Как выглядит семантическое ядро в экселе
Что такое семантическое ядро, с примерами
Всем привет. Начинаю цикл статей по семантическому ядру, где мы с вами разберём всё, что можно разобрать по этой теме. С чего начнём? Декарт сказал как-то: «Определив точно значения слов, вы избавите человечество от половины заблуждений». Спасибо, браток! Вот с этого и начнём — определимся, что это вообще такое.
Определение термина
Семантическое ядро — это список поисковых запросов для продвижения сайта. Ну это если не выпендриваться и объяснить простыми словами, как это сделано в моём SEO-словаре. А если мы хотим выпендриться? Как лучше поступить в таком случае? В этом случае можно сослаться на определение из SEO-словаря компании «Пиксель Плюс»: «совокупность целевых поисковых запросов, по которым продвигается или планируется к продвижению проект». Либо на определение SEONews — одного из крупнейших ресурсов по теме SEO: «Семантическое ядро – набор слов и ключевых фраз, по которым будет продвигаться сайт в поисковых системах. Иначе говоря, это слова, по которым пользователи будут находить сайт в результатах поиска». Ну вы поняли.
Зачем нужно семантическое ядро?
Оно нужно для увеличения эффективности от продвижения сайта в поисковых системах. А как именно оно помогает увеличить эту самую эффективность?
Во-первых, наличие правильной семантики позволить вам составить структуру сайта. Вы будете знать, какие рубрики и страницы создать на сайте и в каком порядке, какие должны быть меню и так далее. Соответственно, это поможет систематизировать и упорядочить работу по продвижению сайта, составить план работ, а также не забыть про некоторые важные части этих работ. Без семантики эти работы будут представлять собой совершенный хаос.
Во-вторых, семантическое ядро позволит вам сэкономить деньги. Вы сгруппируете часть запросов и не будете создавать под каждый запрос по странице, не будете создавать лишние страницы и будете следовать плану развития, не спуская деньги на ненужные изменения в сайт.
В-третьих, СЯ увеличит эффект от вашего продвижения. Понятная структура сайта, размещение похожих запросов на одной странице, отсутствие страниц, дублирующих друг друга по смыслу — всё это очень высоко оценят поисковые системы.
В-четвёртых, оно позволит вам отслеживать этот эффект. Ведь если у вас нет списка запросов, как вы будете смотреть, какие места по каким запросам занимает сайт в поиске? Без этого также будет тяжело понимать, какие нужно меры предпринимать в случае отсутствия прогресса в продвижении сайта.
В-пятых, на основе семантики вы будете составлять технические задания на тексты, а также SEO-теги к этим текстам. Если же вы будете составлять ТЗ не на основе семантики, а на основе чего-либо другого, то такие тексты с большой вероятностью не принесут вам трафика, поскольку не будут оптимизированы под ключевые слова.
В-шестых, по ходу процесса составления семантического ядра вы можете хорошо изучить ваших конкурентов, и, возможно, вам в голову придут какие-то полезные идеи для совершенствования собственного сайта.
Вот неплохое и очень подробное видео от Semantist.ru, которое шире отвечает, зачем нужна семантика:
В сумме имеем такой вывод, что без семантического ядра вы создадите бесструктурный проект без плана развития, то есть ваши работы по продвижению сайта будут бесполезны. Впрочем, у семантического ядра есть и свои недостатки. Это, прежде всего, трудоёмкость составления, и временные затраты, которые могут занимать один месяц, а то и больше. Кроме того, если вы составили семантику неправильно, то эффект от неё может быть ненамного больше, чем если бы её не было, а финансовые затраты на продвижение в некоторых случаях могут стать выше.
Из чего состоит семантика?
Схема классического семантического ядра проста. Оно состоит из ключевых слов, которые объединены в группы, а эти группы объединены в категории. Также семантика часто содержит данные о запросах — их частотность, показатели конкурентности, геозависимость и так далее.
На изображении выше, например, категории — это «Стулья», «Столы» и «Шкафы», а, например, «Стул ИКЕА МАРТИН» или «Стул ИКЕА КЮРЕ» — это группы запросов.
