Solicitações de teclas de agrupamento. Agrupamento do kernel semântico e mecanismos de busca

Queries Clustering Classes (Breaks) Lista kernel semântico (SIA), no grupo por semelhante, o que torna possível otimizar as páginas do site para otimizá-las.

Como solicita o cluster?

A ferramenta analisa a emissão de Yandex em cada pedido e compara-a com a emissão de outras solicitações da lista. Se as mesmas páginas relevantes estiverem localizadas nos 10 principais, essas solicitações são definidas como semelhantes e colocadas em um grupo. Isso significa que você pode otimizar uma página.

Solicite um limite de cluster Este é o número de páginas relevantes coincididas na extradição, em diferentes solicitações. Simplificando, se você inserir duas solicitações para Yandex e o Top 10 serão duas páginas idênticas (duas em dez), quando definir um "limite de cluster 2", essas duas solicitações serão colocadas em um grupo.

Contras do agrupamento de consulta manual

Agrupando consultas-chave, também conhecidas como avaria, é realizada Otimizadores de SEO. Imediatamente após a coleta.

Com um grande número de pedidos, é difícil modo manual Determine sua semelhança entre si, é necessário inserir cada pedido na pesquisa, ou confiar na intuição / experiência, que pode desempenhar uma piada aguçada ao promover e não dar os resultados necessários.
Alto custo, que foi formado devido à duração do processo. O colapso de alta qualidade da semântica com 500 pedidos a bordo vai em média 4..16 horas. É necessário deduzir cada solicitação, para determinar seu grupo (cuja presença deve ser mantida na cabeça), se necessário, para pesquisar ou serviços ... BRRR.

Prós de agrupamento automático de consultas

A velocidade do colapso é aproximadamente igual à velocidade do som. O sistema verificará a emissão de cada solicitação, compará-los e dará a oportunidade de corrigir as possíveis exceções menores manualmente, após o qual o resultado pode ser descarregado em Arquivo csv. (Excel).
A precisão do resultado está disponível, eliminando o fator humano. Uma pessoa pode distrair e perder o pensamento, esquecer, desativar ou simplesmente não ser capaz de fazer uma avaria corretamente, com o programa tais dificuldades não são observadas.
A ferramenta é totalmente fornecida em baseado livre; Não requer mensalmente remuneraçõesferiados, hospital; Ele também não tem cronograma: 24/7 funciona.

O colapso é um processo muito importante ao promover, estabelece metas para otimizar cada página do projeto e todo o site como um todo.

Hoje vamos falar sobre um processo tão importante na preparação para a criação de conteúdo para o site, como agrupamento do kernel semântico. Esta chave de agrupamento consulta do núcleo em grupos para que cada grupo corresponda à sua própria página. Depois de colecionar palavras-chave Para o projeto, eles são uma lista sem qualquer estrutura e hierarquia. Na lista de solicitações tão semelhantes entre si, e que diferem significativamente em significado.

Clustering fornece consultas de agrupamento para relevância máxima para uma página. O clusterização é realizado à mão e utilizando automaticamente uma variedade de serviços que existem na Internet. Vamos considerar todas as técnicas que é possível aplicar solicitações de distribuição e agrupamento das páginas do site.

O conteúdo do artigo:

Cluster manual de solicitações de núcleo do site

Apesar disso, é bastante demorado e leva muito tempo, é o grupo mais alto de qualidade. Adequado para pequenos projetos quando o número de chaves não é muito grande. Se as chaves são vários milhares, então é melhor realizar cluster automático e, em seguida, refinar os resultados com as mãos.

É feito simplesmente. As chaves são coletadas em grupos separados em significado. Para ser mais claro, vou dar um exemplo. Há palavras-chave coletadas de um projeto informativo em bebês. Você precisa dividir todo o kernel semântico sobre os grupos em doenças individuais para escrever sobre eles e sobre os métodos de tratar artigos específicos.

