좋은 오후, 친애하는 독자 여러분! 우리 모두는 컬렉션이 검색어 Yandex 및 Google의 모든 웹 리소스에 대한 성공적인 SEO 홍보의 기반입니다. 그러나 실습에서 알 수 있듯이 이 검색 프로모션 단계는 많은 사람들에게 그다지 성공적이지 않습니다. 따라서 내 메모에서이 주제에 대한 실용적인 자료를 주기적으로 발행합니다. 이제 자신의 손으로 시맨틱 사이트나 블로그를 능숙하게 클러스터링하는 방법에 대해 이야기해 보겠습니다. 이 기사에서 이 프로세스의 중요성을 이해하고 구현 옵션을 확인하고 그룹화하는 방법을 배우게 됩니다. 키워드.

  1. 우선, 우리는 미래 키워드의 기초를 형성할 구를 형성합니다.
  2. 구문 분석 단계에서 주제에 대한 전체 검색어 풀을 얻습니다.
  3. 발견된 매개변수의 도움으로 미래의 시맨틱 코어를 정리합니다.
  4. 발견된 모든 사이트 키워드 목록이 있으면 웹 리소스 페이지 간에 배포 단계가 시작됩니다.

사이트 키워드 클러스터링

생성의 마지막 단계입니다. 시맨틱 코어많은 질문을 던집니다. 사실 첫 번째 단계(첫 번째 단계 제외)는 다소 자동화되어 있습니다. 요청을 수집하고 분석하는 데 많은 노력이 필요하지 않습니다. 그러나 키워드를 그룹화하는 단계는 웹마스터의 최대 시간과 정신적 비용이 필요합니다. 따라서 다양한 오류가 발생합니다. 우리의 임무는 그들을 방지하는 것입니다!

키워드 그룹화란 무엇입니까?

키워드 그룹화(또는 클러스터링)는 한 페이지를 홍보하기 위해 동일한 주제(쿼리 그룹)의 검색어를 배포하는 프로세스입니다. 왜 하나? 내 실습에서 답을 찾을 수 있습니다.

다시 말해서, 이 단계의 도움으로 우리는 발견된 구를 별도의 의미 그룹으로 형성합니다. 각 그룹은 승격된 페이지에만 포함되며 하나의 작업을 해결합니다(이 그룹의 모든 요청에 ​​공통).

  • 검색 엔진(블로그, 정보 사이트)에서 사용자의 질문에 대한 답변을 제공합니다.
  • 특정 제품(온라인 상점)에 대한 상업적 데이터를 제공합니다.
  • 서비스(상업 사이트, 전문 포털)에 대한 정보를 제공합니다.

이렇게 하면 모든 그룹 쿼리가 특정 방문 페이지의 주요 주제와 일치합니다. 그들 모두는 한쪽 또는 다른 쪽에서 특정 사이트 문서의 목적을 나타냅니다.

시맨틱 코어 클러스터링의 개념에 대해 더 자세히 공부할 수 있습니다. 그것에서 당신은 이러한 유형의 서 작업의 등장 역사를 찾을 수 있습니다. 좋은 예그룹화 요청.

또한 검색 쿼리 클러스터링은 검색 결과의 페이지와 서비스의 상호 작용을 통해 자동으로 구문을 수집하는 것을 말합니다. 이에 대해서는 동명의 Topvisor 서비스에 대해 이야기할 때 더 자세히 이야기하겠습니다.

사이트에 대한 유능한 키 클러스터링을 제공하는 것은 무엇입니까?

검색된 각 쿼리 그룹은 랜딩 페이지의 콘텐츠에 대한 키워드가 아닙니다. 사이트 문서(정보 블로그 게시물, 온라인 상점의 제품 카드 등)에 포함되어야 함은 분명합니다. 또한 쿼리 클러스터링을 통해 다음을 얻을 수 있습니다.

  • 새로운 사이트 (또는 이전 사이트)의 본격적인 미래 구조에 대한 비전;
  • 검색에서 사용자가 관심을 갖는 주제에 대한 가이드;
  • 특정 틈새 시장에서 상품/서비스에 대한 현재 수요를 이해합니다.
  • 서프로모션 계획(먼저 어떤 내용을 형성할 것인가);
  • 페이지 최적화 요청이 표시되는 자료입니다.

하나 설명하겠습니다 중요한 점. 그룹으로 클러스터링하면 모든 리소스를 사용하여 최대 검색 트래픽을 유치할 수 있는 엄청난 기회가 제공됩니다! 검색어를 그룹화하지 않고 Yandex 및 Google의 사용자가 필요로 하는 주제의 축성에서 사이트를 차단합니다.

