定义
关键词聚类是将语义相似的搜索查询自动分组为逻辑组(簇)的过程。每个簇代表一个主题,对应您网站上的一个页面。这允许您创建最大程度匹配用户搜索意图和Google算法要求的内容。
7种独特算法:Jaccard、BM25、PMI-语义、Ward-层次、DBSCAN、Levenshtein
💡 Підтримується будь-який формат: з частотностями або без, з будь-яким розділювачем (таб, крапка з комою, пробіл тощо)
比较所有方法并选择最佳
当不确定选择哪个时
更少=每簇更多关键词
更多=更少最终簇
创建有效网站结构的基本SEO技术
关键词聚类是将语义相似的搜索查询自动分组为逻辑组(簇)的过程。每个簇代表一个主题,对应您网站上的一个页面。这允许您创建最大程度匹配用户搜索意图和Google算法要求的内容。
我们使用7种不同的机器学习算法:TF-IDF、Jaccard相似度、N-gram、Levenshtein距离、语义共现分析和层次聚类。系统自动比较所有方法的结果,并为您的数据推荐最佳方法。
8种先进的NLP技术,实现最精确的分组
词频-逆文档频率加权。稀有词获得更高权重,实现更精确的聚类。
双字母组、三字母组和Jaccard系数用于比较短语相似度。
用于检测拼写错误和拼写变体的编辑距离。
使用平均链接的凝聚算法,实现最佳簇合并。
词共现矩阵,用于检测术语之间的语义关系。
TF-IDF向量余弦相似度,用于与簇中心比较。
50多条词干提取规则,支持乌克兰语和英语的形态学。
自动删除100多个功能词,使分析更清晰。
四个简单步骤,构建完美的网站结构
从Excel、Google Sheets或任何其他来源复制关键词列表。每个关键词应在新行上。
基本方法快速有效。高级方法使用Levenshtein算法创建更精确的子组。
系统将自动按语义相似度对关键词进行分组,并显示每个词的相关性级别。
以CSV或JSON格式下载准备好的簇,用于在Excel、Google Sheets或您的CMS中进一步工作。
根据数据大小和所需精度选择方法
使用组合相似度指标的快速分组
带TF-IDF加权的簇中心
上下文中的词共现分析
自下而上的凝聚聚类
为什么数千名SEO专家每天使用我们的工具
结构良好的内容在Google中排名更高。聚类有助于创建具有最大相关性的页面。
几秒钟内自动处理数千个关键词,而不是数小时的手动工作。更多时间用于策略,更少时间用于常规工作。
每个页面专注于一个主题,包含所有相关关键词。Google更好地理解您的内容。
簇自然形成页面层次:类别、子类别、文章。改善用户体验和索引。
一个页面=一个簇=一个搜索意图。没有竞争相同关键词的冲突页面。
从100到100,000个关键词——算法高效处理任何数量。
适用于任何规模的专业人士和企业的工具
构建语义核心,规划网站结构,优化内容策略
示例: 为电子商店聚类10,000个关键词
快速处理客户项目的大量关键词
示例: 一天内审核和重组客户网站
规划完整覆盖主题和所有LSI关键词的文章
示例: 创建100篇文章的博客内容计划
优化产品类别并创建SEO描述
示例: 整理5,000个产品的目录结构
寻找文章主题并避免内容重复
示例: 分析利基市场并规划全年发布计划
了解客户搜索内容并根据需求优化网站
示例: 分析竞争对手并寻找空白市场
基于1,247位用户的评价
🔒 您的数据永不离开您的浏览器。所有处理都在本地完成。
关于SEO关键词聚类您需要了解的一切
关键词聚类是自动将语义相似的搜索查询分组的过程。一个簇=您网站上的一个相关页面。这是构建网站结构和内容策略的基础。
正确的聚类可以通过更好的内容相关性将有机流量增加30-50%。
聚类有助于:1)避免关键词蚕食,当多个页面竞争相同查询时。2)创建逻辑网站结构。3)优化内部链接。4)提高每个页面的相关性。
最佳为每簇5-20个关键词。少于5个——考虑与其他簇合并。超过20个——考虑拆分为子簇或创建系列页面。
如果一个簇包含超过50个查询——这表明需要创建一个带有子页面的枢纽页面。
自动——如果不确定,系统会比较所有方法。按意图——用于电子商务和着陆页。按稀有词——用于利基网站。按结构——用于信息门户。按尾部——用于本地SEO。
相似度(0-100%)显示关键词与簇主题的匹配程度。>80%——完美匹配,内容基础。60-80%——良好,包含它。40-60%——有疑问,手动检查。<40%——可能属于另一个簇。
按相似度过滤结果,排除不相关的查询。
Silhouette Score(-1到1)——聚类质量指标。>0.5——优秀,清晰的组。0.25-0.5——良好,有一些重叠。0-0.25——满意,考虑其他方法。<0——差,簇混合。
可用格式:CSV——用于Excel、Google Sheets、Power BI。包含簇、关键词、相似度。JSON——用于开发人员和CMS集成。带有元数据的结构化格式。
1)导出到CSV。2)每个簇=一篇文章/页面。3)簇名称——标题的主要关键词。4)其他簇词——文本的LSI。5)相似度决定包含优先级。
按大小排序簇——较大的簇通常具有更高的搜索潜力。
不,绝对不会。所有处理都在您的浏览器中使用JavaScript本地进行。您的数据不会发送到服务器,不会存储,也不会被第三方分析。
是的。由于处理完全是本地的,您的业务数据包括竞争分析和语义核心都保持机密。没有数据离开您的浏览器。
每次请求最多50,000个关键词。速度取决于您的设备。大约:1,000词——1-2秒,10,000——10-20秒,50,000——1-3分钟。
对于大列表,我们建议使用按意图方法——它是最快的。
可能的原因:1)关键词太多(>10,000)。2)使用资源密集型方法(语义、层次)。3)设备弱或打开的标签太多。尝试关闭其他程序。