МЕТОДЫ КЛАСТЕРИЗАЦИИ СЕМАНТИЧЕСКОГО ЯДРА

Кластеризация – это разбивка семантического ядра и объединение ключевых слов в группы по страницам веб-ресурса. Одна группа, возможно, уже подходит для текущей посадочной страницы, а для другой потребуется создать и оптимизировать отдельную посадочную. Такая разбивка позволяет более эффективно привлекать поисковый трафик и удовлетворять потребности пользователей по определенным запросам.

Кластеризация играет важную роль при построении структуры сайта. Чем лучше она проработана, тем эффективнее будет продвижение ресурса.

Проработка структуры подразумевает следующие действия:

• Сбор и формирование семантического ядра.
• Объединение ключей в группы по посадочным страницам.
• Корректирование структуры веб-ресурса: разделение или объединение посадочных страниц в целях размещения неохваченных запросов.
• Ручная оптимизация страниц.

Большинство процессов возможно автоматизировать, но в некоторых ситуациях приходится использовать ручную оптимизацию. Мы не будем подробно рассматривать программы для группировки ключей, приведем лишь их названия в качестве примера для различных методов кластеризации.

Разновидности кластеризации

Запросы распределяются по группам, включающим схожие слова. В качестве основного инструмента используется Exel (применяются фильтры) и Key Collector (Анализ групп). Преимущество данного метода заключается в быстроте и автоматизации рабочих процессов. Но с точки зрения недостатков, при автоматизации игнорируются синонимы и объем коммерческих запросов.

Примеры.

1. Синонимичные запросы могут оказаться в разных группах, если использовать группировки по семантической близости:

2. При этом методе информационные и коммерческие запросы группируются воедино, но продвигаются на разных страницах:

Помимо явных коммерческих запросов существуют еще запросы с неявным коммерческим подтекстом, что значительно усложняет корректную разбивку данным методом.

Это еще один популярный метод разбивки ключей. Функционирует на основе выгрузки списка URL страниц. Не имеет проблем, упомянутых при предыдущем методе. Те же запросы с указанным регионом “Москва” при этом методе формируют группы:

При разбивке по кластерам в данном случае зачастую требуется:

• Определение региона для парсинга топовых сайтов.
• Определение силы кластеризации: указание минимума общих адресов для различных запросов.
• Выбор метода для разбиения ключевых слов.

Soft. Для объединения в кластер каждый запрос одной группы должен быть связан хотя бы с одним запросом другой группы.

Medium. Для создания группы каждый запрос должен быть связан с одним главным (маркерным) запросом.

Hard. Все запросы в кластере должны быть взаимосвязаны.

На схеме эти методы кластеризации можно представить следующим образом:

Определять наличие связи можно отталкиваясь от силы группы. Если ее значение 2 и метод Hard, тогда у каждого запроса в группе присутствует как минимум два общих URL.

Для группировки по данным методам используют следующие инструменты: Just Magic, Rush Analytics, Coolakov, Key Collector (выгружаются подходящие по тематике топы из поисковиков).

Положительной стороной является быстрое выполнение при максимальной автоматизации. Недостатком являются определенные риски при настройках по типу и силе:

• создания лишних страниц при излишней разбивке;
• предоставления пользователю информации, неточно соответствующей его интересам и потребностям.

При этом методе уделяется особое внимание тематике ресурса, требуется глубоко погрузиться в тему контента. Кажется, что кластеризация запросов по смыслу – самый идеальный метод.

Очевидным плюсом здесь является исчерпывающее удовлетворение потребности клиента. Минус – медленный процесс и большие трудозатраты. Поэтому данный метод подходит лишь для небольших сайтов.

Сперва используется автоматическая группировка по ТОПу, затем полученные группы объединяются вручную в более широкие по смыслу.

Плюсы — автоматизация на первом этапе и ручная детально проработанная группировка на втором. Конкретных недостатков не имеется.

Полнота контента требуется не только для информационных сайтов, но и в коммерческой сфере: описания категорий, карточки товаров, страницы оплаты и доставки должны максимально отвечать интересам пользователей.

По аналогии с предыдущим методом: сначала идет автоматизированная кластеризация по ТОПу с применением любого сервиса. Далее группы разбиваются в ручном режиме на узкие кластеры, соответствующие более точным запросам.

Преимущество заключается в автоматизированном первоначальном этапе, после чего идет ручная детальная группировка. Недостатков не имеется.

Сверкластеризация обеспечивает кластерами, максимально соответствующими спросу. Такой метод помогает ресурсам с низким уровнем оптимизации выходить в топ позиции благодаря точным ответам на пользовательские запросы.

Наш многолетний опыт оправдывает два варианта эффективной кластеризации: по ТОПу с объединением и с разбивкой по интенту.

Первоэтапная автоматизация ускоряет процесс при больших объемах данных (используются профессиональные программные решения и сервисы). Второй этап предусматривает ручной режим кластеризации в целях формирования конкурентных групп и оптимизацию структуры ресурса.

Чаще всего разбивка и объединение не считаются чем-то отдельным. На ручном этапе SEO-специалист сам принимает решение о необходимости разбивки или объединения в зависимости от особенностей проекта и уровня конкуренции.

Кластеризация семантического ядра – основа SEO. Без хорошей внутренней оптимизации значительно осложняется дальнейшее продвижение сайта. Поэтому так важно доверить её специалистам. Мы занимаемся SEO-продвижением уже 11 лет, более 200 проектов выдвинули в ТОП. Мы гарантируем быстрый результат и доступные цены.

Оставляйте заявку, чтобы получить выгодное индивидуальное предложение!