Главная категория страница сгенерирована за секунд запросов. Как правильно группировать и распределять запросы на посадочных страницах. Все, что нужно знать про точность кластеризации


Дарим 200 лимитов на счет чтобы попробовать!

Кластеризация ключевых слов - это автоматизированное распределение запросов на группы на основе выдачи поисковых систем.

Алгоритм кластеризации Rush Analytics соберет ТОП10 URL выдачи Яндекса или Google по каждому вашему ключевому слову, сравнит результаты для каждого ключевого слова и сгруппирует запросы именно так, как они будут успешно продвигаться в поисковых системах, и как будет удобно и логично создавать страницы на сайте.

В Rush Analytics кластеризацию можно провести двумя методами: Soft и Hard

После обработки запросов, вы получите практически готовую и корректно сформированную, с точки зрения поисковых систем, структуру сайта. А основываясь на данных о частотности по каждой группе ключевых слов, вы сможете легко принять решение о создании дополнительных страниц на сайте.

Ознакомьтесь с видео руководством по функционалу кластеризации

FAQ по кластеризации: самые частые вопросы наших пользователей

Кластеризация – группировка ключевых слов на основе сравнения выдачи поисковых систем. Алгоритм соберет ТОП10 URL по вашим ключевым словам, сравнит результаты для каждого ключевого слова и сгруппирует запросы именно так , как они будут успешно продвигаться в поисковых системах, и как будет удобно и логично создавать страницы на сайте

Вам нужно загрузить в Rush Analytics список ключевых слов и их частотность (любую) или же разметить ключевые слова как главные (маркерные запросы) и все остальные.
Для использования комбинированного алгоритма кластеризации, вам понадобится и частотность ключевых слов и разметка маркеров. Об этом читайте немного ниже.

Точность кластеризации указывает, сколько общих URL должно быть в результатах поиска по двум запросам, чтобы мы объединили эти запросы в группу.
Иными словами - чем больше точность кластеризации (группировки), тем более похожие фразы попадут в одну группу (кластер).
Для большинства тематик будет достаточно точности = 5.

A: В каждой тематике есть свой, необходимый и достаточный порог схожести выдачи, чтобы . Например, при продвижении интернет-магазинов, будет большой проблемой, если при кластеризации запросов ключевые слова "мультиварка Redmond RX500" и "Мультиварка Redmond RX500-1" будут попадать в один кластер - т.к. это разные товары и они должны продвигаться на разные карточки товара. Здесь мы рекомендуем использовать точность = 5

Если трафик на сайт в основном российский и из Яндекса - оптимально делать кластеризацию по Яндексу, выбрав регион по которому продвигается сайт.
Можно использовать и обе поисковые системы, а потом сравнить результаты. Часто результаты очень похожи между поисковыми системами.
Если вы продвигаете сайт под другие рынки - уже сейчас доступна кластеризация для всех регионов и языков мира по выдаче Google.
В скором времени мы добавим функционал выбора страны и города для кластеризации по выдаче Google.com. Если вам интересен этот функционал - голосуйте в нашем сообществе и он появится значительно быстрее - ссылка на голосование

Да, можно. А иногда даже нужно.
Когда можно объединить два кластера в один?
Нередко такие ключевые слова как "купить мультиварки redmond" и "мультиварки redmond цена" могут попадать в разные кластеры из-за низкого качества выдачи в Яндексе и Google по этим запросам.
В таком случае нужно объединить эти кластеры в один и продвигать на страницу мультиварок redmond . Это вполне нормальная ситуация.
Когда нельзя объединять два кластера в один?
Когда в одном кластере информационные запросы, а в другом коммерческие. Например, кластеры "купить мультиварки redmond" и "обзор мультиварок redmond" нельзя объединять т.к. эти запросы должны принципиально продвигаться на разные страницы.
Я сомневаюсь объединять два кластера или нет, что делать?
Мы подробно рассказываем, что делать в таком случае в этом руководстве .

Потому, что слова из вкладки "Некластеризовано" не нашли себе пару для кластера. К сожалению, не все ключевые слова можно сгруппировать - т.к. не все они связаны между собой.
Мы руководствуемся в первую очередь тем, как ключевые слова будут продвигаться (ранжироваться) и группируем их на основе схожести поисковой выдачи.
К примеру: запросы "мобильный телефон" и "мобильные телефоны" должны продвигаться на разные страницы т.к. один запрос информационный, а второй коммерческий и они никогда не продвинутся на одну страницу.
Что делать с некластеризованными запросами?
Если в списке некластеризованных слов вы найдете ценные для вас ключевые слова - их можно в ручную добавить к уже существующим группам (могли не привязаться из-за плохой выдачи) или же создать под эти слова отдельные страницы на сайте.

Перед кластеризацией из списка будут исключены все фразы, содержащие стоп-слова. Т.е. мусорные ключевые слова не будут использоваться в кластеризации и будут отброшены еще до начала сравнения запросов.
Рекомендуем использовать данную опцию, если вы загружаете "грязный" список ключевых слов в проект по кластеризации. Функционал помогает сэкономить бюджет на кластеризацию и решает проблему ручной, утомительной очистки стоп-слов в Excel. Предлагаем воспользоваться готовыми списками стоп-слов по гео-запросам и различным тематикам, или создать свой список стоп-слов .

Пошаговый алгоритм работы с сервисом:

  1. Создание проекта. Чтобы создать проект, необходимо перейти во вкладку кластеризация и нажать "Создать новый проект"


  2. Шаг первый: Поисковая система и регион .
    Здесь необходимо ввести название проекта (обязательное поле). Можно ввести любое название, часто бывает удобно вводить название сайта, чтобы в будущем легко найти нужный проект.

    Далее мы указываем поисковую систему, по данным которой будет выполняться группировка. Можно выбрать или Яндекс или Google.
    Для Google на данный момент доступны все регионы и языки мира.

