×
Россия +7 (909) 261-97-71

Особенности различных методов кластеризации поисковых запросов

Россия +7 (909) 261-97-71
Шрифт:
1 10977
Подпишитесь на нас в Telegram

Для начинающих специалистов и владельцев сайтов   

Кластеризация – это процесс группировки и распределения поисковых запросов по посадочным страницам. Также часто называется «разбивкой». Позволяет определить, какие запросы можно продвигать на одной странице, а под какие потребуется создание отдельной, оптимизированной посадочной страницы, более точно удовлетворяющей интенту (поисковой потребности) пользователя. 

Кластеризация является важнейшим этапом построения эффективной для SEO-продвижения структуры сайта, значительно влияет на успешность привлечения поискового трафика по всем направлениям, соответствующим тематике сайта. 

Упрощенно, под проработкой структуры проекта можно понимать: 

  • сбор и чистку семантического ярда; 
  • распределение запросов по посадочным страницам; 
  • корректировку структуры сайта: разделение/объединение/создание новых посадочных страниц под неохваченный спрос; 
  • ручную оптимизацию страниц с использованием информации о запросах, соответствующих рассматриваемым страницам. 

Сам процесс может быть в той или иной степени автоматизирован, но в большинстве случаев требует ручного труда оптимизатора. 

В статье намеренно не рассматриваются подробно сами сервисы и программы для группировки запросов, а только приводятся примеры использования тех или иных сервисов для различных видов разбивки. 

Виды кластеризации

По семантической схожести (по словоформе) 

Вид распределения запросов по группам, при котором используется схожесть слов в группах. 

Популярные инструменты: Excel (при помощи фильтров), надстройка SEO Excel, Key Collector в режиме «Анализ групп». 

Плюсы: выполняется быстро, высокая степень автоматизации. 

Минусы: в автоматизированном виде – не учитывает синонимы, а также степень коммерциализации запросов. 

Примеры

При использовании группировки по семантической близости синонимичные запросы, которые возможно продвигать на одной странице, попадут в разные семантические группы. 

Группа

Запросы

ушм

Ушм

Купить ушм

Ушм цены

болгарка

Болгарка

Купить болгарку

Болгарки цены


Также при использовании данного метода разбивки запросы информационного и коммерческого характера могут попадать в одну группу, а продвигаться – лишь на отдельных страницах. 

Группа

Запросы

Кондиционеры

Купить кондиционер

Цены на кондиционеры

Кондиционер для спальни

Лучшие кондиционеры 2020

Пример гиперболизирован, однако с учетом того, что помимо запросов с явным (коммерческим или информационным) интентом, существует масса запросов с неявным интентом, корректная разбивка данным способом существенно осложняется. 

По ТОПу 

Наиболее популярный способ распределения ключевых слов. Работает при помощи выгрузки списков URL страниц из топа и поиска количества совпадений – общих URL для разных запросов. 

Лишен проблем, описанных в примерах предыдущего способа. На тех же запросах с силой группировки 2 и указанием региона «Москва» получаются следующие кластеры: 

Особенности различных методов кластеризации поисковых запросов

Особенности различных методов кластеризации поисковых запросов

Кластеризация данным методом, зачастую подразумевает:

  1. Указание региона для парсинга ТОПа. 
  2. Указание силы группировки: минимального количества общих URL для разных запросов, необходимого для объединения запросов в одну группу. 
  3. Опционально: выбор метода группировки. 

Методы 

Soft кластеризация подразумевает группировку запросов в случае, если в группе каждый из запросов связан как минимум с одним другим запросом группы

Medium кластеризация означает, что для создания группы каждый из запросов должен быть связан с одним, главным («маркерным») запросом группы

Hard кластеризация означает наличие связи между всеми запросами группы

Нужно понимать, что «наличие связи» выявляется с учетом силы группировки. То есть при силе группировки 2 и методе Hard у всех запросов, попавших в одну группу, будут выявляться как минимум два общих URL в каждом ТОПе. 

Схематично методы группировки можно изобразить следующим образом. 

