Содержание
Сервис Rush Analytics предлагает автоматическую кластеризацию семантического ядра.
- Кластеризует любое количество запросов — 1 000 000 ключевых слов — без проблем. Все вычисления в облаке — просто откиньтесь на спинку кресла или попейте чай.
- Три алгоритма кластеризации на выбор
- Гибкая настройка точности группировки
- Любой объем данных
Высочайшая скорость. Rush Analytics позволяет кластеризовать 10 000 запросов за 10 минут.
Уникальные алгоритмы позволяют сгруппировать ключевые слова так, чтобы они гарантированно продвигались в ТОП.
Кластеризация запросов
Кластеризация ключевых слов — это автоматическое распределение запросов по тематическим кластерам (группам) на основе сходства поисковой выдачи Яндекс или Google. Кластеризация делается для решения следующих задач:
- Чтобы понять какие запросы нужно продвигать вместе и на одну страницу, а какие отдельно
- Чтобы превратить огромное количество запросов семантического ядра из «каши» в понятную и логичную структуру
- Чтобы сразу привязать целые группы запросов к уже существующим страницам на сайте и сделать продвижение максимально эффективным
Данный метод группировки запросов появился на рынке совсем недавно, но уже набрал большую популярность. В чем преимущества данного метода?
Преимущества кластеризации по методу топов
- Однозначное определение запросов которые должны продвигаться на одну страницу и наоборот — запросов, которые никогда не продвинутся на одну страницу, несмотря на их схожесть
- Учет синонимов и переформулировок — при группировке методом топов такие запросы как «спецодежда», «одежда для рабочих», «рабочая одежда» учтутся и привяжутся корректно, не потерявшись
- Огромная скорость группировки запросов семантического ядра.
В отличие от ручного разбора или разбора с помощью шаблонов в Excell, кластеризация по методу топов занимает считанные минуты, а не часы, дни, или недели.
Недостатки кластеризации по методу топов
- При низком качестве выдачи по запросу или в целом в тематике (много нерелевантных ответов, много форумов, присутствие дорвеев etc.) качество кластеризации пропорционально снижается
- Трудность реализации данного метода группировки: необходим сложный многоступенчатый алгоритм, необходимо собирать очень много данных с выдачи
Кластеризация в Rush Analytics
Создавая модуль кластеризации в Rush Analytics, разработчики старались сделать его максимально гибким и удобным, чтобы решение подходило для любой задачи и любой тематики:
- Высокая скорость сбора и группировки запросов. Кластеризация семантического ядра, в зависимости от его объема займет от нескольких секунд до нескольких минут.
- Настраиваемая точность группировки – в зависимости от качества выдачи в вашей тематике и других факторов вы можете выбрать соответствующую точность кластеризации — от 3 до 8.
- Три алгоритма кластеризации:
По Wordstat — вершинами кластера (запросы, к которым будут привязываться остальные) становятся самые частотные запросы. Отлично подходит для информационных тематик.
По маркерам — вы сами выбираете маркерные запросы, которые станут вершинами кластера. Отлично подходит для магазинов с преобладающим товарным спросом.
Гибридный алгоритм — маркеры указываются вручную, делается группировка запросов. Для запросов, которые не получилось привязать первым методом, автоматически выбираются вершины кластеров по Wordstat и производится повторная кластеризация. Данный метод позволяет достичь максимальной точности и полноты. Подходит для любых проектов
- Простой и понятный интерфейс, в котором смогут разобраться как новички, так и опытные специалисты.
- Отзывчивая служба поддержки. Если у вас возникнут любые технические проблемы или просто понадобится помощь по любому вопросу кластеризации, сбора подсказок или Wordstat, наша поддержка с удовольствием поможет вам.
Еще не зарегистрировались? Тогда начните пользоваться прямо сейчас.