Быстрый старт: группировка запросов

Данная статья поможет вам быстро начать использовать функцию группировки слов в программе TopSite.

Что такое группировка запросов?

Группировка или кластеризация запросов – это работа по разделению списка ключевых слов сайта (или, как его называют, «семантического ядра») на группы по определённым признакам. Полученные группы называют кластерами. Кластеризация запросов позволяет добиться большей эффективности при написании статей для сайта и последующего их продвижения в поисковых системах на более высокие позиции в условиях высокой конкуренции.

Программа TopSite имеет специальный режим кластеризации запросов семантического ядра, который включается кнопкой «Кластеризация» до начала проверки позиций. В режиме кластеризации не производится сбор видимости и конкурентов. TopSite присваивает каждому запросу номер группы, который отображается в зелёном обрамлении. Кластеризация фраз может производиться по выдаче поисковых систем Яндекс и Google. Результаты группировки фраз выглядят следующим образом (кнопка «Кластеризация» подсвечена красным):

Группировка запросов в программе TopSite

Как производится кластеризация слов?

Группировка ключевых слов производится на основе степени схожести результатов поиска для различных запросов. Программа сравнивает результаты поиска по одному ключевому слову с результатами по другому слову с помощью специального алгоритма. При достижении определённой степени схожести между выдачей по запросам, эти запросы объединяются в один кластер.

Зачем это нужно?

При небольшой конкуренции группировка ядра особого смысла не имеет. Обычно группировка ключевых фраз делается вручную «на глаз» с целью распределить запросы по страницам создаваемого сайта. Автоматическая группировка ключей позволяет сэкономить время, а также более точно распределить слова по группам. По мере увеличения семантического ядра сайта, автоматическая разгруппировка становится более предпочтительной и точной.

Поясним на примере. Предположим, вы продаёте бетономешалки небольшого объёма, в которых можно приготовить бетон или раствор самостоятельно. При создании сайта вы собрали семантическое ядро по запросу «бетономешалки» через Вордстат или как-то ещё, и у вас есть 350 ключевых слов различной частотности. Теперь вам нужно создать структуру сайта, распределив эти слова по будущим страницам.

Банальные вещи

Самое банальное – это то, что в собранном семантическом ядре присутствуют, например, запросы, относящиеся к разным регионам. Вот пример:

Сгруппировать фразы по региону в программе TopSite

Программа выделила в один кластер все запросы, связанные с городом Новосибирск. Эти запросы являются регионозависимыми. Если вы вообще не продаёте свою продукцию в этом городе, то эти запросы можно смело исключить из семантического ядра сайта. Если же вы пишете сайт, на котором ваша продукция предлагается в различных регионах, тогда целесообразно под эти запросы выделить хотя бы отдельную страницу сайта.

Другой пример:

SEO кластеризация по объёму в TopSite

Бетономешалка на 125 литров. Здесь стоит отметить одну немаловажную деталь. Программа выделила эти запросы в отдельный кластер. Значит выдача по этим запросам совсем не похожа на выдачу, скажем, по запросам, связанным с бетономешалками на 120 литров:

Кластеризация семантики в программе TopSite

Какой мы из этого сделаем вывод? А такой, что если мы не напишем отдельную страницу под бетономешалки на 125 литров, то наш сайт по этим запросам в поиске или не будет выводится вообще, или будет болтаться где-то очень далеко. Там, куда пользователи обычно не долистывают.

Коммерческие и некоммерческие запросы

Поисковая система Яндекс разделяет все запросы на регионозависимые/региононезависимые (о чём уже было сказано выше), а также на коммерческие/некоммерческие. Большинство запросов, содержащих слова «купить», «цены» относятся к коммерческим. Ответом Яндекса на коммерческие запросы обычно являются какие-то предложения о покупке тех или иных товаров или услуг, а ответом на некоммерческие – информационные сайты с описаниями, отзывами и прочим. Но бывает и множество исключений, например:

Яндекс кластеризация коммерческих запросов в TopSite

Если с запросом «бетономешалки отзывы цена» более-менее всё понятно, то вот фразу «какую бетономешалку лучше купить» при ручной группировке семантического ядра можно было с лёгкостью записать в коммерческие. Хотя здесь очевидно, что она такой не является т.к., по всей видимости, пользователь всё-таки хотел увидеть описания или отзывы, о чём и говорит сходство результатов поиска и отнесение этого запроса к кластеру отзывов.