Escolhendo a partir da missa de chaves coletadas a pedido "bebês", aqueles que contêm a palavra "tremor", coletaremos um cluster de chave, onde todos os pedidos relacionados ao tremor em bebês serão. São eles que precisam ser usados \u200b\u200bpor escrever um artigo sobre doença.

No agrupamento manual, a tabela usual do Excel ou do Google ajudará a classificar, filtrar e destacar as linhas e palavras desejadas nelas. Também existe serviços gratuitosFacilitando o agrupamento manual. Isso, por exemplo, um serviço de assistente de palavras-chave que permite destacar as teclas desejadas de vários cliques. lista Geral E colocá-los no grupo.

Cluster de solicitação automática - serviço online

Clustering automático executa de acordo com certos algoritmos. Ela faz a mesma coisa que uma pessoa. Das vantagens, vale ressaltar a velocidade de trabalho milhares de vezes mais rápido que o manual, bem como a análise de palavras-chave e sua posição nos resultados da pesquisa.

Das Miscuses - a completa falta de pensamento lógico dos algoritmos, devido ao que muitas vezes é incorreto para inclusão em grupos em grupos. Além disso, solicitações claramente adequadas não podem ser incluídas em um grupo. Exemplo, solicita "Como usar uma criança a uma temperatura baixa na rua" e "a temperatura de 39 em uma criança" são investigações relacionadas a diferentes grupos, mas os algoritmos são mais frequentemente unidos em um.

Mesmo assim, após o agrupamento automático, o kernel semântico deve ser refinado à mão, levando-o à forma perfeita. A partir da qualidade do agrupamento depende diretamente da melhorização do site.

Para o trabalho automático, eu recomendo o serviço Rush Analytics.Qual é uma ferramenta poderosa para ajudar o otimizador. É suficiente adicionar todas as solicitações-chave e o programa agrupar-o o mais rápido possível. O único menos - o serviço é bastante caro e se você precisar de uso único, é melhor encontrar um otimizador com uma assinatura. Por cem e outros rublos, ele adiciona chaves para correr para o serviço.

Os seguintes recursos são relevantes: SEO intelecto, keyassistant.

Características de semântica de agrupamento para locais comerciais

Se tudo estiver claro com solicitações de projetos de informação. Aqui temos palavras de parada são todas as frases comerciais com a palavra para comprar, ordem, etc., então com comercial nem tudo é tão inequívoco. Vale um pouco para prestar atenção a como é melhor agrupar as chaves, por exemplo, para a loja online.

Por exemplo, a loja de eletrônicos vai vender televisões. Há muitas solicitações com a palavra TV e precisamos nos cluster. Todos os pedidos que pertencem ao comercial, digite "comprar televisão Samsung."," Compre TV Diagonal 43 ", distribuímos sobre seus clusters: de acordo com marcas, diagonal ou outras propriedades.

Mas solicitações informativas como "como escolher boa tv."Ou" Qual TV é bom em 2017 "Nós classificos separadamente e na estrutura do site, fornecemos para uma seção de blog, onde diremos os usuários sobre a escolha ou as vantagens desta ou daquela propriedade da técnica. Portanto, podemos atrair mais tráfego devido e solicitações de informações.

Como você pode ver, o agrupamento do kernel semântico é fácil, só leva tempo suficiente. Mas é um dos pilares na preparação para o lançamento do projeto.

Leia artigos sobre este tópico:

Darim 200 limites na conta para tentar!

Clustering palavras-chave - Esta é uma distribuição automatizada de consultas sobre grupos emitidos motores de busca.

O Algoritmo de Cluster de Analytics do Rush coletará o Top10 Yandex ou o URL do Google para cada uma das suas palavras-chave, comparará os resultados de cada palavra-chave e grupos solicitam exatamente como eles serão avançados com sucesso nos mecanismos de pesquisa e como será conveniente e logicamente criar páginas no local.