  3. Шаг второй: Настройки сбора

    Все о наших алгоритмах кластеризации

    Метод кластеризации :
    • Soft-кластеризация: в этом методе кластеризации алгоритм определяет центральные (маркерные) запросы и сравнивает с ними все остальные запросы. Алгоритм отлично подходит для кластеризации ключевых слов для трафиковых проектов: интернет-магазины, информационные сайты, сайты услуг с не сильной конкуренцией.
    • Hard-кластеризация: запросы объединяются в группу, только если есть общий для всех запросов набор URL. При этом типе кластеризации группируется меньше ключевых слов, но с очень большой точностью. Идеально подходит для конкурентных высокочастотных запросов.
    Тип - выбор алгоритма кластеризации.

    У нас есть 3 алгоритма кластеризации :

    • Кластеризация с ручными маркерами
    • Кластеризация по Wordstat
    • Комбинированный алгоритм кластеризации (ручные маркеры + Wordstat)

    Работают они по одному и тому же базовому принципу - сравнению подобия ТОПов поисковых систем, но предназначены для решения несколько различных задач.

    Алгоритм с использованием ручных маркеров:

    Данный алгоритм эффективнее всего использовать, когда у вас есть готовая и довольно разветвленная семантическая структура сайта (каталога), и вы наперед знаете все маркеры и вам нужно просто понять по каким запросам вы собираетесь продвигать существующие страницы, а задачи расширения структуры сайта не стоит. В таком случае вы берете свои маркеры (названия категорий/страниц), собираете по ним подсказки Яндекса или Гугла, размечаете маркеры как 1, собранное облако как 0 и отправляете на кластеризацию. На выходе вы получите готовую семантику для своих категорий, а слова, которые не привязались к вашей структуре останутся некластеризованными.
    Формат загрузки данных: ключевое слово | маркер(1/0) - скачать пример входного файла

    Алгоритм кластеризации по Wordstat

    Этот алгоритм скорее решает обратную алгоритму ручных маркеров задачу: вы еще не знаете структуры своего сайта и не можете выделить маркеры - вы просто собрали Wordstat, подсказки и частотность по подсказкам. Теперь вам нужно структурировать эту семантику, чтобы получить группы запросов под страницы будущего сайта или будущих категорий существующего сайта. В таком случае алгоритм кластеризации по Wordstat подойдет как нельзя лучше, работает он следующим образом.
    Весь список ключевых слов сортируется по убыванию частотности, алгоритм пытается привязать все возможные слова из списка к самому частотному слову и формирует кластер, далее все повторяется итерационно для следующих по частотности ключевых слов.
    Не волнуйтесь за то, что ключевые слова могут при первом проходе алгоритма привязаться к неверному кластеру - мы используем алгоритмы машинного обучения, построенные на бинарных деревьях, чтобы предотвратить это:)
    Формат загрузки данных: ключевое слово | частотность (любая) - скачать пример входного файла

    Комбинированный алгоритм (ручные маркеры + Wordstat) - сочетает подходы двух предыдущих методов.

    Этот алгоритм подходит для задачи одновременного подбора ключевых слов для существующей структуры сайта и ее расширения. Работает он следующим образом: сначала мы пытаемся привязать все возможные запросы к вашим маркерным запросам и формируем готовую структуру, привязанную к вашим маркерам. Далее, все запросы, что не были привязаны к маркерам - сортируются по убыванию частотности и группируются между собой. В результате вы получаете:
    а) Готовую семантику для существующих категорий сайта
    б) Расширение семантики для вашего сайта.
    Мы настоятельно рекомендуем использовать комбинированный алгоритм - он дает наилучший результат.
    Формат загрузки данных: ключевое слово | | маркер(1/0) | частотность - скачать пример входного файла

    Все, что нужно знать про точность кластеризации

    Точность – чем больше точность кластеризации (группировки), тем более похожие фразы попадут в одну группу (кластер).
    Другими словами - данная опция отвечает за то, сколько общих URL нужно в ТОП10 поисковой системы, чтобы ключевые слова попали в один кластер.

    В каждой тематике есть свой, необходимый и достаточный порог схожести выдачи, чтобы получить качественное семантическое ядро. Например при продвижении интернет-магазинов, будет большой проблемой, если при кластеризации запросов ключевые слова "мультиварка Redmond RX500" и "Мультиварка Redmond RX500-1" будут попадать в один кластер - т.к. это разные товары и они должны продвигаться на разные карточки товара. Здесь мы рекомендуем использовать точность = 5
    Для инфо-тематик, например, для сайтов скидок или рецептов, такая точность не нужна - здесь задача получить максимальное количество сгруппированных кластеров для написания статей. Для таких сайтов мы рекомендуем точность 3 или 4. А для сайтов в очень конкурентных тематиках, где борьба за ТОП идет в основном по конкурентным ВЧ запросам - мы рекомендуем использовать повышенную точность кластеризации - 6 или 7, а под некластеризованные запросы создавать отдельные страницы.

    Рекомендуется выбирать варианты 3-6 и по результатам смотреть, какая кластеризация запросов будет обладать достаточной полнотой и точностью для вашей семантики. Чем больше значение точности, тем более мелкие будут группы.

    Другие настройки кластеризации

    Не кластеризовать, если частотность меньше, чем - данная опция позволяет не кластеризовать ключевые слова с частотностью, менее заданной. Это избавит вас от ручной чистки низко популярных запросов – такие слова будут помещены во вкладку «Не кластеризовано».

    Определение релевантных URL для кластеров существующего сайта
    Вам достаточно ввести название нужного домена и наши алгоритмы попытаются определить релевантные URL для полученных кластеров.
    Опция работает следующим образом: если по главному (маркерному) запросу ваш сайт уже в ТОП10 - мы покажем этот URL и выделим его зеленым цветом. Иначе - подберем URL для маркерного запроса с помощью оператора site:.

