Promo #1

Автоматическая кластеризация

 Кластеризуем любое количество запросов
 Три алгоритма кластеризации на выбор
 Гибкая настройка точности группировки
 
Дарим 200 рублей на счет чтобы попробовать!


Любой объем данных

Сгруппируем для вас до 1.000.000 ключевых слов. Все вычисления в облаке - просто откиньтесь на спинку кресла.

Высочайшая скорость

Rush Analytics позволяет кластеризовать 10.000 запросов за 10 минут.

Уникальные алгоритмы

Наши алгоритмы позволяют сгруппировать ключевые слова так, чтобы они гарантированно продвигались в ТОП

Зарегистрируйтесь сегодня и получите 200 рублей на счет!

Я принимаю правила сервиса.

Кластеризация запросов

Кластеризация ключевых слов – это автоматическое распределение запросов по тематическим кластерам (группам) на основе сходства поисковой выдачи Яндекс или Google. Кластеризация делается для решения следующих задач:

  1. Чтобы понять какие запросы нужно продвигать вместе и на одну страницу, а какие отдельно
  2. Чтобы превратить огромное количество запросов семантического ядра из «каши» в понятную и логичную структуру
  3. Чтобы сразу привязать целые группы запросов к уже существующим страницам на сайте и сделать продвижение максимально эффективным

Данный метод группировки запросов появился на рынке совсем недавно, но уже набрал большую популярность. В чем преимущества данного метода?

Преимущества кластеризации по методу топов

  • Однозначное определение запросов которые должны продвигаться на одну страницу и наоборот – запросов, которые никогда не продвинутся на одну страницу, несмотря на их схожесть
  • Учет синонимов и переформулировок – при группировке методом топов такие запросы как «спецодежда», «одежда для рабочих», «рабочая одежда» учтуться и привяжутся корректно, не потерявшись

  • Огромная скорость группировки запросов семантического ядра. В отличие от ручного разбора или разбора с помощью шаблонов в Excell, кластеризация по методу топов занимает считанные минуты, а не часы, дни, или недели

Недостатки кластеризации по методу топов

  • При низком качестве выдачи по запросу или в целом в тематике (много нерелевантных ответов, много форумов, присутствие дорвеев etc.) качество кластеризации пропорционально снижается
  • Трудность реализации данного метода группировки: необходим сложный многоступенчатый алгоритм, необходимо собирать очень много данных с выдачи

Кластеризация в Rush Analytics

Создавая модуль кластеризации в Rush Analytics, мы старались сделать его максимально гибким и удобным, чтобы наше решение подходило для любой задачи и любой тематики, а именно:

  • Высокая скорость сбора и группировки запросов. Кластеризация семантического ядра, в зависимости от его объема займет от нескольких секунд до нескольких минут
  • Настраиваемая точность группировки – в зависимости от качества выдачи в вашей тематике и других факторов вы можете выбрать соответствующую точность кластеризации – от 3 до 8
  • Три алгоритма кластеризации:

А) По Wordstat – вершинами кластера (запросы, к которым будут привязываться остальные) становятся самые частотные запросы. Отлично подходит для информационных тематик.

Б) По маркерам – вы сами выбираете маркерные запросы, которые станут вершинами кластера. Отлично подходит для магазинов с преобладающим товарным спросом.

В) Гибридный алгоритм – маркеры указываются вручную, делается группировка запросов. Для запросов, которые не получилось привязать первым методом, автоматически выбираются вершины кластеров по Wordstat и производится повторная кластеризация. Данный метод позволяет достичь максимальной точности и полноты. Подходит для любых проектов

  • Простой и понятный интерфейс, в котором смогут разобраться как новички, так и опытные специалисты.
  • Отзывчивая служба поддержки. Если у вас возникнут любые технические проблемы или просто понадобится помощь по любому вопросу кластеризации, сбора подсказок или Wordstat, наша поддержка с удовольствием поможет вам.
Еще не зарегистрировались? прямо сейчас.