No Rush Analytics, o agrupamento pode ser realizado em dois métodos: suave e difícil

Após solicitações de processamento, você ficará quase pronto e corretamente formado, do ponto de vista dos mecanismos de pesquisa, a estrutura do site. E com base nos dados de frequência para cada grupo de palavras-chave, você pode facilmente decidir a criação de páginas adicionais no site.

Confira o guia de vídeo do tutorial de vídeo

FAQ no agrupamento: as questões mais frequentes de nossos usuários

Clustering - agrupando palavras-chave com base na comparação dos mecanismos de pesquisa. O algoritmo montará o URL TOP10 de acordo com suas palavras-chave, comparará os resultados para cada palavra-chave e pedidos de grupos exatamenteComo eles vão avançar com sucesso nos mecanismos de pesquisa e como será conveniente e logicamente criar páginas no site

Você precisa baixar uma lista de palavras-chave no Rush Analytics e sua frequência (qualquer) ou para postar palavras-chave como as principais (marcadores) e todos os outros.
Para usar o algoritmo de cluster combinado, você também precisará de frequência e marcação de marcadores. Leia um pouco mais baixo sobre isso.

A precisão de clasting indica quantas URLs comuns devem estar nos resultados da pesquisa por duas solicitações para que combinássemos essas solicitações ao grupo.
Em outras palavras, maior a precisão do agrupamento (agrupamento), as frases mais semelhantes se enquadram em um grupo (cluster).
Para a maioria dos tópicos será bastante precisão \u003d 5.

UMA: Cada tópico tem seu próprio limiar, necessário e suficiente para similarizar emissão para obter um kernel semântico de alta qualidade. Por exemplo, ao promover as lojas online, haverá um grande problema se quando solicitações de cluster, as palavras-chave "Multivarka Redmond Rx500" e "Multivark Redmond RX500-1" cairão em um cluster - porque Estes são produtos diferentes e devem se mover para diferentes cartões de mercadorias. Aqui recomendamos o uso de precisão \u003d 5

Se o tráfego para o site é principalmente russo e de Yandex - optimamente fazendo agrupamento no Yandex, escolhendo uma região para a qual o site está se movendo.
Você também pode usar os dois mecanismos de pesquisa e, em seguida, comparar os resultados. Muitas vezes os resultados são muito semelhantes entre os mecanismos de busca.
Se você estiver promovendo um site para outros mercados - o cluster já está disponível para todas as regiões e as linguagens de emissão do mundo.
Em pouco tempo, adicionaremos a funcionalidade da escolha do país e da cidade para agrupamento para a emissão do Google.com. Se você estiver interessado neste recurso - votar em nossa comunidade e aparecerá muito mais rápido - um link para o voto

Sim você pode. E às vezes até precisa.
Quando você pode combinar dois clusters em um?
Muitas vezes, tais palavras-chave como "comprar multivarka MultiCond" e "Multivarka Multivarka Redmond podem cair em diferentes clusters devido à má qualidade de emissão em Yandex e no Google nesses pedidos.
Neste caso, você precisa combinar esses clusters em um e promover a página redmond Multicual.. Esta é uma situação completamente normal.
Quando você pode unir dois clusters em um?
Quando em um cluster solicitações de informações e em outro comercial. Por exemplo, clusters "comprar multicookers redmond" e "Review Multividual Redmond" não pode ser combinado porque Esses pedidos devem ser fundamentalmente avançados em páginas diferentes.
Eu duvido que unir dois clusters ou não o que fazer?
Dizemos detalhadamente o que fazer neste caso neste manual.