    ВАЖНО: Релевантные URL подбираются для маркерных (главных) запросов кластера и присваиваются всему кластеру (всем ключевым словам кластера).

  4. Шаг третий: «Ключевые слова и цена» .
    Загружаем файл с запросами.
    Поддерживаемые форматы: xls, xlsx. Формат ввода данных: запрос;маркер или частотность. Для кластеризации по методу Wordstat + Ручные маркеры формат данных: запрос;маркер;частотность.

    Вводим стоп-слова
    Перед кластеризацией из списка будут исключены фразы, содержащие стоп-слова. Функционал помогает сэкономить бюджет на кластеризацию и решает проблему ручной очистки стоп-слов. Функционал особенно полезен, если вы кластеризуете "грязный", предварительно не очищенный список ключевых слов.

    Предлагаем воспользоваться готовыми списками стоп-слов по гео-запросам и различным тематикам, или создать свой список стоп-слов. И не забываем про "Эксперт опции" - по умолчанию применяется символьное соответствие - т.е. частичное вхождение удалит все слово / словосочетание, если вам надо точное соответствие стоп-слову - выбирайте фразовое соответствие .



  5. Нажимаем "Создать новый проект" - все, ваш проект отправлен на кластеризацию!
Теперь можно отслеживать статус проекта во вкладке "Очередь" или же в списке проектов по кластеризации.
На данный момент в Rush Analytics есть 5 статусов:
В очереди – данные еще не собираются, проект ждет своей очереди на сбор данных
Сбор данных – счетчик показывает, сколько ключевых слов обработано
Кластеринг – данные проекта уже собраны, система просчитывает все необходимые метрики, чтобы предоставить вам результат
На паузе – вы можете вручную поставить проект на паузу, если не уверены, что хотите его собирать. Или же, проект может сам встать на паузу т.к. у вас кончились деньги на балансе.
Готов – проект готов - вы можете посмотреть результаты в веб-интерфейсе или скачать в формате XLSX

Выходной файл кластеризации - описание столбцов

Результат кластеризации в формате XLSX выглядит следующим образом:


  • Запросы, выделенные серым цветом – маркерные запросы - указанные вами вручную, или определенные системой
  • Название кластера – берется название маркерного запроса
  • Размер кластера – количество ключевых слов в группе
  • Частотность ключевых слов – та частотность, которую вы задали в шаге «Ключевые слова». В зависимости от того, какую вы взяли частотность – базовую, в кавычках или с восклицательным знаком, результаты кластеризации могут незначительно отличаться
  • Общая частотность кластера – сумма частотностей всех ключевых слов кластера
  • Совпадений ТОПа – количество общих URL в поисковой выдаче по данному запросу с выдачей по эталонному (маркерному) запросу
  • Подсветки – подсветки с выдачи поисковых систем, собранные по вашему ключевому слову
  • Подсветки для кластера - подсветки без дубликатов, по всем словам данного кластера
  • Top URL - самый видимый в выдаче URL конкурента по всем запросам кластера. Здесь мы оцениваем частоту встречаемости URL конкурентов в выдаче по каждому запросу и позицию каждого URL конкурентов в выдаче
  • Релевантный URL - найденный релевантный URL для кластера, если была выбрана опция "Определять релевантные URL
    Опция работает следующим образом: если по главному (маркерному) запросу ваш сайт уже в ТОП10 - мы покажем этот URL и выделим его зеленым цветом. Иначе - подберем URL для маркерного запроса с помощью оператора site:
Примеры готовых файлов после кластеризации можно посмотреть в нашем портфолио

Здравствуйте, уважаемые читатели блога сайт. Хочу сделать очередной заход на тему «сбора семядра». Сначала , как полагается, а потом много практики, может быть и несколько неуклюжей в моем исполнении. Итак, лирика. Ходить с завязанными глазами в поисках удачи мне надоело уже через год, после начала ведения этого блога. Да, были «удачные попадания» (интуитивное угадывание часто задаваемых поисковикам запросов) и был определенный трафик с поисковиков, но хотелось каждый раз бить в цель (по крайней мере, ее видеть).

Потом захотелось большего — автоматизации процесса сбора запросов и отсева «пустышек». По этой причине появился опыт работы с Кейколлектором (и его неблагозвучным младшим братом) и очередная статья на тему . Все было здорово и даже просто замечательно, пока я не понял, что есть один таки очень важный момент, оставшийся по сути за кадром — раскидывание запросов по статьям.

Писать отдельную статью под отдельный запрос оправдано либо в высококонкурентных тематиках, либо в сильно доходных. Для инфосайтов же — это полный бред, а посему приходится запросы объединять на одной странице. Как? Интуитивно, т.е. опять же вслепую. А ведь далеко не все запросы уживаются на одной странице и имеют хотя бы гипотетический шанс выйти в Топ.

Собственно, сегодня как раз и пойдет речь об автоматической кластеризации семантического ядра посредством KeyAssort (разбивке запросов по страницам, а для новых сайтов еще и построение на их основе структуры, т.е. разделов, категорий). Ну, и сам процесс сбора запросов мы еще раз пройдем на всякий пожарный (в том числе и с новыми инструментами).

Какой из этапов сбора семантического ядра самый важный?

Сам по себе сбор запросов (основы семантического ядра) для будущего или уже существующего сайта является процессом довольно таки интересным (кому как, конечно же) и реализован может быть несколькими способами, результаты которых можно будет потом объединить в один большой список (почистив дубли, удалив пустышки по стоп словам).

Например, можно вручную начать терзать Вордстат , а в добавок к этому подключить Кейколлектор (или его неблагозвучную бесплатную версию). Однако, это все здорово, когда вы с тематикой более-менее знакомы и знаете ключи, на которые можно опереться (собирая их производные и схожие запросы из правой колонки Вордстата).

