Есть много преимуществ SEO, которые прямо или косвенно применимы к росту бизнеса или компании. Если вы хотите оставаться конкурентоспособными, важно использовать стратегические преимущества поисковой оптимизации. Это улучшает ваши усилия в области цифрового маркетинга.

В целом SEO нацелен на неоплачиваемый органический поисковый трафик, а не на платный трафик в качестве маркетинговой стратегии. Это позволяет увеличить качество и количество посетителей сайта в долгосрочной перспективе. При этом вы не будете использовать дополнительные средства. Таким образом, вы можете привлечь больше клиентов, создавая контент, который хорошо ранжируется в Google.

Конечно, веб-сайты, занимающие высокие позиции в поисковых системах, таких как Google, Yahoo и Bing, обычно считаются более качественными и заслуживающими доверия, чем сайты, занимающие более низкие позиции. И пользователи доверяют поисковым системам фильтровать для них результаты. Ранее кластеризация ключевых слов производилась вручную и занимала довольно много времени. Но теперь вы можете получить преимущества внедрения ML в этой области и автоматизировать практически все процессы. Поэтому узнайте больше о том, как бить первые места в поисковых системах для своего бизнеса и получать гораздо больше, чем имеете сейчас.

Какую роль играет кластеризация ключевых слов в стратегии SEO?

Чтобы увеличить органический трафик, ваш контент должен отражать реальность того, что на самом деле ищут пользователи. Ключевые слова могут дать вам эту информацию и помочь вашему контенту соответствовать требованиям рынка. Кластеризация ключевых слов упрощает план содержания SEO и повышает производительность. Это один из лучших способов увеличить свой органический трафик и получить в награду полный, масштабируемый контент-план, который напоминает об основных целях. Также самое главное, каждая часть вашего контента может быть легко оптимизирована.

Кластеризация ключевых слов для органического трафика

Кластеризация ключевых слов — это передовая стратегия SEO, которая может дать вам преимущество, необходимое для победы в конкурентных вертикалях. Чем больше исследований ключевых слов и кластеров вы сможете создать на раннем этапе, тем больше это окупится в рейтингах Google и безупречной маркетинговой стратегии. С помощью анализа страницы результатов поисковой системы вы сможете понять своего клиента на другом уровне. SERP помогает определить, можете ли вы получить ранжирование по ключевой фразе и стоит ли вознаграждение за ваши усилия. Таким образом, вы создаете контент, который будет нацелен на ключевые слова. Кроме того, он указывает, над чем вам нужно работать, чтобы обеспечить ранг первой страницы.

Основным преимуществом является объективное планирование контента. Вы можете использовать кластеризацию ключевых слов, чтобы создать четкий план действий по SEO-контенту для каждой отдельной страницы вашего сайта. Кроме того, это дает возможность записать подходящие идеи контента на будущее. Это помогает вам в долгосрочной масштабируемости, поскольку у вас есть метатеги для таргетинга с течением времени, которые можно масштабировать до бесконечности. Ваша команда может работать с одним документом, в котором подробно описывается, какие целевые слова и где находятся, какой контент необходимо создать для достижения рейтинга, а также то, как этот контент может быть перепрофилирован для использования в маркетинговой среде. Вы можете думать о кластеризации ключевых слов как о подготовительной работе, которая выполняется перед выполнением SEO.

Одна веб-страница может ранжироваться по нескольким поисковым запросам. Так почему же мы не уделяем слишком много внимания планированию и оптимизации контента, ориентированного на десятки похожих и связанных терминов запросов? Зачем нацеливаться только на одно целевое слово с одним фрагментом контента, когда можно нацеливаться на большее количество? Влияние кластеризации ключевых слов SEO на получение большего органического трафика не только недооценивается, но и в значительной степени игнорируется. И соответственно теряются возможности заработать больше.

Кластеризация ключевых слов: методы

Метод кластеризации не является одним конкретным алгоритмом. Это общая задача, основная цель которой состоит в том, чтобы сгруппировать набор объектов таким образом, чтобы они были более похожи друг на друга в одной группе, чем на объекты в других группах (кластерах). Соответствующие настройки метода и параметров (включая используемую функцию расстояния, порог плотности или ожидаемое количество кластеров) зависят от отдельного набора данных и предполагаемого использования результатов. Каждый метод кластеризации включает тесты и неудачные попытки. Часто бывает необходимо изменить предварительную обработку данных и параметры модели, пока результат не достигнет желаемых свойств.

Существует несколько различных методов кластеризации ключевых слов, о самых популярных из них вы узнаете ниже.

Ручная кластеризация

Ручная кластеризация — самый старый и простой способ кластеризации слов. Это включает в себя просмотр списка ключевых слов вручную и их группировку на основе сходства. Это отнимает много времени, но позволяет использовать более тонкий и персонализированный подход. Для больших данных этот метод будет не рациональным, так как машинное обучение может дать лучший результат за более короткое время.

Тематическое моделирование

Тематическое моделирование — это метод обработки естественного языка, который помогает идентифицировать кластеры связанных ключевых слов. Он включает в себя анализ больших объемов текста для определения основных тем и группировки ключевых слов на основе их связи с этими темами. Тематическое моделирование может сканировать набор данных, обнаруживать в них шаблоны слов и фраз и автоматически группировать группы слов и аналогичные выражения, которые лучше всего характеризуют все эти данные.

Агломеративная кластеризация

Одним из наиболее широко используемых алгоритмов кластеризации является агломеративная кластеризация. Основная операция заключается в объединении ключевых слов в наиболее подходящие кластеры. Модель USE (Universe Sentence Encoder) преобразует необходимые данные в цифровые значения — векторы (эмбеддинги). Затем они группируются по сходству значения. Далее в ближайший кластер добавляются наиболее близкие друг другу ключевые слова. Если он еще не существует, создается новый. Данные всегда группируются по отношению к порогу.

Далее данные, разбитые на кластеры, анализируются относительно поставленных целей. Если результат не удовлетворяет поставленной задаче, параметры порога или других компонентов изменяются до тех пор, пока не будет достигнут требуемый результат. Также существует методика, измеряющая сплоченность внутри кластеров — косинусное сходство. Его низкая сложность заключается в обнаружении только ненулевых координат, которые необходимо учитывать, и зависит только от их угла. Благодаря этому мы можем быть уверены в схожести важных для нас ключевых слов.

Алгоритм К-средних

Алгоритм К-средних позволяет вам самостоятельно задавать количество кластеров. Это используется, когда вы хотите найти чисто ближайшие значения относительно заданных кластеров. Каждая точка данных занимает свое положение относительно семантического содержания. Затем мы вычисляем центроид (функционально центр) каждого кластера и переназначаем каждую точку данных кластеру с ближайшим центроидом. Мы повторяем этот процесс до тех пор, пока назначения кластеров для каждой точки данных больше не меняются.

Каждый из этих методов имеет свои сильные и слабые стороны, и лучший подход будет зависеть от конкретных потребностей и целей проекта.

Узнайте больше об Amazon Case, Semantic Core и Semantic Relevance, почему это стоит внедрить.