Shlukování dotazů třídí (rozděluje) seznam sémantické jádro(СЯ), do skupin podle podobnosti, což jim umožňuje dále optimalizovat stránky webu.

Jak jsou seskupeny dotazy?

Nástroj analyzuje výsledky vyhledávání Yandex pro každý požadavek a porovnává je se zbytkem požadavků ze seznamu. Pokud jsou stejné relevantní stránky v TOP-10 pro různé dotazy, pak jsou tyto dotazy identifikovány jako podobné a jsou umístěny do stejné skupiny. To znamená, že pro ně lze optimalizovat jednu stránku.

Prah shlukování dotazů je počet odpovídajících relevantních stránek ve výsledcích vyhledávání pro různé dotazy. Jednoduše řečeno, pokud zadáte do Yandexu dva dotazy a TOP-10 zobrazí dvě identické stránky (dvě z deseti), pak když nastavíte „prahovou hodnotu shlukování 2“, budou tyto dva dotazy umístěny do jedné skupiny.

Nevýhody manuálního seskupování dotazů

Provádí se seskupování klíčových slov, také známé jako členění SEO optimalizátory bezprostředně po shromáždění učiva.

1. Pokud existuje velký počet požadavků, je obtížné to manuální režim Chcete -li určit jejich vzájemnou podobnost, musíte buď zadat každý dotaz do vyhledávání, nebo se spoléhat na intuici / zkušenosti, které mohou při propagaci hrát krutý vtip a nedávat požadované výsledky.
2. Vysoká cena, která byla vytvořena v důsledku doby trvání procesu. Kvalitativní členění sémantiky s 500 dotazy na palubě trvá v průměru 4..16 hodin. Každý požadavek je nutné odečíst, určit jeho skupinu (na jejíž přítomnost je třeba pamatovat), v případě potřeby ji znovu zkontrolovat vyhledáváním nebo službami ... brrr.

Výhody automatického seskupování dotazů

1. Rychlost vytyčení je přibližně stejná jako rychlost zvuku. Systém zkontroluje výsledky každého z požadavků, porovná je a umožní případné drobné výjimky opravit ručně, poté lze výsledek nahrát do Soubor CSV(Vynikat).
2. Přesnost výsledku dosaženého odstraněním lidského faktoru. Osoba může být roztržitá a ztratit myšlenku, zapomenout, špatně porozumět nebo prostě nedokáže správně rozdělit, takové potíže program nepozoruje.
3. Nástroj je k dispozici zcela na zdarma; nevyžaduje měsíčně mzdy, dovolená, nemocenská; také nemá pracovní rozvrh: funguje 24/7.

Rozpis je velmi důležitý proces při propagaci, stanovuje cíle pro optimalizaci každé stránky projektu a celého webu jako celku.

Dnes budeme hovořit o tak důležitém procesu přípravy na vytváření obsahu pro web, jako je shlukování sémantického jádra. Jedná se o seskupení klíčových slov z jádra do skupin, takže každá skupina má svou vlastní stránku. Po sběru klíčová slova pro projekt jsou seznamem bez jakékoli struktury nebo hierarchie. Seznam obsahuje dotazy, které jsou si navzájem velmi podobné a významově se výrazně liší.

Clustering zahrnuje seskupování dotazů pro maximální relevanci na jednu stránku. Klastrování se provádí ručně i automaticky pomocí různých služeb, které na internetu existují. Podívejme se na všechny techniky, které lze použít při distribuci a seskupování požadavků na stránky webu.

Obsah článku:

Ruční seskupování základních požadavků webu

Navzdory skutečnosti, že je to docela pracné a zabere to hodně času, je to nejkvalitnější varianta seskupení. Vhodné pro malé projekty, kde počet klíčů není příliš velký. Pokud existuje několik tisíc klíčů, je lepší provést automatické klastrování a poté upravit výsledky ručně.

Dělá se to jednoduše. Klíče jsou podle významu shromažďovány v samostatných skupinách. Aby to bylo jasnější, uvedu příklad. Jsou shromážděna klíčová slova pro projekt Informovanost o dětských nemocech. Je nutné rozdělit celé sémantické jádro do skupin pro jednotlivá onemocnění, abychom o nich a o způsobech léčby napsali konkrétní články.


