定義
キーワードクラスタリングは、意味的に類似した検索クエリを論理的なグループ(クラスター)に自動的にグループ化するプロセスです。各クラスターはサイト上の1ページに対応する1つのトピックを表します。これにより、ユーザーの検索意図とGoogleアルゴリズムの要件に最大限マッチするコンテンツを作成できます。
7つのユニークなアルゴリズム:Jaccard、BM25、PMI-セマンティック、Ward-階層、DBSCAN、レーベンシュタイン
💡 Підтримується будь-який формат: з частотностями або без, з будь-яким розділювачем (таб, крапка з комою, пробіл тощо)
すべてを比較して最適を選択
どれを選ぶか不確かな場合
少ない = クラスターあたりのキーワードが多い
多い = 最終クラスターが少ない
効果的なサイト構造を作成するための基本的なSEO技術
キーワードクラスタリングは、意味的に類似した検索クエリを論理的なグループ(クラスター)に自動的にグループ化するプロセスです。各クラスターはサイト上の1ページに対応する1つのトピックを表します。これにより、ユーザーの検索意図とGoogleアルゴリズムの要件に最大限マッチするコンテンツを作成できます。
7つの異なる機械学習アルゴリズムを使用しています:TF-IDF、Jaccard類似度、N-gram、レーベンシュタイン距離、セマンティック共起分析、階層的クラスタリング。システムはすべての方法の結果を自動的に比較し、データに最適なものを推奨します。
最も正確なグループ化のための8つの高度なNLP技術
用語頻度-逆文書頻度の重み付け。希少な単語はより正確なクラスタリングのためにより高い重みを得ます。
フレーズの類似性を比較するためのバイグラム、トライグラム、Jaccard係数。
タイプミスやスペルのバリエーションを検出するための編集距離。
最適なクラスター結合のための平均連結法による凝集アルゴリズム。
用語間のセマンティック関係を検出するための単語共起行列。
クラスターセントロイドと比較するためのTF-IDFベクトルコサイン類似度。
形態素サポート付きの日本語と英語のための50以上のステミングルール。
よりクリーンな分析のための両言語で100以上の機能語の自動削除。
完璧なサイト構造への4つの簡単なステップ
Excel、Googleスプレッドシート、またはその他のソースからキーワードリストをコピーします。各キーワードは新しい行に配置してください。
基本方法は高速で効果的です。高度な方法はレーベンシュタインアルゴリズムを使用してより正確なサブグループを作成します。
システムはキーワードをセマンティック類似性で自動的にグループ化し、各単語の関連性レベルを表示します。
Excel、Googleスプレッドシート、またはCMSでの作業のためにCSVまたはJSON形式で準備されたクラスターをダウンロードします。
データサイズと必要な精度に基づいて方法を選択
結合類似度メトリックによる高速グループ化
TF-IDF重み付けによるクラスターセントロイド
コンテキスト内の単語共起分析
ボトムアップ凝集クラスタリング
なぜ数千人のSEO専門家が当ツールを毎日使用しているのか
適切に構造化されたコンテンツはGoogleでより上位にランクされます。クラスタリングは最大の関連性を持つページの作成を支援します。
手動作業の時間ではなく、数千のキーワードを数秒で自動処理。戦略にもっと時間を、ルーティンには少なく。
各ページは関連するすべてのキーワードで1つのトピックに焦点を当てます。Googleはコンテンツをより良く理解します。
クラスターは自然にページ階層を形成:カテゴリー、サブカテゴリー、記事。UXとインデックスを改善。
1ページ = 1クラスター = 1つの検索インテント。同じキーワードを争う競合ページがありません。
リクエストあたり最大50,000キーワードを処理。大規模プロジェクトやエージェンシーに最適。
あらゆる規模のプロフェッショナルとビジネス向けツール
