кластеризация запросов семантического ядра (дополнение к статье №1 СЯ)

Как использовать онлайн-сервис кластеризации семантического ядра?

Сервис, с помощью которого осуществляется кластеризация семантики на этой странице бесплатно способен объединить в семантические кластера до 2000 фраз. Чтобы программа для кластеризации семантического ядра обработала ваши запросы, необходимо выполнить следующие действия:

1. Выбрать в строке «Регион проверки» интересующую географическую область, регион или город, чтобы кластеризация поисковых запросов происходила с привязкой к указанному региону.
2. Фразы, которые необходимо кластеризовать вставьте в пустое поле «Запросы». Общее количество ключевиков не должно превышать 2000, а каждый поисковый запрос должен размещаться в отдельной строке.
3. Порог кластеризации запросов по словам можно изменить от 1 до 10 в зависимости от Ваших потребностей, по умолчанию установлено среднее значение 5.
4. Когда все вышеперечисленные действия были выполнены, для осуществления кластеризации нажмите на кнопку «Сгруппировать», находящуюся под полем «Запросы».

   * Когда SERP плохого качества, нужна ручная SEO-кластеризация ключевых слов с последующим группировкой по страницам в Excel по смыслу, по типу или по леммам через базу или вручную.

Инструменты, облегчающие ручную кластеризацию запросов

Excel, LibreOffice, OpenOffice

Думаю, тут нет смысла подробно описывать, как работать с этими инструментами.

Достоинства

• высокая точность обработки — руками всё-таки обрабатываем
• универсальность — можно учитывать кучу параметров
• в случае с LibreOffice, OpenOffice — бесплатные

Недостатки

• в случае с Excel — платный
• низкая скорость работы — при работе с большими объёмами данных
• нужно делать бекапы

Google документы

Достоинства

• аналогично предыдущему пункту
• онлайн сервис — удобный доступ к документу
• не нужно делать бекапы
• бесплатный

Недостатки

• скорость работы всё также низкая

kg.ppc-panel.ru

Ссылка: https://kg.ppc-panel.ru

Онлайн сервис. Загружаешь запросы, фильтруешь, выделяешь группы.

Работает быстро. Функционал достаточный (кроме сохранения проектов), хороший интерфейс.

Достоинства

• удобный интерфейс
• быстро работает
• наглядность
• не нужно регистрироваться
• бесплатный
• онлайн сервис

Недостатки

• нельзя сохранять проекты можно, только выгружать уже готовые
• вытекает из предыдущего — если сервис заглючит, то потеряются все наработки
• нельзя загружать частотности
• скорость работы повыше, чем при работе с excel, но всё равно сопоставимая
• для параноиков — непонятно где хранятся ваши данные

Keyword Assistant — cоздание структуры будущего сайта

Ссылка: https://assistant.contentmonster.ru

Ещё один онлайн сервис. Аналогичен предыдущему. Уже можно сохранять проекты.

Достоинства

• проекты сохраняются
• хороший и понятный интерфейс
• можно загружать частотности
• бесплатный
• онлайн сервис

Недостатки

• скорость работы повыше, чем при работе с excel, но всё равно сопоставимая
• для параноиков — непонятно где хранятся ваши данные

Зачем нужны сервисы кластеризации?

В один кластер должны быть объединены только такие запросы, которые имеют хорошие шансы выйти в топ-10 поисковых систем с общей релевантной страницей. То есть, если по двум запросам в выдаче все страницы сайтов разные и нет пересечений, то следует относить их к разным кластерам. Также и наоборот: если два запроса возможно продвинуть на одной статье, то не следует разносить их на разные кластеры, чтобы не писать лишнего – бюджет на контент не резиновый.

1. Сбор семантики – статистика поисковых систем, базы семантики, внутренняя статистика проекта;
2. Кластеризация автоматическая – сервис или программа для кластеризации по подобию топов;
3. «Посткластеризация» ручная – обработка того что не удалось кластеризовать автоматически;
4. Приоритезация – определение важности полученных запросов в каждом кластере;
5. Оформление ТЗ для копирайтера – лемматизация, LSI и различные указания для написания статей, по статье на каждый кластер.

Вот именно для второго пункта нужно было выбрать самый подходящий сервис автоматической кластеризации. Для этой цели я провел сравнительный анализ самых известных, на мой взгляд, сервисов.

Способы кластеризации

• По подобию топов (по поисковой выдаче);
• По похожести слов.

Исходя из задачи – написание SEO-статей, был выбран метод по подобию топов. Поисковая система на трафик с которой мы ориентируемся – Яндекс, поэтому для кластеризации использовался топ-10 Яндекса. У данного метода есть два вида:

• Soft – когда все запросы кластера связаны хотя бы с одним общим (маркерным) запросом;
• Hard – когда каждый запрос связан со всеми запросами в своем кластере;

а также такой параметр как «сила связи» – количество общих URL в поисковой выдаче по запросам.

По рекомендациямсоздателей сервисов кластеризации для нашего случая был выбран вариант Soft с силой связи 4. Это важный момент, потому что для интернет-магазина, например, следовало бы выбирать другие опции.

