Что такое кластеризация слов и зачем ее делать?

Выбор целевых страниц достаточно давно полностью автоматизирован. Для определения мы задаем искомый запрос в поисковой системе, ограничиваясь поиском по вашему сайту. Вот примеры запросов для определения релевантной страницы:

• «Яндекс»
• Google

Такой метод позволяет найти релевантную, по мнению поисковой системы, страницу, но имеет ряд недостатков:

1. Плохая точность, если на сайте мало страниц. Практически по всем запросам часто будет искаться главная страница, в итоге мы можем получить релевантную главную для запросов «окна», «двери», которые физически нельзя продвинуть на одной странице.

2. Некорректная работа алгоритма, если не все страницы сайта проиндексированы / невозможная работа алгоритма, если сайта еще нет. Достаточно серьезное ограничение для новых проектов. Неправильно сделанное распределение запросов по страницам может погубить будущие результаты продвижения.

3. Нет учета применяемого алгоритма ранжирования ПС для конкретного типа запроса. Метод не позволяет анализировать текущую картину, которая представлена в топах, поэтому мы не в состоянии увидеть правильной картины группировки слов.

Иными словами, для небольшого количества запросов, особенно кардинально разных по смыслу («паркет», «ламинат», «половая доска»), а также при учете хорошо структурированного и проиндексированного сайта данный метод может быть применим и сегодня, но когда речь идет о первичном продвижении, то нужно искать альтернативу.

Сравнение страниц топов или hard-кластеризация

Лучший метод по всем показателям на данный момент. Кластеризация производится по методу сравнения топов в поисковых системах: запросы объединяются в группу, только если есть общий для всех запросов набор URL-адресов. Вы выбираете поисковую систему, на основе которой будет производиться кластеризация, а также необходимую точность, т. е. минимальное количество общих URL-адресов для слов, при котором слова будут объединены в группу. Сравнение производится по 10 результатам поисковой выдачи, соответственно, точность бывает от 1 до 10.

Сравнение через маркерные слова или soft-кластеризация

В этом методе кластеризации алгоритм определяет центральные (маркерные) запросы и сравнивает с ними все остальные запросы. Все остальные подвергают сравнению с маркерным словом по количеству общих URL в топ-10 «Яндекса». Soft-кластеризация формирует группы достаточно большого размера, но часто возникают ошибки в определении возможности совместного продвижения запросов на странице.

Для визуалов различие между этими видами кластеризации представим так:

Недостатки кластеризации по методам сравнения топов (hard)

• 1. Большие ресурсозатраты. Для того, чтобы произвести кластеризацию, необходимо собрать топ, отсеять нерелевантные вашему сайту результаты (например, присутствие почти по всем запросам Википедии ничего не даст коммерческому сайту, ее желательно исключить из сравнения). Если делать это вручную в Excel, кластеризация займет часы или дни работы. Поэтому подобный метод применяют, только используя автоматизированные инструменты.
• 2. Частая невозможность получения кластеров с адекватным количеством ключевых слов. Если ядро запросов состоит из достаточно похожих по смыслу слов, то порой при задании точности 3–5 (количество одинаковых URl, при которых запросы будут собраны в кластер) вы получаете 2–3 больших кластера с огромным количеством слов, что порождает сложности в проведении текстовой оптимизации, т. к. вы будете балансировать с оптимизацией на грани попадания под спам-фильтры поисковых систем.
• 3. Качество кластеризации полностью зависит от качества выдачи. Если вы продвигаете огромное количество НЧ и сверх НЧ запросов не в коммерческой выдаче, то вероятность наличия дорвеев, UGC-контента (форумы, гостевые и пр.) резко возрастает, соответственно, качество результатов кластеризации пропорционально снижается. Пользуйтесь лайфкахом: даже если вы планируете продвигаться в регионе, кластеризацию лучше делайте по Москве — качество сайтов там выше, и кластеризация получится лучше.

Как данные проблемы решены в PromoPult?

Вот результаты кластеризации нашего ядра (точность кластеризации 4, регион Москва):

Описанная проблема при ручной кластеризации с необходимостью продвижения слов «параплан» и «купить параплан» на разных страницах сайта решена автоматически — слова определены в разные кластеры.

Фразы «полеты на параплане» и неподходящие по смыслу «подарочный сертификат на полет на параплане» также отнесены к единому кластеру, т. к. имеют одинаковый набор продвигаемых страниц у конкурентов. Данная проблема, описанная в блоке, также решена автоматически.

Из необычного. Давайте посмотрим за запросы «полеты на мотопараплане» и «подарочный сертификат на полет на мотопараплане». На первый взгляд кажется, что данная конструкция очень похожа на пример выше, и слова должны быть определены в один кластер, но система не сделала этого.

Однако мы видим, что это неверное предположение! Ранжирование по этим запросам в «Яндексе» устроено несколько иначе. По запросу «полеты на мотопараплане» присутствуют абсолютно другие типы сайтов, и пересечения с запросом «подарочный сертификат на полет на мотопараплане» практически нет. Заметить это при работе вручную сложно, но если вы используете автоматизацию и работаете в сервисе, вы не ошибетесь!