키워드의 잘못된 배포를 약속하는 것

따라서 큰 주제에 대한 분산 그룹이 없으면 웹 리소스 소유자는 프로모션의 전체 그림을 볼 수 없습니다. 이것은 클러스터링 단계를 무시(또는 불완전하게 완료)할 때 발생하는 가장 큰 문제입니다.

그러나 프로모션 계획에 이 단계가 있다고 해서 할당된 모든 SEO 작업의 달성을 보장할 수는 없습니다. 이는 요청을 방문 페이지로 그룹화할 때 발생하는 오류로 인해 발생할 수 있습니다. 키워드의 잘못된 배포가 주는 문제는 다음과 같습니다.

  • 검색 엔진 인덱스에 중복이 나타남(잠식으로 인해)
  • 상위 10개 검색 결과의 장소를 잃거나 받지 못함;
  • "추가"컨텐츠의 형성에 소비된 돈의 손실;
  • 악화 행동 요인설정된 목표를 달성하지 못합니다.

한 유명한 영화 속 인물이 말했듯이 "유화". 여기에서는 달리 말할 방법이 없습니다. 현대에서 검색 프로모션당신은 "조금"을 하거나 나중에 무언가를 남겨둘 수 없습니다. 모든 것은 제 시간에 의미 있게 이루어져야 합니다. 시맨틱 코어 클러스터링은 "고기"(컨텐츠)가 사이트 골격에 묶이는 단계입니다. 그리고 여기에서 어떤 실수라도 사이트의 SEO 프로모션을 진정한 종말로 바꿉니다. 예상하지 못한 곳에서 문제가 발생합니다.

시맨틱 코어를 그룹화하는 방법

사이트 의미론의 키워드 그룹을 형성하기 위해 수동 및/또는 자동 방법이 사용됩니다. 첫 번째는 가장 일상적이고 어렵습니다. 그러나 가장 신뢰할 수 있습니다. 사람보다 더 나은 검사기와 교정자는 없습니다.

수동 방법매우 힘든. 500개의 요청을 여러 기사에 배포하는 것은 한 가지입니다. 새로운 주제. 또 다른 경우는 10,000개의 키워드를 스캔하여 적절한 그룹을 구성해야 하는 경우입니다. 이것은 인내와 인내가 필요합니다.

자동화된 방법 거의 모든 루틴을 담당합니다. 웹마스터 또는 전문가는 클러스터링 결과만 확인하면 됩니다. 그러나 다른 어려움이 발생합니다. 일부 요청은 자체 그룹에 있지 않으며 배포 논리는 사람이 상상하는 것과 다를 수 있습니다.

때때로 기계의 "멍청한" 논리를 어떻게든 평준화하기 위해 사용됩니다. 반자동 방식사이트 배포. 이 경우 전문가는 발견된 요청에 따라 일반 그룹을 미리 구성합니다. 그리고 자동화는 이러한 그룹 자체에 이미 있는 요청을 배포합니다. 따라서 배포 오류가 훨씬 적습니다.

이제 최고의 도구를 사용하여 시맨틱 코어를 클러스터링하는 각 방법을 살펴보겠습니다(물론 제 생각에는).

사이트의 CL을 그룹화하는 자동화된 방법

현재, 검색 구문을 클러스터링하기 위한 많은 자동 옵션이 ​​있습니다. 그들 모두는 인터페이스가 다르며 배포 프로세스 자체에도 차이가 있습니다. 최신 웹 리소스 그룹화 도구에 대한 자세한 내용은 Alexander Alaev의 리뷰 기사에서 찾을 수 있습니다. 내가 직접 사용하는 두 가지 옵션만 분석하고 가장 좋다고 생각합니다.

Key Collector의 그룹 분석

키 컬렉터가 가장 최고의 소프트웨어시맨틱 코어를 생성합니다. 물론 그는 "그룹 분석" 도구인 요청을 배포하는 고유한 방법도 가지고 있습니다. 검색된 모든 검색어를 분석할 수 있습니다. 다음은 작업 계획입니다.

"그룹 분석" 도구 선택

CCTV 카메라 주제에 대해 구문 분석된 쿼리를 배포해야 한다고 가정합니다. 이렇게 하려면 "데이터" 탭의 제어판에서 해당 아이콘을 클릭합니다.

열리는 창에서 클러스터링 모드를 선택합니다. Key Collector 프로그램에는 다음과 같은 몇 가지 모드가 있습니다.

