Professionelles Tool für SEO-Spezialisten

Keyword
Clustering

Gruppieren Sie automatisch Tausende von Keywords in semantische Cluster. Optimieren Sie Ihre Website-Struktur und Content-Strategie in Sekunden.

50K+

Keywords

7

Clustering-Methoden

100%

Kostenlos

Keyword Clusterizer

7 einzigartige Algorithmen: Jaccard, BM25, PMI-Semantik, Ward-Hierarchie, DBSCAN, Levenshtein

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💡 Підтримується будь-який формат: з частотностями або без, з будь-яким розділювачем (таб, крапка з комою, пробіл тощо)

Clustering-Algorithmus
Premium Methods
AI Clustering
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Weniger = mehr Keywords pro Cluster

Mehr = weniger finale Cluster

Was ist Keyword-Clustering?

Grundlegende SEO-Technik für effektive Website-Struktur

Definition

Keyword-Clustering ist der Prozess der automatischen Gruppierung semantisch ähnlicher Suchanfragen in logische Gruppen (Cluster). Jeder Cluster repräsentiert ein Thema, das einer Seite auf Ihrer Website entspricht. Dies ermöglicht es Ihnen, Inhalte zu erstellen, die maximal der Suchintention der Benutzer und den Anforderungen des Google-Algorithmus entsprechen.

1000+
Keywords
Clustering
50
Website-Seiten

Warum ist es wichtig für SEO?

  • Kannibalisierung vermeiden — eine Seite pro Intent
  • Content-Relevanz für Google erhöhen
  • Interne Verlinkungsstruktur optimieren
  • Effektive Content-Strategie-Planung
  • Organischen Traffic um 30-50% steigern

Wie funktioniert unser Tool?

Wir verwenden 7 verschiedene Machine-Learning-Algorithmen: TF-IDF, Jaccard-Ähnlichkeit, N-Gramme, Levenshtein-Distanz, semantische Kookkurrenz-Analyse und hierarchisches Clustering. Das System vergleicht automatisch Ergebnisse aller Methoden und empfiehlt die beste für Ihre Daten.

Clustering Algorithmen

8 fortgeschrittene NLP-Techniken für die genaueste Gruppierung

TF-IDF-Algorithmus

Termfrequenz-Inverse-Dokumentfrequenz-Gewichtung. Seltene Wörter erhalten höheres Gewicht für präziseres Clustering.

N-gramme & Jaccard

Bigramme, Trigramme und Jaccard-Koeffizient zum Vergleich der Phrasenähnlichkeit.

Levenshtein-Distanz

Editierdistanz zur Erkennung von Tippfehlern und Schreibvarianten.

Hierarchisches Clustering

Agglomerativer Algorithmus mit Average Linkage für optimale Cluster-Zusammenführung.

Semantische Analyse

Wort-Kookkurrenz-Matrix zur Erkennung semantischer Beziehungen zwischen Begriffen.

Kosinus-Ähnlichkeit

TF-IDF-Vektor-Kosinus-Ähnlichkeit zum Vergleich mit Cluster-Zentroiden.

Mehrsprachiges Stemming

50+ Stemming-Regeln für Ukrainisch und Englisch mit Morphologie-Unterstützung.

Stoppwörter

Automatische Entfernung von 100+ Funktionswörtern für beide Sprachen für sauberere Analyse.

Wie es funktioniert

Vier einfache Schritte zur perfekten Website-Struktur

01

Keywords einfügen

Kopieren Sie Ihre Keyword-Liste aus Excel, Google Sheets oder einer anderen Quelle. Jedes Keyword sollte in einer neuen Zeile stehen.

02

Methode wählen

Die Basismethode ist schnell und effektiv. Die erweiterte Methode erstellt präzisere Untergruppen mit dem Levenshtein-Algorithmus.

03

Cluster erhalten

Das System gruppiert Keywords automatisch nach semantischer Ähnlichkeit und zeigt das Relevanzlevel für jedes Wort.

04

Ergebnisse exportieren

Laden Sie fertige Cluster im CSV- oder JSON-Format für die weitere Arbeit in Excel, Google Sheets oder Ihrem CMS herunter.

