Кластеризация запросов сортирует (разбивает) список семантического ядра (СЯ), на группы по схожести, что дает возможность в дальнейшем оптимизировать под них страницы сайта.

Как кластеризуются запросы?

Инструмент анализирует выдачу Яндекс по каждому запросу и сравнивает ее с выдачей остальных запросов из списка. Если в ТОП-10 по разным запросам находятся те же релевантные страницы, то эти запросы определяются как схожие и помещаются в одну группу. Это значит что под них можно оптимизировать одну страницу.

Порог кластеризации запросов это количество совпавших релевантных страниц в выдаче, по разным запросам. Проще говоря, если ввести в Яндекс два запроса и в выдаче ТОП-10 будет две одинаковые страницы (две из десяти), то при выставлении "порога кластеризации 2" эти два запроса будут помещены в одну группу.

Минусы ручной группировки запросов

Группировка ключевых запросов, известная также как разбивка, выполняется SEO оптимизаторами непосредственно после сбора СЯ.

1. При наличии большого количества запросов сложно в ручном режиме определить их схожесть между собой, приходится либо вводить каждый запрос в поиск, либо полагаться на интуицию/опыт, что может сыграть злую шутку при продвижении и не дать нужных результатов.
2. Высокая стоимость, которая сформировалась за счет длительности процесса. На качественную разбивку семантики с 500 запросами на борту уходит в среднем 4..16 часов. Необходимо вычитать каждый запрос, определить его группу (наличие которой необходимо держать в голове), при необходимости перепроверить поиском или сервисами…бррр.

Плюсы автоматической группировки запросов

1. Скорость выполнения разбивки примерно равна скорости звука. Система проверит выдачи каждого из запросов, сравнит их и даст возможность поправить возможные мелкие исключения вручную, после чего результат можно выгрузить в CSV файл (эксель).
2. Точность результата, досигаемая за счет исключения человеческого фактора. Человек может отвлечься и потерять мысль, забыть, недопонять или просто не уметь делать разбивку правильно, с программой такие сложности не наблюдаются.
3. Инструмент предоставляется полностью на бесплатной основе; он не требует помесячной заработной платы, отпусков, больничных; также у него нет графика работы: работает 24/7.

Разбивка является очень важным процессом при продвижении, она задает цели для оптимизации каждой страницы проекта и всего сайта в целом.

Сегодня поговорим о таком важном процессе в подготовке к созданию контента для сайта, как кластеризация семантического ядра. Это группировка ключевых запросов из ядра по группам, чтобы каждой группе соответствовала своя страница. После сбора ключевых слов для проекта, они — список без какой-либо структуры и иерархии. В списке запросы как очень похожие друг на друга, так и которые существенно отличаются по смыслу.

Кластеризация предусматривает группирование запросов, для максимальной релевантности одной странице. Кластеризацию проводят как руками, так и автоматически с помощью множества сервисов, существующих в интернете. Давайте рассмотрим все методики, которые возможно применить распределяя и группируя запросы по страницам сайта.

Содержание статьи:

Ручная кластеризация запросов ядра сайта

Несмотря, что она достаточно трудоемкая и занимает много времени, является наиболее качественным вариантом группировки. Подходить для небольших проектов, когда количество ключей не слишком большое. Если ключей несколько тысячи, то лучше провести автоматическую кластеризацию, а потом доработать результаты руками.

Делается она просто. Ключи собираются в отдельные группы по смыслу. Чтобы было понятнее, приведу пример. Есть собранные ключевые слова для информационного проекта о болезнях грудных детей. Нужно разбить все семантическое ядро на группы по отдельным болезням, чтобы написать о них и о способах лечения конкретные статьи.


Выбирая из массы ключей, собранных по запросу «Грудничок», те, которые содержат слово «тремор», мы соберем кластер ключей, где будут все запросы, относящиеся к тремору у грудничков. Именно их и нужно использовать в написании статьи о болезни.

В ручной группировке хорошо поможет обычный Excel или Google Таблицы, позволяющие сортировать, фильтровать и выделять нужные строчки и слова в них. Также есть бесплатные сервисы, облегчающие ручную группировку. Это, например, сервис Keyword Assistant, позволяющий в несколько кликов выделить нужные ключи из общего списка и поместить их в группу.