  • 개별 단어로
  • 구문의 구성으로
  • 검색 결과로
  • 구문 및 검색 결과의 구성으로

첫 번째 옵션은 매우 미세 조정- 동일한 단어가 하나 이상 있는 쿼리를 그룹화합니다. 예를 들어, "Minsk 비디오 카메라 구매" 및 "Minsk 비디오 살롱"이라는 검색 구는 소프트웨어에 의해 한 그룹에 포함됩니다.

두 번째 옵션은 발견된 검색 구의 구조와 일치 항목 수를 고려합니다("구성별 강도" 요소가 이에 대한 책임이 있음). 많은 수의 쿼리를 클러스터링하는 좋은 방법입니다.

"검색 결과별" 그룹화 모드는 구문 간에 일치하는 검색 결과의 링크 수에 따라 키워드를 결합합니다. Key Collector가 사이트("KEI 구성 요소")에 대한 검색 결과에 대한 정보를 가져온 경우에만 작동합니다. 구 사이의 연결 정도를 결정하는 그룹화 강도도 있습니다.

요청을 분배하는 마지막 방법은 2번과 3번을 조합하는 것이며, 중요도는 특수 슬라이더로 선택됩니다.

그룹화 요청

내 경험에 따르면 대부분의 경우 두 번째 그룹화 옵션이 적합합니다. 우리는 그것을 더 자세히 고려할 것입니다. 예를 들어 CCTV 카메라라는 주제를 가져왔습니다. 그룹화 유형을 선택하고 강도를 표시하십시오. 숫자 2나 3을 넣는 것을 추천합니다. 제 경우에는 첫 번째 값이 떠올랐습니다. 그 결과 1789개의 유용한 문구가 포함된 434개의 그룹을 받았습니다.

더 많은 수를 취했다면 바인딩이 약간 달라졌을 것이고 그룹의 수는 줄어들었을 것입니다. 즉, 298개가 되었고, 우리의 조건에 따라 유용한 문구의 수도 1207개로 감소했습니다.

구성 강도가 2인 첫 번째 경우에서 어떤 그룹으로 끝났는지 보겠습니다. 이를 위해 만든 그룹을 다음으로 내보냅니다. 엑셀 스프레드시트. 다음은 내보낸 테이블에서 발췌한 내용입니다.

보시다시피 일반적으로 Key Collector는 검색된 쿼리를 잘 배포할 수 있었습니다. 그러나 여전히이 접시를 파일로 정리하는 것은 나쁠 것입니다. 일부 그룹과 개별 단어가 제자리에 있지 않습니다.

Topvisor 서비스의 클러스터링 요청

따라서 요청이 이미 발견되었습니다(가져올 수도 있음).

남은 것은 그룹화하는 것뿐입니다. 이렇게 하려면 Topvisor 도구 모음에서 특수 아이콘을 클릭하고 원하는 설정을 선택합니다.

검색 엔진 및 지역 선택(필수!)이 어렵지 않다면 그룹화 정도를 표시하는 것이 문제가 될 수 있습니다. 어떤 동물인지 설명해 드리겠습니다.

그룹화 정도는 하나 또는 다른 그룹에 대한 요청의 유사성을 확인하기 위해 사용되는 페이지 주소의 수입니다. 예를 들어, 이 매개변수가 3인 경우 그룹화를 위한 검색 구문이 여러 개 있는 경우 각 구문은 검색 결과의 3페이지에서만 확인되며 전체 상단에서는 한 번에 확인되지 않습니다. 원칙적으로 이것은 시맨틱 코어(쿼리 그룹)의 구조를 전체적으로 보기에 충분합니다. 더 정확한 그룹이 필요한 경우 숫자 8 또는 9를 선택하십시오.

따라서 10분 후에 시맨틱 코어 클러스터링의 완성된 결과를 얻습니다.

결과적으로 Topvisor는 3181개의 검색된 쿼리를 514개의 그룹으로 배포할 수 있었습니다. 또한 마지막 그룹인 "연결이 없는 요청"이라고 하는 한 그룹에는 맨 위에 일치하지 않는 문구가 포함되어 있습니다.

이 결과가 적합하지 않으면 즉시 다시 그룹화할 수 있습니다. 제어판에서 동일한 버튼을 클릭하기만 하면 됩니다. 그건 그렇고, 재그룹화는 1페니의 비용이 듭니다(Topvisor는 즉시 그룹화를 만드는 것 같습니다 큰 중요성, 따라서 재배포를 위한 재료 및 시간 비용이 거의 필요하지 않음):

결과적으로 새 그룹화 후에 다른 수의 그룹(지난 시간보다 적음)과 그 안에 있는 구 수를 얻습니다. 더 자세히 설명되어 있지만 이러한 그룹에 속하지 않는 요청("링크가 없는 요청")의 수가 눈에 띄게 증가했습니다.

