SEO 전문가를 위한 프로페셔널 도구

키워드
클러스터링

수천 개의 키워드를 시맨틱 클러스터로 자동 그룹화하세요. 몇 초 만에 사이트 구조와 콘텐츠 전략을 최적화하세요.

50K+

키워드

7

클러스터링 방법

100%

무료

키워드 클러스터라이저

7가지 고유 알고리즘: Jaccard, BM25, PMI-시맨틱, Ward-계층, DBSCAN, 레벤슈타인

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💡 Підтримується будь-який формат: з частотностями або без, з будь-яким розділювачем (таб, крапка з комою, пробіл тощо)

클러스터링 알고리즘
Premium Methods
AI Clustering
Unlock unlimited access for AI clustering

모든 방법 비교 후 최적 선택

어떤 것을 선택할지 확실하지 않을 때

낮음 = 클러스터당 더 많은 키워드

높음 = 더 적은 최종 클러스터

키워드 클러스터링 이란 무엇인가요?

효과적인 사이트 구조를 만들기 위한 기본적인 SEO 기술

정의

키워드 클러스터링은 의미적으로 유사한 검색 쿼리를 논리적인 그룹(클러스터)으로 자동 그룹화하는 프로세스입니다. 각 클러스터는 사이트의 한 페이지에 해당하는 하나의 주제를 나타냅니다. 이를 통해 사용자 검색 의도와 Google 알고리즘 요구 사항에 최대한 일치하는 콘텐츠를 만들 수 있습니다.

1000+
키워드
클러스터링
50
사이트 페이지

왜 SEO에 중요한가요?

  • 카니발리제이션 방지 — 의도당 하나의 페이지
  • Google에 대한 콘텐츠 관련성 증가
  • 내부 링크 구조 최적화
  • 효과적인 콘텐츠 전략 계획
  • 유기적 트래픽 30-50% 증가

우리 도구는 어떻게 작동하나요?

7가지 다른 머신러닝 알고리즘을 사용합니다: TF-IDF, Jaccard 유사성, N-grams, 레벤슈타인 거리, 시맨틱 동시 출현 분석, 계층적 클러스터링. 시스템은 모든 방법의 결과를 자동으로 비교하고 데이터에 가장 적합한 것을 추천합니다.

클러스터링 알고리즘

가장 정확한 그룹화를 위한 8가지 고급 NLP 기술

TF-IDF 알고리즘

용어 빈도-역문서 빈도 가중치. 희귀 단어는 더 정확한 클러스터링을 위해 더 높은 가중치를 받습니다.

N-grams & Jaccard

구문 유사성 비교를 위한 바이그램, 트라이그램 및 Jaccard 계수.

레벤슈타인 거리

오타 및 철자 변형을 감지하기 위한 편집 거리.

계층적 클러스터링

최적의 클러스터 병합을 위한 평균 연결 응집 알고리즘.

시맨틱 분석

용어 간의 시맨틱 관계를 감지하기 위한 단어 동시 출현 행렬.

코사인 유사도

클러스터 중심과 비교를 위한 TF-IDF 벡터 코사인 유사도.

다국어 스테밍

형태소 지원이 포함된 한국어와 영어를 위한 50개 이상의 스테밍 규칙.

불용어

더 깨끗한 분석을 위해 두 언어의 100개 이상의 기능어 자동 제거.

사용 방법

완벽한 사이트 구조를 위한 네 가지 간단한 단계

01

키워드 붙여넣기

Excel, Google 스프레드시트 또는 기타 소스에서 키워드 목록을 복사하세요. 각 키워드는 새 줄에 있어야 합니다.

02

방법 선택

기본 방법은 빠르고 효과적입니다. 고급은 레벤슈타인 알고리즘을 사용하여 더 정확한 하위 그룹을 만듭니다.

03

클러스터 얻기

시스템이 시맨틱 유사성에 따라 키워드를 자동으로 그룹화하고 각 단어의 관련성 수준을 표시합니다.

