Это группировка ключевых слов, которые идут просто списком, разделение их на кластеры (группы). Это то, что превращает тысячу ваших запросов в полноценную структуру, разбитую на категории, страницы, статьи и т.д. Без правильной разбивки вы будете тратить много денег и времени в "холостую", так как некоторые запросы не могут быть "посажены" на одну страницу. Либо наоборот, ключевые слова требуют, чтобы данные запросы были на одном URL.
При сборе семантического ядра (СЯ) я обычно делаю кластеризацию руками, с помощью , вот ссылки по теме:
Но все это легко и просто, когда у нас есть четкие группы запросов по разному логическому смыслу. Мы прекрасно знаем, что для запроса "Коляска для близнецов" и "Коляска для мальчика" должны существовать разные посадочные страницы.
Но бывают запросы, которые разделяются между собой не совсем явно и тяжело "по ощущениям" определить, какие запросы нужно сажать на одну страницу, а какие запросы раскидывать по разным посадочным URL.
Один из участников моего SEO марафона задал мне вопрос: "Петя, как быть с этими ключами: сажать все на одну страницу, создавать несколько, если да, то сколько?" А вот и сам отрывок из списка ключевых слов:
Одно только слово "java" использует в трех вариациях ("ява", "джава"), плюс ко всему этому народ ищет его для разных игр, устройств и т.д. Запросов там очень много и реально тяжело понять, как все-таки лучше поступить.
Как вы думаете, как правильно? Верно. Лучше всего подойдет анализ конкурентов, которые уже находятся в ТОПе по данным ключевым словам. Сегодня я расскажу вам, как можно сделать кластеризацию семантического ядра на основе данных у конкурентов.
Если у вас уже есть готовый список ключевых слов для кластеризации, вы можете сразу переходить к 4-му пункту.
1. Матрица запросов
Возьму еще другой пример: есть у меня один клиент с интернет-магазином электро- и светотехники. У магазина очень большое количество товаров (несколько десятков тысяч).
Конечно, у любого магазина есть товары, которые наиболее приоритетны для продажи. У этих товаров может быть высокая маржинальность, либо просто нужно избавиться от данного товара со склада. Так вот, пришло мне письмо, что-то вроде этого "Петя, вот список товаров, которые интересны нам". И там списком было перечислено:
- выключатели;
- светильники;
- лампы;
- прожекторы;
- удлинители;
- и еще несколько пунктов.
Я попросил составить так называемую "матрицу запросов". Так как владельцы магазина лучше меня знают свой ассортимент, мне нужно было собрать весь товар и основные характеристики/отличия у каждого товара.
Получилось что-то вроде этого:
При составлении матрицы, не забываем, что некоторые англоязычные бренды запрашиваются и на русском, это нужно учесть и их добавить.
Конечно, если у товара были еще и другие характеристики добавлялся столбец. Это могут быть "Цвет", "Материал" и т.д.
И такая работа была проделана для самых приоритетных товаров.
2. Перемножение запросов
Для перемножения запросов существуют много сервисов и программ. Я воспользовался этим генератором ключевых фраз http://key-cleaner.ru/KeyGenerator , вбиваем туда все наши запросы по столбцам:
Сервис перемножил всевозможные варианты со словом удлинитель. Важно: многие генераторы перемножают только подряд идущие столбцы, то есть 1 столбец со вторым, потом первые два с третьим и т.д. А этот перемножает все подряд из первого столбца с другими: первый со вторым, потом первый с третьим, четвертым; далее первый*второй*третий, первый*второй*четвертый и т.д. То есть мы получаем максимальное количество фраз с содержанием основного слова в первом столбце (это так называемый маркер).
Маркер - это основная фраза, от которого нужно генерировать ключ. Без маркера невозможно создать адекватный ключевой запрос. Нам не нужны фразы "иэк оптом", или "на катушке купить".