Зачем нужна такая структура? Деление семантического ядра на категории помогает нам понять, какие рубрики должны быть на сайте, чтобы он успешно продвигался. Деление на группы помогает понять, сколько на сайте должно быть страниц (1 группа запросов = 1 страница на сайте), и в каких категориях они должны быть. Подробнее о типах страниц читайте в этой статье.
Как использовать СЯ?
Семантическое ядро — это то, на основе чего вы планируете работы по продвижению сайта. Сначала вы создаёте на сайте рубрики и меню в соответствии с категориями из семантического ядра. А потом в этих рубриках создаёте страницы, и каждую из этих страниц оптимизируете (прописываете метатеги, создаёте контент) под соответствующую ей группу запросов.
Когда вы создадите по странице на каждую группу запросов, у вас будет готовый сайт, привлекающий трафик (если всё сделано правильно) и который нужно будет в будущем просто дорабатывать. Вот пара видео, где показывается, что делать с семантикой, когда она уже составлена:
Примеры семантического ядра
Вы можете узнать, как выглядит семантическое ядро, скачав вот этот или вот этот примеры семантических ядер в формате Excel. Также готовые примеры в формате xls вы можете скачать на сайте Семён-Ядрёна здесь и здесь.
Портфолио есть у Rush Analytics, вот оно — там тоже есть пара примеров в формате Excel. Я также отдельно писал статью про единый файл семантики для интернет-проектов, там расписан этот момент подробнее.
Составлять самому или делегировать?
Тут вопрос целиком зависит от того, есть ли у вас свободное время и желание с упорством. Если этого вообще нет — делегируйте. Конечный результат будет не идеальным, а может и вообще оказаться слабоватым, но без свободного времени и желания очень хорошо разобраться в вопросе вы не сможете самостоятельно дать результат лучше. Если же у вас есть время и желание — надо делать самому. Когда я завершу свой цикл статей о семантике, вам достаточно будет лишь следовать моим инструкциям, чтобы на выходе получить очень качественное СЯ.
Что ещё нужно знать о семантике
При работе с семантическим ядром, то есть с ключевыми словами, не лишним будет узнать, какие существуют виды этих ключевых слов, что я подробно описывал здесь. Также в отдельной статье я напишу, как правильно составлять СЯ.
SEO-Excel для кластеризации семантического ядра
SEO-Excel — это надстройка для Microsoft Excel, которая содержит 22 бесплатных инструмента для SEO-специалиста, позволяющая автоматизировать большую часть процессов при работе с семантическим ядром. Презентовал Андрей Ставский из Rush Analytics летом 2017 года, как альтернативу буйжуйской SeoTools for Excel.
Основные возможности:
Рассмотрим, как SEO-Excel может в помочь в кластеризации семантического ядра на примере запросов для категории Bluetooth наушников крупного интернет магазина. Для этого я собрал запросы из Wordstat по маркерам со стоп-словами, снял частотность, очистил от неявных дублей и брендов.
Получили большой список запросов, который в данном виде нам мало чем полезен. Для дальнейшего продвижения по этим запросам, их необходимо сгруппировать по какому-то признаку и закрепить за страницами на сайте. Задачу группировки (кластеризации) запросов как раз и помогает решить надстройка.
Кластеризация по составу фразы
Инструмент “Выжимка”, который позволяет удалять определенные слова из запросов, мы будем использовать для кластеризации семантики по составу фразы.
Копируем запросы в соседний столбец и делаем в нем выжимку, исключая запросы, не влияющие на интент (потребность): купить, цена, интернет, магазин, заказать, стоимость, bluetooth, блютуз, беспроводные, наушник, телефон и т.д. Можно указывать в сокращенном варианте, чтобы исключить также словоформы данных слов. 
Далее сортируем столбец с выжимкой по А до Я, выделяем его и применяем инструмент “Красит” ко всем столбцам. Получаем запросы кластеризованные по составу фразы, где в столбце «Выжимка» содержится интент, т.е. запросы с уже сформированной потребностью.