Výběrem z množství klíčů shromážděných v žádosti „Baby“, těch, které obsahují slovo „třes“, shromáždíme shluk klíčů, kde budou všechny žádosti související s třesem u dětí. Právě oni by měli být použity při psaní článku o této nemoci.

Při ručním seskupování dobře pomůže běžný Excel nebo Google Sheets, který vám umožní řadit, filtrovat a zvýrazňovat v nich potřebné řádky a slova. Existuje také bezplatné služby k usnadnění ručního seskupování. Jedná se například o službu Asistent klíčových slov, která vám umožní vybrat potřebné klíče z obecný seznam a umístit je do skupiny.

Automatické shlukování požadavků - online služba

Automatické klastrování se provádí podle určitých algoritmů. Dělá všechno stejně jako člověk. Z výhod stojí za to zdůraznit tisíckrát rychlejší rychlost práce než manuální, stejně jako analýzu klíčových slov a jejich pozic ve výsledcích vyhledávání.

Mezi mínusy - úplný nedostatek logického myšlení v algoritmech, kvůli kterému často dochází k nesprávnému zahrnutí dotazů do skupin. Také zjevně relevantní dotazy nemusí být zahrnuty do jedné skupiny. Například dotazy „Jak oblékat dítě při nízké teplotě venku“ a „Teplota 39 u dítěte“ jsou dotazy patřící do různých skupin, ale algoritmy je s větší pravděpodobností spojí do jedné.

Po automatickém shlukování je však třeba sémantické jádro ručně upřesnit a uvést do ideální podoby. Další optimalizace webu přímo závisí na kvalitě seskupení.

Pro automatický provoz službu doporučuji Rush Analytics, což je účinný nástroj, který pomáhá optimalizátoru. Stačí přidat všechny klíčové dotazy a program je seskupí co nejrychleji. Jedinou nevýhodou je, že služba je poměrně drahá, a pokud potřebujete jednorázové použití, je lepší najít optimalizátor, který má předplatné. Za sto nebo dva rubly přidá klíče pro běh ve službě.

Relevantní jsou také následující zdroje: Seo intelekt, KeyAssistant.

Vlastnosti sémantiky klastrování pro komerční weby

Pokud je vše jasné s požadavky na informační projekty. Tady jsou naše stop slova všechny komerční fráze se slovem koupit, objednat atd., Ale u těch komerčních není všechno tak jednoduché. Stojí za to věnovat trochu pozornosti tomu, jak nejlépe seskupit klíče, například pro internetový obchod.

Například obchod s elektronikou bude prodávat televize. Existuje mnoho dotazů se slovem TV a musíme je seskupit. Všechny dotazy, které jsou komerční, například „Koupit Samsung TV"," Kupte úhlopříčku TV 43 ", distribuujeme podle našich klastrů: podle značek, úhlopříčky nebo jiných vlastností.

Ale informační dotazy typu „Jak si vybrat dobrá televize„Nebo„ Která televize je dobrá v roce 2017 “třídíme samostatně a ve struktuře webu poskytujeme sekci blogu, kde uživatelům řekneme o výběru nebo výhodách té či oné vlastnosti technologie. Tímto způsobem budeme moci přilákat větší provoz kvůli žádostem o informace.

Jak vidíte, shlukování sémantického jádra není obtížné, jen to vyžaduje hodně času. Je to ale jeden z pilířů přípravy na zahájení projektu.

• Přečtěte si články na toto téma:

Účtu dáváme 200 limitů na vyzkoušení!

Shlukování klíčových slov je automatizovaná distribuce požadavků do skupin na základě problému vyhledávače.

Algoritmus shlukování Rush Analytics bude shromažďovat TOP10 URL Yandexu nebo Google pro každé z vašich klíčových slov, porovnávat výsledky pro každé klíčové slovo a skupinové požadavky přesně tak, jak budou úspěšně propagovány ve vyhledávačích, a jak bude pohodlné a logické vytvářet stránky na webu.