클러스터링된 시맨틱 코어를 사용한 최종 작업의 경우 쿼리를 Excel 테이블로 내보내거나 텍스트 파일. 그룹 이름이 있는 테이블이 최종적으로 어떻게 보이는지 다음과 같습니다.

일반적으로 Topvisor는 시맨틱 코어를 훌륭하게 분배합니다. 좋은 도구 Key Collector 프로그램에서 요청을 수집하는 데 시간을 할애할 수 없는 사람들을 위해. 하지만, 정말, 비싸다.

Serpstat 서비스의 클러스터링 쿼리

자동 클러스터링을 위한 또 다른 합리적인 옵션은 인기 있는 Serpstat 서비스입니다. 그러나 Topvisor와 달리 이 SEO 플랫폼은 고유한 쿼리 그룹화 기술을 개발할 수 있었습니다. 그것은 다음과 같은 방식으로 이루어집니다.

계정에서 "클러스터링 및 텍스트 분석" 도구로 이동합니다.

"프로젝트 만들기" 버튼을 클릭하면 해당 열에 프로젝트에 필요한 데이터를 표시하는 단계 주기를 거칩니다. "의미론적 핵심"이라는 주제에 대한 내 서구 블로그에 대한 요청을 그룹화하는 작업을 예로 들어 보겠습니다.

먼저 프로젝트 이름과 도메인 주소를 지정하여 1단계를 진행합니다.

그런 다음 Serpstat 클러스터링 도구에 검색어를 추가합니다. 이것은 수동으로 수행하거나 txt 또는 csv 형식의 다운로드 가능한 목록을 사용하여 수행할 수 있습니다.

그리고 이제 가장 중요한 단계가 남아 있습니다. 우리가 표시한 요청을 그룹화할 계획을 선택하는 것입니다. 이를 위해 연결 강도와 클러스터링 옵션을 나타냅니다.

클러스터링을 위한 Seo 플랫폼 Serpstat는 프로젝트에 포함된 모든 구문을 검사합니다. 그리고 유능한 그룹화를 위해이 문구에 대한 서비스는 우리가 표시한 검색 엔진의 검색 결과에서 교차점을 연구합니다!

이 서비스 블로그 기사에서 더 자세한 Serpstat 클러스터링 체계를 스스로 공부할 수 있습니다.

마지막 지침을 제공한 후 Serpstat는 그룹화를 시작합니다. 모든 데이터를 처리한 후 동일한 속성에 따라 구문이 그룹화된 쿼리 집합을 얻습니다. 다음은 "의미론적 핵심" 주제에 대한 내 예에서 이루어진 요청 분포의 일부입니다(그림은 클릭 가능 !!!):

시맨틱 코어 배포의 수동 방법

수동 방법으로, 나는 우리가 독립적으로 그룹을 표시하고, 순서대로 정렬하고, CL의 구조를 자체적으로 형성하는 코어 클러스터링의 변형이라고 부릅니다. 물론, 없이 특별 프로그램여기에서 작동하지 않았습니다. 오히려, 하나 없이 - Excel.

Excel로 쿼리 배포

여기에서는 모든 것이 간단합니다. 이미 수집 및 편집된 검색 쿼리를 언로드하고 펜으로 그룹을 형성하고 적절한 문구를 입력합니다.

이 클러스터링 옵션은 에서 자세히 설명했습니다. 거기에서 나는 그룹화하고, 당신의 것을 선택하고 그것을 위해 가는 3가지 방법을 제공합니다. 저는 개인적으로 상황에 따라 조합합니다.

핵심 파일을 사용한 키워드 클러스터링

이 옵션은 Excel에서 만든 스마트 "커널" 스크립트 덕분에 이미 구문을 던지고 있다는 점에서 이전 옵션과 다릅니다. 다른 모든 작업도 수작업으로 이루어집니다.

핵심 스크립트는 키워드 배포 작업을 용이하게 하기 위해 MFC(Made for content)에서 만든 것입니다. 기본적으로 그들은 Excel 옵션을 생각해 낸 검색엔진 최적화 전문가 Sergey Koksharov의 경험을 활용했습니다. 이 매크로가 어떻게 작동하는지 봅시다. 이를 위해 MFC의 비디오를 사용합니다.

일반적으로 모든 것이 명확합니다. 여기에는 복잡한 것이 없습니다. 따라서 사용할 수 없는 경우 핵심 프로그램 Collector 및 배포용 시맨틱 커널이 많으면 "Kernel" 스크립트(google it)를 사용하십시오. 사이트나 블로그에 대해 클러스터링을 거의 수행하지 않더라도 이 매크로는 불필요하지 않습니다. 최소한 그것으로 시작해야 하며, 그 다음에야 첫 번째 수동 방식으로 그룹화를 완료해야 합니다.

