7 algoritmi unici: Jaccard, BM25, PMI-semantico, Ward-gerarchico, DBSCAN, Levenshtein
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Confronta tutto e seleziona il migliore
Quando non sei sicuro quale scegliere
Meno = più parole chiave per cluster
Più = meno cluster finali
Tecnica SEO fondamentale per creare una struttura del sito efficace
Il raggruppamento delle parole chiave è il processo di raggruppamento automatico di query di ricerca semanticamente simili in gruppi logici (cluster). Ogni cluster rappresenta un argomento corrispondente a una pagina del tuo sito. Questo ti permette di creare contenuti che corrispondono al massimo all'intento di ricerca dell'utente e ai requisiti dell'algoritmo di Google.
Utilizziamo 7 diversi algoritmi di machine learning: TF-IDF, similarità Jaccard, N-grammi, distanza di Levenshtein, analisi di co-occorrenza semantica e clustering gerarchico. Il sistema confronta automaticamente i risultati di tutti i metodi e raccomanda il migliore per i tuoi dati.
8 tecniche NLP avanzate per il raggruppamento più accurato
Ponderazione della frequenza del termine-frequenza inversa del documento. Le parole rare ottengono un peso maggiore per un clustering più accurato.
Bigrammi, trigrammi e coefficiente di Jaccard per confrontare la similarità delle frasi.
Distanza di modifica per rilevare errori di battitura e variazioni ortografiche.
Algoritmo agglomerativo con linkage medio per la fusione ottimale dei cluster.
Matrice di co-occorrenza delle parole per rilevare relazioni semantiche tra i termini.
Similarità del coseno dei vettori TF-IDF per il confronto con i centroidi dei cluster.
Oltre 50 regole di stemming per italiano e inglese con supporto morfologico.
Rimozione automatica di oltre 100 parole funzionali per entrambe le lingue per un'analisi più pulita.
Quattro semplici passaggi per una struttura del sito perfetta
Copia la tua lista di parole chiave da Excel, Google Sheets o qualsiasi altra fonte. Ogni parola chiave deve essere su una nuova riga.
Il metodo base è veloce ed efficace. Il metodo avanzato crea sottogruppi più precisi utilizzando l'algoritmo di Levenshtein.
Il sistema raggrupperà automaticamente le parole chiave per similarità semantica e mostrerà il livello di rilevanza per ogni parola.
Scarica i cluster pronti in formato CSV o JSON per ulteriore lavoro in Excel, Google Sheets o il tuo CMS.
Scegli il metodo in base alla dimensione dei dati e alla precisione necessaria
Raggruppamento veloce con metrica di similarità combinata
Centroidi dei cluster con ponderazione TF-IDF
Analisi di co-occorrenza delle parole nel contesto
Clustering agglomerativo bottom-up
Perché migliaia di specialisti SEO usano il nostro strumento ogni giorno
I contenuti ben strutturati si posizionano più in alto su Google. Il clustering aiuta a creare pagine con la massima rilevanza.
Elaborazione automatica di migliaia di parole chiave in secondi invece di ore di lavoro manuale. Più tempo per la strategia, meno per la routine.
Ogni pagina si concentra su un argomento con tutte le parole chiave correlate. Google comprende meglio i tuoi contenuti.
I cluster formano naturalmente una gerarchia di pagine: categorie, sottocategorie, articoli. Migliora UX e indicizzazione.
Una pagina = un cluster = un intento di ricerca. Nessuna pagina in conflitto che compete per le stesse parole chiave.
Elabora fino a 50.000 parole chiave per richiesta. Perfetto per grandi progetti e agenzie.