V Rush Analytics lze klastrování provádět dvěma způsoby: Soft a Hard

Po zpracování požadavků obdržíte téměř hotovou a správně vytvořenou, z pohledu vyhledávačů, strukturu stránek. A na základě údajů o frekvenci pro každou skupinu klíčových slov se můžete snadno rozhodnout o vytvoření dalších stránek na webu.

Podívejte se na video tutoriál o funkcích klastrování

Clustering FAQ: Často kladené otázky našich uživatelů

Clustering je seskupení klíčových slov na základě porovnání výsledků vyhledávačů. Algoritmus bude shromažďovat TOP10 adres URL pro vaše klíčová slova, porovnávat výsledky pro jednotlivá klíčová slova a skupinové dotazy přesně jak budou úspěšně propagovány ve vyhledávačích a jak pohodlné a logické bude vytváření stránek na webu

Do Rush Analytics musíte načíst seznam klíčových slov a jejich četnost (libovolná), nebo klíčová slova označit jako hlavní (dotazy na značky) a vše ostatní.
Chcete -li použít kombinovaný algoritmus shlukování, potřebujete frekvenci i značení. Přečtěte si o tom trochu níže.

Přesnost shlukování udává, kolik běžných adres URL musí být ve výsledcích vyhledávání pro dva dotazy, abychom mohli tyto dotazy seskupit do skupiny.
Jinými slovy, čím větší je přesnost shlukování (seskupování), tím více podobných frází spadá do jedné skupiny (klastru).
Přesnost = 5 bude pro většinu témat dostačující.

A: Každé téma má svůj vlastní nezbytný a dostatečný práh podobnosti, aby bylo možné získat vysoce kvalitní sémantické jádro. Například při propagaci online obchodů bude velkým problémem, pokud při shlukování dotazů budou klíčová slova „Redoker RX500 multicooker“ a „Redmond RX500-1 multicooker“ spadat do stejného clusteru. jedná se o různé produkty a musí být propagovány na různých kartách produktů. Zde doporučujeme použít přesnost = 5

Pokud je provoz na webu převážně ruský a pochází z Yandexu, je optimální provést klastrování podle Yandexu a vybrat region, ve kterém je web propagován.
Můžete použít oba vyhledávače a poté porovnat výsledky. Výsledky jsou často mezi vyhledávači velmi podobné.
Pokud propagujete web pro jiné trhy, klastrování je podle Googlu již k dispozici pro všechny regiony a jazyky světa.
Brzy přidáme funkce pro výběr země a města pro shlukování podle výsledků vyhledávání na Google.com. Pokud vás tato funkce zajímá - hlasujte v naší komunitě a zobrazí se mnohem rychleji - odkaz na hlasování

Ano můžeš. A někdy dokonce musíte.
Kdy mohou být dva klastry sloučeny do jednoho?
Docela často mohou klíčová slova jako „koupit redmond multicooker“ a „redmond multicooker price“ spadat do různých klastrů kvůli nízké kvalitě výsledků na Yandexu a Google u těchto dotazů.
V takovém případě je třeba tyto klastry spojit do jednoho a povýšit na stránku multivarkový redmond... To je zcela normální situace.
Kdy není možné spojit dva klastry do jednoho?
Když jsou v jednom clusteru informační dotazy a ve druhém komerční dotazy. Klastry „koupit redmond multicooker“ a „redmond multicooker Overview“ například nelze kombinovat, protože tyto žádosti by v zásadě měl podporovat různé stránky.
Váhám, zda spojit dva klastry, nebo ne, co mám dělat?
V této příručce podrobně vysvětlíme, co v tomto případě dělat.

Protože slova na kartě „Bez seskupení“ nenalezla shodu pro klastr. Bohužel ne všechna klíčová slova lze seskupit. ne všichni spolu souvisí.
Řídíme se především tím, jak budou klíčová slova propagována (řazena), a seskupujeme je podle podobnosti Výsledky vyhledávání.
Například: dotazy „mobilní telefon“ a „ mobilní telefony„by měly být povýšeny na různé stránky, protože jedna žádost je informační a druhá je komerční a nikdy nepřesunou jednu stránku.
Co dělat s neclusterovými dotazy?
Pokud v seznamu neseskupených slov najdete klíčová slova, která jsou pro vás hodnotná, můžete je ručně přidat do již existujících skupin (nemusí být připojena kvůli špatným výsledkům vyhledávání) nebo na tomto webu vytvořit samostatné stránky pro tato slova.

