7 algorithmes uniques : Jaccard, BM25, PMI-sémantique, Ward-hiérarchie, DBSCAN, Levenshtein
💡 Підтримується будь-який формат: з частотностями або без, з будь-яким розділювачем (таб, крапка з комою, пробіл тощо)
Compare tout et sélectionne le meilleur
Quand vous n'êtes pas sûr de quoi choisir
Moins = plus de mots-clés par cluster
Plus = moins de clusters finaux
Technique SEO fondamentale pour créer une structure de site efficace
Le regroupement de mots-clés est le processus de regroupement automatique de requêtes de recherche sémantiquement similaires en groupes logiques (clusters). Chaque cluster représente un sujet correspondant à une page de votre site. Cela vous permet de créer un contenu qui correspond au maximum à l'intention de recherche des utilisateurs et aux exigences de l'algorithme Google.
Nous utilisons 7 algorithmes d'apprentissage automatique différents : TF-IDF, similarité Jaccard, N-grammes, distance de Levenshtein, analyse de co-occurrence sémantique et clustering hiérarchique. Le système compare automatiquement les résultats de toutes les méthodes et recommande la meilleure pour vos données.
8 techniques NLP avancées pour le regroupement le plus précis
Pondération par fréquence du terme-fréquence inverse du document. Les mots rares ont un poids plus élevé pour un clustering plus précis.
Bigrammes, trigrammes et coefficient de Jaccard pour comparer la similarité des phrases.
Distance d'édition pour détecter les fautes de frappe et les variations orthographiques.
Algorithme agglomératif avec liaison moyenne pour une fusion optimale des clusters.
Matrice de co-occurrence des mots pour détecter les relations sémantiques entre les termes.
Similarité cosinus des vecteurs TF-IDF pour la comparaison avec les centroïdes des clusters.
Plus de 50 règles de stemming pour le français et l'anglais avec support morphologique.
Suppression automatique de plus de 100 mots fonctionnels pour les deux langues pour une analyse plus propre.
Quatre étapes simples pour une structure de site parfaite
Copiez votre liste de mots-clés depuis Excel, Google Sheets ou toute autre source. Chaque mot-clé doit être sur une nouvelle ligne.
La méthode de base est rapide et efficace. La méthode avancée crée des sous-groupes plus précis en utilisant l'algorithme de Levenshtein.
Le système regroupera automatiquement les mots-clés par similarité sémantique et affichera le niveau de pertinence pour chaque mot.
Téléchargez les clusters prêts au format CSV ou JSON pour un travail ultérieur dans Excel, Google Sheets ou votre CMS.
Choisissez la méthode en fonction de la taille des données et de la précision requise
Regroupement rapide avec métrique de similarité combinée
Centroïdes de cluster avec pondération TF-IDF
Analyse de co-occurrence des mots en contexte
Clustering agglomératif ascendant
Pourquoi des milliers de spécialistes SEO utilisent notre outil quotidiennement
Un contenu bien structuré est mieux classé dans Google. Le clustering aide à créer des pages avec une pertinence maximale.
Traitement automatique de milliers de mots-clés en secondes au lieu d'heures de travail manuel. Plus de temps pour la stratégie, moins pour la routine.
Chaque page se concentre sur un sujet avec tous les mots-clés associés. Google comprend mieux votre contenu.
Les clusters forment naturellement une hiérarchie de pages : catégories, sous-catégories, articles. Améliore l'UX et l'indexation.
Une page = un cluster = une intention de recherche. Pas de pages conflictuelles se disputant les mêmes mots-clés.
Traitez jusqu'à 50 000 mots-clés par requête. Parfait pour les grands projets et les agences.