В противном же случае (да, и в любом случае это не помешает) начать можно будет с инструментов «грубого помола». Например, Serpstat (в девичестве Prodvigator), который позволяет буквально «ограбить» ваших конкурентов на предмет используемых ими ключевых слов (смотрите ). Есть и другие подобные «грабящие конкурентов» сервисы (spywords, keys.so), но я «прикипел» именно к бывшему Продвигатору.

В конце концов, есть и бесплатный Букварис , который позволяет очень быстро стартануть в сборе запросов. Также можно заказать частным образом выгрузку из монстрообразной базы Ahrefs и получить опять таки ключи ваших конкурентов. Вообще, стоит рассматривать все, что может принести хотя бы толику полезных для будущего продвижения запросов, которые потом не так уж сложно будет почистить и объединить в один большой (зачастую даже огромный список).

Все это мы (в общих чертах, конечно же) рассмотрим чуть ниже, но в конце всегда встает главный вопросчто делать дальше . На самом деле, страшно бывает даже просто подступиться к тому, что мы получили в результате (пограбив десяток-другой конкурентов и поскребя по сусекам Кейколлектором). Голова может лопнуть от попытки разбить все эти запросы (ключевые слова) по отдельным страницах будущего или уже существующего сайта.

Какие запросы будут удачно уживаться на одной странице, а какие даже не стоит пытаться объединять? Реально сложный вопрос, который я ранее решал чисто интуитивно, ибо анализировать выдачу Яндекса (или Гугла) на предмет «а как там у конкурентов» вручную убого, а варианты автоматизации под руку не попадались. Ну, до поры до времени. Все ж таки подобный инструмент «всплыл» и о нем сегодня пойдет речь в заключительной части статьи.

Это не онлайн-сервис, а программное решение, дистрибутив которого можно скачать на главной странице официального сайта (демо-версию).

Посему никаких ограничений на количество обрабатываемых запросов нет — сколько надо, столько и обрабатывайте (есть, однако, нюансы в сборе данных). Платная версия стоит менее двух тысяч, что для решаемых задач, можно сказать, даром (имхо).

Но про техническую сторону KeyAssort мы чуть ниже поговорим, а тут хотелось бы сказать про сам принцип, который позволяет разбить список ключевых слов (практически любой длины) на кластеры, т.е. набор ключевых слов, которые с успехом можно использовать на одной странице сайта (оптимизировать под них текст, заголовки и ссылочную массу — применить магию SEO).

Откуда вообще можно черпать информацию? Кто подскажет, что «выгорит», а что достоверно не сработает? Очевидно, что лучшим советчиком будет сама поисковая система (в нашем случае Яндекс, как кладезь коммерческих запросов). Достаточно посмотреть на большом объеме данных выдачу (допустим, проаналазировать ТОП 10) по всем этим запросам (из собранного списка будущего семядра) и понять, что удалось вашим конкурентам успешно объединить на одной странице. Если эта тенденция будет несколько раз повторяться, то можно говорить о закономерности, а на основе нее уже можно бить ключи на кластеры.

KeyAssort позволяет в настройках задавать «строгость», с которой будут формироваться кластеры (отбирать ключи, которые можно использовать на одной странице). Например, для коммерции имеет смысл ужесточать требования отбора, ибо важно получить гарантированный результат, пусть и за счет чуть больших затрат на написание текстов под большее число кластеров. Для информационных сайтов можно наоборот сделать некоторые послабления, чтобы меньшими усилиями получить потенциально больший трафик (с несколько большим риском «невыгорания»). Как это сделать опять же поговорим.

А что делать, если у вас уже есть сайт с кучей статей, но вы хотите расширить существующее семядро и оптимизировать уже имеющиеся статьи под большее число ключей, чтобы за минимум усилий (чуток сместить акцент ключей) получить поболе трафика? Эта программка и на этот вопрос дает ответ — можно те запросы, под которые уже оптимизированы существующие страницы, сделать маркерными, и вокруг них KeyAssort соберет кластер с дополнительными запросами, которые вполне успешно продвигают (на одной странице) ваши конкуренты по выдаче. Интересненько так получается...

Как собрать пул запросов по нужной вам тематике?

Любое семантическое ядро начинается, по сути, со сбора огромного количества запросов, большая часть из которых будет отброшена. Но главное, чтобы на первичном этапе в него попали те самые «жемчужины», под которые потом и будут создаваться и продвигаться отдельные страницы вашего будущего или уже существующего сайта. На данном этапе, наверное, самым важным является набрать как можно больше более-менее подходящих запросов и ничего не упустить, а пустышки потом легко отсеяться.

Встает справедливый вопрос, а какие инструменты для этого использовать ? Есть один однозначный и очень правильный ответ — разные. Чем больше, тем лучше. Однако, эти самые методики сбора семантического ядра, наверное, стоит перечислить и дать общие оценки и рекомендации по их использованию.

  1. Яндекс Вордстат и его аналоги у других поисковых систем — изначально эти инструменты предназначались для тех, кто размещает контекстную рекламу, чтобы они могли понимать, насколько популярны те или иные фразы у пользователей поисковиков. Ну, понятно, что Сеошники этими инструментами пользуются тоже и весьма успешно. Могу порекомендовать пробежаться глазами по статье , а также упомянутой в самом начале этой публикации статье (полезно будет начинающим).