При перемножении важно, чтобы в каждом ключевом словосочетании был этот маркер. В нашем примере - это фраза "удлинитель". В итоге сгенерировалось в данном примере 1439 (!) уникальных ключевых фраз:
3. Очистка запросов от "мусора"
Теперь есть 2 варианта развития событий. Можно заняться кластеризацией всех этих запросов и насосоздавать огромное количество сгенерированных страниц под каждый кластер, если позволяет это сделать система вашего сайта. Конечно, у каждой страницы должны быть свои уникальные метатеги, h1 и т.д. Да и проблемно иногда подобные типы страниц засовывать в индекс.
У нас же подобной возможности в техническом плане не было, поэтому мы даже не рассматривали данный вариант. Нужно было в "полуручном" режиме создавать только самые необходимые новые посадочные страницы.
С каким типом частотности работать? Так как у нас список товаров + пересечений встречались не очень популярные (узконаправленные), я делал акцент на частотности с кавычками (без восклицательных знаков) - то есть в различных словоформах. Это ключевые фразы в разном падеже, числе, роде, склонении. Именно этот показатель позволяет более менее оценить трафик, который мы сможем получить из Яндекса в случае попадания в ТОП.
Снимаем в Key Collector частотности в кавычках у данных фраз (конечно, если у вас сезонный товар, то нужно снять частотности в "сезон"):
И удаляем все то, что равно нулю. Если у вас более популярная тематика и очень много слов с ненулевой частотностью, вы можете увеличить нижний порог до 5, или еще выше. У меня же ненулевых запросов из 1439 фраз осталось всего 43 по региону Москва и область.
Эти 43 фразы с данными частотностей я переношу в Excel:
4. Кластеризация запросов
Все это я делаю в Rush Analytics , вот алгоритм кластеризации в данном сервисе:
Под каждый запрос "выдергивается" из выдачи ТОП-10 URL по заданному региону. Далее по общим URL происходит кластеризация. Точность кластеризации можно задать самому (от 3-х до 8 общих url).
Допустим мы выставили точность 3. Система запоминает URL страниц, которые в ТОП-10 по первому запросу. Если по второму запросу из списка в ТОП-10 встречаются те же 3 URL, которые были у первого, то эти два запроса попадут у нас в 1 кластер. Количество общих URL зависит от заданной нами точности. И такая обработка происходит с каждым запросом. В итоге ключевые слова разбиваются на кластеры.
- Заходим в RushAnalytics -> Кластеризация, создаем новый проект (при регистрации каждый получает 200 рублей на счет для тестирования, удобно):
- Выбираем приоритетную поисковую систему для нас и регион:
- Выбираете тип кластеризации. Я выбираю в данном случае "Wordstat". Метод "Ручные маркеры" мне не подходит, так как в запросах только один маркер "удлинитель". Если же вы загружаете сразу несколько разных типов товаров (пример, удлинитель, лампочка и т.д.), то тогда вам лучше выбрать тип "Wordstat + ручные маркеры" и указать маркеры (маркеры нужно будет отметить цифрой 1 во втором столбце, а не маркеры цифрой 0, частотность уйдет в третий столбец). Маркерами будут самые основные запросы, которые логически никак не связываются между собой (не может "посадиться" запрос "удлинитель" и "лампочка" на одну страницу). В моем случае я работаю поэтапно с каждым товаром и создавал отдельные кампании для удобства. Также выбираете точность кластеризации. Если пока не знаете какой метод выбрать, можно отметить все (на цену это не повлияет никак), а дальше уже после получения результата сможете выбрать тот вариант, который лучше всего откластеризовал ваши запросы. По опыту скажу, что самый подходящий во всех тематиках - это точность = 5. Если вы делаете кластеризацию для уже существующего сайта, я рекомендую вам вбить URL вашего сайта (если ваш сайт будет в ТОП-10 по запросу, то ваш URL выделится зеленым в полученным файле):
- В следующем шаге загружаете файл в систему. Также можно настроить стоп-слова, у меня же файл был без них, поэтому данная функция не нужна в данном примере. Цена кластеризации - 50-30 копеек за 1 запрос (зависит от объема):
- Нужно будет немного подождать пока сервис Rush Analytics выполнит свою работу. Заходите в завершенный проект. Уже там можете просмотреть кластеры исходя из точности кластеризации (жирным выделено начало нового кластера и его название):
- Повторюсь, лучше всего использовать точность 5 для кластеризации. Он чаще всего подходит.