Outil pour professionnels et entreprises de toutes tailles
Construction du noyau sémantique, planification de la structure du site, optimisation de la stratégie de contenu
Exemple: Regroupement de 10 000 mots-clés pour une boutique en ligne d'électronique
Traitement rapide de gros volumes de mots-clés pour les projets clients
Exemple: Audit et restructuration du site client en 1 jour
Planification d'articles avec couverture complète du sujet et tous les mots-clés LSI
Exemple: Création d'un plan de contenu pour 100 articles de blog
Optimisation des catégories de produits et création de descriptions SEO
Exemple: Structuration d'un catalogue de 5 000 produits
Trouver des sujets d'articles et éviter la duplication de contenu
Exemple: Analyse de niche et planification des publications pour l'année
Comprendre ce que les clients recherchent et optimiser le site pour leurs besoins
Exemple: Analyse des concurrents et recherche de niches inexploitées
Basé sur les avis de 1 247 utilisateurs
🔒 Vos données ne quittent jamais votre navigateur. Tout le traitement se fait localement.
Tout ce que vous devez savoir sur le regroupement de mots-clés pour le SEO
Le regroupement de mots-clés est le processus de regroupement automatique de requêtes de recherche sémantiquement similaires. Un cluster = une page pertinente sur votre site. C'est la base pour construire la structure du site et la stratégie de contenu.
Un bon regroupement peut augmenter le trafic organique de 30-50% grâce à une meilleure pertinence du contenu.
Le clustering aide à : 1) Éviter la cannibalisation des mots-clés lorsque plusieurs pages se disputent les mêmes requêtes. 2) Créer une structure de site logique. 3) Optimiser le maillage interne. 4) Augmenter la pertinence de chaque page.
Idéalement 5-20 mots-clés par cluster. Moins de 5 — envisagez de fusionner avec un autre cluster. Plus de 20 — envisagez de diviser en sous-clusters ou de créer une série de pages.
Si un cluster contient plus de 50 requêtes — cela signale la création d'une page hub avec des sous-pages.
Auto — si vous n'êtes pas sûr, le système compare toutes les méthodes. Par Intention — pour le e-commerce et les pages d'atterrissage. Par Mots Rares — pour les sites de niche. Par Structure — pour les portails d'information. Par Queue — pour le SEO local.
La similarité (0-100%) montre à quel point un mot-clé correspond au sujet du cluster. >80% — correspondance parfaite, base du contenu. 60-80% — bon, incluez-le. 40-60% — douteux, vérifiez manuellement. <40% — appartient probablement à un autre cluster.
Filtrez les résultats par similarité pour exclure les requêtes non pertinentes.
Score Silhouette (-1 à 1) — métrique de qualité du clustering. >0.5 — excellent, groupes clairs. 0.25-0.5 — bon, quelques chevauchements. 0-0.25 — satisfaisant, essayez une autre méthode. <0 — mauvais, les clusters sont mélangés.
Formats disponibles : CSV — pour Excel, Google Sheets, Power BI. Contient cluster, mot-clé, similarité. JSON — pour les développeurs et les intégrations CMS. Format structuré avec métadonnées.
1) Exportez en CSV. 2) Chaque cluster = un article/page. 3) Nom du cluster — mot-clé principal pour le Titre. 4) Autres mots du cluster — LSI pour le texte. 5) La similarité détermine la priorité d'inclusion.
Triez les clusters par taille — les plus grands clusters ont généralement un potentiel de recherche plus élevé.
Non, absolument pas. Tout le traitement se fait localement dans votre navigateur avec JavaScript. Vos données ne sont pas envoyées au serveur, ne sont pas stockées et ne sont pas analysées par des tiers.
Oui. Puisque le traitement est complètement local, vos données commerciales, y compris l'analyse concurrentielle et le noyau sémantique, restent confidentielles. Aucune donnée ne quitte votre navigateur.
Jusqu'à 50 000 mots-clés par requête. La vitesse dépend de votre appareil. Approximativement : 1 000 mots — 1-2 sec, 10 000 — 10-20 sec, 50 000 — 1-3 min.
Pour les grandes listes, nous recommandons d'utiliser la méthode Par Intention — c'est la plus rapide.
Raisons possibles : 1) Trop de mots-clés (>10 000). 2) Utilisation d'une méthode gourmande en ressources (Sémantique, Hiérarchique). 3) Appareil faible ou nombreux onglets ouverts. Essayez de fermer d'autres programmes.