예, Core 파일에 대해 가장 중요한 것을 잊어버렸습니다. 무료입니다!

보너스 - 쿼리를 클러스터링하는 나의 방법

나는 그것을 반자동이라고 부릅니다. 여기서 사람의 역할은 처음과 끝에서 중요합니다. 나는 그것을 특별한 seo 치트 시트에 반영했고 그것을 가져 와서 자유롭게 사용하십시오.

Key Collector 소프트웨어와 일반적인 논리를 사용하여 마스크 목록에 대한 올바른 검색 작업을 기반으로 한다고 말할 수 있습니다.

이것으로 시맨틱 코어의 검색 구문 클러스터링에 대한 나의 작은 교육 프로그램을 마칩니다. 질문이나 제안 사항이 있으면 언제든지 댓글로 알려주세요!

우수한 시맨틱 코어는 어디에서 주문할 수 있습니까?

그건 그렇고, 프로젝트에 대한 시맨틱 코어를 구축할 계획이라면 에 연락하여 시맨틱을 주문할 수 있습니다. 고맙습니다!

진심으로, 귀하의 Maxim Dovzhenko

쿼리 클러스터링은 SN(시맨틱 코어) 목록을 유사도별로 그룹으로 정렬(나누기)하므로 해당 사이트 페이지를 추가로 최적화할 수 있습니다.

요청은 어떻게 클러스터링됩니까?

이 도구는 각 요청에 대한 Yandex 결과를 분석하고 목록의 다른 요청 결과와 비교합니다. 다른 쿼리에 대한 TOP-10에 동일한 관련 페이지가 포함된 경우 이러한 쿼리는 유사한 것으로 정의되고 하나의 그룹에 배치됩니다. 즉, 한 페이지를 최적화할 수 있습니다.

쿼리 클러스터링 임계값은 서로 다른 쿼리에 대해 SERP에서 일치하는 관련 페이지의 수입니다. 간단히 말해서 Yandex에 두 개의 쿼리를 입력하고 TOP-10 결과에 두 개의 동일한 페이지(10개 중 2개)가 표시되면 "클러스터링 임계값 2"를 설정하면 이 두 쿼리가 하나의 그룹에 배치됩니다.

수동으로 그룹화 요청의 단점

슬라이싱이라고도 하는 키워드 그룹화는 키워드를 수집한 직후 SEO에서 수행합니다.

  1. 요청이 많아 문의가 어렵습니다 수동 모드서로의 유사성을 확인하려면 검색에 각 쿼리를 입력하거나 직관/경험에 의존해야 합니다. 직관/경험은 승진에 속임수를 사용하고 원하는 결과를 제공하지 않을 수 있습니다.
  2. 프로세스 기간으로 인해 형성된 높은 비용. 500개의 요청이 포함된 의미 체계의 고품질 분석에 평균 4..16시간이 걸립니다. 각 요청을 빼고 해당 그룹을 결정해야 합니다(존재 여부를 염두에 두어야 함). 필요한 경우 검색 또는 서비스로 다시 확인하십시오 ... brrr.

자동 쿼리 그룹화의 장점

  1. 스테이킹 속도는 음속과 거의 같습니다. 시스템은 각 요청의 결과를 확인하고 비교하며 가능한 사소한 예외를 수동으로 수정할 수 있는 기회를 제공합니다. 그런 다음 결과를 다음으로 업로드할 수 있습니다. CSV 파일(뛰어나다).
  2. 인적 요소를 제거하여 얻은 결과의 정확성. 사람은 산만하고 생각을 잃거나 잊어 버리거나 오해하거나 단순히 고장을 올바르게 수행하지 못할 수 있습니다. 이러한 어려움은 프로그램에서 관찰되지 않습니다.
  3. 이 도구는 완전히 무료로 제공됩니다. 월간이 필요하지 않습니다 임금, 휴일, 병가; 또한 그는 근무 일정이 없습니다. 그는 연중무휴로 일합니다.

분류는 판촉할 때 매우 중요한 프로세스이며 프로젝트의 각 페이지와 전체 사이트를 전체적으로 최적화하기 위한 목표를 설정합니다.

그건 그렇고, 당신은 심지어 거기에주의를 기울일 수 있습니다.

우리가 필요로 하는 모든 것은 이 구절이 무엇에 관한 것인지 한두 단어로 각 구절 앞에 표시하는 것입니다. 규칙이 없습니다. 즉시 기억하는 단어 나 구를 넣으면 기사가 무엇에 관한 것인지 즉시 이해할 수 있습니다. 여기에는 반대 키가 포함됩니다.

