Как лучше организовать ядро, если запросы из других групп иногда смешиваются?

Здравствуйте! У меня вопрос касательно кластеризации ключевых запросов. Когда ядро ключевых фраз получается крупным, я замечаю, что после кластеризации некоторые запросы оказываются в сопутствующих группах, которые больше подходят для других страниц и не должны содержать определенные фразы. Например: 
<br/> 1-я группа: "Что такое SEO", "Что означает SEO", "Как настроить сайт для SEO" 
<br/> 2-я группа: "Настройка сайта для SEO", "Способы настройки SEO сайта", "Как настроить сайт для SEO продвижения".
<br/><br/> В данной ситуации в первой группе подошёл запрос "Как настроить сайт для SEO", который может быть там из-за пересечения с URL. Это может привести к тому, что поисковик выберет другую, более релевантную страницу при продвижении. 
<br/><br/> Я использую разные методы кластеризации: soft, middlem, hard и варьирую их силу, но иногда запросы все равно перепутываются. Я проверяю их по пересечению, чтобы убедиться в корректности кластеризации. 
<br/><br/> Какие существуют методы, позволяющие получить более точное ядро ключевых фраз, чтобы минимизировать количество неуместных запросов в группах, тематика которых отличается? Учитывая крупный объем ядра, ручная проверка становится затруднительной и требует больше времени.
  • 9 января 2025 г. 10:34
Ответы на вопрос 2
Чтобы более эффективно организовать ядро ключевых фраз и минимизировать количество неуместных запросов, приведём несколько методов и рекомендаций:

### 1. **Используйте более глубокую семантическую кластеризацию**
Попробуйте применять модели обработки естественного языка, такие как Word2Vec или FastText, для более глубокого понимания семантической связи между запросами. Это может помочь разбить запросы на группы более сложным образом, чем просто частотный анализ.

### 2. **Тематика и целевая страница**
Для каждой группы запросов определите ключевую целевую страницу, которая будет наиболее релевантной для этих фраз. Группируйте запросы по сходству не только в контексте слов, но и по целям страницы. Например, если страница фокусируется на "настройке сайта", не включайте туда запросы о "SEO" без уточнения.

### 3. **Фильтрация по ключевым словам**
Создайте правила фильтрации на основе ключевых слов и фраз. Например, если запрос содержит "настройка" и "сайт", он автоматически помещается в определённую группу. Это может помочь избежать смешивания релевантных и нерелевантных запросов.

### 4. **Иерархическая группировка**
Попробуйте организовать своё ядро в иерархическую структуру. Сначала разбейте запросы на более общие категории (например, "SEO"), а затем детализируйте их в подкатегории (например, "настройка сайта для SEO"). Это поможет избежать пересечения.

### 5. **Контекстуальный анализ**
Используйте контекстуальный анализ, чтобы определить, как запросы употребляются в реальных сценариях. Проверьте логи поиска и обратную связь с клиентами, чтобы понять, какие запросы действительно связаны между собой в практическом применении.

### 6. **Автоматизация и инструменты**
Используйте существующие инструменты для автоматизации анализа и кластеризации. Такие инструменты, как SEMrush, Ahrefs и другие, предоставляют средства для анализа ключевых слов и кластеризации с использованием AI. Это поможет значительно сократить время на ручную работу.

### 7. **Обратная связь и тестирование**
Проведите A/B тестирование группировки запросов на реальных страницах, чтобы понять, какие группы работают лучше. Соберите данные по переходам и конверсиям, чтобы скорректировать свои подходы.

### 8. **Переосмысление структуры сайта**
Если возможно, пересмотрите структуру вашего сайта. Убедитесь, что страницы организованы так, чтобы отражать семантические группы запросов. Это может помочь как в кластеризации, так и в продвижении.

Систематическое объединение этих методов позволит вам более точно организовать ключевое ядро и минимизировать риск смешивания нерелевантных запросов.
У вас запросы – исключительно информационные. Тут лучше всего работает soft-алгоритм, где вся цепочка - по связи каждого запроса с хотя бы одним другим. 
Но вообще говоря, в инфо-сегменте кластеризация по топам сейчас – заведомо проигрышный вариант. Намного лучше работает
а) Связь по интентам целевой аудитории, то, что они хотят узнать для своих задач.
б) Семантические связи, не статистика. Посмотрите на скриншот: те запросы, что имеют связь ниже 0,9 – вероятно, другой суб-кластер, хотя ничто не мешает обе этих группы объединить в одной статье.
Похожие вопросы