Кто хоть немного понимает в наушниках скажет, что капельки, вакуумные, внутриканальные и затычки — это все об одном типе наушников. С точки зрения потребности, эти запросы логично объединить в одну группу. С точки зрения хитрого сеошника, можно разбить и на разные страницы, чтобы за счет точных вхождений попробовать опередить конкурентов в ТОПе.
В Техпорте работают последние:
Хотя наушники-капельки проигнорировали. Хитрые, но не до конца…
В МВидео не стали заморачиваться — разместили все на одну страницу
Оба сайта в ТОПе, вот и не понятно, а как же сгруппировать правильно запросы, чтобы и нам там быть, и трафика по-максимуму собрать.
Кластеризировать по данному способу — это очень долго, нудно и не точно, ведь нужно пройтись по всем запросам, определить интент и перегруппировать по ТОПу.
Недостатки кластеризации по составу фразы
Поэтому группировка по составу фразы не используется в чистом виде. Тем не менее, данный метод позволяет значительно сократить время на обработку семантического ядра после сервисов автоматической кластеризации, которые работают на основании анализа ТОПа поисковой выдачи.
Преимущества кластеризаторов по ТОПу
Догруппировка кластеризированной семантики
Сервисы автоматической кластеризации по ТОПу позволяют значительно сэкономить время и деньги, группируя запросы на основании подобия сайтов из ТОПа, но и они не лишены недостатков.
Недостатки кластеризации по ТОПу
Догруппировать имеющийся результат согласно нашим требованиям помогут инструменты «Выжимка» и «Разбор».
Определяем состав фразы в файле кластеризации от Rush Analytics. Самыми удачными результаты кластеризации мне показались при силе связи 4. 
Запросы «спортивные наушники bluetooth» и «наушники для спорта беспроводные» объединились в одну группу. Вакуумные наушники разбросало 3 по разным кластерам, а вкладыши, мини и капельки — по 2. К тому же попался запрос и без сформированного интента — «наушники для телефона купить». Проходимся таким образом по всем кластерам. Благодаря выжимке это легко читается.
Кластеризатор не дал нам точного ответа, поэтому здесь нужно дополнительно перебрать запросы вручную. При обнаружении ошибок кластеризации, приходится решать, оставлять ли конкретный запрос в данном кластере, переместить в другой или создать новую группу:
Если мы решили объединить «внутриканальные» и «вакуумные» можем сразу задать одинаковые названия кластеров для этих запросов. В данном случае мы используем название «беспроводные наушники внутриканальные».
Если же запросы разбросаны по файлу или мы не знаем, есть ли уже похожий кластер, можно скопировать ключевое слово в соответствующую ячейку «название кластера», например «блютуз наушники капельки купить».
Нет необходимости искать по всему файлу подходящий кластер или запоминать названия уже существующих. 
Снимаем заливку и сортируем от А-Я по столбцу с названием кластера. Далее красим все столбцы с помощью инструмента “Красит”. 
Произошла группировка запросов по общему названию. В одну группу мы добавили вакуумные и внутриканальные. В тоже время мы не стали «капельки» сводить к общему названию, поэтому они находятся в разных кластерах. Чтобы устранить данный момент, применяем инструмент «Разбор» для быстрого объединения кластеров по названию их вершин. 
Для вершин кластеров в столбце «А» необходимо повторно применить выжимку, по которой будет сразу понятно, кластера с каким названием вершин нужно объединить. 
Переносим кластера, которые хотим объединить начиная со столбца «В» в одну строку. Удаляем пустые строки и завершаем разбор. 
На вкладке “Конечная семантика” получаем объединенные кластера с сортировкой по убыванию суммарной частоты.
Когда кластеризация не показывает однозначного распределения запросов по кластерам, как например в данном примере, приходится принимать решение на основании того, насколько хорошо мы разбираемся в тематике и никакая автоматизация не поможет.