Porque as palavras da aba "Nellusterized" não encontraram um par de um cluster. Infelizmente, nem todas as palavras-chave podem ser agrupadas - porque Nem todos eles estão interconectados.
Somos guiados antes de se palavras-chave serão avançadas (classificadas) e agruparam-se com base em procurar Resultados.
Por exemplo: solicitações "celular" e " celulares"Deve se mover para páginas diferentes. Uma solicitação é de informações e o segundo comercial e eles nunca chegarão a uma página.
O que fazer com solicitações não clusterizadas?
Se você encontrar as palavras-chave valiosas para você - elas podem ser adicionadas ao manual para adicionar aos grupos já existentes (não poderiam ser confundidos devido à emissão ruim) ou criar páginas separadas no site sob essas palavras.

Antes de clustering da lista, todas as frases contendo palavras de parada serão excluídas. Aqueles. Palavras-chave dubbown não serão usadas em agrupamento e serão descartadas mesmo antes de comparar solicitações.
Recomendamos usar esta opção se você fizer o download da lista "suja" de palavras-chave no projeto de cluster. A funcionalidade ajuda a salvar o orçamento para agrupamento e resolve o problema da limpeza manual e tediosa de palavras de parada no Excel. Oferecemos para usar as listas acabadas de stop-palavras em pedidos geo e vários assuntos, ou criar sua própria lista de palavras de parada.

Algoritmo passo a passo para trabalhar com o serviço:

Criando um projeto.Para criar um projeto, você precisa ir para a guia Clusterization e clicar em "Criar novo projeto"

Etapa 1: Search Engine e região.
Aqui você precisa digitar o nome do projeto (campo obrigatório). Você pode inserir qualquer nome, muitas vezes é conveniente inserir o nome do site para que, no futuro, seja fácil encontrar o projeto desejado.
Em seguida, especificamos o mecanismo de pesquisa, de acordo com o qual o grupo será executado. Você pode escolher ou yandex ou google.
Para o Google este momento Todas as regiões e idiomas do mundo estão disponíveis.
Etapa dois: configurações de coleção

Tudo sobre nossos algoritmos de clusterização
Método de clusterização:
- Clusterização macia: Nesse método de cluster, o algoritmo determina as solicitações Central (marcador) e compara com eles todas as outras solicitações. O algoritmo é ótimo para cluster de palavras-chave de projetos de tráfego: lojas on-line, sites de informação, sites de serviço com competição de não comunicação.
- Cluster duro: As solicitações são combinadas em um grupo somente se houver um conjunto de URL comum para todas as solicitações. Ao mesmo tempo, o tipo de agrupamento é agrupado menos palavras-chave, mas com uma ótima precisão. Ideal para consultas competitivas de alta frequência.
Um tipo - Seleção de algoritmo de cluster.
Temos 3 algoritmos de cluster:
- Agrupando-se com marcadores manuais
- Agrupando-se no Wordstat.
- Algoritmo de agrupamento combinado (marcadores manuais + wordstat)
Eles trabalham no mesmo principio básico - comparar a similaridade dos topos dos mecanismos de busca, mas destinam-se a resolver várias tarefas diferentes.

Algoritmo usando marcadores manuais:

Este algoritmo é mais eficaz para usar quando você tem uma estrutura terminada e bastante ramificada do site (diretório), e você precisa saber todos os marcadores e só precisa entender quais tipos você vai promover as páginas existentes e as tarefas da expansão da estrutura do local não deve ser. Nesse caso, você pega seus marcadores (nomes de categorias / páginas), cobram dicas sobre eles, coloque marcadores como 1, montado na nuvem como 0 e envie no clusterização. Na saída, você receberá a semântica finalizada para suas categorias, e as palavras que não são anexadas à sua estrutura permanecerão não rótulos.
Formato de download de dados: palavra-chave | Marcador (1/0) - Baixe um exemplo de arquivo de entrada

Algoritmo de clusterização do Wordstat.