    Из недостатков Водстата можно отметить:

    1. Чудовищно много ручной работы (однозначно требуется автоматизация и она будет рассмотрена чуть ниже), как по пробивке фраз основанных на ключе, так и по пробивке ассоциативных запросов из правой колонки.
    2. Ограничение выдачи Вордстата (2000 запросов и не строчкой больше) может стать проблемой, ибо для некоторых фраз (например, «работа») это крайне мало и мы упускаем из вида низкочастотные, а иногда даже и среднечастотные запросы, способные приносить неплохой трафик и доход (их ведь многие упускают). Приходится «сильно напрягать голову», либо использовать альтернативные методы (например, базы ключевых слов, одну из которых мы рассмотрим ниже — при этом она бесплатная!).
  2. КейКоллектор (и его бесплатный младший брат Slovoeb ) — несколько лет назад появление этой программы было просто «спасением» для многих тружеников сети (да и сейчас представить без КК работу над семядром довольно трудно). Лирика. Я купил КК еще два или три года назад, но пользовался им от силы несколько месяцев, ибо программа привязана к железу (начинке компа), а она у меня по нескольку раз в год меняется. В общем, имея лицензию на КК пользуюсь SE — так то вот, до чего лень доводит.

    Подробности можете почитать в статье « ». Обе программы помогут вам собрать запросы и из правой, и из левой колонки Вордстата, а также поисковые подсказки по нужным вам ключевым фразам. Подсказки — это то, что выпадает из поисковой строки, когда вы начинаете набирать запрос. Пользователи часто не закончив набор просто выбирают наиболее подходящий из этого списка вариант. Сеошники это дело просекли и используют такие запросы в оптимизации и даже .

    КК и SE позволяют сразу набрать очень большой пул запросов (правда, может потребоваться много времени, либо покупка XML лимитов, но об этом чуть ниже) и легко отсеять пустышки, например, проверкой частотности фраз взятых в кавычки (учите матчасть, если не поняли о чем речь — ссылки в начале публикации) или задав список стоп-слов (особо актуально для коммерции). После чего весь пул запросов можно легко экспортировать в Эксель для дальнейшей работы или для загрузки в KeyAssort (кластеризатор), о котором речь пойдет ниже.

  3. СерпСтат (и другие подобные сервисы) — позволяет введя Урл своего сайта получить список ваших конкурентов по выдаче Яндекса и Гугла. А по каждому из этих конкурентов можно будет получить полный список ключевых слов, по которым им удалось пробиться и достичь определенных высот (получить трафик с поисковиков). Сводная таблица будет содержать частотность фразы, место сайта по ней в Топе и кучу другой разной полезной и не очень информации.

    Не так давно я пользовал почти самый дорогой тарифный план Серпстата (но только один месяц) и успел за это время насохранять в Экселе чуть ли не гигабайт разных полезняшек. Собрал не только ключи конкурентов, но и просто пулы запросов по интересовавшим меня ключевым фразам, а также собрал семядра самых удачных страниц своих конкурентов, что, мне кажется, тоже очень важно. Одно плохо — теперь никак время не найду, чтобы вплотную заняться обработкой всей это бесценной информации. Но возможно, что KeyAssort все-таки снимет оцепенение перед чудовищной махиной данных, которые нужно обработать.

  4. Букварикс — бесплатная база ключевых слов в своей собственной программной оболочке. Подбор ключевиков занимает доли секунды (выгрузка в Эксель минуты). Сколько там миллионов слов не помню, но отзывы о ней (в том числе и мой) просто отличные, и главное все это богатство бесплатно! Правда, дистрибутив программы весить 28 Гигов, а в распокованном виде база занимает на жестком диске более 100 Гбайт, но это все мелочи по сравнению с простотой и скоростью сбора пула запросов.

    Но не только скорость сбора семядра является основным плюсом по сравнению с Вордстатом и КейКоллектором. Главное, что тут нет ограничений на 2000 строк для каждого запроса, а значит никакие НЧ и сверх НЧ от нас не ускользнут. Конечно же, частотность можно будет еще раз уточнить через тот же КК и по стоп-словам в нем отсев провести, но основную задачу Букварикс выполняет замечательно. Правда, сортировка по столбцам у него не работает, но сохранив пул запросов в Эксель там можно будет сортировать как заблагороссудится.

Наверное, еще как минимум несколько «серьезных» инструментов собора пула запросов приведете вы сами в комментариях, а я их успешно позаимствую...

Как очистить собранные поисковые запросы от «пустышек» и «мусора»?

Полученный в результате описанных выше манипуляций список, скорее всего, будет весьма большим (если не огромным). Поэтому прежде чем загружать его в кластерезатор (у нас это будет KeyAssort) имеет смысл его слегка почистить . Для этого пул запросов, например, можно выгрузить к кейколлектор и убрать:

  1. Запросы со слишком низкой частотностью (лично я пробиваю частотность в кавычках, но без восклицательных знаков). Какой порог выбирать решать вам, и во многом это зависит от тематики, конкурентности и типа ресурса, под который собирается семядро.
  2. Для коммерческих запросов имеется смысл использовать список стоп-слов (типа, «бесплатно», «скачать», «реферат», а также, например, названия городов, года и т.п.), чтобы заранее убрать из семядра то, что заведомо не приведет на сайт целевых покупателей (отсеять халявшиков, ищущих информацию, а не товар, ну, и жителей других регионов, например).
  3. Иногда имеет смысл руководствоваться при отсеве показателем конкуренции по данному запросу в выдаче. Например, по запросу «пластиковые окна» или «кондиционеры» можно даже не рыпаться — провал обеспечен заранее и со стопроцентной гарантией.

Скажите, что это слишком просто на словах, но сложно на деле. А вот и нет. Почему? А потому что один уважаемый мною человек (Михаил Шакин) не пожалел времени и записал видео с подробным описанием способов очистки поисковых запросов в Key Collector :

Спасибо ему за это, ибо данные вопрос гораздо проще и понятнее показать, чем описать в статье. В общем справитесь, ибо я в вас верю...