Исходные данные

Информационный сайт дачной тематики. Раздел «кустарники и деревья». Всего было собрано 562 ключа. Это тренировочный набор данных. Мне было важно сравнить результаты работы разных инструментов.

Для раздела информационного сайта были собраны запросы, убран мусор и расставлена частотность «!» по вордстату больше 30. Нужно их распределить по группам.

Распределять запросы можно вручную и автоматом. Вручную распределяем по смыслу. Тут всё понятно. Для автоматической кластеризации есть много способов. Более подробно рассмотрим для каждого инструмента.

Методика сравнения

Суть сравнения сервисов в следующем: выбрать идеально кластеризованный список запросов – эталонное ядро. Сравнить результаты кластеризации каждого сервиса с эталонным.

Важно было хорошо составить такое эталонное ядро. Поскольку у нас контентный проект и большая часть контента – это вопросы и ответы пользователей, то материала для сбора статистики по проекту предостаточно.

Было взято ядро на 2500+ ключевых фраз, которое отслеживается уже много месяцев. Из него выбраны только запросы вышедшие в топ-5 Яндекса. И из них взяты только те которые имеют релевантной страницу одного из широких разделов (категория вопроса, тема вопроса, категория документа, страница с формой «задать вопрос»), а не узкую страницу вопроса с ответами. Запросы были сгруппированы по релевантной странице. Оставлены только группы в которых более чем 4 запроса. В итоге получилось 292 запроса разбитых на 22 кластера.

Забегая вперед скажу, что сравнивались результаты кластеризации по Московской выдаче Яндекса и без геопривязки. Региональная московская выдача показала себя лучше, поэтому далее будем говорить про нее.

Сравнение сервисов

В поиске самых популярных сервисов очень помог доклад Александра Ожгибесова на BDD-2017, к тем, что у него было добавлено еще несколько сервисов, получился такой список:

1. Топвизор
2. Pixelplus
3. Serpstat
4. Rush Analytics
5. Just Magic
6. Key Collector
7. MindSerp
8. Semparser
9. KeyAssort
10. coolakov.ru

Первое на что проверялись полученные в результате кластеризации эталонного ядра по этим сервисам группы – это не делает ли сервис слишком широкие группы. А именно не попали ли запросы из разных групп эталонного ядра в один кластер по версии сервиса.

• сделать для них общую группу «Некластеризованные»;
• сделать для каждой некластеризованной фразы группу из нее одной.

По причине п.2 появилась необходимость смотреть на количество фраз, которые находятся в одной группе эталонного ядра и попали в разные по сервисам.

В сравнении я использовал оба этих параметра в виде соотношения – какой процент фраз от общего количества попал не в свою группу.

• Топвизор
  • разные группы эталона в одной по сервису – 4%
  • одна группа эталона в разных по сервису – 7%
• Pixelplus
  • разные группы эталона в одной по сервису – 0%
  • одна группа эталона в разных по сервису – 7%
• Serpstat
  • разные группы эталона в одной по сервису – 0%
  • одна группа эталона в разных по сервису – 3%
• Rush Analytics (132 фразы, demo)
  • разные группы эталона в одной по сервису – 11%
  • одна группа эталона в разных по сервису – 8%
• Just Magic
  • разные группы эталона в одной по сервису – 0%
  • одна группа эталона в разных по сервису – 9%
• Key Collector
  • разные группы эталона в одной по сервису – 12%
  • одна группа эталона в разных по сервису – 16%
• MindSerp – не удалось получить демо, не выходят на связь
• Semparser
  • разные группы эталона в одной по сервису – 1%
  • одна группа эталона в разных по сервису – 3%
• KeyAssort
  • разные группы эталона в одной по сервису – 1%
  • одна группа эталона в разных по сервису – 1%
• coolakov.ru
  • разные группы эталона в одной по сервису – 0%
  • одна группа эталона в разных по сервису – 18%

Что такое кластеризация запросов?

По своей сути – это разбиение простыни запросов на смысловые группы, по которым в будущем будут написаны SEO-оптимизированные статьи. Кластеризация поисковых запросов очень важный процесс, так как от правильности составленных групп будет зависеть успех продвижения.

Почему так важна правильная кластеризация? Потому что если вы, например, сделаете несколько групп пусть даже с разными запросами, но по смыслу они будут похожими, т.е. распределите группы по синонимам, то в итоге у вас будут 2,3,5 или сколько-то там статей, которые отвечают на один и тот же поисковый запрос, но разными статьями – этот подход не верный, хотя некоторые так делают и даже собирают трафик, но лучше делать изначально всё правильно.

Как проводить разбивку запросов?

Итак, в статье про сбор семантического ядра я вкратце разобрал способ кластеризации с помощью Excel. Настоятельно рекомендую прочитать ту статью, ещё раз даю ссылку на неё, если лень искать предыдущую ссыль ? .

Способ с Excel самый муторный, но он самый правильный, т.к. там вы делаете всё вручную, а руками вы всегда сможете провести разбивку поисковых запросов гораздо качественнее, чем с помощью сервисов. Да-да, существуют специальные онлайн сервисы для кластеризации запросов, о них я тоже расскажу в рамках данной статьи.

