7 einzigartige Algorithmen: Jaccard, BM25, PMI-semantic, Ward-hierarchy, DBSCAN, Levenshtein
💡 Jedes Format wird unterstützt: mit oder ohne Frequenzen, beliebiger Trennzeichen (Tab, Semikolon, Leerzeichen, etc.)
Vergleicht alle und wählt die beste aus
Wenn Sie unsicher sind, welche Sie wählen sollen
Weniger = mehr Keywords pro Cluster
Mehr = weniger finale Cluster
Grundlegende SEO-Technik zur Erstellung einer effektiven Seitenstruktur
Keyword-Clustering ist der Prozess der automatischen Gruppierung semantisch ähnlicher Suchanfragen in logische Gruppen (Cluster). Jedes Cluster repräsentiert ein Thema, das einer Seite auf Ihrer Website entspricht. Dies ermöglicht es Ihnen, Inhalte zu erstellen, die die Suchintention der Nutzer und die Anforderungen des Google-Algorithmus maximal erfüllen.
Wir verwenden 7 verschiedene Machine-Learning-Algorithmen: TF-IDF, Jaccard-Ähnlichkeit, N-Gramme, Levenshtein-Distanz, semantische Kookkurrenzanalyse und hierarchisches Clustering. Das System vergleicht automatisch die Ergebnisse aller Methoden und empfiehlt die beste für Ihre Daten.
8 fortschrittliche NLP-Techniken für die genaueste Gruppierung
Termfrequenz-Inverse-Dokumentfrequenz-Gewichtung. Seltene Wörter erhalten höheres Gewicht für präziseres Clustering.
Queries are compared not only by whole words but by short fragments, so different forms of a word stay together.
Editierdistanz zur Erkennung von Tippfehlern und Schreibvarianten.
Agglomerativer Algorithmus mit Average Linkage für optimale Cluster-Zusammenführung.
Wort-Kookkurrenz-Matrix zur Erkennung semantischer Beziehungen zwischen Begriffen.
Every cluster keeps its own meaning centre, and new queries join the closest one by meaning.
50+ Stemming-Regeln für Ukrainisch und Englisch mit Morphologie-Unterstützung.
Automatische Entfernung von 100+ Funktionswörtern für beide Sprachen für sauberere Analyse.
Vier einfache Schritte zur perfekten Seitenstruktur
Kopieren Sie Ihre Keyword-Liste aus Excel, Google Sheets oder einer anderen Quelle. Jedes Keyword sollte in einer neuen Zeile stehen.
Basic method is fast and effective. Advanced creates more precise subgroups using spelling-variant matching.
Das System gruppiert Keywords automatisch nach semantischer Ähnlichkeit und zeigt das Relevanzlevel für jedes Wort.
Laden Sie fertige Cluster im CSV- oder JSON-Format für die weitere Arbeit in Excel, Google Sheets oder Ihrem CMS herunter.
Wählen Sie die Methode basierend auf der Datengröße und der benötigten Präzision
Schnelle Gruppierung mit kombinierter Ähnlichkeitsmetrik
Cluster-Zentroiden mit TF-IDF-Gewichtung
Wort-Kookkurrenzanalyse im Kontext
Bottom-up agglomerative Clusterbildung
Free clustering is only the entry point. Four premium areas cover the rest of the semantic workflow: AI-driven grouping, page quality analysis, competitor text analysis of the Google Top 10, and clustering based on the real search results.
A language model reads search intent and niche context where pure math falls short.
20 page quality factors, a score, and an automatic content brief in Markdown.
Full text analysis of every page ranking in the Top 10 and the terms you are missing.
Grouping by real SERP overlap plus Volume, CPC and KD from Ahrefs.
Algorithmic methods group queries by shared words and statistics. That is fast, transparent and works well on large, uniform keyword sets — but it does not understand meaning. "Buy running shoes" and "marathon footwear" look different mathematically, yet Google treats them as one page.
The AI mode sends your keyword set to a language model that evaluates search intent, query type (informational, commercial, navigational, transactional) and topical proximity. The resulting cluster reflects what a person is actually looking for, not how many characters match.
Two specialised profiles are available on top of that: Google SEO for classic informational and commercial projects, and iGaming for a market where brands, providers, bonus mechanics and geo modifiers create semantics that generic models handle poorly.