- Также в соседней вкладке можно увидеть список некластеризованных слов:
Вы спросите, почему они не кластеризовались? Скорей всего по данным запросам выдача не очень качественная и невозможно было в автоматическом режиме отнести данные запросы к какому-нибудь кластеру. Что с ними делать? Можно кластеризовать вручную и создать отдельные посадочные страницы по логике, если это возможно. Можно даже для одного запроса создать отдельный кластер и "посадить" его на отдельную страницу. Либо же можете расширить список слов и заново произвести кластеризацию в сервисе Rush Analytics. - Во вкладке "Лидеры тематики" можно увидеть ТОПовые домены по данным запросам:
- Кстати, в некоторых запросах вы можете увидеть вот такие пальчики вверх, выделенные "зеленым":
Это означает что по данным запросам, у вас уже есть посадочная страница для данного кластера в ТОП-10 и нужно работать над ней. - Все это дело можно скачать себе на компьютер в Excel и работать уже в данном документе. Я работаю с точностью 5, поэтому скачиваю этот файл:
- В Excel документе та же самая информация. Серым выделено начало каждого кластера и его название (кликните по изображению, чтобы увеличить):
- Помимо названия кластеров, здесь вы увидите их размеры, частотности, суммарные частотности, Top URL, релевантный URL и подсветки, что очень нужно при работе над посадочной страницей. Вот они:
Обратите внимание, что бренд "Юниверсал" (через "Ю") тоже подсвечивается, а я даже не подозревал, что данный бренд можно прописывать итак. В подсветках также вы увидите синонимы и тематические фразы, которые крайне желательно использовать на посадочных страницах для достижения ТОПа.
Заключение
Что же дальше? Что нам даст эта кластеризация? Теперь под каждый кластер у нас на сайте должен быть отдельный, а главное релевантный url. Продвижение этих страниц полностью в наших руках и продвигаем дальше так, как умеем (оптимизация контента, внутренняя перелинковка, внешняя оптимизация, социальные факторы и т.д.).
Если же мы бы сделали неправильную кластеризацию, то очень много запросов тяжело было бы продвинуть. Это было бы "якорем", который сдерживал бы нас, несмотря на то, что мы тратили бы кучу денег на продвижение этих страниц.
Правильная кластеризация поможет вам прилично сэкономить и существенно облегчит попадение в заветный ТОП.
Что вы думаете по этому поводу? А как вы делаете кластеризацию запросов семантического ядра?
Мы выпустили новую книгу «Контент-маркетинг в социальных сетях: Как засесть в голову подписчиков и влюбить их в свой бренд».
Что такое кластеризация семантики?
Сервис работает в режиме онлайн и позволяет кластеризовать ключи, опираясь на выдачу поисковых систем. На самом деле группировка - это только одна из возможностей сервиса, но сейчас поговорим именно о ней.
Создаем новый проект, в котором указываем его название, выбираем страну, регион и т. д.
Задаем точность и указываем, с какой частотностью сервису придется работать.
Жмакаем создать проект. В появившемся окне мы увидим «контрольную информацию», в которой содержится стоимость нашего проекта.
Также ознакомиться со стоимостью, можно просто нажав на вкладочку цены.
После кластеризации программа выгружает Excel документ с разгруппированными ключевыми фразами.
Пробегаемся по тому, что получилось и дорабатываем, т.к. все-таки работает автомат и погрешности возможны.
- работа протекает в режиме онлайн;
- все проекты, с которыми мы работали - сохраняются;
- стоит денег;
- конечная цена дороговата;
- приходится все равно проходить все руками.
Наверняка многие слышали о данной программе, а некоторые и работали в ней, собирали частотности. Группировка ключей - это лишь малая часть из того, что может эта утилита.
Можно группировать запросы по составу фраз, основываясь на выдаче ПС. Группировка, основанная на поиске, работает только при собранном значении KEI. На все про все уходит в среднем 2 минуты.
