Группировка запросов по методу подобия ТОПов: описание, кластеризаторы

Преимущества кластеризации по методу ТОПов
Недостатки кластеризации по методу ТОПов
Почему нужно использовать автоматическую кластеризацию?
Какие есть виды кластеризации?
Какие есть сервисы для автоматической кластеризации?

Для успешного продвижения проекта важно не только отобрать максимально возможное количество целевых запросов, но и правильно распределить их по страницам сайта. На практике похожие запросы могут обладать разными характеристиками, из-за которых их нельзя будет продвинуть на одной странице. Поэтому мы рекомендуем делать группировку на основе анализа выдачи ПС.

В результате кластеризации по ТОПу станет ясно, какие запросы можно продвигать на одной странице, а какие – нельзя. Например:

• Берём два запроса «телевизор» и «купить телевизор».
• Анализируем выдачу по каждому запросу и проверяем наличие общих страниц в обеих выдачах:
  • — наличие одинаковых URL по запросам в ТОПе говорит о возможности их продвижения на одной странице. Чем больше страниц пересекается, тем вероятнее, что запросы будут хорошо ранжироваться на одной странице;
  • — если нет общих URL в ТОПе, высока вероятность, что запросы невозможно продвинуть в ТОП-10 ПС на одной странице.

Преимущества кластеризации семантического ядра по методу ТОПов

• Кластеризация позволяет избежать ошибок при распределении запросов (например, группировки запросов с разным интентом в один кластер).
• В результате кластеризации будут учтены и корректно привяжутся, не потерявшись, переформулировки и синонимы.

Недостатки кластеризации по методу ТОПов

• Качество кластеризации зависит от качества выдачи по интересующим запросам.
• Выдача меняется и то, что сегодня является коммерческим запросом, через несколько месяцев может стать информационным.
• Есть вероятность попадания запросов не в те группы (например, конкуренты посчитали правильным продвигать запросы с одинаковым интентом на разных страницах).

Поэтому важно!

Автоматически созданные группировки нужно проверять вручную. Это значительно снизит риск ошибок.

Почему нужно использовать автоматическую кластеризацию?

С помощью сервисов для кластеризации ключевых запросов можно быстро группировать большие по объёму семантические ядра. Если на ручную группировку может уйти неделя или даже месяц, с помощью кластеризатора можно выполнить работу за несколько часов.

Какие есть виды кластеризации?

Soft – запросы сравниваются с главным ключевым словом (с большей частотностью), но не сравниваются между собой.
Hard – запросы сравниваются и с главным ключевым словом, и между собой.

Для конкурентных тематик рекомендуем делать Hard-кластеризацию. Если тематика не очень конкурентная – достаточно Soft-кластеризации.

Инструменты автоматической кластеризации

Рассмотрим несколько сервисов, с помощью которых можно провести автоматическую кластеризацию семантического ядра.

Rush Analytics

Особенности сервиса:

• Платный онлайн-сервис.
• Высокая скорость кластеризации запросов.
• Простой и понятный интерфейс.
• Автоматическое определение релевантных страниц.
• Определение коммерческих и информационных запросов.

Just-Magic

Особенности сервиса:

• Платный онлайн-сервис.
• Быстрый сбор данных и группировка запросов.
• Сложный для новичков интерфейс.
• Возможность одновременно группировать запросы по нескольким порогам.
• Кластеризация по выдаче заданных регионов в Яндексе.
• Группировка по тематическим группам.

Serpstat

Особенности сервиса:

• Платный онлайн-сервис.
• Понятный и простой в использовании интерфейс.
• Инструмент разбирает интент запроса при формировании кластера.
• Бесплатная перегруппировка ключевых фраз.
• Высокая скорость сбора данных.

Key Collector

Особенности сервиса:

• Десктопная версия.
• Понятный интерфейс.
• Сравнительно низкая стоимость.
• Возможность настраивать группировку.
• Нельзя редактировать полученные группы в программе — только в Excel.
• Нужна ручная коррекция кластеров.
• Можно подбирать настройки группировки.

Заключение

Кластеризация запросов по ТОПу – хороший способ ускорения работы по созданию структуры и группировке семантического ядра.

Зная ошибки при кластеризации, легко избежать их в работе. Для этого, даже автоматизируя процесс группировки, всегда проверяйте результаты вручную.

Еще по теме:

• 12 фичей Seolib, о которых вы, возможно, не знали
• Отслеживание отправки форм на сайте с помощью GTM
• Как провести аудит ссылочной массы сайта с помощью Ahrefs