Склонение и генерация
Получив конечную семантику, мы можем сгенерировать теги для SEO продвижения.
Генерация H1
Заголовок H1 будем задавать по самой частотной фразе в кластере. Для этого сначала отсортируем итоговую семантику по столбцу с частотностью. Применяем инструмент «Сортировка» и запросы в каждом кластере сортируются по убыванию частоты. 
С помощью инструмента «H1» указываем столбец с запросами и столбец для заголовка.
Берется первая закрашенная ячейка столбца «B» и записывается на весь кластер. С помощью данного инструмента можно быстро протянуть любой идентификатор. 
Генерация Title
Для генерации Title есть 2 шаблона:
Примечание: запросы должны находиться в столбце «B», название кластера — в столбце «A». Title генерируется в первый пустой столбец.
Генерация Description
Для генерации мета-описания воспользуемся инструментом «Description», который позволяет задать префикс, постфикс, изменить падеж запроса и добавить UTF-8 символы. 
Примечание: запрос, добавляемый в шаблон, берется из столбца «A». Description генерируется в первый пустой столбец.
На выходе всех сервисов кластеризации получается файл, который нужно дополнительно обрабатывать: объединять и перегруппировать кластера, чистить от мусора. Специалист тратит много времени и ручного труда на выявление ошибок. С настройкой SEO для Excel получается значительно снизить трудо- и времязатраты на доработку кластеризированного семантического ядра.
Скачайте этот Excel-файл и проверяйте семантику на полноту математически
Поделились внутренним инструментом, который анализирует собранные фразы и показывает, где и что еще можно добрать.
В маркетинге мы предпочитаем опираться на математику, а не на интуицию. Если есть задача проверить семантику на полноту — значит, должен быть инструмент, который перетрясет собранные фразы и покажет, где и что еще можно добрать. Сервисов аналогичных нет, поэтому мы нашу внутреннюю модель вынесли в Excel-файл — скачивайте и пользуйтесь.
Вам понадобятся: фразы и их частоты — общие и точные.
Принцип такой: вносим в Excel-файл фразы и частоты, жмем на кнопку и через несколько секунд, когда сформируются связи «фраза-хвост» и отсекутся доли нерелевантного объема, по маркерам определяем — где мы не доработали.
А теперь подробнее.
Если семантика отработана идеально, Excel-файл выглядит так:
Неполная семантика: что упустили и как доработать
По маркерам файла мы можем понять 3 момента.
Если для какой-то фразы (скажем, «Защитная каска») мы упустили хвост со средней или высокой частотой («Защитная каска с наушниками»), мы увидим это по маркерам в файле.
Хвост — дочерняя фраза («Защитная каска с наушниками»), которая состоит из материнской фразы («Защитная каска») и хотя бы одного дополнительного слова («наушник»)
В столбце J (Коэффициент неотработки) и/ или в столбце K (Коэффициент отработки) ячейки не зеленого цвета, а желтого, оранжевого или красного (чем больше упустили хвостов, тем краснее цвет).
Идем в вордстат — вбиваем каждую такую фразу с минус-словами, находим для нее не включенные релевантные частотные хвосты и добавляем их в семантику.
Если таких хвостов нет, значит, дело не в том, что мы чего-то недобрали, а в том, что мы неправильно определили, какой релевантный объем трафика принесет фраза. Мы включили в него и мусорный объем. Для точного прогноза мусорный объем нужно отсечь — уменьшить коэффициент чистоты в столбце С.
Если мы включили в семантику хвост с низкой точной частотой, файл нам это тоже покажет.
Значение в столбце J (Коэффициент неотработки) меньше, чем значение в столбце K (Коэффициент отработки).
В столбце P ставим значение 0 — тогда эта фраза не будет учитываться и мы не возьмем ее в продвижение. Так мы сэкономим деньги, потому что у нее была бы высокая цена за пользователя.
Иногда мы можем для какого-то запроса не точно спрогнозировать трафик — посчитать, что фраза приведет 15 человек, а, на самом деле, она может привести 20. Такие случаи файл нам тоже показывает, чтобы мы не удалили фразу, которую по ошибке посчитали бы мало полезной.