Před shlukováním budou ze seznamu vyloučeny všechny fráze obsahující stop slova. Tito. nevyžádaná klíčová slova nebudou použita při klastrování a budou zahozena ještě před zahájením porovnávání dotazů.
Tuto možnost doporučujeme použít, pokud načítáte seznam špinavých klíčových slov do projektu klastrování. Tato funkce pomáhá šetřit rozpočet na klastry a řeší problém ručního a zdlouhavého čištění stop slov v Excelu. Doporučujeme použít hotové seznamy stop-slov pro geotázky a různá témata, nebo si vytvořit vlastní seznam stop-slov.

Algoritmus pro práci se službou krok za krokem:

1. Vytvoření projektu. Chcete -li vytvořit projekt, musíte přejít na kartu shlukování a kliknout na „Vytvořit nový projekt"



2. Krok první: vyhledávač a region.
   Zde musíte zadat název projektu (povinné pole). Můžete zadat libovolný název, často je vhodné zadat název webu, abyste v budoucnu snadno našli požadovaný projekt.

   Dále označíme vyhledávač, podle kterého bude seskupení provedeno. Můžete si vybrat buď Yandex nebo Google.
   Pro Google na tento moment jsou k dispozici všechny regiony a jazyky světa.
   
   

3. Krok dva: nastavení kolekce
   
   

   Vše o našich klastrových algoritmech

   Shlukovací metoda:
   • Soft clustering: v této metodě shlukování algoritmus určuje centrální (značkovací) dotazy a porovnává s nimi všechny ostatní dotazy. Algoritmus je vynikající pro shlukování klíčových slov pro dopravní projekty: online obchody, informační weby, servisní weby s malou konkurencí.
   • Tvrdé shlukování: požadavky jsou seskupeny pouze v případě, že existuje sada adres URL společných všem požadavkům. Tento typ klastrování seskupuje méně klíčových slov, ale s velmi vysokou přesností. Ideální pro konkurenční vysokofrekvenční dotazy.
   Typ- volba shlukovacího algoritmu.
   

   Máme 3 shlukovací algoritmy:

   • Shlukování s ručními značkami
   • Klastrování pomocí Wordstatu
   • Kombinovaný shlukovací algoritmus (ruční značky + Wordstat)

   Fungují stejným způsobem základní princip- porovnávání podobnosti TOP vyhledávačů, ale jsou navrženy tak, aby řešily několik různých problémů.

   Algoritmus pomocí ručních značek:

   Tento algoritmus je nejúčinnější, pokud máte hotovou a poměrně rozvětvenou strukturu webu (adresář) a znáte všechny značky předem a stačí pochopit, jaké požadavky použijete na propagaci stávajících stránek a úkol rozšiřování struktury stránek nestojí za to. V tomto případě vezmete své značky (názvy kategorií / stránek), sbíráte na ně rady, označujete značky jako 1, shromážděný cloud jako 0 a odešlete je ke klastrování. V důsledku toho obdržíte připravenou sémantiku pro své kategorie a slova, která nejsou připojena k vaší struktuře, zůstanou bez klastrů.
   Formát načítání dat: klíčové slovo | značka (1/0) - stáhnout příklad vstupního souboru