Автоматическая кластеризация запросов — онлайн сервис

Автоматическая кластеризация выполняет по определенным алгоритмам. Она делает все то же самое, что и человек. Из плюсов стоит выделить скорость работы в тысячи раз быстрее ручной, а также анализ ключевых слов и их позиций в поисковой выдаче.

Из минусов – полное отсутствие логического мышления у алгоритмов, за счет чего нередко попадаются неверные включения запросов в группы. Также явно подходящие по смыслу запросы могут не включаться в одну групп. Пример, запросы «Как одевать ребенка при низкой температуре на улице» и «Температура 39 у ребенка» — это запросы, относящиеся к разным группам, но алгоритмы чаще объединят их в одну.

Все равно после автоматической кластеризации семантическое ядро нужно дорабатывать руками, приводя его к идеальному виду. От качества группировки напрямую зависит дальнейшая оптимизация сайта.

Для автоматической работы я рекомендую сервис Rush Analytics , являющийся мощным инструментом в помощь оптимизатору. Достаточно добавить все ключевые запросы и программа сгруппирует их максимально быстро. Единственный минус – сервис достаточно дорогой и если вам нужно единоразовое использование, то лучше найти оптимизатора, имеющего подписку. За сотню-другую рублей он добавить ключи для прогона в сервисе.

Актуальны и следующие ресурсы: Seo intellect, KeyAssistant.

Особенности кластеризации семантики для коммерческих сайтов

Если с запросами для информационных проектов все понятно. Здесь у нас стоп-словами являются все коммерческие фразы со словом купить, заказать и т.д., то с коммерческими не все так однозначно. Стоит немного уделить внимание тому, как лучше сгруппировать ключи, например, для интернет-магазина.

К примеру, магазин электроники будет продавать телевизоры. Есть масса запросов со словом телевизор и нам необходимо их кластеризировать. Все запросы, которые относятся к коммерческим, типа «Купить телевизор Samsung», «Купить телевизор диагональ 43», мы распределяем по своим кластерам: по брендам, диагонали или другим свойствам.

А вот информационные запросы вроде «Как выбрать хороший телевизор» или «Какой телевизор хороший в 2017 году» мы сортируем отдельно и в структуре сайта предусматриваем блоговый раздел, где будем рассказывать пользователям о выборе или преимуществах того или иного свойства техники. Так мы сможем привлечь больше трафика за счет и информационных запросов.

Как видите, кластеризация семантического ядра – это несложно, просто занимает достаточно много времени. Но является одним из столпов в подготовке к запуску проекта.

• Читайте статьи по этой теме:

Дарим 200 лимитов на счет чтобы попробовать!

Кластеризация ключевых слов - это автоматизированное распределение запросов на группы на основе выдачи поисковых систем.

Алгоритм кластеризации Rush Analytics соберет ТОП10 URL выдачи Яндекса или Google по каждому вашему ключевому слову, сравнит результаты для каждого ключевого слова и сгруппирует запросы именно так, как они будут успешно продвигаться в поисковых системах, и как будет удобно и логично создавать страницы на сайте.

В Rush Analytics кластеризацию можно провести двумя методами: Soft и Hard

После обработки запросов, вы получите практически готовую и корректно сформированную, с точки зрения поисковых систем, структуру сайта. А основываясь на данных о частотности по каждой группе ключевых слов, вы сможете легко принять решение о создании дополнительных страниц на сайте.

Ознакомьтесь с видео руководством по функционалу кластеризации

FAQ по кластеризации: самые частые вопросы наших пользователей

Кластеризация – группировка ключевых слов на основе сравнения выдачи поисковых систем. Алгоритм соберет ТОП10 URL по вашим ключевым словам, сравнит результаты для каждого ключевого слова и сгруппирует запросы именно так , как они будут успешно продвигаться в поисковых системах, и как будет удобно и логично создавать страницы на сайте

Вам нужно загрузить в Rush Analytics список ключевых слов и их частотность (любую) или же разметить ключевые слова как главные (маркерные запросы) и все остальные.
Для использования комбинированного алгоритма кластеризации, вам понадобится и частотность и разметка маркеров. Об этом читайте немного ниже.

Точность кластеризации указывает, сколько общих URL должно быть в результатах поиска по двум запросам, чтобы мы объединили эти запросы в группу.
Иными словами - чем больше точность кластеризации (группировки), тем более похожие фразы попадут в одну группу (кластер).
Для большинства тематик будет достаточно точности = 5.