- интуитивно понятный интерфейс;
- возможность настраивать группировку;
- огромное количество вариантов работы с семантикой;
- сравнительно низкая цена продукта;
- необходимо устанавливать на ПК;
- нельзя править получившие группы в самой утилите - только в Excel доке;
- необходимо вручную корректировать кластеры.
Известная seo-платформа с инструментом для автоматической кластеризации. Ее отличие от конкурентов - в режиме реального времени пробивает топ-30 выдачи по каждой фразе, добавленной на кластеризацию, и составляет группы семантически связанных фраз на основании того, какое количество сайтов использует эту фразу на своем сайте. Чем у большего количества сайтов из топ-30 встречаются одни и те же фразы, тем выше между ними связь - тогда сервис внесет их в кластер. О механизме работы снято отдельное видео разработчиками.
И если техническая часть кластеризации сложная, то настраивать проект пользователю легко.
Всего 4 этапа. На первом нужно задать название проекта. Второй шаг - это импорт ключевых фраз на кластеризацию, можно добавить как вручную через Ctrl+V или импортировать файл. Третий этап - выбор региона кластеризации. Сервис позволяет выбирать регион вплоть до города, что важно для локального SEO. И в завершающем четвертом шаге - настройка типа и силы кластеризации.
На четвертом шаге можете оставлять режим кластеризации по умолчанию. Если результат вам не понравится, вы сможете просто поменять настройки проекта и заново пробить те же ключевые слова с другими параметрами бесплатно.
Результат экспортируется в XLS, XLSX, CSV файлы и выглядит вот так: - один из важнейших этапов работы с проектом. Эта процедура позволяет правильно настроить сайт на начальных ступенях становления ресурса и вести его в правильном направлении в дальнейшем. С ней можно избежать ненужных переделываний и пересматриваний ресурса после нескольких месяцев продвижения.
От себя могу добавить, что группировка с помощью сервисов это хорошо и удобно. Но для того чтобы быть на все 100% уверенным в результате в любом случае необходимо делать финальный этап кластеризации семантики руками.
Когда есть уже список запросов, это еще не семантическое ядро — надо бы для начала раскидать запросы по страницам, чтобы иметь представление о том, как наполнять сайт. Без хорошей семантики будет очень трудно получать трафик из поиска.
Что такое кластеризация запросов
Кластеризация запросов – это как раз распределение поисковых запросов одной тематики на группы для продвижения посадочной страницы.
Кластеризация включает в себя следующие процессы:
- группировка запросов в зависимости от намерений пользователя (интента);
- проверка совместимости ключевых запросов для продвижения на одной странице в топе Яндекса.
Запросы с одинаковым интентом – это разные запросы, через которые человек, по сути, ищет одну и ту же вещь. Очевидным примером служат запросы [ручка Parker] и [ручка Паркер]. Сложнее дело обстоит с такими синонимами как: [настольная лампа] – [ночник], [свидетельство о рождении] – [метрика], [монитор] – [экран]. Трудность заключается в том, что при поиске синонимов ключей через словарь Яндекса, система далеко не всегда предлагает адекватную выборку.
На практике похожие запросы могут обладать уймой разных характеристик, из-за которых их нельзя будет разместить на одной странице. На помощь приходит кластеризация запросов по топам. Кластеризатор находит в топе выдачи поисковой системы одинаковые URL-ы, тем самым сигнализируя о присутствии одинакового интента. Результат работы выражается в следующем:
- присутствие одинаковых URL-лов в топе по запросам означает возможность их продвижения на одной странице;
- отсутствие общих URL-лов говорит, с высокой вероятностью, о невозможности такого продвижения.
Зачем нужна кластеризация
С помощью автоматических кластеризаторов можно быстро группировать даже самые большие семантические ядра. Если раньше на разборку ядра уходили недели и месяцы, то благодаря кластеризаторам работа сокращается до пары часов. Большим плюсом кластеризации является распределение запросов по страницам таким образом, чтобы их было возможно одновременно продвинуть. Сложно представить ручной аналог кластеризации высокой точности, так как даже опытный оптимизатор совершает до 30% ошибочных распределений. Из этого следует, что кластеризация ключевых слов необходима практически в любом случае.