   Shlukovací algoritmus Wordstat

   Tento algoritmus spíše řeší inverzní algoritmusúkol ručních značek: stále neznáte strukturu svého webu a nemůžete zvýrazňovat značky - právě jste shromáždili Wordstat, tipy a četnost tipů. Nyní musíte tuto sémantiku strukturovat, abyste získali skupiny požadavků na stránky budoucího webu nebo budoucí kategorie existujícího webu. V tomto případě je nejvhodnější algoritmus klastrování Wordstat, který funguje následovně.
   Celý seznam klíčových slov je seřazen sestupně podle četnosti, algoritmus se pokusí svázat všechna možná slova ze seznamu s nejčastějším slovem a vytvoří shluk, poté se vše iterativně opakuje pro další nejčastější klíčová slova.
   Nebojte se, že by se klíčová slova mohla při prvním průchodu algoritmu vázat na špatný klastr - používáme k tomu algoritmy strojového učení postavené na binárních stromech :)
   Formát načítání dat: klíčové slovo | frekvence (libovolná) - stáhněte si příklad vstupního souboru

   Kombinovaný algoritmus (ruční značky + Wordstat) - kombinuje přístupy obou předchozích metod.

   Tento algoritmus je vhodný pro úkol současně vybrat klíčová slova pro stávající strukturu webu a rozšířit ji. Funguje to následovně: nejprve se pokusíme svázat všechny možné požadavky s vašimi požadavky na tokeny a vytvoříme hotovou strukturu spojenou s vašimi tokeny. Dále jsou všechny požadavky, které nebyly vázány na značky, seřazeny v sestupném pořadí podle frekvence a seskupeny dohromady. V důsledku toho získáte:
   a) Připravená sémantika pro existující kategorie webů
   b) Rozšíření sémantiky pro váš web.
   Důrazně doporučujeme použít kombinovaný algoritmus- dává nejlepší výsledek.
   Formát načítání dat: klíčové slovo | | značka (1/0) | frekvence - stáhnout ukázkový vstupní soubor

   Vše, co potřebujete vědět o přesnosti shlukování

   Přesnost- čím větší je přesnost shlukování (seskupování), tím více podobných frází spadá do jedné skupiny (shluk).
   Jinými slovy, tato možnost je zodpovědná za to, kolik běžných URL je potřeba v TOP10 vyhledávače, aby klíčová slova spadala do jednoho klastru.

   Každé téma má svůj vlastní nezbytný a dostatečný práh podobnosti, aby bylo možné získat vysoce kvalitní sémantické jádro. Například při propagaci online obchodů bude velkým problémem, pokud při shlukování dotazů spadají klíčová slova „Redoker RX500 multicooker“ a „Redmond RX500-1 multicooker“ do stejného clusteru. jedná se o různé produkty a musí být propagovány na různých kartách produktů. Zde doporučujeme použít přesnost = 5
   U info -témat, například pro stránky se slevami nebo recepty, taková přesnost není potřeba - zde je úkolem získat maximální počet seskupených klastrů pro psaní článků. Pro takové weby doporučujeme přesnost 3 nebo 4. A pro weby ve velmi konkurenčních tématech, kde je boj o TOP založen především na konkurenčních vysokofrekvenčních dotazech, doporučujeme použít zvýšenou přesnost shlukování - 6 nebo 7 a pro jiné -seskupené dotazy k vytvoření samostatných stránek.

   Doporučuje se zvolit možnosti 3-6 a na základě výsledků zjistit, které klastrování bude mít pro vaši sémantiku dostatečnou úplnost a přesnost. Čím vyšší je hodnota přesnosti, tím menší budou skupiny.

   Další nastavení klastrování

   Neskupujte, pokud je frekvence menší než- tato volba vám umožňuje neseskupovat klíčová slova s ​​frekvencí nižší než zadaná. To vám ušetří potíže s ručním mazáním dotazů s nízkým přístupem - taková slova budou umístěna na kartu Není seskupeno.

   Identifikace relevantních adres URL pro klastry stávajícího webu
   Stačí zadat název požadované domény a naše algoritmy se pokusí určit relevantní adresy URL pro výsledné klastry.
   Možnost funguje následovně: pokud je podle hlavního (označovacího) požadavku váš web již v TOP10, zobrazíme tuto URL a zvýrazníme ji zeleně. V opačném případě vybereme URL pro žádost o token pomocí operátoru site:.
   

   DŮLEŽITÉ: Relevantní adresy URL jsou přiřazeny k tokenovým (hlavním) dotazům klastru a přiřazeny k celému klastru (všechna klíčová slova v klastru).