Este algoritmo é bastante resolvido algoritmo reverso Tarefa de marcadores de mão: Você ainda não sabe a estrutura do seu site e não pode destacar os marcadores - você simplesmente coletou Wordstat, Dicas e Frequência Dica. Agora você precisa estruturar esta semântica para obter grupos de solicitações sob a página do site futuro ou categorias futuras do site existente. Nesse caso, o algoritmo de agrupamento no Wordstat é adequado, pois é impossível, funciona da seguinte forma.
Toda a lista de palavras-chave é classificada em ordem decrescente de frequência, o algoritmo tenta vincular todas as palavras possíveis da lista à palavra mais frequente e forma um cluster, então tudo é repetido iterativamente para as seguintes palavras-chave.
Não se preocupe com o fato de que as palavras-chave podem, em primeiro lugar, passar o algoritmo para ser anexado ao cluster errado - usamos algoritmos de aprendizado de máquina construídos em árvores binárias para evitar isso :)
Formato de download de dados: palavra-chave | Frequência (qualquer) - Baixe um exemplo de um arquivo de entrada

O algoritmo combinado (marcadores manuais + WordStat) - combina as abordagens dos dois métodos anteriores.

Este algoritmo é adequado para a tarefa de seleção simultânea de palavras-chave para a estrutura existente do site e sua expansão. Funciona da seguinte forma: Primeiro estamos tentando vincular todas as solicitações possíveis às suas solicitações de marcadores e formar a estrutura finalizada em seus marcadores. Além disso, todas as solicitações que não foram vinculadas a marcadores são classificadas por frequência decrescente e são agrupadas. Como resultado, você ganha:
a) Semântica pronta para categorias de site existentes
b) Extensão de semântica para o seu site.
Recomendamos fortemente usando um algoritmo combinado - Ele dá o melhor resultado.
Formato de download de dados: palavra-chave | | Marcador (1/0) | Frequência - Baixe um exemplo de um arquivo de entrada
Tudo que você precisa saber sobre a precisão do agrupamento
Precisão- Quanto maior a precisão do agrupamento (agrupamento), as frases mais semelhantes se enquadram em um grupo (cluster).
Em outras palavras, essa opção é responsável por quantas URLs comuns são necessárias no top 10 do mecanismo de pesquisa, para que as palavras-chave sejam em um cluster.
Cada tópico tem seu próprio limiar, necessário e suficiente para similarizar emissão para obter um kernel semântico de alta qualidade. Por exemplo, ao promover as lojas online, haverá um grande problema se, quando solicitações de cluster, as palavras-chave "Redmond RX500" Multicooker e o Multicooker Redmond RX500-1 cairão em um cluster - porque Estes são produtos diferentes e devem se mover para diferentes cartões de mercadorias. Aqui recomendamos o uso de precisão \u003d 5
Para informações, por exemplo, para sites de desconto ou receitas, essa precisão não é necessária - aqui a tarefa é obter o número máximo de clusters agrupados para escrever artigos. Para esses sites, recomendamos a precisão de 3 ou 4. e para sites em indivíduos muito competitivos, onde a luta para o topo é principalmente em solicitações competitivas de RF - recomendamos o uso de aumento de precisão de agrupamento - 6 ou 7 e para criar páginas separadas para consultas sem bloqueio.
Recomenda-se escolher opções 3-6 e sobre os resultados de assistir qual agrupamento terá completude e precisão suficientes para sua semântica. Quanto maior o valor de precisão, os menores grupos serão.
Outras configurações de agrupamento
Não cluster se a frequência for menor que - Esta opção permite que você não clustam palavras-chave com frequência menor que especificadas. Ele irá aliviá-lo da limpeza manual de consultas baixas - essas palavras serão colocadas na guia "Não clustering".
Definição de URL relevante Para clusters de um site existente
É suficiente para você inserir o nome do domínio desejado e nossos algoritmos tentarão determinar o URL relevante para os clusters recebidos.
A opção funciona da seguinte forma: Se o seu site já estiver no top 10 - mostraremos este URL e realge-o com verde. Caso contrário, selecionaremos o URL para a solicitação do marcador usando o site :.
IMPORTANTE: URLs relevantes são selecionados para as solicitações de cluster marcador (main) e são atribuídas a todo o cluster (todas as palavras-chave do cluster).
Passo três: "Palavras-chave e preço".
Carregue um arquivo com solicitações.
Formatos suportados: XLS, XLSX. Formato de entrada de dados: solicitação; marcador ou frequência. Para clustering usando o WordStat + marcadores manuais. Formato de dados: consulta; marcador; frequência.
Nós introduzimos palavras de parada
Antes de clustering da lista, as frases contendo palavras de parada serão excluídas. A funcionalidade ajuda a salvar o orçamento para agrupamento e resolve o problema limpeza manual Pare as palavras. A funcionalidade é especialmente útil se você agrupar uma lista "suja", pré-limpa de palavras-chave.
Oferecemos para usar as listas acabadas de stop-palavras em pedidos geo e vários assuntos, ou criar sua própria lista de palavras de parada. E não se esqueça das "Opções de especialistas" - a conformidade simbólica padrão é usada - isto é, Entrada parcial excluirá toda a palavra / frase, se você precisar corresponder com precisão a palavra de parada - escolha conformidade de frase..