Чего хочет пользователь?

При кластеризации семантического ядра часто встречаются неоднозначные запросы, например, «бетономешалка фото». Что хотел увидеть пользователь, набирая этот запрос в поисковой системе? Вроде бы фотографию бетономешалки. Хорошо. Посмотрим, что нам выдаёт кластеризатор:

Группировка ключевых запросов на основе желания пользователя

Всмотритесь в этот список. Среди этих запросов есть и наш запрос «бетономешалка фото». Но изучив всю группу мы понимаем, что пользователь вовсе не хочет покупать бетономешалку. Он хочет сделать её сам!

Здесь стоит пояснить. Дело в том, что современные поисковые машины имеют очень мощную систему статистики, которая позволяет им проводить статистический анализ буквально каждого запроса. Если Яндекс видит, что пользователь не удовлетворён предложенной ему выдачей, он пытается найти те результаты, которые хочет увидеть пользователь. Для этого проводятся автоматические эксперименты с подмешиванием в поисковую выдачу каких-то других результатов до тех пор пока не будет получен приемлемый для пользователя результат. В данном случае, по всей видимости, множество людей хотят увидеть фото бетономешалки для того, чтобы сделать её самостоятельно.

Ненужные фразы

При кластеризации поисковых запросов часто образуются ненужные нам группы. Например:

Удаление ненужных фраз при кластеризации ключевиков

Оказывается, существует мультфильм про бетономешалку. Вы знали? Я нет. Сюда также подмешалась пара запросов от пользователей, ищущих детскую игрушку – машинку-бетономешалку. Зачем они нам?

Степень конкуренции

Взгляните на эту группу, посвящённую ремонту и запчастям:

Группировка запросов в семантическом ядре с низкой конкуренцией

Эти запросы вполне себе спокойно могут сосуществовать на одной странице нашего сайта, посвящённой ремонту нашей продукции. С другой стороны:

Сгруппировать ядро в программе TopSite

Венец бетономешалки оказался куда более хрупкой и востребованной запчастью. По всей видимости, здесь придётся создавать отдельную страницу.

Ну и напоследок

Просто довольно разные запросы об одном и том же:

Группировка семантики в программе TopSite

Как использовать программу для кластеризации запросов?

  1. О создании новой группы запросов и добавлении в неё списка ключевых слов читайте в статье Быстрый старт: проверка позиций сайта.
  2. После добавления слов, переключите программу в режим кластеризации и отключите ненужные поисковые системы, если это необходимо.
  3. Домен сайта указывать необязательно. Укажите его только если одновременно с кластеризацией ключевых фраз вы хотите ещё и собрать позиции.
  4. Задайте регион Яндекса, подключите Яндекс XML или XMLProxy, если это необходимо. А также сервис распознавания капчи.
  5. Нажмите кнопку «Начать проверку» и ждите окончания процесса кластеризации сайта.

Настройка степени схожести результатов поиска

Программа TopSite позволяет настраивать степень схожести для более мягкой или, наоборот, жёсткой группировки слов. Таким образом удаётся получить самое высокое качество группировки эмпирическим путём. Если программа объединяет в группы ключевые слова, которые явно должны быть в отдельных группах, попробуйте увеличить степень схожести в настройках программы на вкладке «Кластеризация». И наоборот. Это нужно сделать до начала повторной кластеризации:

Настройки кластеризации ядра в программе TopSite

Экспорт результатов

Номера кластеров можно выгрузить через диалог экспорта в буфер обмена или файл в формате CSV:

Экспорт результатов кластеризации ключевых слов из программы TopSite

Статья отредактирована: 20 окт. 2016 г.
Поделиться с друзьями
Статья опубликована
24 июня 2016 г.