Когда я был вебмастером-чайником, я делал сайт, где под каждый запрос была отдельная статья. Конечно же, трафика он не получал — получился только фейл. И это проблема реально многих начинающих — неправильные запросы или неправильная кластеризация.
Методы кластеризации
При группировке запросов возникает неопределенность в методике их объединения на основании топов. На практике выделяют два основных метода: “soft” и “hard” кластеризация.
Soft-кластеризация основывается на формировании группы с одного «центрального» запроса. Всех остальных подвергают сравнению с ним по количеству общих URL-ов в топ-10 Яндекса. Soft-кластеризация формирует группы достаточно большого размера, но часто возникают ошибки в определении возможности совместного продвижения запросов на странице.
Hard-кластеризация характерна объединением запросов в группу, когда есть общий для всех запросов набор URL-ов, который показан по всем этим запросам в топ-10.
Различают два критерия оценки кластеризации:
- Полнота – количество запросов в группе, имеющих один и тот же «интент». Если все запросы с одинаковым интентом попали в одну группу, показатель полноты – 100%.
- Совместимость запросов между собой, попавших в одну группу. За 100% принимают случай, когда все попавшие в кластер запросы совместимы между собой.
Важную роль играет такой параметр как «порог кластеризации ». Это минимальное количество общих URL-ов для образования группы. Большое число означает высокую точность групп, однако при этом они закономерно уменьшаются в размерах. Опыт использования кластеризаторов семантики показывает, что минимальный рабочий порог для «hard»-кластеризации – 3 URL-а, для «soft» – 4 URL-а.
Даже при пороге в 3 URL-а hard-кластеризация обеспечивает точность выше 90%. Для сравнения: без использования инструментов точность работы опытного оптимизатора, в лучшем случае, составит 70%, а новичка – не более 30%. Несмотря на высокую точность, “hard” метод дает лишь около 40% полноты.
Soft-кластеризация обладает высоким показателем полноты, но существенно проигрывает в точности. Таким образом, “soft” и “hard” методы являются обратно пропорциональными по отношению друг к другу. Использование того или иного метода зависит от целей оптимизационного процесса.
При «трафиковом» продвижении, когда важно вывести на страницу как можно больше любых запросов, лучше подходит soft-кластеризация. Если осуществляется «позиционное» продвижение, то решающее слово за hard’ом.
Также hard-кластеризацию применяют при текстовом анализе страницы. Любой текстовый анализ по группе запросов для страницы довольно строго соотносится с качеством этой группы. Только “hard” метод обеспечивает группы нужного качества.
Как сделать группировку семантического ядра
Я обычно делаю кластеризацию в два этапа. В первом этапе я закидываю ядро в какой-нибудь сервис/программу автоматической кластеризации, а на втором этапе я добиваю ядро вручную. Через Excel. Вот примерно как эти мужичары:
На этих видео в принципе понятно, как делать ручную добивку, а по поводу автоматических кластеризаторов — тут уж каждый выбирает, что ему больше по вкусу.
Semparser
Автоматический группировщик запросов от Топвизора представляет собой альтернативу Rush Analytics и Semparser, причем по интерфейсу похож на последний. Степень группировки и сохранение проекта в Exсel-файл присутствует.
В кластеризаторе Топвизора присутствует операция «перегруппировка». После ее применения количество групп возрастает, а число запросов в них заметно уменьшается. Данная функция пригодится тем, кого не устраивает soft-кластеризация и подойдет хард-вариант.
«Перегруппировка» тут платная, хотя и снимает не больше пары рублей.
Достоинство Топвизора основано на большой скорости группирования. Семантическое ядро в 1000 запросов кластеризатор распределит за считанные минуты. Недостатки: дороговизна группировки и, конечно же, необходимость в ручной правке.
Группировка через Key Collector
Еще один пример автоматического кластеризатора представлен в качестве онлайн-инструмента на сайте coolakov.ru . Разбивка запросов на группы производится на основе схожести топ-10 Яндекса.