Текст в столбце F красного цвета.
Увеличиваем коэффициент чистоты в столбце С.
Скачайте шаблон и выполните следующие подготовительные шаги.
Откройте лист sem. Внесите в столбец А собранные фразы, в столбец B — их общие частоты, а в столбец С — точные частоты. Скопируйте эти же фразы (или сформируйте из них любую другую выборку) в столбец F листа work.
Перейдите на лист «Морфо». Здесь собраны предлоги и окончания, которые будут игнорироваться, потому что они не считываются поисковиками как смысловые. Вы можете задавать на этом листе свои правила и исключения.
После того, как на четвертом шаге вы нажмете на кнопку «Расчет частот и отработки», по этим правилам для каждой фразы в столбце B сгенерируются униформы, которые однозначно характеризуют фразы.
Мы делаем это для того, чтобы учитывать только релевантные запросы по каждой фразе. Например, фразу «Средства индивидуальной защиты» могут вбивать в поисковиках 20000 раз за месяц. Но 30% из этих запросов — информационка. И нам нужно это учитывать, чтобы мы не считали, что у нас трафика с этой фразы будет больше.
Перейдите на лист «Properties».
Опираясь на свой опыт, знание проекта и отрасли, задайте базовый коэффициент чистоты.
Например, если вы считаете, что фразы из одного слова («Каски», «Спецодежда») содержат, в среднем, 45% мусора, поставьте в столбце D коэффициент чистоты — 0,55.
Ниже идут уровни вложенности: +1 слово (фразы из двух слов), + 2 слова (фразы из трех слов), + 3 слова (фразы из четырех слов). Для них также проставьте коэффициенты чистоты в столбце D. На скрине это: 0,65, 0,85 и 0,95. Обычно, чем длиннее фраза, тем меньше она замусорена.
Потом для отдельных фраз можно будет увеличить или уменьшить коэффициент чистоты. Это вы увидите по маркерам (мы их описали выше). Коэффициент чистоты для отдельной фразы можно поменять на листе «Work», в столбце С.
Через несколько секунд уже можно анализировать маркеры и дорабатывать семантику.
Кажется, сложно, но на деле это займет 10-20 минут. Проделанная работа позволит корректно сформировать кластеры, привести максимальный трафик и не переплачивать за пользователей.
Так что скачивайте файл, разбирайтесь, пользуйтесь или обращайтесь за продвижением к нам.
При получении файла из письма, появляется ошибка. Проверьте.
Теперь не появляется, спасибо!
Irvin Goodspeed, обновите запрос — должно работать.
Какой запрос, я и так подписался на вашу рассылку, и хотел получить обещанный файл, а вы повторно меня меня квесты ваши проходить заставляете.
Irvin Goodspeed, мы не заставляем — мы делимся нашей внутренней разработкой, которую ценим и считаем достойной наградой за любой квест. Да, если вы хотите получить шаблон, вам нужно повторно ввести электронную почту — это не было задумано, но не все завелось с первого раза. Надеемся, та работа, которую мы проделали, и те возможности, которые она вам дает, окупят ваш гнев.
Кластеризации делается на основе выдаче. У вас какой странный подход. В одном кластере два совершенно разных интента.
Максим, кластеризацию на основе выдачи используем на стадии формирования сегмента. Ссылка есть в статье. Здесь задача — проверить семантику на полноту, поэтому в столбце grp3 указываем один кластер на все запросы. Если не проверим семантику сразу и упустим что-то важное, а потом обнаружим это на стадии формирования сегмента, то придется пересобирать и переделывать кластеры, что займет в разы больше времени. Семантический кластер — это «материнская» фраза со всеми ее хвостами в рамках выборки. Функционал сделан для наглядности и проверки.
Усложняет, на мой взгляд.
А ещё как распределяют экскурсоводов по группам, зависит ли спрос на поездки от сезона, возраста и пандемии и почему даже просто нейтральный отзыв на гида — это уже тревожный звонок.