04

결과 내보내기

Excel, Google 스프레드시트 또는 CMS에서 작업하기 위해 CSV 또는 JSON 형식으로 준비된 클러스터를 다운로드하세요.

4가지 클러스터링 알고리즘

데이터 크기와 필요한 정밀도에 따라 방법 선택

기본 방법

결합된 유사성 메트릭을 사용한 빠른 그룹화

  • 어간에 대한 Jaccard 유사성
  • N-grams에 대한 Dice 계수
  • 구문에 대한 레벤슈타인
  • 단어 중복 비율
속도:매우 빠름
정확도:기본

TF-IDF 방법

TF-IDF 가중치를 사용한 클러스터 중심

  • TF-IDF 벡터화
  • 코사인 유사성
  • 증분 중심 업데이트
  • 결합된 메트릭
속도:빠름
정확도:높음

시맨틱 방법

맥락에서 단어 동시 출현 분석

  • 동시 출현 행렬
  • 컨텍스트 윈도우 ±2
  • 시맨틱 유사성
  • 평균 연결
속도:중간
정확도:매우 높음

계층적 방법

상향식 응집 클러스터링

  • 평균 연결
  • 동적 병합
  • 최적 그룹
  • 유연한 임계값
속도:느림
정확도:최대

클러스터링의 이점

수천 명의 SEO 전문가가 매일 우리 도구를 사용하는 이유

유기적 트래픽 증가

적절하게 구조화된 콘텐츠는 Google에서 더 높은 순위를 차지합니다. 클러스터링은 최대 관련성을 가진 페이지 생성을 돕습니다.

+47% 트래픽

시간 절약

수동 작업 시간 대신 몇 초 만에 수천 개의 키워드 자동 처리. 전략에 더 많은 시간, 루틴에 적은 시간.

10배 빠름

관련성 증가

각 페이지는 모든 관련 키워드와 함께 하나의 주제에 집중합니다. Google이 콘텐츠를 더 잘 이해합니다.

+35% CTR

논리적 사이트 구조

클러스터는 자연스럽게 페이지 계층 구조를 형성합니다: 카테고리, 하위 카테고리, 기사. UX와 인덱싱을 개선합니다.

카니발리제이션 방지

하나의 페이지 = 하나의 클러스터 = 하나의 검색 의도. 같은 키워드를 놓고 경쟁하는 충돌 페이지가 없습니다.

-90% 중복

확장성

요청당 최대 50,000개 키워드 처리. 대규모 프로젝트와 에이전시에 완벽합니다.

50K+
요청당 키워드
7
클러스터링 알고리즘
<3초
평균 처리 시간
100%
영구 무료

누가 클러스터링을 사용하나요?

모든 규모의 전문가와 비즈니스를 위한 도구

SEO 전문가

시맨틱 코어 구축, 사이트 구조 계획, 콘텐츠 전략 최적화

예: 전자 제품 온라인 스토어의 10,000개 키워드 클러스터링

디지털 에이전시

클라이언트 프로젝트를 위한 대량 키워드 빠른 처리

예: 1일 내 클라이언트 사이트 감사 및 재구성

카피라이터

완전한 주제 커버리지와 모든 LSI 키워드로 기사 계획

예: 100개 블로그 기사의 콘텐츠 플랜 작성

이커머스

제품 카테고리 최적화 및 SEO 설명 작성

예: 5,000개 제품 카탈로그 구조화

블로거

기사 주제 찾기 및 콘텐츠 중복 방지

예: 니치 분석 및 연간 출판 계획

비즈니스 오너

고객이 무엇을 검색하는지 이해하고 그들의 필요에 맞게 사이트 최적화

예: 경쟁 분석 및 미개척 니치 발견

100% 개인정보 보호
로컬 처리
즉시 결과
영구 무료

5점 만점에 4.9

1,247명의 사용자 리뷰 기반

1,200만+
처리된 키워드
8,500+
활성 사용자
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전 세계 국가
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서비스 가동 시간

🔒 데이터가 브라우저를 벗어나지 않습니다. 모든 처리는 로컬에서 수행됩니다.