A: В каждой тематике есть свой, необходимый и достаточный порог схожести выдачи, чтобы получить качественное семантическое ядро. Например, при продвижении интернет-магазинов, будет большой проблемой, если при кластеризации запросов ключевые слова "мультиварка Redmond RX500" и "Мультиварка Redmond RX500-1" будут попадать в один кластер - т.к. это разные товары и они должны продвигаться на разные карточки товара. Здесь мы рекомендуем использовать точность = 5

Если трафик на сайт в основном российский и из Яндекса - оптимально делать кластеризацию по Яндексу, выбрав регион по которому продвигается сайт.
Можно использовать и обе поисковые системы, а потом сравнить результаты. Часто результаты очень похожи между поисковыми системами.
Если вы продвигаете сайт под другие рынки - уже сейчас доступна кластеризация для всех регионов и языков мира по выдаче Google.
В скором времени мы добавим функционал выбора страны и города для кластеризации по выдаче Google.com. Если вам интересен этот функционал - голосуйте в нашем сообществе и он появится значительно быстрее - ссылка на голосование

Да, можно. А иногда даже нужно.
Когда можно объединить два кластера в один?
Нередко такие ключевые слова как "купить мультиварки redmond" и "мультиварки redmond цена" могут попадать в разные кластеры из-за низкого качества выдачи в Яндексе и Google по этим запросам.
В таком случае нужно объединить эти кластеры в один и продвигать на страницу мультиварок redmond . Это вполне нормальная ситуация.
Когда нельзя объединять два кластера в один?
Когда в одном кластере информационные запросы, а в другом коммерческие. Например, кластеры "купить мультиварки redmond" и "обзор мультиварок redmond" нельзя объединять т.к. эти запросы должны принципиально продвигаться на разные страницы.
Я сомневаюсь объединять два кластера или нет, что делать?
Мы подробно рассказываем, что делать в таком случае в этом руководстве .

Потому, что слова из вкладки "Некластеризовано" не нашли себе пару для кластера. К сожалению, не все ключевые слова можно сгруппировать - т.к. не все они связаны между собой.
Мы руководствуемся в первую очередь тем, как ключевые слова будут продвигаться (ранжироваться) и группируем их на основе схожести поисковой выдачи.
К примеру: запросы "мобильный телефон" и "мобильные телефоны" должны продвигаться на разные страницы т.к. один запрос информационный, а второй коммерческий и они никогда не продвинутся на одну страницу.
Что делать с некластеризованными запросами?
Если в списке некластеризованных слов вы найдете ценные для вас ключевые слова - их можно в ручную добавить к уже существующим группам (могли не привязаться из-за плохой выдачи) или же создать под эти слова отдельные страницы на сайте.

Перед кластеризацией из списка будут исключены все фразы, содержащие стоп-слова. Т.е. мусорные ключевые слова не будут использоваться в кластеризации и будут отброшены еще до начала сравнения запросов.
Рекомендуем использовать данную опцию, если вы загружаете "грязный" список ключевых слов в проект по кластеризации. Функционал помогает сэкономить бюджет на кластеризацию и решает проблему ручной, утомительной очистки стоп-слов в Excel. Предлагаем воспользоваться готовыми списками стоп-слов по гео-запросам и различным тематикам, или создать свой список стоп-слов.

Пошаговый алгоритм работы с сервисом:

1. Создание проекта. Чтобы создать проект, необходимо перейти во вкладку кластеризация и нажать "Создать новый проект"



2. Шаг первый: Поисковая система и регион .
   Здесь необходимо ввести название проекта (обязательное поле). Можно ввести любое название, часто бывает удобно вводить название сайта, чтобы в будущем легко найти нужный проект.

   Далее мы указываем поисковую систему, по данным которой будет выполняться группировка. Можно выбрать или Яндекс или Google.
   Для Google на данный момент доступны все регионы и языки мира.
   
   

3. Шаг второй: Настройки сбора
   
   

   Все о наших алгоритмах кластеризации

   Метод кластеризации :
   • Soft-кластеризация: в этом методе кластеризации алгоритм определяет центральные (маркерные) запросы и сравнивает с ними все остальные запросы.Алгоритм отлично подходит для кластеризации ключевых слов для трафиковых проектов: интернет-магазины, информационные сайты, сайты услуг с несильной конкуренцией.
   • Hard-кластеризация: запросы объединяются в группу, только если есть общий для всех запросов набор URL. При этом типе кластеризации группируется меньше ключевых слов, но с очень большой точностью. Идеально подходит для конкурентных высокочастотных запросов.
   Тип - выбор алгоритма кластеризации.
   