Особенности различных методов кластеризации поисковых запросов

Популярные инструменты: инструмент Just Magic, Rush Analitycs, Coolakov, Key Collector с использованием выгрузки ТОПов поисковых систем. 

Плюсы: выполняется быстро, высокая степень автоматизации. 

Минусы: играя с настройками по типу и силе группировки, мы рискуем 

  • либо создать лишнюю страницу (более слабую по ассортименту/контенту, а также по скорости накопления данных о ПФ), разбив подробнее, 
  • либо не попасть в интент точного запроса пользователя, заведомо «вывалив» на него не точно соответствующий ассортимент/информацию, а более широкий спектр товаров/услуг/информации. 

По интенту (по смыслу) 

Глубоко погрузившись в тематику и детально анализируя потребности пользователей на выдаче, мы приходим к идеальному, казалось бы, способу кластеризации запросов – по их смыслу. 

Плюсы: при глубоком погружении в тематику – безошибочное соответствие потребностям пользователя. 

Минусы: настолько медленно и трудозатратно, что можно рассматривать полную кластеризацию по интенту лишь для микросайтов с малым объемом семантического ядра. 

По ТОПу с объединением по интенту 

Изначально воспользовавшись методом автоматической кластеризации по ТОПу (выбрав метод и силу группировки в соответствии с конкуренцией в тематике и особенностями проекта), автоматически созданные группы затем объединяются вручную в более крупные кластеры запросов по общему смыслу

Руководствуясь потребностями пользователя на выдаче, можно для отдельных групп запросов снизить силу группировки, формируя более полные кластеры и создавая под них общие, более «сильные» по оптимизации и полные по контенту страницы. 

Плюсы: автоматизированный первичный этап (по ТОПу), детальная группировка по интенту. 

Минусы: отсутствуют. 

Полноту контента следует воспринимать не только для информационных ресурсов в контексте полноты статьи, но и для коммерческих ресурсов: общие, полные листинги, либо страницы услуг, охватывающие максимально количество связанных пользовательских интентов. 

По ТОПу с разбивкой по интенту. «Сверхкластеризация» 

Здесь мы поступаем аналогично предыдущему методу. Изначально мы используем автоматическую кластеризацию по ТОПу с использованием любых сервисов и базовых настроек, которые соответствуют состоянию проекта и конкуренции. Затем сформированные группы дополнительно разбиваем вручную на отдельные, более соответствующие точному спросу кластеры с созданием наиболее оптимизированных, детальных посадочных страниц. 

Плюсы: автоматизированный первичный этап (по ТОПу), детальная группировка по интенту. 

Минусы: отсутствуют. 

Применяя «Сверхкластеризацию», мы получаем идеально соответствующие спросу кластеры, несмотря на то, что в текущем ТОПе таковых не представлено. Этот метод позволяет молодым сайтам со слабой оптимизацией конкурировать даже с лидерами тематики за счет более точного ответа на запрос пользователя. 

При этом для оценки необходимости дополнительной разбивки можно ориентироваться на соседние, схожие по смыслу кластеры, и по аналогии «доразбить» то, что объединено по ТОПу. 

Лучший метод кластеризации 

С точки зрения нашего многолетнего опыта наилучшими вариантами являются:

  • кластеризация по ТОПу с последующим объединением по интенту; 
  • кластеризация по ТОПу с последующей разбивкой по интенту. 

Автоматизация первого этапа (кластеризация по ТОПу, с использованием одного из сервисов или программных решений) позволяет ускорить процесс на больших массивах данных, выполняя роль первичной группировки. Дальнейший ручной этап помогает сформировать наиболее конкурентоспособные группы и создать соответствующую структуру сайта. 

В большинстве случаев эти два подхода – объединение и разбивка – по сути не делятся на отдельные операции. На ручном этапе SEO-специалист принимает решение о необходимости объединения или разнесения запросов по страницам с учетом особенностей конкретного проекта и конкуренции в тематике.

