Особенности различных методов кластеризации поисковых запросов
Для начинающих специалистов и владельцев сайтов
Кластеризация – это процесс группировки и распределения поисковых запросов по посадочным страницам. Также часто называется «разбивкой». Позволяет определить, какие запросы можно продвигать на одной странице, а под какие потребуется создание отдельной, оптимизированной посадочной страницы, более точно удовлетворяющей интенту (поисковой потребности) пользователя.
Кластеризация является важнейшим этапом построения эффективной для SEO-продвижения структуры сайта, значительно влияет на успешность привлечения поискового трафика по всем направлениям, соответствующим тематике сайта.
Упрощенно, под проработкой структуры проекта можно понимать:
- сбор и чистку семантического ярда;
- распределение запросов по посадочным страницам;
- корректировку структуры сайта: разделение/объединение/создание новых посадочных страниц под неохваченный спрос;
- ручную оптимизацию страниц с использованием информации о запросах, соответствующих рассматриваемым страницам.
Сам процесс может быть в той или иной степени автоматизирован, но в большинстве случаев требует ручного труда оптимизатора.
В статье намеренно не рассматриваются подробно сами сервисы и программы для группировки запросов, а только приводятся примеры использования тех или иных сервисов для различных видов разбивки.
Виды кластеризации
По семантической схожести (по словоформе)
Вид распределения запросов по группам, при котором используется схожесть слов в группах.
Популярные инструменты: Excel (при помощи фильтров), надстройка SEO Excel, Key Collector в режиме «Анализ групп».
Плюсы: выполняется быстро, высокая степень автоматизации.
Минусы: в автоматизированном виде – не учитывает синонимы, а также степень коммерциализации запросов.
Примеры
При использовании группировки по семантической близости синонимичные запросы, которые возможно продвигать на одной странице, попадут в разные семантические группы.
Группа |
Запросы |
ушм |
Ушм Купить ушм Ушм цены |
| |
болгарка |
Болгарка Купить болгарку Болгарки цены |
|
Также при использовании данного метода разбивки запросы информационного и коммерческого характера могут попадать в одну группу, а продвигаться – лишь на отдельных страницах.
Группа |
Запросы |
Кондиционеры |
Купить кондиционер Цены на кондиционеры Кондиционер для спальни Лучшие кондиционеры 2020 |
Пример гиперболизирован, однако с учетом того, что помимо запросов с явным (коммерческим или информационным) интентом, существует масса запросов с неявным интентом, корректная разбивка данным способом существенно осложняется.
По ТОПу
Наиболее популярный способ распределения ключевых слов. Работает при помощи выгрузки списков URL страниц из топа и поиска количества совпадений – общих URL для разных запросов.
Лишен проблем, описанных в примерах предыдущего способа. На тех же запросах с силой группировки 2 и указанием региона «Москва» получаются следующие кластеры:
Кластеризация данным методом, зачастую подразумевает:
- Указание региона для парсинга ТОПа.
- Указание силы группировки: минимального количества общих URL для разных запросов, необходимого для объединения запросов в одну группу.
- Опционально: выбор метода группировки.
Методы
Soft кластеризация подразумевает группировку запросов в случае, если в группе каждый из запросов связан как минимум с одним другим запросом группы.
Medium кластеризация означает, что для создания группы каждый из запросов должен быть связан с одним, главным («маркерным») запросом группы.
Hard кластеризация означает наличие связи между всеми запросами группы.
Нужно понимать, что «наличие связи» выявляется с учетом силы группировки. То есть при силе группировки 2 и методе Hard у всех запросов, попавших в одну группу, будут выявляться как минимум два общих URL в каждом ТОПе.
Схематично методы группировки можно изобразить следующим образом.
Популярные инструменты: инструмент Just Magic, Rush Analitycs, Coolakov, Key Collector с использованием выгрузки ТОПов поисковых систем.
Плюсы: выполняется быстро, высокая степень автоматизации.