AI modes are not a magic button. They are a controlled pipeline where the language model handles exactly what algorithms cannot: meaning, intent and niche context.
Your keyword set is de-duplicated, cleaned and normalised while search volumes are preserved. The model receives compact batches instead of a raw file — lower cost, more stable output.
The model judges what a query is actually about: "buy washing machine" and "order washer cheap" belong to one page even with almost no shared words. This solves the core weakness of classic methods — synonyms, slang and different phrasings.
Every query gets an intent type: informational, commercial, transactional, navigational, comparative. Clusters never mix "what is X" with "buy X", so your site structure is correct from the first run.
AI Google SEO follows search-result logic and page types. AI iGaming understands brands, providers, bonuses, geo and local niche specifics that generic algorithms ignore.
For each cluster the model produces a human page title, a primary keyword and secondary ones. You get a ready heading for the brief, not "Cluster #17".
A control pass splits over-broad groups, merges near-identical small ones and isolates outliers. Every keyword ends up in exactly one cluster.
Queries with zero shared words land together when they target the same page.
Informational and commercial queries stay apart — less page cannibalisation.
Each cluster arrives with a title, a primary keyword and brief-ready logic.
A second model pass removes groups that are too broad or too fragmented.
You can see why a keyword landed where it did, and export the full distribution.
Keywords are processed within the session and are not used to train third-party models.
AI modes are available on paid plans due to compute cost. For very large sets, run an algorithmic method first and apply AI to the priority segments.
A high-level view of the process: what happens to your keyword set at every stage and what you get at the end.
The list is cleaned of duplicates, stray spaces and stop words; the language and the volume column are detected. Different forms of the same word are reduced to a common base so that "buy laptop" and "laptops buy" never end up in separate groups.
Every pair of queries gets a closeness score from several independent signals at once — shared words, rare modifiers, spelling and usage context. No single signal decides alone: the final score is their balance.
Queries gather around meaning centres. A cluster that nothing else fits into is closed; one that grows too broad is split into subtopics. Isolated queries are not forced into a group — they are kept aside.
The system cross-checks the groups: merged topics are separated, split ones are reunited, and each cluster gets a head query and total demand. Several methods can be run in parallel so you can compare outcomes.
The output is a cluster table with the head query, demand volume, keyword count and each query's relevance to its group — an immediately exportable blueprint for your site pages.
A fragment of a real 42-query set after clustering
Main commercial page
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12 queries · 62,800 searches/mo
Generic commercial phrasings with the same intent — one landing page.
"Best of" roundup
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9 queries · 14,200 searches/mo
Comparison intent — a separate ranking or roundup page.
New casinos
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6 queries · 6,570 searches/mo
Freshness intent — a page you update regularly.
Payouts and bonuses
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8 queries · 4,340 searches/mo
Qualifying criteria — dedicated sub-pages.
We deliberately do not publish specific thresholds, signal weights or internal formulas: tuning them is exactly what separates a usable site structure from mechanical word grouping.
The tool is built so that a confidential keyword set can be processed without risk to your client or project.
All algorithmic methods run locally on your device. Keyword lists are never sent to a server and are never stored by us.
Premium-mode requests are processed once on the server and are never used to train models or shared with third parties.
Access to external services lives only in encrypted server-side storage. Nothing is present in page code or the browser — no key can be extracted from the frontend.
Saved projects belong to your account, are visible only to you and are deleted on request at any time.
Every algorithm has its own strength. Below is what type of keyword set each method suits, the volume it handles best, and the result you get.
One run, several algorithms on the same set. Results appear side by side with cluster counts and distribution, so the choice is evidence-based rather than a guess.
The system profiles your set — size, average query length, repetition, presence of volume data — and suggests the method that performs best on that specific data.
A universal parser recognises volume columns in any format and sorts clusters by total demand instead of alphabetically.
The analyzer breaks any URL down into 20 quality factors: heading structure, text volume and density, topical coverage, readability, phrasing originality, presence of facts and numbers, internal links, metadata, semantic completeness and signs of generated filler content.
The output is not an abstract number but a report written in a senior SEO analyst voice: what exactly is weak, why it affects rankings and what to do next. The same analysis produces a copywriter brief in Markdown — H2/H3 structure, required topics, terms and recommended length.