Есть о чем рассказать? Тогда присылайте свои материалы Марине Ибушевой


Новые 
Новые
Лучшие
Старые
Сообщество
Подписаться 
Подписаться на дискуссию:
E-mail:
ОК
Вы подписаны на комментарии
Ошибка. Пожалуйста, попробуйте ещё раз.
Отправить отзыв
  • Каспрук Виталий
    1
    комментарий
    0
    читателей
    Каспрук Виталий
    больше года назад
    хорошая статья, все четко расписано, мы в "Семён Ядрён" также с 2018 начали разрабатывать, а с 2019 применять в работе 2 модуля:
    Для объединения по ТОПу с объединением по интенту - модуль "cosine similarity".
    Для разбивки «Сверхкластеризация» - "HandControl24".
    * Подробнее со скриншотами у нас на сайте в новостях от 10.07.2019 - semen-yadren.com/news/10-07-2019-v6-0-obnovlenie.html
    -
    1
    +
    Ответить
ПОПУЛЯРНЫЕ ОБСУЖДЕНИЯ НА SEONEWS
Как ИИ усиливает маркетинг и помогает общаться с пользователем
Иван
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Иван - Классная статья, забрал Хотелось бы услышать еще от эксперта мнение про модели в таком случае и дисперсию
Тренды e-commerce 2026: рынок ждет отток с маркетплейсов?
Арина
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Арина - Мы пробовали разные сервисы, но уже давно используем этот сервис tryon.mall-er.com у них есть и Визуальный поиск и Виртуальная примерка. Мы пользуемся Виртуальной примеркой очков и поиском и внедрили себе на сайт, сейчас порядка 80% нашего трафика с удовольствием пользуются данными функциями.
SEO-анализ сайта – новый сервис для технического аудита сайта
Олег Алексеев
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Олег Алексеев - Сюда t.me/obivaaan или сюда t.me/olegalexeyev
Что будет с SEO в 2026: эксперты рынка подводят итоги и делают прогнозы на этот год
Марал Гаипова
142
комментария
0
читателей
Полный профиль
Марал Гаипова - Дмитрий, спасибо, эксперты и правда - топ)
Яндекс Браузер оптимизировал потребление оперативной памяти благодаря ИИ
Гость
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Гость - На днях поставил Яндекс браузер на старый ноутбук с процессором AMD V140 и памятью 6 Гб. Система оказалась парализована - загрузка ЦП 100%. С другими браузерами: Firefox, Chrome ничего подобного.
Конец эпохи Google: AI Mode заменит привычный поиск
Denial
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Denial - Очередной инфоциган, переписывающий статьи с eu ресурсов Ничего нового
Классические ML-алгоритмы vs. GPT в SEO: сравнение подходов, плюсы и ограничения
Дмитрий Севальнев
127
комментариев
0
читателей
Полный профиль
Дмитрий Севальнев - Монументально!
Яндекс Тег Менеджер против Google: обзор, реальный опыт переезда и подводные камни
Иван
12
комментариев
0
читателей
Полный профиль
Иван - Полезно, особенно, алгоритм переноса.
Полгода в MAX: взрывной рост каналов и аудитории
Игорь
2
комментария
0
читателей
Полный профиль
Игорь - Когда нужно быстро понять, что происходит с каналами в MAX можно зайти на сервис maxdash.ru/ Пользоваться очень удобно: видно рост подписчиков, охваты, вовлечённость, какие каналы сейчас реально растут. Всё собрано в одном месте, без лишней возни с таблицами. Помогает трезво оценивать результаты и принимать решения не «на глаз», а по цифрам.
Накрутка ПФ: выбираем лучший сервис для накрутки поведенческих факторов
juristsyt
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
juristsyt -
ТОП КОММЕНТАТОРОВ
Комментариев
910
Комментариев
834
Комментариев
554
Комментариев
540
Комментариев
483
Комментариев
393
Комментариев
373
Комментариев
262
Комментариев
249
Комментариев
171
Комментариев
156
Комментариев
142
Комментариев
127
Комментариев
121
Комментариев
100
Комментариев
97
Комментариев
97
Комментариев
96
Комментариев
80
Комментариев
77
Комментариев
74
Комментариев
67
Комментариев
66
Комментариев
60
Комментариев
59

Отправьте отзыв!
Отправьте отзыв!