   У нас есть 3 алгоритма кластеризации:

   • Кластеризация с ручными маркерами
   • Кластеризация по Wordstat
   • Комбинированный алгоритм кластеризации (ручные маркеры + Wordstat)

   Работают они по одному и тому же базовому принципу - сравнению подобия ТОПов поисковых систем, но предназначены для решения несколько различных задач.

   Алгоритм с использованием ручных маркеров:

   Данный алгоритм эффективнее всего использовать, когда у вас есть готовая и довольно разветвленная структура сайта (каталога), и вы наперед знаете все маркеры и вам нужно просто понять по каким запросам вы собираетесь продвигать существующие страницы, а задачи расширения структуры сайта не стоит. В таком случае вы берете свои маркеры (названия категорий/страниц), собираете по ним подсказки, размечаете маркеры как 1, собранное облако как 0 и отправляете на кластеризацию. На выходе вы получите готовую семантику для своих категорий, а слова, которые не привязались к вашей структуре останутся некластеризованными.
   Формат загрузки данных: ключевое слово | маркер(1/0) - скачать пример входного файла

   Алгоритм кластеризации по Wordstat

   Этот алгоритм скорее решает обратную алгоритму ручных маркеров задачу: вы еще не знаете структуры своего сайта и не можете выделить маркеры - вы просто собрали Wordstat, подсказки и частотность по подсказкам. Теперь вам нужно структурировать эту семантику, чтобы получить группы запросов под страницы будущего сайта или будущих категорий существующего сайта. В таком случае алгоритм кластеризации по Wordstat подойдет как нельзя лучше, работает он следующим образом.
   Весь список ключевых слов сортируется по убыванию частотности, алгоритм пытается привязать все возможные слова из списка к самому частотному слову и формирует кластер, далее все повторяется итерационно для следующих по частотности ключевых слов.
   Не волнуйтесь за то, что ключевые слова могут при первом проходе алгоритма привязаться к неверному кластеру - мы используем алгоритмы машинного обучения, построенные на бинарных деревьях, чтобы предотвратить это:)
   Формат загрузки данных: ключевое слово | частотность (любая) - скачать пример входного файла

   Комбинированный алгоритм (ручные маркеры + Wordstat) - сочетает подходы двух предыдущих методов.

   Этот алгоритм подходит для задачи одновременного подбора ключевых слов для существующей структуры сайта и ее расширения. Работает он следующим образом: сначала мы пытаемся привязать все возможные запросы к вашим маркерным запросам и формируем готовую структуру, привязанную к вашим маркерам. Далее, все запросы, что не были привязаны к маркерам - сортируются по убыванию частотности и группируются между собой. В результате вы получаете:
   а) Готовую семантику для существующих категорий сайта
   б) Расширение семантики для вашего сайта.
   Мы настоятельно рекомендуем использовать комбинированный алгоритм - он дает наилучший результат.
   Формат загрузки данных: ключевое слово | | маркер(1/0) | частотность - скачать пример входного файла

   Все, что нужно знать про точность кластеризации

   Точность – чем больше точность кластеризации (группировки), тем более похожие фразы попадут в одну группу (кластер).
   Другими словами - данная опция отвечает за то, сколько общих URL нужно в ТОП10 поисковой системы, чтобы ключевые слова попали в один кластер.

   В каждой тематике есть свой, необходимый и достаточный порог схожести выдачи, чтобы получить качественное семантическое ядро. Например при продвижении интернет-магазинов, будет большой проблемой, если при кластеризации запросов ключевые слова "мультиварка Redmond RX500" и "Мультиварка Redmond RX500-1" будут попадать в один кластер - т.к. это разные товары и они должны продвигаться на разные карточки товара. Здесь мы рекомендуем использовать точность = 5
   Для инфо-тематик, например, для сайтов скидок или рецептов, такая точность не нужна - здесь задача получить максимальное количество сгруппированных кластеров для написания статей. Для таких сайтов мы рекомендуем точность 3 или 4. А для сайтов в очень конкурентных тематиках, где борьба за ТОП идет в основном по конкурентным ВЧ запросам - мы рекомендуем использовать повышенную точность кластеризации - 6 или 7, а под некластеризованные запросы создавать отдельные страницы.

