7 algoritmos únicos: Jaccard, BM25, PMI-semántico, Ward-jerárquico, DBSCAN, Levenshtein
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Comparar todos y elegir el mejor
Cuando no estás seguro cuál elegir
Menor = más palabras clave en el cluster
Mayor = menos clusters finales
Técnica SEO fundamental para crear una estructura de sitio efectiva
El clustering de palabras clave es el proceso de agrupar automáticamente consultas de búsqueda semánticamente similares en grupos lógicos (clusters). Cada cluster representa un tema que corresponde a una página en tu sitio. Esto te permite crear contenido que coincida al máximo con la intención de búsqueda del usuario y los requisitos del algoritmo de Google.
Usamos 7 algoritmos diferentes de aprendizaje automático: TF-IDF, similitud de Jaccard, N-gramas, distancia de Levenshtein, análisis semántico de co-ocurrencia y clustering jerárquico. El sistema compara automáticamente los resultados de todos los métodos y recomienda el mejor para tus datos.
8 técnicas avanzadas de NLP 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.
Bigramas, trigramas y coeficiente de Jaccard para comparar similitud de frases.
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.
Proceso simple de 4 pasos para clustering perfecto de palabras clave
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.
Elige el mejor algoritmo para tus necesidades
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
Por qué miles de especialistas SEO usan nuestra herramienta diariamente
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 negocios 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
Basado en reseñas de 1,247 usuarios
🔒 Tus datos nunca salen de tu navegador. Todo el procesamiento ocurre localmente.
Todo lo que necesitas saber sobre el clustering 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.