セマンティックコアの構築、サイト構造の計画、コンテンツ戦略の最適化
例: 電子機器オンラインストアの10,000キーワードのクラスタリング
クライアントプロジェクトの大量キーワードの高速処理
例: 1日でのクライアントサイト監査と再構築
完全なトピックカバレッジとすべてのLSIキーワードで記事を計画
例: 100のブログ記事のコンテンツプラン作成
製品カテゴリーの最適化とSEO説明の作成
例: 5,000製品のカタログ構造化
記事トピックの発見とコンテンツ重複の回避
例: ニッチ分析と年間の出版計画
顧客が何を検索しているかを理解し、ニーズに合わせてサイトを最適化
例: 競合分析と未開拓ニッチの発見
1,247ユーザーのレビューに基づく
🔒 データはブラウザから出ません。すべての処理はローカルで行われます。
SEOのためのキーワードクラスタリングについて知っておくべきすべて
キーワードクラスタリングは、意味的に類似した検索クエリを自動的にグループ化するプロセスです。1つのクラスター = サイト上の1つの関連ページ。これはサイト構造とコンテンツ戦略を構築するための基盤です。
適切なクラスタリングは、コンテンツの関連性向上により、オーガニックトラフィックを30-50%増加させることができます。
クラスタリングは次のことに役立ちます:1) 複数のページが同じクエリを競合するキーワードカニバリゼーションを回避。2) 論理的なサイト構造を作成。3) 内部リンクを最適化。4) 各ページの関連性を向上。
最適には1クラスターあたり5-20キーワード。5未満の場合は別のクラスターとの統合を検討。20以上の場合はサブクラスターへの分割またはページシリーズの作成を検討。
クラスターに50以上のクエリが含まれる場合、サブページを持つハブページの作成を示唆しています。
自動 — 不確かな場合、システムがすべての方法を比較します。インテント別 — Eコマースとランディングページ向け。希少語別 — ニッチサイト向け。構造別 — 情報ポータル向け。テール別 — ローカルSEO向け。
類似度(0-100%)はキーワードがクラスタートピックにどれだけマッチするかを示します。>80% — 完璧なマッチ、コンテンツの基盤。60-80% — 良好、含めてください。40-60% — 疑問あり、手動で確認。<40% — おそらく別のクラスターに属します。
類似度で結果をフィルタリングして無関係なクエリを除外します。
シルエットスコア(-1から1)— クラスタリング品質メトリック。>0.5 — 優秀、明確なグループ。0.25-0.5 — 良好、若干の重複あり。0-0.25 — 満足、別の方法を検討。<0 — 不良、クラスターが混在。
利用可能な形式:CSV — Excel、Googleスプレッドシート、Power BI向け。クラスター、キーワード、類似度を含みます。JSON — 開発者とCMS統合向け。メタデータを含む構造化形式。
1) CSVにエクスポート。2) 各クラスター = 1つの記事/ページ。3) クラスター名 — タイトルのメインキーワード。4) 他のクラスター語 — テキストのLSI。5) 類似度が含める優先順位を決定。
サイズでクラスターをソート — 大きなクラスターは通常、検索ポテンシャルが高いです。
いいえ、絶対に保存されません。すべての処理はJavaScriptを使用してブラウザでローカルに行われます。データはサーバーに送信されず、保存されず、第三者によって分析されません。
はい。処理は完全にローカルなので、競合分析やセマンティックコアを含むビジネスデータは機密のままです。データはブラウザから出ません。
リクエストあたり最大50,000キーワード。速度はデバイスによって異なります。おおよそ:1,000語 — 1-2秒、10,000 — 10-20秒、50,000 — 1-3分。
大きなリストにはインテント別方法の使用をお勧めします — 最も高速です。
考えられる理由:1) キーワードが多すぎる(>10,000)。2) リソース集約的な方法の使用(セマンティック、階層的)。3) デバイスが弱いまたは多くのタブが開いている。他のプログラムを閉じてみてください。