Плюс: бесплатный онлайн-сервис.
Минусы: невысокая точность группировки, отсутствие выгрузки в файл.
Поводя итог, можно с уверенностью остановить свой выбор на автоматических кластеризаторах, предлагаемых различными онлайн-сервисами. Но, к сожалению, работа любого кластеризатора требует ручной доработки.
Которую дополняю по чуть-чуть все время. Но я практически не написал ничего о том, что такое кластеризация ключевых (поисковых) слов и как ее сделать.
Итак, для того, чтобы начать работать, нам понадобиться:
- Семантическое ядро (1 шт),
- Инструменты для кластеризации (2-3 шт),
- Запас терпения (2 кг).
Для того, чтобы понять, как происходит кластеризация поисковых слов, нам понадобится этот самый список слов. Как собрать семантическое ядро самостоятельно , я писал не один раз, поэтому повторяться не буду. Давайте представим, семантика собрана, чай заварен, а меленькая тележка терпения ждет у рабочего стола.
Что такое кластеризация?
У нас есть несколько терминов, понимание которых крайне важно для нашей работы. Значит, начнем мы именно с них:
Кластерный анализ — многомерная статистическая процедура, выполняющая сбор данных, содержащих информацию о выборке объектов, и затем упорядочивающая объекты в сравнительно однородные группы
(с)Википедия
Кластеризация семантического ядра – упорядочивание списка ключевых слов, создание кластеров продвижения и разделения ключей по релевантным страницам.
Как получается кластеризация ключевых слов?
Кластеризация… или группировка ключевых слов возможна по нескольким принципам. Очень много авторских технологий гуляет в сети, но в основном я бы выделил 2 основных принципа:
Ручная кластеризация поисковых запросов (подходит для новых сайтов, которые есть только в проекте, возможность заложить семантику на старте запуска сайта) – предполагается, что вы собираете ключевые слова, сразу (или позже) задавая группы вручную.
Пример. Вы можете собрать ключевые слова для небольшого сайта-визитки, который вы хотите показывать пользователям в органической выдаче. Например, сайт занимается продажей услуг в сфере ремонта квартир…
Принцип сбора семантического ядра для небольшого сайта
Сами услуги делятся на несколько категорий, предположим, это отделочные работы и внутриотделочные работы. Каждое из направлений делится на группу, т.е. у вас уже получиться 2 группы. Далее, вы анализируете поисковые запросы и формируете отдельное ядро для каждой из групп. В итоге получаете кластеризованное семантическое ядро, например, в виде таблицы с полями:
- Ключевые слова
- Частотность
- Url страницы
- Группа
А дальше с помощью фильтра в таблице сортируете по группам ключевых слов. В итоге вы иметете списки слов для каждой из страниц (разделов) сайта, которые и являются в сумме кластеризованным семантическим ядром.
Как собирать семантику для проекта и кластеризовать ее наиболее эффективно?
Давайте в пример возьмет то, что описано выше, и посмотрим на предполагаемую структура сайта.
Так же, мы можем добавить некоторые дополнения к нашей кластеризации ключевых слов.
Ключевые слова для главной – в этот кластер должны войти самые важные ключевые слова для вашего сайта. Которым релевантна сама страница. (если вы предлагаете услуги ремонта квартир, пример запроса «ремонт квартир в Киеве», вполне подойдет). Получим список запросов более общего содержания нашей ниши.
Страницы услуг и товаров – кластеризация семантического ядра начинается для этих страниц с логического разделения важности. Что для вас важнее, услуги по ремонту кухни или «услуги по ремонту спальни» или все имеют одинаковый приоритет? В этот кластер должны попасть слова, которым будет соответствовать пользовательский запрос по теме услуг, например: «услуги строительной бригады».
Статьи и Блог – кластеризация семантического ядра будет содержать информационные запросы. Например: «как самостоятельно побелить стену» или «производители красок для стены» и т.д. Не пренебрегайте подобными разделами сайта, не смотря на то, что у вас коммерческий сайт и прибыль приносят только страницы с услугами, контент обычный и полезный создаст для вас стабильный трафик и поможет конвертировать читателей в клиентов.