자주 묻는 질문

SEO를 위한 키워드 클러스터링에 대해 알아야 할 모든 것

키워드 클러스터링은 의미적으로 유사한 검색 쿼리를 자동으로 그룹화하는 프로세스입니다. 하나의 클러스터 = 사이트의 하나의 관련 페이지. 이것은 사이트 구조와 콘텐츠 전략을 구축하는 기초입니다.

적절한 클러스터링은 콘텐츠 관련성 향상을 통해 유기적 트래픽을 30-50% 증가시킬 수 있습니다.

클러스터링은 다음을 돕습니다: 1) 여러 페이지가 동일한 쿼리를 놓고 경쟁할 때 키워드 카니발리제이션 방지. 2) 논리적인 사이트 구조 생성. 3) 내부 링크 최적화. 4) 각 페이지의 관련성 증가.

클러스터당 5-20개의 키워드가 최적입니다. 5개 미만 — 다른 클러스터와 병합 고려. 20개 초과 — 하위 클러스터로 분할하거나 일련의 페이지 생성 고려.

클러스터에 50개 이상의 쿼리가 포함되면 하위 페이지가 있는 허브 페이지 생성을 신호합니다.

자동 — 확실하지 않으면 시스템이 모든 방법을 비교합니다. 의도별 — 전자상거래 및 랜딩 페이지용. 희귀어별 — 니치 사이트용. 구조별 — 정보 포털용. 테일별 — 로컬 SEO용.

유사성(0-100%)은 키워드가 클러스터 주제와 얼마나 잘 일치하는지 보여줍니다. >80% — 완벽한 일치, 콘텐츠 기초. 60-80% — 좋음, 포함. 40-60% — 의심스러움, 수동 확인. <40% — 아마도 다른 클러스터에 속함.

관련 없는 쿼리를 제외하려면 유사성으로 결과를 필터링하세요.

실루엣 스코어(-1에서 1) — 클러스터링 품질 메트릭. >0.5 — 우수, 명확한 그룹. 0.25-0.5 — 좋음, 약간의 중복. 0-0.25 — 만족, 다른 방법 고려. <0 — 불량, 클러스터가 혼합됨.

사용 가능한 형식: CSV — Excel, Google 스프레드시트, Power BI용. 클러스터, 키워드, 유사성 포함. JSON — 개발자 및 CMS 통합용. 메타데이터가 있는 구조화된 형식.

1) CSV로 내보내기. 2) 각 클러스터 = 하나의 기사/페이지. 3) 클러스터 이름 — 제목의 주요 키워드. 4) 기타 클러스터 단어 — 텍스트의 LSI. 5) 유사성이 포함 우선순위를 결정.

크기별로 클러스터 정렬 — 큰 클러스터는 일반적으로 검색 잠재력이 더 높습니다.

아니요, 절대 저장되지 않습니다. 모든 처리는 JavaScript를 사용하여 브라우저에서 로컬로 수행됩니다. 데이터가 서버로 전송되지 않고, 저장되지 않으며, 제3자가 분석하지 않습니다.

예. 처리가 완전히 로컬이므로 경쟁 분석 및 시맨틱 코어를 포함한 비즈니스 데이터는 기밀로 유지됩니다. 데이터가 브라우저를 벗어나지 않습니다.

요청당 최대 50,000개 키워드. 속도는 장치에 따라 다릅니다. 대략: 1,000단어 — 1-2초, 10,000 — 10-20초, 50,000 — 1-3분.

큰 목록의 경우 의도별 방법 사용을 권장합니다 — 가장 빠릅니다.

가능한 이유: 1) 키워드가 너무 많음(>10,000). 2) 리소스 집약적 방법 사용(시맨틱, 계층적). 3) 약한 장치 또는 많은 열린 탭. 다른 프로그램을 닫아보세요.

참고를 위해 총 12개의 질문이 있습니다