스크린샷을 보는 것이 더 쉬울 것이며 모든 것이 명확해질 것입니다.

알았어요? 이제 Excel에서 필터를 활성화하고 그룹별로 필터링하는 일만 남았습니다. 시맨틱 코어에 있는 이러한 각 키워드 그룹은 별도의 기사입니다!

모든 것이 매우 간단합니다! 이것이 매우 긴 시간인 것처럼 보일 수 있지만 실제로 약간의 기술을 사용하면 1000-1500 요청을 그룹 해제하는 데 20-30분 밖에 걸리지 않습니다!

유료 그룹 해제 서비스 - TopVisor

그 후, 우리는 기존의 모든 시맨틱 코어를 목록으로 추가합니다.

서비스에서 커널 클러스터링 매개변수를 구성하고 "시작"을 클릭합니다.

시간이 지나면 그룹 해제된 요청이 수신됩니다. 다음으로 이러한 쿼리를 언로드하고 필요한 경우(실제 시맨틱 코어를 구문 분석하는 경우에는 반드시 필요함) 시맨틱 로드가 유사한 일부 그룹을 서로 결합하여 쿼리를 그룹화합니다.

이 서비스의 큰 장점은 XML 제한을 사용하여 지불할 수 있다는 것입니다.

무료 쿼리 클러스터링 서비스

TopVisor의 유료 그루퍼 외에도 무료 그루퍼도 있습니다. 온라인 서비스검색어 클러스터링.

그들의 기능과 유용성은 유료 상대방보다 훨씬 열악하지만 등록 및 SMS 없이 무료로 요청을 분류할 수 있습니다.

py7.ru의 클러스터러

인터페이스는 매우 간단하여 혼동하는 것이 불가능합니다. 요청을 추가하고 "그룹화"를 클릭하십시오.

Contentmonster의 Ungrouper

ContentMonster의 소위 어시스턴트가 아직 테스트 모드에 있기 때문에 어떤 이유에서인지 그룹을 해제하지 않았습니다. 어쩌면 더 운이 좋을 수도 있습니다. 🙂

결론

보시다시피 검색 쿼리를 클러스터링하는 방법과 도구는 많습니다. 완전히 수동으로 또는 무료 또는 유료 전문 서비스에 의존하여 문구를 그룹으로 나눌 수 있습니다.

하지만 뭐니 뭐니 해도 클러스터링은 중요한 단계라는 것을 기억하는 것이 중요합니다. 여러 시맨틱 코어를 수집하고 분해해야만 올바르게 수행하는 방법을 배울 수 있으며 중요한 것은 경험입니다. 이 문제에서는.

그건 그렇고, 최근에는 매우 편리하고 효과적인 프로그램내 리뷰를 읽는 것이 좋습니다.

의미론과 클러스터링을 수집하는 데 시간을 소비하고 싶지 않다면 언제든지 저를 방문할 수 있습니다.

좋은 오후입니다. 오늘 우리의 손님은 유명한 Anatoly Ulitovsky입니다. SEO 전문가룬. Anatoly가 키워드 클러스터링에 대해 알려드립니다.

어느 적절한 프로모션 시맨틱 코어로 시작합니다. 주요 목적은 빈도, 잠재적 트래픽 및 경쟁 수준을 평가하는 것입니다.

유료 및 무료 서비스누가 인터넷에서 이 일을 하는지 큰 금액. 그러나 가장 어려운 것은 키 목록을 컴파일한 후에 시작됩니다. 수신된 키를 사이트의 페이지로 나누어야 할 때. 이 작업은 수동으로 또는 특수 클러스터러를 사용하여 수행해야 합니다.

클러스터링은 무엇을 제공합니까?

클러스터링은 편리한 사이트 구조를 만드는 데 도움이 되고 재연결을 용이하게 하며 페이지와 승격된 쿼리의 관련성을 높입니다.

약간의 이론

웹마스터는 클러스터링에 대해 근본적으로 다른 두 가지 접근 방식을 사용합니다.

  1. 핵심 문구의 구성에 따르면. 쿼리는 구성 단어의 분석을 기반으로 그룹으로 결합됩니다.
  2. 검색 결과로. 각 요청에 대해 TOP 발급이 발견되고 일치 임계값이 설정됩니다(예: 50%). 문제의 TOP에 있는 페이지의 절반 이상이 일치하는 키가 하나의 그룹으로 결합됩니다. 일치하는 임계값을 사용할 수 있으며 TOP-3, TOP-5, TOP-10, TOP-20과 같은 검색 결과를 원하는 수만큼 분석할 수 있습니다.