Настройка кластеризатора семядра KeyAssort под ваш сайт

Собственно, начинается самое интересное. Теперь весь этот огромный список ключей нужно будет как-то разбить (раскидать) на отдельных страницах вашего будущего или уже существующего сайта (который вы хотите существенно улучшить в плане приносимого с поисковых систем трафика). Не буду повторяться и говорить о принципах и сложности данного процесса, ибо зачем тогда я первую часть этой стать писал.

Итак, наш метод довольно прост. Идем на официальный сайт KeyAssort и скачиваем демо-версию , чтобы попробовать программу на зуб (отличие демо от полной версии — это невозможность выгрузить, то бишь экспортировать собранное семядро), а уже опосля можно будет и оплатить (1900 рубликов — мало, мало по современным реалиям). Если хотите сразу начать работу над ядром что называется «на чистовик», то лучше тогда выбрать полную версию с возможностью экспорта.

Программа КейАссорт сама собирать ключи не умеет (это, собственно, и не ее прерогатива), а посему их потребуется в нее загрузить. Сделать это можно четырьмя способами — вручную (наверное, имеется смысл прибегать к этому методу для добавления каких-то найденных уже опосля основного сбора ключей), а также три пакетных способа импорта ключей :

  1. в формате тхт — когда нужно импортировать просто список ключей (каждый на отдельной строке тхт файлика и ).
  2. а также два варианта экселевского формата: с нужными вам в дальнейшем параметрами, либо с собранными сайтами из ТОП10 по каждому ключу. Последнее может ускорить процесс кластеризации, ибо программе KeyAssort не придется самой парсить выдачу для сбора эти данных. Однако, Урлы из ТОП10 должны быть свежими и точными (такой вариант списка можно получить, например, в Кейколлекторе).

Да, что я вам рассказываю — лучше один раз увидеть:

В любом случае, сначала не забудьте создать новый проект в том же самом меню «Файл», а уже потом только станет доступной функция импорта:

Давайте пробежимся по настройкам программы (благо их совсем немного), ибо для разных типов сайтов может оказаться оптимальным разный набор настроек. Открываете вкладку «Сервис» — «Настройки программы» и можно сразу переходить на вкладку «Кластеризация» :

Тут самое важное — это, пожалуй, выбор необходимого вам вида кластеризации . В программе могут использоваться два принципа, по которым запросы объединяются в группы (кластеры) — жесткий и мягкий.

  1. Hard — все запросы попавшие в одну группу (пригодные для продвижения на одной странице) должны быть объединены на одной странице у необходимого числа конкурентов из Топа (это число задается в строке «сила группировки»).
  2. Soft — все запросы попавшие в одну группу будут частично встречаться на одной странице у нужного числа конкурентов и Топа (это число тоже задается в строке «сила группировки»).

Есть хорошая картинка наглядно все это иллюстрирующая:

Если непонятно, то не берите в голову, ибо это просто объяснение принципа, а нам важна не теория, а практика, которая гласит, что:

  1. Hard кластеризацию лучше применять для коммерческих сайтов . Этот метод дает высокую точность, благодаря чему вероятность попадания в Топ объединенных на одной странице сайта запросов будет выше (при должном подходе к оптимизации текста и его продвижению), хотя самих запросов будет меньше в кластере, а значит самих кластеров больше (больше придется страниц создавать и продвигать).
  2. Soft кластеризацию имеет смысл использовать для информационных сайтов , ибо статьи будут получаться с высоким показателем полноты (будут способны дать ответ на ряд схожих по смыслу запросов пользователей), которая тоже учитывается в ранжировании. Да и самих страниц будет поменьше.

Еще одной важной, на мой взгляд, настройкой является галочка в поле «Использовать маркерные фразы» . Зачем это может понадобиться? Давайте посмотрим.

Допустим, что у вас уже есть сайт, но страницы на нем были оптимизированы не под пул запросов, а под какой-то один, или же этот пул вы считаете недостаточно объемным. При этом вы всем сердцем хотите расширить семядро не только за счет добавления новых страниц, но и за счет совершенствования уже существующих (это все же проще в плане реализации). Значит нужно для каждой такой страниц добрать семядро «до полного».

Именно для этого и нужна эта настройка. После ее активации напротив каждой фразы в вашем списке запросов можно будет поставить галочку. Вам останется только отыскать те основные запросы, под которые вы уже оптимизировали существующие страницы своего сайта (по одному на страницу) и программа KeyAssort выстроит кластеры именно вокруг них. Собственно, все. Подробнее в этом видео:

Еще одна важная (для правильной работы программы) настройка живет на вкладке «Сбор данных с Яндекс XML» . вы можете прочитать в приведенной статье. Если вкратце, то Сеошники постоянно парсят выдачу Яндекса и выдачу Вордстата, создавая чрезмерную нагрузку на его мощности. Для защиты была внедрена капча, а также разработан спецдоступ по XML, где уже не будет вылезать капча и не будет происходить искажение данных по проверяемым ключам. Правда, число таких проверок в сутки будет строго ограничено.

От чего зависит число выделенных лимитов? От того, как Яндекс оценит ваши . можно перейдя по этой ссылке (находясь в том же браузере, где вы авторизованы в Я.Вебмастере). Например, у меня это выглядит так:

Там еще есть снизу график распределения лимитов по времени суток, что тоже важно. Если запросов нужно пробить много, а лимитов мало, то не проблема. Их можно докупить . Не у Яндекса, конечно же, напрямую, а у тех, у кого эти лимиты есть, но они им не нужны.

Механизм Яндекс XML позволяет проводить передачу лимитов, а биржи, подвязавшиеся быть посредниками, помогают все это автоматизировать. Например, на XMLProxy можно прикупить лимитов всего лишь по 5 рублей за 1000 запросов, что, согласитесь, совсем уж не дорого.