Читайте также:  ComparseR – удали шлак от сайта из Яндекса и Google в три клика

К слову, даже если вы будете использовать сервисы кластеризации запросов, всё равно вам придётся «добивать» их в Excel, потому что машина не сможете выполнить всё за вас, однако, она способна значительно облегчить вам жизнь.

Признаюсь честно, я до недавнего времени проводил кластеризацию поисковых запросов ВРУЧНУЮ! Но потом решил упростить себе жизнь и протестить несколько сервисов для разгруппировки семантического ядра.

Сервисы кластеризации запросов  vs. ручная группировка

В рамках данной статьи я рассмотрю ручной и полуавтоматический (полуавтоматический, потому что добавить всё равно придётся руками) способы кластеризации поисковых запросов семантического ядра. Поехали…

Ручная разбивка запросов семантики

Её я вкратце касался в статье про сбор семантического ядра, как я уже неоднократно упоминал в этой статье. По этой причине повторяться я не буду, потому что об этом можно прочесть как раз в той статье, пусть там и немного написано, но суть будет ясна.

При ручной кластеризации с помощью Excel нет ничего сложного для понимания, сложность состоит только в рутинности процесса.

Лайфхакерская разгруппировка ключей (UPD 10.2018)

Выше я написал, что в ручной кластеризации запросов ничего хитрого нет, и отчасти был прав. Однако, я писал эту статью в 2016 году, а с тех пор, как говорят олдфаги, много воды утекло. Итак, за это время на одном из курсов по информационным сайтам я узнал очень крутой, скажем так, лайфхакерский способ разгруппировки фраз в семантическом ядре.

Предположим, что мы уже собрали пул запросов под какую-то пределённую категорию. На скриншоте видна простыня ключевых слов:

Кстати, можете обратить внимание, что есть даже запросы с точной частоткой «!» = 1, вот здесь я писал, почему в СЯ я оставляю даже такие микроНЧ.

Всё что нам нужно – это напротив каждой фразы указывать одним-двумя словами, о чём эта фраза. Нет никакого правила, просто ставьте такие слова или фразы, которые вы сразу запоминаете и, глядя на которые сразу поймете, о чём должна быть статья, в которую входят ключи, напротив которых вы их поставили.

Читайте также:  Глюк с адресами в Яндекс.Справочнике

Проше будет посмотреть на скриншот и всё станет ясно:

Поняли? Теперь всё что нам остаётся, это включить фильтр в Excel и фильтровать по группам. Каждая такая группа ключевых слов в семантическом ядре – это отдельная статья!

Всё очень просто! Возможно вам покажется, что это очень долго, но на самом деле для разгруппировки 1000-1500 запросов, при определённой сноровки, потребуется всего 20-30 минут!

Платный сервис разгруппировки – ТопВизор

Из платных сервисов кластеризации поисковых запросов я использовал сервис от TopVisor. Не сказать, что я их ярый поклонник, например, для съёма позиций я использую AllPosition, но кластеризатор у них действительно получился крутой.

Итак, после регистрации необходимо создать проект, указав имя домена для которого была собрана семантика.

Далее тыкаем на значок «Ядро»

 Загрузка …

После этого добавляем всё имеющееся семантическое ядро списком

Настраиваем в сервисе параметры кластеризации ядра и жмём «Начать»

Проходит какое-то время, и мы получаем разгруппированные запросы. Далее выгружаем эти запросы и если требуется (а в случае разбора реального семантического ядра это точно потребуется)  догруппировавываем запросы, объединяя некоторые похожие по смысловой нагрузке группы друг с другом.

Огромным плюсом  этого сервиса является возможность оплаты с помощью XML-лимитов

Бесплатные сервисы кластеризации запросов

Кроме платного группировщика от ТопВизора, также существуют и бесплатные онлайн сервисы кластеризации поисковых запросов.

Их функционал и юзабилити значительно скуднее, чем у платных аналогов, но зато вы можете провести разбивку запросов бесплатно без регистрации и смс, что в случае отсутствия средств поможет закрыть глаза на интерфейс и наличие различных фишек.

Читайте также:  Две новые фишки Яндекс.Справочника

Кластеризатор от py7.ru

Интерфейс очень прост, запутаться невозможно. Добавляем запросы и жмём «Группировать»

Вот ссылка:  py7.ru/tools/group/

Разбивка запросов в kg.ppc-panel.ru

Такой же простой группировщик, как и py7, добавляем и группируем запросы. Всё просто, но и результат, конечно, хуже, чем у платных аналогов.

Вот ссылка: kg.ppc-panel.ru

Разгруппировщик от Сontentmonster

Так называемый ассистент от КонтентМонстра пока ещё находится в тестовом режиме, собственно поэтому у меня он почему-то ничего не разгруппировал, возможно вам повезёт больше ?

Вот ссылка: assistant.contentmonster.ru

Используемые источники:

• https://semantist.ru/mcl
• https://alaev.info/blog/post/5412
• https://m.habr.com/ru/post/354986/
• https://vysokoff.ru/seo/seo-sovety/klasterizaciya-zaprosov.html