Кластеризация семантического ядра + excel + автоматизация
Автор Вячеслав Питель · 14:58 03.02.2018 
9
Здравствуйте, уважаемые читатели сайта Uspei.com. В этом уроке мы рассмотрим такие вещи как группировка запросов в рамках семантического ядра или кластеризация. Начнем мы с группировки поисковых запросов и чистки ядра. В прошлой статье мы посмотрели, как собирать статистику, какие инструменты для этого можно использовать, и все это почистили, удалив дубликаты. А также мы рассмотрели виды запросов.
У нас есть большой список запросов, из которого мы должны удалить оставшийся мусор и провести группировку. То есть у нас есть здоровенный список запросов. В некоторых тематиках он может доходить до 10 000. Наша задача сейчас разбить его на группы, каждая из которых будет содержать в себе только синонимы. То есть в рамках каждой группы должны быть только синонимы, так как каждая выделенная группа, это будущая отдельная страница и эти запросы в группе мы будем на ней продвигать.
К примеру, если у нас есть запрос «купить ноутбук», то мы должны сделать группу, в которой будут только синонимы к запросу «купить ноутбук».
Таких групп в рамках большого семантического ядра может быть огромное количество, их может быть более нескольких сотен в редких случаях более тысячи. Вот этот процесс еще называют кластеризацией. Мы рассмотрим, как его сделать вручную, я покажу основы и попытаюсь вывести хотя бы один законченный кластер, потому что в рамках одной статьи мы не сможем классифицировать ядро, но хотя бы вывести какой-то базовый кластер.
И потом я вам дам ссылки на набор инструментов, который может существенно автоматизировать или ускорить эту группировку или кластеризацию, как это сейчас модно называть.
Кластеризация и чистка семантического ядра в Excel
Возвращаемся к нашему списку запросов и у нас достаточно простой алгоритм. У нас уже отсортированы все запросы по убыванию частотности, то есть от самых популярных до наименее популярных. Дубликаты мы удалили.
Дальше запрос «ноутбук». Да, в принципе это информационный запрос, но не совсем понятно, что человек вкладывает в этот запрос, когда вбивает его в поисковую строку. Ищет ли он информацию, картинку или он ищет товары или возможно что-то еще.
Если мы сомневаемся в смысле поискового запроса, логично его проверить. Как это делается? Мы копируем запрос и вбиваем его в новой вкладке в ту поисковую систему, с которой мы работаем. Например, Google.
Мы видим, что Google показывает нам набор интернет-магазинов. Мы видим точно, что это запрос коммерческий и если у нас интернет-магазин, мы его оставляем.
И мы добрались до первого подходящего нам запроса. Давайте выделим нашу первую группу запросов, в которую будут входить все слова с упоминанием слова «ноутбук». Для этого нужно включить фильтр и отфильтровать по текстовому условию «содержит». Но там могут быть словоформы запроса «ноутбук» поэтому мы просто напишем «ноут» и получаем список строк только с поисковыми запросами, в которых упоминается «ноут». Я предлагаю вам скопировать и перенести их в новую вкладку.
Каждую вкладку мы будем называть соответственно по тому слову, по которому мы произвели фильтрацию. В первой же вкладке мы вручную (!) выделяем все отфильтрованные ключи и удаляем. После чего очищаем фильтр.
Итак, в первой вкладке у нас остались все ключи, которые НЕ содержат «ноутбук», а мы переходим во вторую («ноутбук») и продолжаем работать теперь уже там.
Итак, следующее слово «ноутбук». Мы уже разобрались, что это коммерческий запрос и по нему также как и по запросу «купить ноутбук» показываются интернет-магазины, то есть это синонимы и мы оставляем их в одной группе.
Мы берем запрос «купить ноутбук» вбиваем его в google и в другой вкладке вбиваем запрос «купить ноутбук Москва». И сравниваем результаты поиска на предмет повторения результатов, то есть именно конкретных страничек. Если хотя бы 4-5 страничек одинаковых, то мы можем считать, что это запросы синонимы и Google показывает по ним одинаковый смысл. Если же по этим запросам выдача разная, то «купить ноутбук Москва» навигационный запрос и он нам не нужен.