   Рекомендуется выбирать варианты 3-6 и по результатам смотреть, какая кластеризация будет обладать достаточной полнотой и точностью для вашей семантики. Чем больше значение точности, тем более мелкие будут группы.

   Другие настройки кластеризации

   Не кластеризовать, если частотность меньше, чем - данная опция позволяет не кластеризовать ключевые слова с частотностью, менее заданной. Это избавит вас от ручной чистки низко популярных запросов – такие слова будут помещены во вкладку «Не кластеризовано».

   Определение релевантных URL для кластеров существующего сайта
   Вам достаточно ввести название нужного домена и наши алгоритмы попытаются определить релевантные URL для полученных кластеров.
   Опция работает следующим образом: если по главному (маркерному) запросу ваш сайт уже в ТОП10 - мы покажем этот URL и выделим его зеленым цветом. Иначе - подберем URL для маркерного запроса с помощью оператора site:.
   

   ВАЖНО: Релевантные URL подбираются для маркерных (главных) запросов кластера и присваиваются всему кластеру (всем ключевым словам кластера).

4. Шаг третий: «Ключевые слова и цена» .
   Загружаем файл с запросами.
   Поддерживаемые форматы: xls, xlsx. Формат ввода данных: запрос;маркер или частотность. Для кластеризации по методу Wordstat + Ручные маркеры формат данных: запрос;маркер;частотность.

   Вводим стоп-слова
   Перед кластеризацией из списка будут исключены фразы, содержащие стоп-слова. Функционал помогает сэкономить бюджет на кластеризацию и решает проблему ручной очистки стоп-слов. Функционал особенно полезен, если вы кластеризуете "грязный", предварительно не очищенный список ключевых слов.

   Предлагаем воспользоваться готовыми списками стоп-слов по гео-запросам и различным тематикам, или создать свой список стоп-слов. И не забываем про "Эксперт опции" - по умолчанию применяется символьное соответствие - т.е. частичное вхождение удалит все слово / словосочетание, если вам надо точное соответствие стоп-слову - выбирайте фразовое соответствие .




5. Нажимаем "Создать новый проект" - все, ваш проект отправлен на кластеризацию!

Теперь можно отслеживать статус проекта во вкладке "Очередь" или же в списке проектов по кластеризации.
На данный момент в Rush Analytics есть 5 статусов:
В очереди – данные еще не собираются, проект ждет своей очереди на сбор данных
Сбор данных – счетчик показывает, сколько ключевых слов обработано
Кластеринг – данные проекта уже собраны, система просчитывает все необходимые метрики, чтобы предоставить вам результат
На паузе – вы можете вручную поставить проект на паузу, если не уверены, что хотите его собирать. Или же, проект может сам встать на паузу т.к. у вас кончились деньги на балансе.
Готов – проект готов - вы можете посмотреть результаты в веб-интерфейсе или скачать в формате XLSX

Выходной файл кластеризации - описание столбцов

Результат кластеризации в формате XLSX выглядит следующим образом:

• Запросы, выделенные серым цветом – маркерные запросы - указанные вами вручную, или определенные системой
• Название кластера – берется название маркерного запроса
• Размер кластера – количество ключевых слов в группе
• Частотность ключевых слов – та частотность, которую вы задали в шаге «Ключевые слова». В зависимости от того, какую вы взяли частотность – базовую, в кавычках или с восклицательным знаком, результаты кластеризации могут незначительно отличаться
• Общая частотность кластера – сумма частотностей всех ключевых слов кластера
• Совпадений ТОПа – количество общих URL в поисковой выдаче по данному запросу с выдачей по эталонному (маркерному) запросу
• Подсветки – подсветки с выдачи поисковых систем, собранные по вашему ключевому слову
• Подсветки для кластера - подсветки без дубликатов, по всем словам данного кластера
• Top URL - самый видимый в выдаче URL конкурента по всем запросам кластера. Здесь мы оцениваем частоту встречаемости URL конкурентов в выдаче по каждому запросу и позицию каждого URL конкурентов в выдаче
• Релевантный URL - найденный релевантный URL для кластера, если была выбрана опция "Определять релевантные URL
  Опция работает следующим образом: если по главному (маркерному) запросу ваш сайт уже в ТОП10 - мы покажем этот URL и выделим его зеленым цветом. Иначе - подберем URL для маркерного запроса с помощью оператора site:

