7 אלגוריתמים ייחודיים: Jaccard, BM25, PMI-סמנטי, Ward-היררכי, DBSCAN, Levenshtein
💡 Підтримується будь-який формат: з частотностями або без, з будь-яким розділювачем (таб, крапка з комою, пробіл тощо)
השווה הכל ובחר הטוב ביותר
כאשר לא בטוח מה לבחור
פחות = יותר מילות מפתח לכל אשכול
יותר = פחות אשכולות סופיים
טכניקת SEO בסיסית ליצירת מבנה אתר יעיל
קלסטרינג מילות מפתח הוא תהליך של קיבוץ אוטומטי של שאילתות חיפוש דומות סמנטית לקבוצות לוגיות (אשכולות). כל אשכול מייצג נושא אחד המתאים לעמוד אחד באתר שלך. זה מאפשר לך ליצור תוכן שמתאים באופן מקסימלי לכוונת החיפוש של המשתמש ולדרישות האלגוריתם של Google.
אנו משתמשים ב-7 אלגוריתמי למידת מכונה שונים: TF-IDF, דמיון Jaccard, N-grams, מרחק Levenshtein, ניתוח שכיחות משותפת סמנטית וקלסטרינג היררכי. המערכת משווה אוטומטית תוצאות מכל השיטות וממליצה על הטובה ביותר לנתונים שלך.
8 טכניקות NLP מתקדמות לקיבוץ המדויק ביותר
שקלול תדירות מונח-תדירות מסמך הפוכה. מילים נדירות מקבלות משקל גבוה יותר לקלסטרינג מדויק יותר.
ביגרמות, טריגרמות ומקדם Jaccard להשוואת דמיון ביטויים.
מרחק עריכה לזיהוי שגיאות הקלדה וריאציות כתיב.
אלגוריתם אגלומרטיבי עם קישור ממוצע למיזוג אשכולות אופטימלי.
מטריצת שכיחות משותפת של מילים לזיהוי קשרים סמנטיים בין מונחים.
דמיון קוסינוס של וקטורי TF-IDF להשוואה עם מרכזי האשכולות.
יותר מ-50 כללי גזירה לעברית ואנגלית עם תמיכה מורפולוגית.
הסרה אוטומטית של יותר מ-100 מילות תפקוד בשתי השפות לניתוח נקי יותר.
ארבעה צעדים פשוטים למבנה אתר מושלם
העתק את רשימת מילות המפתח שלך מ-Excel, Google Sheets או כל מקור אחר. כל מילת מפתח צריכה להיות בשורה חדשה.
השיטה הבסיסית מהירה ויעילה. המתקדמת יוצרת תת-קבוצות מדויקות יותר באמצעות אלגוריתם Levenshtein.
המערכת תקבץ אוטומטית מילות מפתח לפי דמיון סמנטי ותציג רמת רלוונטיות לכל מילה.
הורד אשכולות מוכנים בפורמט CSV או JSON לעבודה נוספת ב-Excel, Google Sheets או ה-CMS שלך.
בחר שיטה בהתאם לגודל הנתונים והדיוק הנדרש
קיבוץ מהיר עם מדד דמיון משולב
מרכזי אשכולות עם שקלול TF-IDF
ניתוח שכיחות משותפת של מילים בהקשר
קלסטרינג אגלומרטיבי מלמטה למעלה
למה אלפי מומחי SEO משתמשים בכלי שלנו מדי יום
תוכן מובנה כראוי מדורג גבוה יותר ב-Google. קלסטרינג עוזר ליצור עמודים עם רלוונטיות מקסימלית.
עיבוד אוטומטי של אלפי מילות מפתח בשניות במקום שעות עבודה ידנית. יותר זמן לאסטרטגיה, פחות לשגרה.
כל עמוד מתמקד בנושא אחד עם כל מילות המפתח הקשורות. Google מבין טוב יותר את התוכן שלך.
אשכולות יוצרים באופן טבעי היררכיית עמודים: קטגוריות, תת-קטגוריות, מאמרים. משפר UX ואינדוקס.
עמוד אחד = אשכול אחד = כוונת חיפוש אחת. אין עמודים מתנגשים שנלחמים על אותן מילות מפתח.
עבד עד 50,000 מילות מפתח לכל בקשה. מושלם לפרויקטים גדולים וסוכנויות.