Очень рекомендую чистить семантику, используя фильтры, если чистить ручками, то есть большой шанс что-то пропустить.
Производим фильтрацию «текст содержит» получаем набор запросов и переносим их в новую вкладку «ноутбуки hp». Из второй вкладки «ноутбук» перенесенные в 3 вкладку результаты удаляем.
Так мы будем повторять эту процедуру, пока в каждой вкладке не останутся только синонимы. То есть дальше мы должны перейти в 3 вкладку «ноутбуки hp» и здесь их разделить еще на более подробные группы. Мы видим, что здесь есть «ноутбук hp pavilion», » ноутбук hp compaq» и «ноутбук hp игровой». Таким образом, эта группа будет разбита еще на 3 группы.
Во вторую вкладку мы вернёмся, когда во всех следующих группах все слова будут синонимами и продолжим этот разбор. Продолжим до тех моментов, пока самая первая наша вкладка не будет разложена на группы, а в ней самой не останутся только нецелевые запросы или запросы, которые тоже будут синонимами.
Причем не просто слова синонимы в классическом понимании, а синонимы с точки зрения поисковой системы. Вот как из примера «купить ноутбук» и «ноутбук» это синонимы с точки зрения поисковой системы, поэтому они у нас остались в одной группе.
Зачем все это нужно и почему все так сложно?
Мы не можем начинать оптимизацию сайта, если мы не сделали семантику, не разбили ее на группы, не обработали и не почистили. И все что мы будем делать дальше, будет основано на семантике.
Приведу конкретный пример. Мы же понимаем, что по каждому запросу поисковик дает свой результат выдачи. Возьмем какую-то небольшую тематику по которой в семантике всего 100 запросов. И вот у одного владельца 100 страниц на сайте, в которых содержимое часто пересекается, структура сайта от этого расплывчатая, поисковик не понимает до конца, какие страницы релевантны запросу больше, а какие меньше. В итоге, кроме путаницы, эти 100 страниц содержат в своем «винегрете» ответы только на 30-40 запросов.
А у второго владельца сайта, благодаря полному собранному кластеризованному семантическому ядру, на каждый запрос есть соответствующая страница, строго релевантная только этому запросу. Поисковик и пользователи четко понимают структуру сайта, а также не страдают «дежавю», что уже где-то несколько раз читали об этом на сайте. Внутренняя перелинковка четко структурирована, так как у владельца сайта не возникает вопросов на какую из 10 страниц поставить внутреннюю ссылку. Этот сайт поисковик покажет по ВСЕМ 100 запросам и соберет весь трафик.
Автоматизация кластеризации семантического ядра
Такая работа по группировке запросов по обработке всей этой статистики вручную занимает достаточно много времени. Особенно если человек делает это первый раз. Но я вам рекомендую, если вы хотите научиться работать запросами, работать с семантикой, хотя бы один раз проведите все это вручную в электронных таблицах. Тогда вы сможете прочувствовать и понять, как это работает.
Если же вы работаете в очень больших объемах, крайне рекомендую использовать профессиональные инструменты. Чаще всего они платные.
Один из самых популярных инструментов по работе с семантикой это инструмент «Key Collector», которая позволяет автоматизировать большинство процессов по сбору и обработке семантики. Как минимум, она умеет автоматически собирать ключевые слова из yandex wordstat, а также данные о частотности по запросам и другие рекомендации.
Если же у вас есть уже готовое отфильтрованное от мусора семантическое ядро, то вы можете прибегнуть к помощи дополнительных сервисов, которые производят автоматическую кластеризацию. Лидером сейчас на рынке является онлайн-сервис, который называется Rush analytics.
Расценки не очень высокие и в принципе, если у вас один сайт, вы владелец или вебмастер, то вы можете собрать семантику, почистить ее, после чего просто отдать на кластеризацию такому сервису.