Aperte "Crie um novo projeto" - Todo o seu projeto é enviado para agrupamento!

Agora você pode acompanhar o status do projeto na guia "Fila" ou na lista de projetos de cluster.
No momento, o Rush Analytics possui 5 status:
Fila - Os dados ainda não são coletados, o projeto está esperando por sua vez de coletar dados
Coleção de dados - Contador mostra quantas palavras-chave são processadas
Agrupamento - Os dados do projeto já estão coletados, o sistema calcula todas as métricas necessárias para fornecer o resultado.
Em pausa - Você pode colocar manualmente o projeto pause, se não tiver certeza do que deseja coletá-lo. Ou o projeto pode ter uma pausa em si. Você terminou dinheiro no balanço.
Preparar - O projeto está pronto - você pode ver os resultados na interface da Web ou download no formato XLSX

Arquivo de saída de clustering - descrição da coluna

O resultado do clustering no formato XLSX é o seguinte:

Sedimentos de superfície - Solicitações de marcadores - especificada manualmente ou definida pelo sistema
Cluster de nome - O nome da solicitação do marcador é tomado
Tamanho do cluster -número de palavras-chave no grupo
A frequência de palavras-chave - a frequência que você pediu em "palavras-chave". Dependendo do qual você tomou frequência - básico, em citações ou com uma marca de exclamação, os resultados do agrupamento podem diferir ligeiramente
Freqüência total de cluster. - a quantidade da frequência de todas as palavras-chave do cluster
Coincidence top.- o número de URLs comuns na busca por esse pedido Com a emissão do pedido de referência (marcador)
Luz de fundo. - Resumagem da emissão de mecanismos de busca coletados pela sua palavra-chave
Backlights para cluster - iluminação sem duplicatas, em todas as palavras deste cluster
URL superior. - O URL do concorrente mais visível em todas as solicitações do cluster. Aqui avaliamos a frequência de ocorrência de URL de concorrentes em extradição para cada solicitação e posição de cada URL de concorrentes em extradição
URL relevante - Encontrado URL relevante para o cluster, se a opção "defeito URLs relevantes tiverem sido selecionados
A opção funciona da seguinte forma: Se o seu site já estiver no top 10 - mostraremos este URL e realge-o com verde. Caso contrário, vamos selecionar o URL para a solicitação do marcador usando o operador do site:

Exemplos arquivos prontos Após agrupamento, você pode ver em nosso portfólio

Clustering palavras-chave - Esta é uma distribuição automática de consultas em clusters temáticos (grupos) com base na semelhança dos resultados da pesquisa de Yandex ou no Google. Clustering é feito para resolver as seguintes tarefas:

Para entender quais pedidos precisam ser promovidos juntos e uma página, e que separadamente
Para transformar um grande número de pedidos do kernel semântico de Kashi em uma estrutura clara e lógica
Para ligar imediatamente grupos inteiros de solicitações às páginas já existentes no site e tornar a promoção o mais eficiente possível.