Автоматическая кластеризация семантического ядра на существующем сайте
Если вы решили заняться SEO оптимизацией существующего сайта и не знаете с чего начать, проверьте по каким ключевым словам это можно сделать.
Например, это можно сделать с помощью Serpstat. Достаточно вбить адрес проверяемой страницы. Останется только лицезреть, по каким ключевым словам у вас уже есть позиции.
На примере я ввел адрес главной страницы и получил список ключевых фраз с позициями, а в таблице URL я нашел ссылки, которые отображаются в поисковых запросах, пройдя по ссылке я получил список релевантных фраз именно для конкретной страницы.
Таким образом вы можете посмотреть не только на каких позициях ваш сайт, но и сделать кластеризацию поисковых запросов с помощью Serpstat .
Продолжение следует…
Рассмотрим в ближайшее время:
- Инструменты для ручной кластеризации поисковых запросов,
- Инструменты для автоматической кластеризации поисковых запросов.
P.S. Если вы хотите заняться кластеризацией поисковых запросов, но у вас нет времени. Можно в комментариях опубликовать ссылку на ваш проект, и я напишу материал по конкретному примеру на тему, как практически реализовать кластеризацию семантического ядра.
Кластеризация запросов — это группировка семантического ядра с целью распределить все запросы по разделам сайта, либо создать правильную структуру сайта с учетом спроса в поисковых системах. В этом руководстве рассмотрим правильный пример кластеризации семантического ядра, которое мы собрали .
Смотрите видео по кластеризации запросов семантического ядра
Вернемся к работе с нашим приложением, в котором мы . Ранее мы сохранили полученные поисковые фразы отдельно для контекстной рекламу, теперь пришло время сохранить результаты для и объединить их в единый Excel файл для дальнейшей работы.
В нашем случае у нас всего две группы-маски. Объединяем информацию и убираем все ненужные столбцы. Оставляем только три из них: фразы, общая частотность, частотность в кавычках. В результате получаем следующее:
Удаляем(если не сделали это ранее) запросы с предельно низкой частотностью. И начинаем работу по группировке ключевых слов, которые остались.
Онлайн кластеризация запросов семантического ядра
Заполняем данными новый лист:
После завершения определения основных разделов сайта, пора приступить к списку страниц с фильтрами. Перейдем вновь на страницу успешного интернет-магазина женской одежды и спустимся вниз:
Перед нами открывается так называемая простыня с фильтрами. Эти страницы являются прекрасной возможностью для продвижения многочисленных запросов сайта и при этом совершенно не мешают удобству пользователей, а иногда способны помочь в навигации. В дальнейшем мы разберем, как именно создать подобную структуру на самом сайте. А пока возвращаемся к созданию его будущей структуры.
Для удобства вы можете выделить группы запросов разными цветами: пусть зелеными будут будущие разделы на сайте, а желтыми страницы фильтров и тегов. Далее добавляем их все во второй лист нашего документа.
Добавляем последний третий пункт — статьи:
Этот раздел на нашем сайте способен собрать в себя именно тот второй тип поисковых фраз — информационный. Они принесут трафик, который при грамотном маркетинге возможно преобразовать в конверсии и постоянных покупателей.
В конечном итоге у вас не должно остаться кластерных групп: все они должны быть распределены между тремя пунктами в новом листе документа. В следующих статьях и соответствующих видео смотрите про под каждую группу запросов.
А пока перед нами стоит задача создать структуру сайта, создать нужные разделы и назначить задачи по — написанию текстов и статей.
Не забудьте продумать, в каком именно формате будут подаваться статьи. На сайте конкуренте из нашей ниши можно увидеть целых 3 возможности для сбора трафика по информационным запросам:
Резюмируя, стоит отметить логическую необходимость структуризации сайта с помощью кластеризации: для нас в первую очередь важно, чтобы именно посетителям было удобно и легко ориентироваться на вашем сайта. Это позволит получить больше продаж и хорошие результаты при продвижении.