Strumento per professionisti e aziende di qualsiasi dimensione
Costruzione del nucleo semantico, pianificazione della struttura del sito, ottimizzazione della strategia dei contenuti
Esempio: Clustering di 10.000 parole chiave per un negozio online di elettronica
Elaborazione veloce di grandi volumi di parole chiave per progetti clienti
Esempio: Audit e ristrutturazione del sito cliente in 1 giorno
Pianificazione di articoli con copertura completa dell'argomento e tutte le parole chiave LSI
Esempio: Creazione di un piano di contenuti per 100 articoli del blog
Ottimizzazione delle categorie di prodotti e creazione di descrizioni SEO
Esempio: Strutturazione di un catalogo di 5.000 prodotti
Trovare argomenti per articoli ed evitare la duplicazione dei contenuti
Esempio: Analisi di nicchia e pianificazione delle pubblicazioni per l'anno
Capire cosa cercano i clienti e ottimizzare il sito per le loro esigenze
Esempio: Analisi della concorrenza e ricerca di nicchie inesplorate
Basato su recensioni di 1.247 utenti
🔒 I tuoi dati non lasciano mai il tuo browser. Tutta l'elaborazione avviene localmente.
Tutto ciò che devi sapere sul raggruppamento delle parole chiave per la SEO
Il raggruppamento delle parole chiave è il processo di raggruppamento automatico di query di ricerca semanticamente simili. Un cluster = una pagina rilevante sul tuo sito. Questa è la base per costruire la struttura del sito e la strategia dei contenuti.
Un raggruppamento corretto può aumentare il traffico organico del 30-50% grazie a una migliore rilevanza dei contenuti.
Il clustering aiuta a: 1) Evitare la cannibalizzazione delle parole chiave quando più pagine competono per le stesse query. 2) Creare una struttura del sito logica. 3) Ottimizzare i link interni. 4) Aumentare la rilevanza di ogni pagina.
Ottimalmente 5-20 parole chiave per cluster. Meno di 5 — considera di unirlo con un altro cluster. Più di 20 — considera di dividerlo in sottocluster o di creare una serie di pagine.
Se un cluster contiene più di 50 query — questo segnala la creazione di una pagina hub con sottopagine.
Auto — se non sei sicuro, il sistema confronta tutti i metodi. Per Intento — per e-commerce e landing page. Per Parole Rare — per siti di nicchia. Per Struttura — per portali informativi. Per Coda — per SEO locale.
La similarità (0-100%) mostra quanto bene una parola chiave corrisponde all'argomento del cluster. >80% — corrispondenza perfetta, base del contenuto. 60-80% — buono, includilo. 40-60% — discutibile, verifica manualmente. <40% — probabilmente appartiene a un altro cluster.
Filtra i risultati per similarità per escludere query irrilevanti.
Silhouette Score (da -1 a 1) — metrica di qualità del clustering. >0.5 — eccellente, gruppi chiari. 0.25-0.5 — buono, qualche sovrapposizione. 0-0.25 — soddisfacente, considera un altro metodo. <0 — scarso, i cluster sono mescolati.
Formati disponibili: CSV — per Excel, Google Sheets, Power BI. Contiene cluster, parola chiave, similarità. JSON — per sviluppatori e integrazioni CMS. Formato strutturato con metadati.
1) Esporta in CSV. 2) Ogni cluster = un articolo/pagina. 3) Nome del cluster — parola chiave principale per il Titolo. 4) Altre parole del cluster — LSI per il testo. 5) La similarità determina la priorità di inclusione.
Ordina i cluster per dimensione — i cluster più grandi di solito hanno un potenziale di ricerca più alto.
No, assolutamente no. Tutta l'elaborazione avviene localmente nel tuo browser usando JavaScript. I tuoi dati non vengono inviati al server, non vengono memorizzati e non vengono analizzati da terze parti.
Sì. Poiché l'elaborazione è completamente locale, i tuoi dati aziendali, inclusa l'analisi della concorrenza e il nucleo semantico, rimangono riservati. Nessun dato lascia il tuo browser.
Fino a 50.000 parole chiave per richiesta. La velocità dipende dal tuo dispositivo. Approssimativamente: 1.000 parole — 1-2 sec, 10.000 — 10-20 sec, 50.000 — 1-3 min.
Per liste grandi raccomandiamo di usare il metodo Per Intento — è il più veloce.
Possibili motivi: 1) Troppe parole chiave (>10.000). 2) Uso di un metodo intensivo di risorse (Semantico, Gerarchico). 3) Dispositivo debole o molte schede aperte. Prova a chiudere altri programmi.