4. Krok tři: „Klíčová slova a cena“.
   Načteme soubor s požadavky.
   Podporované formáty: xls, xlsx. Formát zadávání dat: dotaz; značka nebo frekvence. Pro klastrování metodou Wordstat + manuální formát dat značek: dotaz; značka; frekvence.

   Zadávání stop slov
   Fráze obsahující stop slova budou před seskupením vyloučeny ze seznamu. Tato funkce pomáhá ušetřit rozpočet na klastry a řeší problém ruční čištění stop slova. Tato funkce je obzvláště užitečná, pokud klastrujete špinavý, nevyčištěný seznam klíčových slov.

   Doporučujeme použít hotové seznamy stop-slov pro geo-dotazy a různá témata, nebo si vytvořit vlastní seznam stop-slov. A nezapomeňte na „Expertní možnosti“ - ve výchozím nastavení se používá symbolická shoda - tj. částečný výskyt smaže celé slovo / frázi, pokud potřebujete přesnou shodu stop slova - vyberte frázová shoda.




5. Tam „Vytvořit nový projekt“- to je vše, váš projekt byl odeslán ke klastrování!

Nyní můžete sledovat stav projektu na kartě „Fronta“ nebo v seznamu klastrových projektů.
V Rush Analytics je aktuálně 5 stavů:
Fronta- data ještě nejsou shromažďována, projekt čeká na sběr dat
Sběr dat- čítač ukazuje, kolik klíčových slov bylo zpracováno
Shlukování- projektová data již byla shromážděna, systém vypočítá všechny potřebné metriky, aby vám poskytl výsledek
Na pauze- projekt si můžete ručně pozastavit, pokud si nejste jisti, zda ho chcete postavit. Nebo se projekt může sám pozastavit. v rozvaze vám došly peníze.
Připraven- projekt je připraven - výsledky si můžete prohlédnout ve webovém rozhraní nebo stáhnout ve formátu XLSX

Seskupení výstupního souboru - popis sloupce

Výsledek shlukování ve formátu XLSX vypadá takto:

• Šedivé dotazy- tokenové dotazy - ručně zadané vámi nebo definované systémem
• Název klastru- název požadavku na token je převzat
• Velikost klastru - počet klíčových slov ve skupině
• Frekvence klíčových slov- frekvence, kterou jste zadali v kroku „Klíčová slova“. V závislosti na frekvenci, kterou jste použili - základní, v uvozovkách nebo s vykřičníkem, se výsledky shlukování mohou mírně lišit
• Celková frekvence klastru- součet frekvencí všech klíčových slov v klastru
• Nejlepší zápasy- počet běžných adres URL ve výsledcích vyhledávání pro daný požadavek s vydáním žádosti o referenci (značku)
• Podsvícení- zvýraznění z výsledků vyhledávačů, shromážděné podle vašeho klíčového slova
• Podsvícení clusteru- zvýraznění bez duplikátů pro všechna slova daného klastru
• Nejlepší URL- nejviditelnější URL konkurenta pro všechny požadavky v klastru. Zde odhadujeme frekvenci výskytu URL konkurence v SERP pro každý požadavek a pozici URL každého konkurenta v SERP.
• Relevantní URL- nalezeno relevantní URL pro klastr, pokud byla vybrána možnost "Detekovat relevantní URL"
  Možnost funguje následovně: pokud je podle hlavního (označovacího) požadavku váš web již v TOP10, zobrazíme tuto URL a zvýrazníme ji zeleně. V opačném případě vybereme URL pro požadavek na token pomocí provozovatele webu:

Příklady hotové soubory po shlukování můžete vidět v našem portfoliu

Shlukování klíčových slov Jedná se o automatickou distribuci dotazů podle tematických klastrů (skupin) na základě podobnosti výsledků vyhledávání na Yandexu nebo Googlu. Shlukování se provádí za účelem vyřešení následujících úkolů:

1. Abychom pochopili, které dotazy je třeba propagovat společně a na jedné stránce a které samostatně
2. Proměnit obrovské množství požadavků sémantického jádra z „kaše“ na srozumitelnou a logickou strukturu
3. Okamžitě propojit celé skupiny požadavků se stávajícími stránkami na webu a zajistit co nejefektivnější propagaci

Tato metoda seskupovací dotazy se objevily na trhu poměrně nedávno, ale již získaly velkou popularitu. Jaké jsou výhody této metody?