Agencies get a bulk mode: upload an XLSX or CSV list of pages, get a processing queue and one report where every site sits on its own tab, with the same analysis and brief you see inside the tool.
The Force takes your query, pulls the real Google results for the region and language you need, downloads the text of every page in the Top 10 and breaks it down into terms. You see what ranking content is actually made of instead of guessing.
Each term gets a Term Relevance Score based on how many competitors use it and how often. That produces a clear list: what to add to your text, what is underused, and what is over-optimised.
SERP results are cached, so repeating the same topic returns instantly and does not consume your limits. The SERP source, depth and geo are configurable per project.
The most accurate way to know whether two queries need separate pages is to look at the SERP. SERP clustering pulls the top results for every keyword and merges queries whose results overlap. That is the same logic Google itself applies, not a word-based approximation.
To make it work on tens of thousands of keywords rather than hundreds, the engine uses our own comparison optimisation: it never brute-forces every pair, so large sets do not stall processing. Cluster formation streams in real time, and partially collected data can be clustered without waiting for the whole queue.
Market metrics from Ahrefs — search volume, CPC and keyword difficulty — sit next to the clusters, with aggressive caching so you never pay twice for the same lookup. Native exports from the popular SEO services are detected automatically, with no manual file conversion.
The tool should fit your process instead of forcing manual data transfers. Any result exports to CSV, JSON, TSV, Markdown or XLSX — including a grouped view where each cluster is its own block, and multi-tab reports for client deliverables.
Project history depends on your plan: 7 days on Free, 90 days on Pro and unlimited on Agency. That lets you revisit old keyword sets, compare iterations and hand work over inside a team.
Basic clustering runs in your browser — the keyword set never leaves your device. Heavy computation moves to a Web Worker, so the interface stays responsive even on tens of thousands of queries. The interface is translated into 30+ languages, including right-to-left scripts.
Warum Tausende von SEO-Spezialisten unser Tool täglich nutzen
Richtig strukturierte Inhalte ranken höher bei Google. Clustering hilft, Seiten mit maximaler Relevanz zu erstellen.
Automatische Verarbeitung von Tausenden von Keywords in Sekunden statt Stunden manueller Arbeit. Mehr Zeit für Strategie, weniger für Routine.
Jede Seite konzentriert sich auf ein Thema mit allen verwandten Keywords. Google versteht Ihre Inhalte besser.
Cluster bilden natürlich eine Seitenhierarchie: Kategorien, Unterkategorien, Artikel. Verbessert UX und Indexierung.
Eine Seite = ein Cluster = eine Suchintention. Keine konkurrierenden Seiten, die um dieselben Keywords kämpfen.
Verarbeiten Sie bis zu 50.000 Keywords pro Anfrage. Perfekt für große Projekte und Agenturen.
Tool für Profis und Unternehmen jeder Größe
Semantischen Kern aufbauen, Website-Struktur planen, Content-Strategie optimieren
Beispiel: Clustering von 10.000 Keywords für einen Elektronik-Online-Shop
Schnelle Verarbeitung großer Keyword-Volumen für Kundenprojekte
Beispiel: Kunden-Website-Audit und Umstrukturierung in 1 Tag
Artikel mit vollständiger Themenabdeckung und allen LSI-Keywords planen
Beispiel: Content-Plan für 100 Blog-Artikel erstellen
Produktkategorien optimieren und SEO-Beschreibungen erstellen
Beispiel: Katalog mit 5.000 Produkten strukturieren
Artikelthemen finden und Content-Duplikation vermeiden
Beispiel: Nischenanalyse und Publikationsplanung für das Jahr
Verstehen, was Kunden suchen, und Website für ihre Bedürfnisse optimieren
Beispiel: Wettbewerbsanalyse und ungenutzte Nischen finden
Keyword clustering is free and needs no signup. Paid plans lift the limits and unlock AI semantic methods, Content Analyzer, The Force, SERP clustering and bulk reports.
