Задать вопрос
Absm50336
@Absm50336
Заметка: написать о себе

Как лучше кластеризировать ключевики?

Привет. Как и чем сейчас лучше кластеризировать ключевые запросы? Спасибо.
  • Вопрос задан
  • 36 просмотров
Подписаться 1 Простой Комментировать
Помогут разобраться в теме Все курсы
  • МИПО
    Интернет-маркетинг
    5 месяцев
    Далее
  • Skillbox
    Профессия Интернет-маркетолог с нуля до PRO
    7 месяцев
    Далее
  • Digital Skills Academy
    Mini-MBA: Интернет-маркетолог
    4 месяца
    Далее
Решения вопроса 1
vpetrov
@vpetrov
частный SEO-специалист
Сразу обозначу, что "ключевые слова" и поисковые запросы - это не одно и то же. Ключевые слова - это та лексика, с помощью которой наиболее точно описывается контент страницы и которые могут содержаться в поисковом запросе.

Поисковые запросы по-прежнему проще всего кластеризовать по топу поисковой выдачи с расчётом на то, что результаты такой кластеризации потом придётся доводить до ума вручную (или с помощью вспомогательного инструментария). Смысл простой: по списку интересующих запросов снимается статистика из поисковой выдачи, в результатах ищутся пересечения по сайтам. Традиционно для этого я использовал KeyCollector, он годен для этой задачи и сейчас (если речь идёт о Яндекс).

Второй подход - взять пару эталонных сайтов (максимально похожих на свой, целевой) и выгрузить структурирование из инструментов наподобие keys.so. Это даже быстрее, а результаты проще контролировать.

Есть и более сложные и затратные по ресурсам способы:

а) Кластеризация на базе поисковых интентов, исходя из контента. В этом случае отталкиваемся не от лексики (то есть ключевых слов) и поисковой статистики, а от семантики и поисковых намерений целевой аудитории. Условно, исходим из базового намерения ("прямые поставки асфальтного оборудования из Китая"), пробиваем разветвления запросов (подтемы, напрямую связанные с этим намерением), и уже на этой базе прорабатываем и структуру сайта (постранично и комплексно), и ключевые слова, которые должны присутствовать в каждой группе.

б) Кластеризация на векторах. В этом случае каждый запрос прогоняется через достаточно сложный классификатор, использующий LLM, кластеризуется чем-то наподобие HDBSCAN, и выявляются максимально близкие запросы и те, что явно вылетают за пределы заданных смыслов. Этот способ не учитывает поисковую статистику и годен только как вспомогательный, для углубленных проработок - сама по себе семантика никак не связана с пользователями, и основывается только на статистике слов. С другой стороны, поисковая статистика тоже очень однобока, а при нынешних алгоритмах сильно "шумит". Отмечу, что для проработки тех подзапросов, что никогда не попадают в статистику того же "Вордстат", но должны присутствовать в кластере, замены этому способу нет.

В общем, первый традиционный способ я бы и предложил как базовый: берем перечень запросов, снимаем по ним статистику с использованием XML, получаем группировки запросов. Доводим до ума.
Дальше - по результатам, по задачам.
Ответ написан
Комментировать
Пригласить эксперта
Ваш ответ на вопрос

Войдите, чтобы написать ответ

Похожие вопросы