Výhody shlukování topů

• Jednoznačná definice požadavků, které by měly postoupit o jednu stránku a naopak - požadavky, které nikdy nepostoupí o jednu stránku navzdory jejich podobnosti
• S přihlédnutím k synonymům a reformulacím - při seskupování metodou top budou brány v úvahu a správně propojeny dotazy jako „montérky“, „oblečení pro pracovníky“, „pracovní oděvy“, aniž by se ztratily

• Obrovská rychlost seskupování požadavků sémantického jádra. Na rozdíl od ručního analyzování nebo analýzy pomocí šablon v Excelu trvá klastrování metodou top několik minut, nikoli hodin, dní nebo týdnů.

Nevýhody shlukování vrcholů

• S nízkou kvalitou výsledků na vyžádání nebo obecně v tématu (mnoho irelevantních odpovědí, mnoho fór, přítomnost dveří atd.) Se kvalita shlukování úměrně snižuje
• Obtížnost implementace této metody seskupování: je vyžadován složitý vícestupňový algoritmus, je nutné shromáždit velké množství dat z vydání

Shlukování dotazů ve službě Rush Analytics

Při vytváření modulu klastrování v Rush Analytics jsme se snažili, aby byl co nejflexibilnější a nejpohodlnější, aby naše řešení bylo vhodné pro jakýkoli úkol a jakékoli téma, konkrétně:

• Vysoká rychlost shromažďování a seskupování požadavků. Seskupení sémantického jádra bude v závislosti na jeho velikosti trvat několik sekund až několik minut
• Konfigurovatelná přesnost seskupení - v závislosti na kvalitě problému ve vašem tématu a dalších faktorech můžete zvolit vhodnou přesnost klastrování - od 3 do 8
• Tři shlukovací algoritmy:

A) Podle Wordstatu- nejčastějšími požadavky se stávají horní část klastru (požadavky, ke kterým bude připojen zbytek). Skvělé pro informační témata.

B) Značkami- Vy sami zvolíte dotazy na značky, které se stanou uzly clusteru. Skvělé pro obchody s převládající poptávkou po produktech.

C) Hybridní algoritmus- značky se zadávají ručně, seskupování požadavků se provádí. U dotazů, které se nepodařilo svázat první metodou, se vrcholy klastrů automaticky vyberou pomocí Wordstatu a provede se opakované klastrování. Tato metoda vám umožňuje dosáhnout maximální přesnosti a úplnosti. Vhodný pro jakýkoli projekt

• Jednoduché a přehledné rozhraní, kterému mohou rozumět jak začátečníci, tak zkušení specialisté.
• Responzivní tým podpory. Pokud nějaké máte technické problémy nebo jen potřebujete pomoc s jakýmkoli problémem s klastrováním, shromažďováním nápovědy nebo Wordstatem, naše podpora vám ráda pomůže.

Seskupení klíčových slov (nebo jinými slovy seskupování dotazů) je rozdělení klíčových slov do homogenních skupin podle určitých kritérií. Vyrobeno za účelem zlepšení relevance mezi klíčovými slovy a reklamy... Výsledkem je zlepšení kvality reklamních kampaní a snížení nákladů na kliknutí na reklamu.

Při přípravě reklamních kampaní zabere seskupení klíčových slov spoustu času. Někteří lidé používají přístup 1 klíčové slovo, 1 reklamní sestava, což eliminuje potřebu seskupování a šetří čas. Ale není vždy vhodné jej používat, zvláště když velký počet nízkofrekvenční klíčová slova. Pokud bylo provedeno shlukování klíčových slov, tj. Rozdělení na sémantické skupina, pak struktura reklamní kampaň bude jasnější a snáze analyzovatelný.

Seskupování klíčových slov a hledaných výrazů pomocí nástroje PPC

Seskupování klíčových slov byl naposledy upraven: 24. března 2017 stránky