7 algoritmos únicos: Jaccard, BM25, PMI-semántico, Ward-jerárquico, DBSCAN, Levenshtein
💡 Cualquier formato soportado: con o sin frecuencias, cualquier separador (tabulador, punto y coma, espacio, etc.)
Compara todos y selecciona el mejor
Cuando no estás seguro de cuál elegir
Menos = más palabras clave por clúster
Más = menos clústeres finales
Técnica SEO fundamental para crear una estructura de sitio efectiva
La agrupación de palabras clave es el proceso de agrupar automáticamente consultas de búsqueda semánticamente similares en grupos lógicos (clusters). Cada cluster representa un tema correspondiente a una página de su sitio. Esto le permite crear contenido que se ajuste al máximo a la intención de búsqueda del usuario y a los requisitos del algoritmo de Google.
Utilizamos 7 algoritmos diferentes de aprendizaje automático: TF-IDF, similitud de Jaccard, N-gramas, distancia de Levenshtein, análisis de co-ocurrencia semántica y agrupación jerárquica. El sistema compara automáticamente los resultados de todos los métodos y recomienda el mejor para sus datos.
8 técnicas avanzadas de PNL para la agrupación más precisa
Ponderación de frecuencia de término-frecuencia inversa de documento. Las palabras raras obtienen mayor peso para un clustering más preciso.
Queries are compared not only by whole words but by short fragments, so different forms of a word stay together.
Distancia de edición para detectar errores tipográficos y variaciones ortográficas.
Agrupa las palabras clave similares paso a paso con visualización en forma de árbol del proceso.
Análisis de co-ocurrencia basado en resultados de motores de búsqueda para encontrar similitudes ocultas.
Combina múltiples métodos para obtener los mejores resultados automáticamente.
Cuatro sencillos pasos para una estructura de sitio perfecta
Copia tus palabras clave de cualquier fuente y pégalas en el campo de texto. Una palabra clave por línea.
Selecciona el algoritmo de clustering. La Comparación Automática probará todos y recomendará el mejor.
Establece el umbral de similitud y el número mínimo de palabras clave por cluster.
Ve los clusters formados, analiza la calidad y exporta los resultados en formato CSV.
Elija el método según el tamaño de los datos y la precisión necesaria
Agrupación rápida con métrica de similitud combinada
Centroides de clúster con ponderación TF-IDF
Análisis de co-ocurrencia de palabras en contexto
Agrupación aglomerativa de abajo hacia arriba
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.
Por qué miles de especialistas en SEO usan nuestra herramienta a diario
El contenido bien estructurado posiciona mejor en Google. El clustering ayuda a crear páginas con máxima relevancia.
Procesamiento automático de miles de palabras clave en segundos en lugar de horas de trabajo manual. Más tiempo para estrategia, menos para rutina.
Cada página se enfoca en un tema con todas las palabras clave relacionadas. Google entiende mejor tu contenido.
Los clusters forman naturalmente la jerarquía de páginas: categorías, subcategorías, artículos. Mejora UX e indexación.
Una página = un cluster = una intención de búsqueda. Sin páginas en conflicto compitiendo por las mismas palabras clave.
Procesa hasta 50,000 palabras clave por solicitud. Perfecto para proyectos grandes y agencias.
Herramienta para profesionales y empresas de cualquier escala
Construcción del núcleo semántico, planificación de estructura del sitio, optimización de estrategia de contenido
Ejemplo: Clustering de 10,000 palabras clave para tienda de electrónica
Procesamiento rápido de grandes volúmenes de palabras clave para proyectos de clientes
Ejemplo: Auditoría y reestructuración del sitio del cliente en 1 día
Planificación de artículos con cobertura completa del tema y todas las palabras clave LSI
Ejemplo: Crear plan de contenido para 100 artículos del blog
Optimización de categorías de productos y creación de descripciones SEO
Ejemplo: Estructuración del catálogo de 5,000 productos
Encontrar temas para artículos y evitar duplicación de contenido
Ejemplo: Análisis de nicho y planificación de publicaciones para el año
Entender qué buscan los clientes y optimizar el sitio para sus necesidades
Ejemplo: Análisis de competidores y encontrar nichos sin explotar
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.
Para empezar
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Agrupación central, no se requiere registro
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El kit de herramientas completo para el trabajo diario de SEO
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Grandes volúmenes e informes masivos para proyectos de clientes
Para grandes empresas
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Límites personalizados, SLA e integraciones
Daily run limits reset every 24 hours; monthly SERP and Ahrefs volumes reset each month. Change or cancel your plan at any time.
Basado en reseñas de 1.247 usuarios
🔒 Sus datos nunca salen de su navegador. Todo el procesamiento ocurre localmente.
Todo lo que necesitas saber sobre la agrupación de palabras clave para SEO
El clustering de palabras clave es el proceso de agrupar automáticamente consultas de búsqueda semánticamente similares. Un cluster = una página relevante en tu sitio. Esta es la base para construir la estructura del sitio y la estrategia de contenido.
El clustering correcto puede aumentar el tráfico orgánico en 30-50% gracias a una mejor relevancia del contenido.
El clustering ayuda a: 1) Evitar la canibalización de palabras clave cuando múltiples páginas compiten por las mismas consultas. 2) Crear una estructura de sitio lógica. 3) Optimizar los enlaces internos. 4) Aumentar la relevancia de cada página.
Lo óptimo es 5-20 palabras clave por cluster. Menos de 5 — quizás valga la pena fusionar con otro cluster. Más de 20 — considera dividir en sub-clusters o crear una serie de páginas.
Si un cluster tiene más de 50 consultas — es señal para crear una página hub con subpáginas.
Recomendamos empezar con 'Auto' — comparará todos los métodos y seleccionará el óptimo. Para nichos específicos: 'Por intención' para SEO, 'Por palabras raras' para consultas especializadas, 'Por estructura' para dividir short-tail/long-tail.
Agrupa palabras clave por palabras modificadoras (best, buy, how to, etc.). El resultado: clusters por intención de búsqueda — informacional, transaccional, navegacional.
CSV y JSON. CSV es compatible con Excel, Google Sheets, Ahrefs, SEMrush. JSON es conveniente para importar a otros sistemas y trabajar con API.
Todos los datos se procesan SOLO en tu navegador (localmente). Ninguna palabra clave se envía a ningún servidor. Nosotros no vemos, no guardamos, no analizamos tus datos.
Puedes verificar esto en las herramientas de desarrollador del navegador — la pestaña Network no mostrará ninguna solicitud con tus datos.
No. Después de cerrar la pestaña del navegador, todos los datos se borran. No usamos cookies para tracking, localStorage para datos, ni ningún otro método de almacenamiento.
Hasta 50,000 palabras clave por sesión. Esto es suficiente para la mayoría de proyectos. El tiempo de procesamiento: ~1-3 segundos para 1,000 palabras clave, ~10-30 segundos para 50,000.
Para conjuntos muy grandes — divide en lotes de 20-30k para obtener resultados más estables.
Calidad menor del 70% puede significar: 1) Palabras clave muy heterogéneas. 2) Método de clustering seleccionado incorrecto. 3) Pocos datos para análisis. Intenta el modo 'Auto' — seleccionará el método óptimo.
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.