Für den Einstieg
$0/mo
Kern-Clustering, keine Anmeldung erforderlich
Für SEO-Spezialisten
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Das komplette Toolkit für die tägliche SEO-Arbeit
Für Agenturen und Teams
$89/mo
Hohe Volumina und Bulk-Reporting für Kundenprojekte
Für große Unternehmen
Angepasst
Angepasste Limits, SLA und Integrationen
Daily run limits reset every 24 hours; monthly SERP and Ahrefs volumes reset each month. Change or cancel your plan at any time.
Basierend auf Bewertungen von 1.247 Nutzern
🔒 Ihre Daten verlassen niemals Ihren Browser. Die gesamte Verarbeitung erfolgt lokal.
Alles, was Sie über Keyword-Clustering für SEO wissen müssen
Keyword-Clustering ist der Prozess der automatischen Gruppierung semantisch ähnlicher Suchanfragen. Ein Cluster = eine relevante Seite auf Ihrer Website. Dies ist die Grundlage für den Aufbau der Website-Struktur und Content-Strategie.
Richtiges Clustering kann den organischen Traffic um 30-50% durch bessere Content-Relevanz steigern.
Clustering hilft: 1) Keyword-Kannibalisierung zu vermeiden, wenn mehrere Seiten um dieselben Anfragen konkurrieren. 2) Eine logische Website-Struktur zu erstellen. 3) Die interne Verlinkung zu optimieren. 4) Die Relevanz jeder Seite zu erhöhen.
Optimal sind 5-20 Keywords pro Cluster. Weniger als 5 — erwägen Sie die Zusammenführung mit einem anderen Cluster. Mehr als 20 — erwägen Sie die Aufteilung in Untercluster oder das Erstellen einer Seitenserie.
Wenn ein Cluster mehr als 50 Anfragen enthält — ist das ein Signal für das Erstellen einer Hub-Seite mit Unterseiten.
Wir empfehlen, mit 'Auto' zu beginnen — es vergleicht alle Methoden und wählt die optimale aus. Für spezifische Nischen: 'Nach Intent' für SEO, 'Nach seltenen Wörtern' für spezialisierte Anfragen, 'Nach Struktur' für Short-Tail/Long-Tail-Trennung.
Gruppiert Keywords nach Modifikatorwörtern (best, buy, how to, etc.). Das Ergebnis: Cluster nach Suchintention — informativ, transaktional, navigational.
CSV und JSON. CSV ist kompatibel mit Excel, Google Sheets, Ahrefs, SEMrush. JSON ist praktisch für Import in andere Systeme und API-Arbeit.
Alle Daten werden NUR in Ihrem Browser (lokal) verarbeitet. Keine Keywords werden an Server gesendet. Wir sehen, speichern oder analysieren Ihre Daten nicht.
Sie können dies in den Browser-Entwicklertools überprüfen — die Network-Registerkarte zeigt keine Anfragen mit Ihren Daten.
Nein. Nach dem Schließen des Browser-Tabs werden alle Daten gelöscht. Wir verwenden keine Cookies für Tracking, localStorage für Daten oder andere Speichermethoden.
Bis zu 50.000 Keywords pro Sitzung. Das reicht für die meisten Projekte. Verarbeitungszeit: ~1-3 Sekunden für 1.000 Keywords, ~10-30 Sekunden für 50.000.
Für sehr große Sets — teilen Sie in Batches von 20-30k für stabilere Ergebnisse.
Qualität unter 70% kann bedeuten: 1) Sehr heterogene Keywords. 2) Falsch gewählte Clustering-Methode. 3) Zu wenig Daten für die Analyse. Versuchen Sie den 'Auto'-Modus — er wählt die optimale Methode.
Our algorithm is the grouping logic: how queries are normalised, how their closeness is measured, how clusters are formed and refined, and how the system picks a method for your keyword set. External services and data are sources of facts: search results for SERP methods, volume and difficulty metrics, and language models for semantic modes and brief generation. In short: facts come from outside, but the decision about what belongs together is made by our own logic.
That is why clustering stays reproducible even when external data changes: the inputs change, the grouping principle does not.
Algorithmic clustering runs directly in your browser — keyword lists never have to leave your device. For premium modes (AI, SERP, content analysis) the request is processed on our server and is never used to train models. All credentials for external services are stored server-side in encrypted storage, never appear in page code and are never visible in the browser. You can delete your project history at any time.
If your keyword set is confidential, use the algorithmic methods: the data stays on your device.