Примеры готовых файлов после кластеризации можно посмотреть в нашем портфолио

Кластеризация ключевых слов – это автоматическое распределение запросов по тематическим кластерам (группам) на основе сходства поисковой выдачи Яндекс или Google. Кластеризация делается для решения следующих задач:

1. Чтобы понять какие запросы нужно продвигать вместе и на одну страницу, а какие отдельно
2. Чтобы превратить огромное количество запросов семантического ядра из «каши» в понятную и логичную структуру
3. Чтобы сразу привязать целые группы запросов к уже существующим страницам на сайте и сделать продвижение максимально эффективным

Данный метод группировки запросов появился на рынке совсем недавно, но уже набрал большую популярность. В чем преимущества данного метода?

Преимущества кластеризации по методу топов

• Однозначное определение запросов которые должны продвигаться на одну страницу и наоборот – запросов, которые никогда не продвинутся на одну страницу, несмотря на их схожесть
• Учет синонимов и переформулировок – при группировке методом топов такие запросы как «спецодежда», «одежда для рабочих», «рабочая одежда» учтуться и привяжутся корректно, не потерявшись

• Огромная скорость группировки запросов семантического ядра. В отличие от ручного разбора или разбора с помощью шаблонов в Excell, кластеризация по методу топов занимает считанные минуты, а не часы, дни, или недели

Недостатки кластеризации по методу топов

• При низком качестве выдачи по запросу или в целом в тематике (много нерелевантных ответов, много форумов, присутствие дорвеев etc.) качество кластеризации пропорционально снижается
• Трудность реализации данного метода группировки: необходим сложный многоступенчатый алгоритм, необходимо собирать очень много данных с выдачи

Кластеризация запросов в Rush Analytics

Создавая модуль кластеризации в Rush Analytics, мы старались сделать его максимально гибким и удобным, чтобы наше решение подходило для любой задачи и любой тематики, а именно:

• Высокая скорость сбора и группировки запросов. Кластеризация семантического ядра, в зависимости от его объема займет от нескольких секунд до нескольких минут
• Настраиваемая точность группировки – в зависимости от качества выдачи в вашей тематике и других факторов вы можете выбрать соответствующую точность кластеризации – от 3 до 8
• Три алгоритма кластеризации:

А) По Wordstat – вершинами кластера (запросы, к которым будут привязываться остальные) становятся самые частотные запросы. Отлично подходит для информационных тематик.

Б) По маркерам – вы сами выбираете маркерные запросы, которые станут вершинами кластера. Отлично подходит для магазинов с преобладающим товарным спросом.

В) Гибридный алгоритм – маркеры указываются вручную, делается группировка запросов. Для запросов, которые не получилось привязать первым методом, автоматически выбираются вершины кластеров по Wordstat и производится повторная кластеризация. Данный метод позволяет достичь максимальной точности и полноты. Подходит для любых проектов

• Простой и понятный интерфейс, в котором смогут разобраться как новички, так и опытные специалисты.
• Отзывчивая служба поддержки. Если у вас возникнут любые технические проблемы или просто понадобится помощь по любому вопросу кластеризации, сбора подсказок или Wordstat, наша поддержка с удовольствием поможет вам.

Группировка ключевых слов (или по-другому кластеризация запросов) — это разделение ключевых слов на однородные группы по определенным признакам. Производится для повышения релевантности между ключевыми словами и рекламными объявлениями. В результате улучшается качество рекламных кампаний и понижается стоимость клика по объявлению.

При подготовке рекламных кампаний группировка ключевых слов занимает достаточно много времени. Некоторые специалисты используют подход «1 ключевое слово – 1 группа объявлений», который отбрасывает необходимость группировки и экономит время. Но его не всегда удобно использовать, особенно при большом количестве низкочастотных ключевых слов. Если была произведена кластеризация ключевых слов, то есть разбиение на смысловые группы , то структура рекламной кампании становится более понятной и проще анализируемой.

Группировка ключевых слов и поисковых запросов с помощью PPC tool

Группировка ключевых слов was last modified: Март 24th, 2017 by сайт