출력 분석을 기반으로 하는 두 번째 클러스터링 방법은 첫 번째 방법보다 더 많이 사용됩니다.

처음 6개 사이트는 클러스터링을 검색 결과를 기반으로 하는 그룹화와 동의어로 간주합니다. 4개 사이트의 경우 이것은 스니펫에 이미 표시되고 나머지(2번째 및 6번째)는 페이지에 이에 대해 씁니다.

무엇을 선택할 것인가?

검색 결과로 키워드를 그룹화하는 지지자는 두 가지를 무시하고 있습니다.

먼저 각각의 검색 엔진그들의 순위 알고리즘. 어떻게 생겼는지보십시오 검색 결과모스크바의 Yandex 사용자를 위한 "쿼리 클러스터링이란 무엇입니까?"라는 문구:

와 비교해보자 구글 발행앞서 주어진.

TOP 결과로 쿼리를 클러스터링한다는 것은 하나의 검색 엔진에서만 웹사이트 홍보에 집중한다는 의미입니다.

이미 요청 목록이 있는 경우 이것은 아직 의미론적 핵심이 아닙니다. 사이트를 채우는 방법에 대한 아이디어를 얻으려면 먼저 요청을 여러 페이지에 분산시켜야 합니다. 좋은 의미 체계가 없으면 검색에서 트래픽을 얻기가 매우 어렵습니다.

쿼리 클러스터링이란

쿼리 클러스터링은 랜딩 페이지를 홍보하기 위해 동일한 주제의 검색 쿼리를 그룹으로 배포하는 것입니다.

클러스터링에는 다음 프로세스가 포함됩니다.

  • 사용자의 의도(의도)에 따라 그룹화 요청;
  • Yandex 상단의 동일한 페이지에서 프로모션을 위한 키워드의 호환성을 확인합니다.

같은 요청 의지- 이것은 실제로 사람이 동일한 것을 찾고 있는 다른 요청입니다. 대표적인 것이 [파커펜]과 [파커펜]이다. 다음과 같은 동의어에서는 상황이 더 복잡합니다. [ 책상 램프] - [야간 조명], [출생 증명서] - [미터법], [모니터] - [화면]. 어려움은 Yandex 사전을 통해 키에 대한 동의어를 검색할 때 시스템이 항상 적절한 선택을 제공하지 않는다는 사실에 있습니다.

실제로 유사한 쿼리에는 다른 특성, 같은 페이지에 배치되지 않도록 합니다. 상위에 의한 클러스터링 쿼리가 도움이 됩니다. 클러스터러는 검색 엔진 결과 상단에서 동일한 URL을 찾아 동일한 인텐트가 있음을 알립니다. 작업의 결과는 다음과 같이 표현됩니다.

  • 검색어에 의해 상단에 동일한 URL이 있다는 것은 동일한 페이지에서 프로모션 가능성을 의미합니다.
  • 공통 URL의 부재는 높은 확률로 그러한 프로모션이 불가능함을 나타냅니다.

클러스터링이 필요한 이유

자동 클러스터러의 도움으로 가장 큰 시맨틱 코어도 빠르게 그룹화할 수 있습니다. 이전에 커널을 분해하는 데 몇 주와 몇 달이 걸렸다면 클러스터러 덕분에 작업이 몇 시간으로 줄어듭니다. 클러스터링의 큰 장점은 요청이 동시에 승격될 수 있는 방식으로 페이지 간에 요청을 분산한다는 것입니다. 숙련된 옵티마이저라도 오류 분포의 30%를 차지하기 때문에 고정밀 클러스터링의 수동 유사체를 상상하기 어렵습니다. 거의 모든 경우에 키워드 클러스터링이 필요합니다.

제가 찻주전자 웹마스터였을 때 각 요청에 대해 별도의 기사가 있는 웹사이트를 만들었습니다. 물론 그는 트래픽을받지 못했습니다. 파일 만 나왔습니다. 그리고 이것은 잘못된 쿼리 또는 잘못된 클러스터링과 같은 정말 많은 초보자의 문제입니다.

클러스터링 방법

요청을 그룹화할 때 상단을 기준으로 요청을 결합하는 방법에 불확실성이 있습니다. 실제로 "소프트" 클러스터링과 "하드" 클러스터링의 두 가지 주요 방법이 있습니다.

소프트 클러스터링은 하나의 "중앙" 요청에서 그룹을 형성하는 것을 기반으로 합니다.다른 모든 사람들은 Yandex의 상위 10개 공통 URL 수로 그와 비교됩니다. 소프트 클러스터링은 상당히 큰 크기의 그룹을 형성하지만 페이지에서 요청의 공동 승격 가능성을 결정할 때 종종 오류가 발생합니다.