כלי למקצוענים ועסקים בכל קנה מידה
בניית ליבה סמנטית, תכנון מבנה אתר, אופטימיזציית אסטרטגיית תוכן
דוגמה: קלסטרינג 10,000 מילות מפתח לחנות אלקטרוניקה
עיבוד מהיר של נפחי מילות מפתח גדולים לפרויקטי לקוחות
דוגמה: ביקורת ושינוי מבנה אתר לקוח ביום אחד
תכנון מאמרים עם כיסוי נושא מלא וכל מילות ה-LSI
דוגמה: יצירת תוכנית תוכן ל-100 מאמרי בלוג
אופטימיזציית קטגוריות מוצרים ויצירת תיאורי SEO
דוגמה: מבנה קטלוג של 5,000 מוצרים
מציאת נושאי מאמרים והימנעות משכפול תוכן
דוגמה: ניתוח נישה ותכנון פרסומים לשנה
הבנה מה לקוחות מחפשים ואופטימיזציית האתר לצרכיהם
דוגמה: ניתוח מתחרים ומציאת נישות לא מנוצלות
מבוסס על ביקורות מ-1,247 משתמשים
🔒 הנתונים שלך לעולם לא עוזבים את הדפדפן. כל העיבוד מתרחש מקומית.
כל מה שאתה צריך לדעת על קלסטרינג מילות מפתח לקידום אתרים
קלסטרינג מילות מפתח הוא תהליך של קיבוץ אוטומטי של שאילתות חיפוש דומות סמנטית. אשכול אחד = עמוד רלוונטי אחד באתר שלך. זהו הבסיס לבניית מבנה אתר ואסטרטגיית תוכן.
קלסטרינג נכון יכול להגדיל תנועה אורגנית ב-30-50% באמצעות רלוונטיות תוכן טובה יותר.
קלסטרינג עוזר: 1) להימנע מקניבליזציה של מילות מפתח כאשר עמודים מרובים מתחרים על אותן שאילתות. 2) ליצור מבנה אתר לוגי. 3) לאופטם קישור פנימי. 4) להגדיל רלוונטיות של כל עמוד.
אופטימלית 5-20 מילות מפתח לכל אשכול. פחות מ-5 — שקול למזג עם אשכול אחר. יותר מ-20 — שקול לפצל לתת-אשכולות או ליצור סדרת עמודים.
אם אשכול מכיל יותר מ-50 שאילתות — זה סימן ליצירת עמוד hub עם תתי-עמודים.
אוטומטי — אם לא בטוח, המערכת משווה את כל השיטות. לפי כוונה — למסחר אלקטרוני ודפי נחיתה. לפי מילים נדירות — לאתרי נישה. לפי מבנה — לפורטלי מידע. לפי זנב — ל-SEO מקומי.
דמיון (0-100%) מראה עד כמה מילת מפתח מתאימה לנושא האשכול. >80% — התאמה מושלמת, בסיס תוכן. 60-80% — טוב, כלול אותו. 40-60% — מפוקפק, בדוק ידנית. <40% — כנראה שייך לאשכול אחר.
סנן תוצאות לפי דמיון כדי להוציא שאילתות לא רלוונטיות.
Silhouette Score (-1 עד 1) — מדד איכות קלסטרינג. >0.5 — מצוין, קבוצות ברורות. 0.25-0.5 — טוב, קצת חפיפה. 0-0.25 — מספק, שקול שיטה אחרת. <0 — גרוע, אשכולות מעורבבים.
פורמטים זמינים: CSV — ל-Excel, Google Sheets, Power BI. מכיל אשכול, מילת מפתח, דמיון. JSON — למפתחים ואינטגרציות CMS. פורמט מובנה עם מטא-נתונים.
1) ייצא ל-CSV. 2) כל אשכול = מאמר/עמוד אחד. 3) שם האשכול — מילת מפתח ראשית לכותרת. 4) מילות אשכול אחרות — LSI לטקסט. 5) דמיון קובע עדיפות הכללה.
מיין אשכולות לפי גודל — אשכולות גדולים יותר בדרך כלל בעלי פוטנציאל חיפוש גבוה יותר.
לא, בהחלט לא. כל העיבוד מתרחש מקומית בדפדפן שלך באמצעות JavaScript. הנתונים שלך לא נשלחים לשרת, לא נשמרים ולא מנותחים על ידי צדדים שלישיים.
כן. מכיוון שהעיבוד הוא מקומי לחלוטין, הנתונים העסקיים שלך כולל ניתוח תחרותי וליבה סמנטית נשארים סודיים. אין נתונים שיוצאים מהדפדפן שלך.
עד 50,000 מילות מפתח לכל בקשה. המהירות תלויה במכשיר שלך. בערך: 1,000 מילים — 1-2 שניות, 10,000 — 10-20 שניות, 50,000 — 1-3 דקות.
לרשימות גדולות אנו ממליצים להשתמש בשיטה לפי כוונה — היא המהירה ביותר.
סיבות אפשריות: 1) יותר מדי מילות מפתח (>10,000). 2) שימוש בשיטה עתירת משאבים (סמנטית, היררכית). 3) מכשיר חלש או הרבה לשוניות פתוחות. נסה לסגור תוכניות אחרות.