Но не суть важно, ибо купленные вами лимиты все равно ведь перетекут к вам на «счет», а вот чтобы их использовать в KeyAssort, нужно будет перейти на вкладку "Настройка " и скопировать длинную ссылку в поле «URL для запросов» (не забудьте кликнуть по «Ваш текущий IP» и нажать на кнопку «Сохранить», чтобы привязать ключ к вашему компу):

После чего останется только вставить этот Урл в окно с настройками KeyAssort в поле «Урл для запросов»:

Собственно все, с настройками KeyAssort покончено — можно приступать к кластеризации семантического ядра.

Кластеризация ключевых фраз в KeyAssort

Итак, надеюсь, что вы все настроили (выбрали нужный тип кластеризации, подключили свои или покупные лимиты от Яндекс XML), разобрались со способами импорта списка с запросами, ну и успешно все это дело перенесли в КейАссорт. Что дальше? А дальше уж точно самое интересное — запуск сбора данных (Урлов сайтов из Топ10 по каждому запросу) и последующая кластеризация всего списка на основе этих данных и сделанных вами настроек.

Итак, для начала жмем на кнопку «Собрать данные» и ожидаем от нескольких минут до нескольких часов, пока программа прошерстит Топы по всем запросам из списка (чем их больше, тем дольше ждать):

У меня на три сотни запросов (это маленькое ядро для серии статей про работу в интернете) ушло около минуты. После чего можно уже приступать непосредственно к кластеризации , становится доступна одноименная кнопка на панели инструментов KeyAssort. Процесс этот очень быстрый, и буквально через несколько секунд я получил целый набор калстеров (групп), оформленных в виде вложенных списков:

Подробнее об использовании интерфейса программы, а также про создание кластеров для уже существующих страниц сайта смотрите лучше в ролике, ибо так гораздо нагляднее:

Все, что хотели, то мы и получили, и заметьте — на полном автомате. Лепота.

Хотя, если вы создаете новый сайт, то кроме кластеризации очень важно бывает наметить будущую структуру сайта (определить разделы/категории и распределить по ним кластеры для будущих страниц). Как ни странно, но это вполне удобно делать именно в KeyAssort, но правда уже не в автоматическом режиме, а в ручном режиме. Как?

Проще опять же будет один раз увидеть — все верстается буквально на глазах простым перетаскиванием кластеров из левого окна программы в правое:

Если программу вы таки купили, то сможете экспортировать полученное семантическое ядро (а фактически структуру будущего сайта) в Эксель. Причем, на первой вкладке с запросами можно будет работать в виде единого списка, а на второй уже будет сохранена та структура, что вы настроили в KeyAssort. Весьма, весьма удобно.

Ну, как бы все. Готов обсудить и услышать ваше мнение по поводу сбора семядра для сайта.

Удачи вам! До скорых встреч на страницах блога сайт

Вам может быть интересно

Vpodskazke - новый сервис Вподсказке для продвижения подсказок в поисковых системах SE Ranking - лучший сервис мониторинга позиций для новичков и профессионалов в SEO Сбор полного семантического ядра в Топвизоре, многообразие способов подбора ключевых слов и их группировка по страницам Практика сбора семантического ядра под SEO от профессионала - как это происходит в текущих реалиях 2018 Оптимизация поведенческих факторов без их накрутки SEO PowerSuite - программы для внутренней (WebSite Auditor, Rank Tracker) и внешней (SEO SpyGlass, LinkAssistant) оптимизации сайта
SERPClick: продвижение поведенческими факторами Подбор ключевых слов в Яндекс Вордстате - анализ статистики вручную и с помощью программ Slovoeb или Key Collector

В данной статье мы дадим советы о том, как разбивать запросы непосредственно по посадочным страницам и какими принципами руководствоваться при этом. Эти советы помогут вам не запутаться и точно определить, какие страницы выбрать или создать.

Какие бывают типы посадочных страниц

Начнем с типов посадочных страниц и укажем примеры запросов, которые используются для них. Их условно можно разделить следующим образом:

1) Главная

Основные запросы, слова, фразы, характеризующие весь сайт в целом, направление его деятельности (выбирайте в основном ВЧ-запросы).

Например: «интернет-магазин», «медицинский центр в Москве», «продажа бытовой техники», «женский журнал»

Страницы, объединенные общей тематикой, информацией, продуктами и услугами, в основном - это СЧ-запросы, а также иногда и ВЧ (таких страниц обычно на сайте от 5 до 50).

Например: «мобильные телефоны Samsung», «отдых в Хорватии», «лечение фобий в Москве»

Важно понимать, что если ваш сайт предлагает только мобильные телефоны Samsung или только отдых в Хорватии, то, скорее всего, эти запросы нужно будет использовать для главной страницы, а не для страниц категорий.

В любом случае, чтобы быть уверенными, вам лучше всегда ориентироваться на ТОП по таким запросам. Если там не будет главной, то этот запрос лучше размещать на страницах категорий.

3) Страницы товаров, услуг

В основном - это НЧ-запросы, которые являются максимально целевыми и точно характеризуют страницу (таких страниц обычно от 50 до нескольких десятков тысяч, а иногда и более).

Например: «купить синтезатор Casio LK-125», «заказать номер в Grand Kemer Hotel Antalya 5*»

4) Информационные страницы

Страницы, которые могут отвечать на определенный информационный запрос и являются только информационными.

Часто эти запросы содержат слова «это», «что», «как», «для чего», «можно ли» .

Например:

«Как починить наушники»
«Что подарить парню на 23 февраля»
«Можно ли по номеру телефона узнать владельца»

Два подхода к распределению запросов

1. Подбор структуры под запросы

В данном случае сначала проводится тщательный анализ запросов и, исходя из результатов, создается структура сайта.

Например, вы создаете сайт, который продает мобильные телефоны, собираете все запросы и дальше решаете, каким способом распределять их.

Вы разбиваете все запросы на группы по общим признакам.