Este método A agrupamento de consultas apareceu no mercado bastante recentemente, mas já ganhou grande popularidade. Quais são as vantagens desse método?

Vantagens de agrupamento pelo método de tops

Definição não ambígua de solicitações que devem ser movidas para uma página e vice-versa - consultas que nunca avançarão por uma página, apesar de sua semelhança
Contabilização de sinônimos e reformulações - ao agrupar pelo método de topo tais pedidos como "macacões", "roupas para trabalhadores", "workwear" para cumprir e esclarecer corretamente, não perdido

Enorme velocidade de agrupamento de consultas do kernel semântico. Ao contrário da análise manual ou analisando usando modelos em Excell, agrupando pelo método de tops leva alguns minutos, e não horas, dias ou semanas

Desvantagens de agrupamento pelo método de tops

Com emissão de baixa qualidade a pedido ou em geral no sujeito (muitas respostas irrelevantes, muitos fóruns, a presença de dorvel etc.) A qualidade do cluster é proporcionalmente em declínio
A dificuldade de implementar este método de agrupamento: um algoritmo multiatage complexo é necessário, você precisa coletar muitos dados da emissão

Pedidos de cluster em Analytics do Rush

Ao criar um módulo de cluster em Analytics de Rush, tentamos torná-lo mais flexível e conveniente para a nossa decisão de atender qualquer tarefa e qualquer assunto, a saber:

Coleção e agrupamento de alta velocidade. Clustering do kernel semântico, dependendo do seu volume levará de alguns segundos a alguns minutos
Personalização de precisão do agrupamento - Dependendo da qualidade de emissão em seu assunto e outros fatores, você pode escolher a precisão apropriada de cluster - de 3 a 8
Três algoritmos de cluster:

A) por wordstat - Vértices do cluster (as solicitações para as quais o restante será anexado) Tornar-se as consultas de maior frequência. Ótimo para tópicos de informação.

B) nos marcadores- Você mesmo escolhe os pedidos de marcadores que serão os topos do cluster. Ótimo para lojas com demanda predominante de commodities.

C) algoritmo híbrido - Marcadores são especificados manualmente, um agrupamento de solicitações é feito. Para solicitações que não vinculam o primeiro método, as partes superiores dos clusters do WordStat são automaticamente selecionadas e cluster repetidas são executadas. Este método permite que você obtenha máxima precisão e integridade. Adequado para quaisquer projetos

Simples I. interface compreensívelque será capaz de descobrir os recém-chegados e especialistas experientes.
SERVIÇO DE APOIO DE ResponRAÇÃO. Se você tem algum problemas técnicos Ou simplesmente precisa de ajuda em qualquer problema de agrupamento, coleta de dicas ou Wordstat, nosso suporte ficará feliz em ajudá-lo.

O agrupamento de palavras-chave (ou em outro agrupamento de consulta) é a separação de palavras-chave para grupos homogêneos em determinados recursos. Produzido para aumentar a relevância entre palavras-chave e anúncios publicitários. Como resultado, a qualidade das campanhas publicitárias é melhorada e o custo de clicar no anúncio é reduzido.

Ao preparar campanhas publicitárias, o agrupamento de palavras-chave leva muito tempo. Alguns especialistas usam a abordagem "1 Palavra-chave - 1 grupo de publicidade", que descarta a necessidade de agrupamento e economiza tempo. Mas nem sempre é conveniente usar, especialmente quando grandes quantidades Palavras-chave de baixa frequência. Se o agrupamento de palavras-chave foi feito, isto é, a divisão em semântica grupos, então a estrutura campanha publicitária Torna-se mais compreensível e mais fácil do que analisado.