4 Clustering Algorithmen

Wählen Sie die Methode basierend auf Datengröße und benötigter Präzision

Basis-Methode

Schnelle Gruppierung mit kombinierter Ähnlichkeitsmetrik

  • Jaccard-Ähnlichkeit auf Stems
  • Dice-Koeffizient auf N-Grammen
  • Levenshtein auf Phrasen
  • Wortüberlappungsverhältnis
Geschwindigkeit:Sehr schnell
Genauigkeit:Basis

TF-IDF-Methode

Cluster-Zentroide mit TF-IDF-Gewichtung

  • TF-IDF-Vektorisierung
  • Kosinus-Ähnlichkeit
  • Inkrementelle Zentroid-Aktualisierung
  • Kombinierte Metrik
Geschwindigkeit:Schnell
Genauigkeit:Hoch

Semantische Methode

Wort-Kookkurrenz-Analyse im Kontext

  • Kookkurrenz-Matrix
  • Kontextfenster ±2
  • Semantische Ähnlichkeit
  • Average Linkage
Geschwindigkeit:Mittel
Genauigkeit:Sehr hoch

Hierarchische Methode

Bottom-up agglomeratives Clustering

  • Average Linkage
  • Dynamische Zusammenführung
  • Optimale Gruppen
  • Flexibler Schwellenwert
Geschwindigkeit:Langsam
Genauigkeit:Maximum

Vorteile des Clustering

Warum Tausende von SEO-Spezialisten unser Tool täglich nutzen

Organischen Traffic steigern

Richtig strukturierte Inhalte ranken höher bei Google. Clustering hilft, Seiten mit maximaler Relevanz zu erstellen.

+47% Traffic

Zeit sparen

Automatische Verarbeitung von Tausenden von Keywords in Sekunden statt Stunden manueller Arbeit. Mehr Zeit für Strategie, weniger für Routine.

10x schneller

Relevanz erhöhen

Jede Seite konzentriert sich auf ein Thema mit allen verwandten Keywords. Google versteht Ihre Inhalte besser.

+35% CTR

Logische Website-Struktur

Cluster bilden natürlich eine Seitenhierarchie: Kategorien, Unterkategorien, Artikel. Verbessert UX und Indexierung.

Kannibalisierung vermeiden

Eine Seite = ein Cluster = eine Suchintention. Keine konkurrierenden Seiten, die um dieselben Keywords kämpfen.

-90% Duplikate

Skalierbarkeit

Verarbeiten Sie bis zu 50.000 Keywords pro Anfrage. Perfekt für große Projekte und Agenturen.

50K+
Keywords pro Anfrage
7
Clustering-Algorithmen
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Durchschnittliche Verarbeitungszeit
100%
Für immer kostenlos

Wer nutzt Clustering?

Tool für Profis und Unternehmen jeder Größe

SEO-Spezialisten

Semantischen Kern aufbauen, Website-Struktur planen, Content-Strategie optimieren

Beispiel: Clustering von 10.000 Keywords für einen Elektronik-Online-Shop

Digital-Agenturen

Schnelle Verarbeitung großer Keyword-Volumen für Kundenprojekte

Beispiel: Kunden-Website-Audit und Umstrukturierung in 1 Tag

Texter

Artikel mit vollständiger Themenabdeckung und allen LSI-Keywords planen

Beispiel: Content-Plan für 100 Blog-Artikel erstellen

E-Commerce

Produktkategorien optimieren und SEO-Beschreibungen erstellen

Beispiel: Katalog mit 5.000 Produkten strukturieren

Blogger

Artikelthemen finden und Content-Duplikation vermeiden

Beispiel: Nischenanalyse und Publikationsplanung für das Jahr

Unternehmer

Verstehen, was Kunden suchen, und Website für ihre Bedürfnisse optimieren

Beispiel: Wettbewerbsanalyse und ungenutzte Nischen finden

100% Datenschutz
Lokale Verarbeitung
Sofortige Ergebnisse
Für immer kostenlos

4,9 von 5 Sternen

Basierend auf Bewertungen von 1.247 Benutzern

12M+
Verarbeitete Keywords
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Aktive Benutzer
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Länder weltweit
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Service-Verfügbarkeit

🔒 Ihre Daten verlassen nie Ihren Browser. Alle Verarbeitung erfolgt lokal.

Häufig gestellte Fragen

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.

Insgesamt 10 Fragen für Ihre Bequemlichkeit