하드 클러스터링은 모든 요청에 ​​공통적인 URL 집합이 있을 때 요청을 그룹으로 결합하는 것이 특징이며 이러한 모든 요청에 ​​대해 상위 10개에 표시됩니다.

클러스터링 평가에는 두 가지 기준이 있습니다.

  1. 완전성- 동일한 "의도"를 가진 그룹의 요청 수. 동일한 의도를 가진 모든 요청이 하나의 그룹에 속하는 경우 완성도 표시기는 100%입니다.
  2. 호환성같은 그룹에 속합니다. 100%의 경우 클러스터에 있는 모든 요청이 서로 호환되는 경우를 취합니다.

다음과 같은 매개변수가 중요한 역할을 합니다. 클러스터링 임계값". 그룹을 형성하기 위한 최소 공통 URL 수입니다. 큰 숫자그룹의 높은 정확도를 의미하지만 동시에 자연스럽게 크기가 감소합니다. 시맨틱 클러스터러를 사용한 경험에 따르면 "하드" 클러스터링의 최소 작업 임계값은 "소프트"의 경우 URL 3개 - URL 4개입니다.

URL 임계값이 3개인 경우에도 하드 클러스터링은 90% 이상의 정확도를 제공합니다. 비교를 위해 : 도구를 사용하지 않으면 숙련 된 최적화 도구의 정확도는 기껏해야 70 %이고 초보자는 30 % 이하입니다. 높은 정확도에도 불구하고 "하드" 방법은 완성도의 약 40%만 제공합니다.

소프트 클러스터링은 높은 비율완성도는 떨어지지만 정확도가 크게 떨어집니다. 따라서 "소프트" 방법과 "하드" 방법은 서로 반비례합니다. 한 방법 또는 다른 방법의 사용은 최적화 프로세스의 목표에 따라 다릅니다.

"트래픽" 프로모션을 사용하면 페이지에 최대한 많은 요청을 표시하는 것이 중요할 때 소프트 클러스터링이 더 적합합니다. "포지셔닝" 프로모션이 수행되면 하드가 최종 발언권을 갖습니다.

하드 클러스터링은 페이지의 텍스트 분석에도 사용됩니다. 페이지에 대한 요청 그룹에 대한 텍스트 분석은 이 그룹의 품질과 매우 엄격하게 연관됩니다. "하드" 방법만이 원하는 품질의 그룹을 제공합니다.

시맨틱 코어를 그룹화하는 방법

나는 보통 두 단계로 클러스터링을 한다. 첫 번째 단계에서는 커널을 일부 자동 클러스터링 서비스/프로그램에 던지고 두 번째 단계에서는 커널을 수동으로 완료합니다. 엑셀을 통해. 이 사람들은 다음과 같습니다.

이 비디오에서는 원칙적으로 수동 마무리를 수행하는 방법이 명확하지만 자동 클러스터러는 모두 자신이 가장 좋아하는 것을 선택합니다.

셈파서

Topvisor의 자동 쿼리 그룹화는 Rush Analytics 및 Semparser의 대안이며 인터페이스는 후자와 유사합니다. 프로젝트를 그룹화하고 Excel 파일로 저장하는 정도가 있습니다.

Topvisor 클러스터러에는 "재그룹화" 작업이 있습니다. 적용 후 그룹 수가 증가하고 그룹의 요청 수가 눈에 띄게 감소합니다. 이 기능소프트 클러스터링과 하드 버전에 만족하지 않는 사람들에게 유용합니다.

"재그룹화"는 몇 루블을 넘지 않지만 여기에서 지불됩니다.

Topvisor의 장점은 높은 그룹화 속도를 기반으로 합니다. 클러스터러는 몇 분 만에 1000개 쿼리의 시맨틱 코어를 배포합니다. 단점: 높은 그룹화 비용과 물론 수동 편집이 필요합니다.

키 수집기를 통한 그룹화

자동 클러스터러의 또 다른 예는 coolakov.ru에서 온라인 도구로 제공됩니다. 요청을 그룹으로 분류하는 것은 Yandex 상위 10개의 유사성을 기반으로 합니다.

플러스: 무료 온라인 서비스.
단점: 낮은 그룹화 정확도, 파일 업로드 부족.

요약하면 다양한 온라인 서비스에서 제공하는 자동 클러스터러를 자신 있게 선택할 수 있습니다. 그러나 불행히도 모든 클러스터러의 작동에는 수동 미세 조정이 필요합니다.