Минусы: играя с настройками по типу и силе группировки, мы рискуем
- либо создать лишнюю страницу (более слабую по ассортименту/контенту, а также по скорости накопления данных о ПФ), разбив подробнее,
- либо не попасть в интент точного запроса пользователя, заведомо «вывалив» на него не точно соответствующий ассортимент/информацию, а более широкий спектр товаров/услуг/информации.
По интенту (по смыслу)
Глубоко погрузившись в тематику и детально анализируя потребности пользователей на выдаче, мы приходим к идеальному, казалось бы, способу кластеризации запросов – по их смыслу.
Плюсы: при глубоком погружении в тематику – безошибочное соответствие потребностям пользователя.
Минусы: настолько медленно и трудозатратно, что можно рассматривать полную кластеризацию по интенту лишь для микросайтов с малым объемом семантического ядра.
По ТОПу с объединением по интенту
Изначально воспользовавшись методом автоматической кластеризации по ТОПу (выбрав метод и силу группировки в соответствии с конкуренцией в тематике и особенностями проекта), автоматически созданные группы затем объединяются вручную в более крупные кластеры запросов по общему смыслу.
Руководствуясь потребностями пользователя на выдаче, можно для отдельных групп запросов снизить силу группировки, формируя более полные кластеры и создавая под них общие, более «сильные» по оптимизации и полные по контенту страницы.
Плюсы: автоматизированный первичный этап (по ТОПу), детальная группировка по интенту.
Минусы: отсутствуют.
По ТОПу с разбивкой по интенту. «Сверхкластеризация»
Здесь мы поступаем аналогично предыдущему методу. Изначально мы используем автоматическую кластеризацию по ТОПу с использованием любых сервисов и базовых настроек, которые соответствуют состоянию проекта и конкуренции. Затем сформированные группы дополнительно разбиваем вручную на отдельные, более соответствующие точному спросу кластеры с созданием наиболее оптимизированных, детальных посадочных страниц.
Плюсы: автоматизированный первичный этап (по ТОПу), детальная группировка по интенту.
Минусы: отсутствуют.
Применяя «Сверхкластеризацию», мы получаем идеально соответствующие спросу кластеры, несмотря на то, что в текущем ТОПе таковых не представлено. Этот метод позволяет молодым сайтам со слабой оптимизацией конкурировать даже с лидерами тематики за счет более точного ответа на запрос пользователя.
При этом для оценки необходимости дополнительной разбивки можно ориентироваться на соседние, схожие по смыслу кластеры, и по аналогии «доразбить» то, что объединено по ТОПу.
Лучший метод кластеризации
С точки зрения нашего многолетнего опыта наилучшими вариантами являются:
- кластеризация по ТОПу с последующим объединением по интенту;
- кластеризация по ТОПу с последующей разбивкой по интенту.
Автоматизация первого этапа (кластеризация по ТОПу, с использованием одного из сервисов или программных решений) позволяет ускорить процесс на больших массивах данных, выполняя роль первичной группировки. Дальнейший ручной этап помогает сформировать наиболее конкурентоспособные группы и создать соответствующую структуру сайта.
В большинстве случаев эти два подхода – объединение и разбивка – по сути не делятся на отдельные операции. На ручном этапе SEO-специалист принимает решение о необходимости объединения или разнесения запросов по страницам с учетом особенностей конкретного проекта и конкуренции в тематике.
Есть о чем рассказать? Тогда присылайте свои материалы Марине Ибушевой
-
хорошая статья, все четко расписано, мы в "Семён Ядрён" также с 2018 начали разрабатывать, а с 2019 применять в работе 2 модуля:
Для объединения по ТОПу с объединением по интенту - модуль "cosine similarity".
Для разбивки «Сверхкластеризация» - "HandControl24".
* Подробнее со скриншотами у нас на сайте в новостях от 10.07.2019 - semen-yadren.com/news/10-07-2019-v6-0-obnovlenie.html