Например:

— по брендам:

«телефоны Samsung»

— по цветам:

«розовые смартфоны»

— по характеристикам:

«смартфон с хорошей камерой»
«телефон с мощным аккумулятором»

— по времени:

«телефон samsung 2014 года цена»

— по цене:

«бюджетные телефоны»
«эксклюзивные телефоны»

Вариант 1 (классический). Вы можете выбрать классический подход и сделать, как у большинства конкурентов (разбивка разделов стандартная, например, по брендам).

В этом случае конкуренция будет больше, но зато вы будете уверены, что использовали правильную посадочную страницу. Данный способ обойдется дороже, но он надежнее.

Вариант 2 (экспериментальный). Вы можете создать нестандартные разделы, которых нет у конкурентов (например, раздел «Телефоны по цвету» и размещать отдельно страницы с определенным цветом). В данном случае конкуренция будет гораздо ниже, но и выше риск не получить целевой трафик. Тут необходима постоянная работа и изучение алгоритма по таким вопросам. Данный способ может оказаться менее затратным, но высок риск «промахнуться».

Такой подбор подходит для новых сайтов, сайтов, которые только создаются и еще не определились со своей структурой /с количеством разделов на сайтах.

2. Подбор запросов под структуру

В данном случае запросы подбираются под уже имеющуюся структуру сайта. Подойдет для старых сайтов или сайтов, у которых уже есть постоянный трафик и для которых лишнее изменение в структуре может быть критичным. В данном случае самое главное - расширить семантическое ядро или найти новые, более популярные запросы, на замену старым.

Например, у вас интернет-магазин телефонов с разделением товаров по основным характеристикам и по брендам. Вы, кроме этого, можете использовать дополнительные слова на этих страницах.

Например:

«Телефоны Samsung Galaxy» + «белый» + «2014» + «со скидкой» и т.д.

При первом подходе нам важно создать максимальное количество групп для всех запросов (для новых сайтов).

При втором подходе - максимально расширить уже имеющиеся группы (для старых сайтов).

О способах подбора семантического ядра «от общего к частному» и «от частного к общему» читайте .

Создание страницы под запрос

Весьма актуальным для многих является вопрос создания страниц под определённые запросы.

1 вариант. Запросы, которые нужно размещать только на одной странице

Например:

«настольные часы»
«магазин настольных часов»
«купить настольные часы»

Для этих запросов нет смысла создавать отдельные страницы - по отдельности они будут ранжироваться плохо. Кроме того, если отдельно создать страницы "Настольные часы" и "Купить настольные часы", то это определенно будет воспринято как поисковый спам.

2 вариант. Запросы, которые нужно размещать на разных страницах

Например:

«настольные часы»
«электронные настольные часы»
«настольные часы будильник»

В данном случае можно было бы предположить, что все запросы тоже можно поместить на одну страницу. Однако анализ выдачи показывает, что гораздо эффективнее данные запросы продвигать по разным страницам.

Сложности при определении посадочной страницы

Есть группы запросов и отдельные запросы, которые бывает достаточно сложно распределить по посадочным страницам.

1) Услуги и запросы типа «Объект-субъект»

В данном случае имеются в виду запросы, связанные с определенной услугой (объектом) и лицом, осуществляющим эту услугу (субъектом).

Например:

Врач — лечение
Фотограф — фотосъемка
Грузчик —
переезд

Анализ выдачи показал, что в большинстве случаев запросы, которые описывают услугу, и запросы, которые описывают специалиста, предоставляющего услугу, необходимо размещать на разных страницах, так как на одной странице они будут ранжироваться плохо.

2) «Третий лишний»

Очень часто бывает, что из 3 похожих запросов на одной странице могут ранжироваться только 2. В данном случае бывает трудно посадить запросы на одну страницу.

Например:

«услуги грузчика в москве»
«переезд в москве»
«переезд в москве с грузчиками»

Казалось бы, каждый из этих запросов можно разместить на одной странице. Однако на самом деле анализ выдачи Яндекса показывает, что:
— 1 и 2 запрос часто встречаются на одной странице;
— 2 и 3 запрос часто встречаются на одной странице;
— 1 и 3 запрос не встречаются, хотя и там, и там есть слово «грузчики».

Поэтому при посадке ВЧ- и СЧ-запросов нужно обязательно изучить, как они соседствуют друг с другом, нет ли среди них «третьего лишнего».

Если не совсем очевидно, какую выбрать страницу, то необходимо перед размещением запросов проанализировать ТОП.

3) Синонимы

Известно, что, например, Яндекс пользуется своей базой синонимов и поэтому часто его синонимы не совпадают с общепринятыми понятиями.

Рассмотрим некоторые случаи:

А) Не являются синонимами

Например:

«уборка в москве»
«клиннинг в москве»

По сути, запросы являются синонимами, но Яндекс их таковыми не считает и продвигать оба запроса на одной странице крайне сложно.

Б) Синонимы двусторонние и односторонние

Для запроса «схема метро» синонимом является запрос «карта метро» и наоборот - это двусторонняя зависимость.

Для запроса «схема москвы» синонимом является запрос «карта москвы» , но для запроса «карта москвы» запрос «схема москвы» не является синонимом - это односторонняя зависимость.

Поэтому перед размещением запросов-синонимов на одной странице убедитесь, что они являются двусторонними с точки зрения Яндекса (Яндекс подсвечивает синонимы в выдаче - проверьте, подсвечивает ли он оба варианта). От этого будет зависеть успех продвижения по этим запросам.

Выводы

Как вы видите, для правильного распределения запросов вам нужно:

  • распределить запросы по группам;
  • определить, сколько основных запросов будет размещено на страницах;
  • определить, сколько новых страниц нужно будет создать;
  • убедиться, что запросы могут «соседствовать друг с другом».
Подписаться на рассылку