Velkommen til vores supportcenter
< Alle emner
Udskriv

Klynge af nøgleord i SEO

Klynge af søgeord er en teknik, der bruges af SEO-specialister (Search Engine Optimization) til at kategorisere søgeord i grupper (klynger), der er relevante for hver webside. Efter at have foretaget søgeordsundersøgelser organiserer søgemaskinespecialisterne søgeord i små grupper og fordeler dem på alle hjemmesidens sider for at opnå bedre placeringer i søgemaskinernes resultater (SERP). Klynge af søgeord er en helt automatiseret procedure, som søgeordsklyngeprogrammer udfører. Konceptet og de første idéer blev opfundet i 2015 af Alexey Chekushin, en russisk specialist i søgemaskineoptimering. Samme år producerede Rusland det SERP-baserede søgeordsklyngeprogram Just-Magic. Keyword clustering tool er tilgængeligt på engelsk og blev skabt i sommeren 2015 af den Thailand-baserede virksomhed Topvisor. Et år senere lancerede Spyserp, en estisk virksomhed, en lignende teknologi. Den primære forskel er, at alle sprog kan klynges der.

Klyngeteknik

  • Uanset søgemaskine eller brugerdefinerede parametre er søgeordsklyngen baseret på de ti bedste søgeresultater (TOP-10). De 10 bedste søgeresultater er de ti første resultater, der vises af en søgemaskine for en bestemt søgeforespørgsel. I de fleste situationer svarer TOP-10 til den første side af søgeresultaterne
  • Metoden til klynge af søgeord består som helhed af fire faser, som et værktøj skal gennemføre for at kunne klynge søgeord: Programmet udtrækker nøgleord et efter et fra listen og sender dem til søgemaskinen som søgeforespørgsler. Det undersøger søgeresultaterne, udtrækker de 10 bedste resultater og sammenligner dem med hvert enkelt begreb på listen.
    Når en søgemaskine producerer de samme søgeresultater for to forskellige søgeord, og mængden af disse resultater er tilstrækkelig stor til at udløse clustering, grupperes de to søgeord sammen (clustering).
  • Klyngeniveauet er det minimale antal hits i søgeresultaterne, der udløser klyngeopdeling af søgeord. Klyngeniveauet kan konfigureres, og de fleste programmer giver mulighed for dette i indstillingerne forud for klyngeinddelingen. Efter clustering har clusteringniveauet en effekt på antallet af grupper og termer i hver gruppe. Jo større klyngeniveauet er, jo flere grupper oprettes med færre termer i hver gruppe.
  • Det skyldes, at der er en minimal sandsynlighed for at finde ni til ti matchede artikler på søgeresultatsiden (det vil omfatte næsten alle sider i TOP-10 af søgeresultaterne). På den anden side vil en klyngedannelse på niveau 1 eller 2 resultere i dannelsen af nogle få grupper, som hver især vil omfatte et stort antal nøgleord. Der er få undtagelser, men de er få og langt fra hinanden.
    Hvis et værktøj ikke identificerer nogen matchende URL'er i de første ti resultater af en søgning, bliver disse søgeord opdelt i deres egen kategori.
  • Bortset fra klyngeniveauet er der mange forskellige former for klynge af nøgleord, som hver især påvirker den måde, hvorpå termer inden for en gruppe er relateret til hinanden. På samme måde som ved klyngeniveauet kan nøgleordsklyngetypen angives før klyngeinddelingen.

Bløde typer

  • Et søgeordsklyngeværktøj søger i listen over søgeord og bestemmer derefter, hvilket søgeord der er det mest populære. Det mest populære søgeord er det søgeord, der får flest søgninger. Derefter sammenligner et værktøj de 10 TOP 10-søgningsresultater for det valgte søgeord med de 10 TOP 10-søgningsresultater for et andet søgeord for at bestemme antallet af matchede URL'er. Nøgleordene grupperes sammen, hvis det observerede antal opfylder det fastsatte grupperingsniveau.
    Som følge heraf vil alle termer i en gruppe være forbundet med det term, der har den største søgetrafik, men vil ikke nødvendigvis være forbundet med hinanden (vil ikke nødvendigvis have matchende URL'er med hinanden).

Modest

  • Et søgeordsklyngeværktøj søger i samlingen af søgeord og udvælger derefter det mest effektive udtryk. Derefter sammenligner et værktøj de 10 bedste søgeresultater for det valgte søgeord med de 10 bedste søgeresultater for et andet søgeord for at bestemme antallet af matchende URL'er. Samtidig sammenligner et værktøj alle termer med hinanden. Nøgleordene grupperes sammen, hvis det observerede antal identiske søgeresultater er lig med det fastsatte grupperingsniveau.
  • Som følge heraf vil hvert udtryk i en gruppe have et tilsvarende nøgleord med en matchende URL eller et sæt af URL'er i gruppen. To tilfældige kombinationer af nøgleord vil dog ikke altid have matchende URL'er.
  • Et søgeordsklyngeværktøj søger i listen over tilgængelige søgeord og vælger derefter det søgeord med den største søgemængde. Derefter sammenligner et værktøj de 10 bedste søgeresultater for det valgte søgeord med de 10 bedste søgeresultater for et andet søgeord for at bestemme antallet af matchede URL'er. Samtidig sammenligner et værktøj alle nøgleord og deres tilsvarende URL'er i de fundne parringer. Nøgleordene grupperes sammen, hvis det observerede antal identiske søgeresultater er lig med det fastsatte grupperingsniveau.
  • Som følge heraf vil alle termer inden for en gruppe være forbundet ved hjælp af identiske URL'er.

Historier

  • Som en vigtig del af processen til optimering af websites foretager SEO-specialister søgeordsundersøgelser for at udvikle en pulje af mål-søgefraser, som de bruger til at promovere deres website og opnå bedre placeringer i søgemaskinerne. Efter at have udarbejdet en liste over nøgleord, der er forbundet med hjemmesidens indhold, opdeler de listen i mindre grupperinger. Hver gruppe er ofte forbundet med en bestemt side på webstedet eller et bestemt emne. Oprindeligt skulle SEO-specialisterne manuelt ordne søgeordspuljen ved at vælge det ene udtryk efter det andet og finde frem til sandsynlige klynger.
  • Selv om dette kunne gøres med hjælp fra Google Adwords Keyword Tool, krævede det stadig en betydelig mængde menneskelig indsats. Der var behov for en automatiseret metode, der automatisk kunne opdele termer i klynger.
    Gruppering af nøgleord baseret på lemmaer
  • Før indførelsen af søgeordsklynger skabte fagfolk inden for søgemaskineoptimering grupperingsteknikker for søgeord baseret på lemmatiseringsprocessen. Et lemma er et ords rod eller ordbogsform (uden bøjningsendelser). Lemmatisering er et lingvistisk begreb, der henviser til den handling, hvor man grupperer de mange bøjede former af et ord, så de kan studeres som et enkelt emne.

Lemmatisering er en fire-trins metode til søgemaskineoptimering.

  • Nøgleord udvælges et efter et fra listen; de opdeles i lemmaer; lignende lemmaer findes; og nøgleord med matchende lemmaer grupperes sammen.
    Som følge heraf modtager en SEO-specialist en liste over søgeordsgrupper. Hvert udtryk i en bestemt gruppe har et lemma, der matcher alle andre søgeord i den pågældende gruppe.

Baseret på SERP'erne

  • I modsætning til lemmabaseret clustering af søgeord genererer SERP-baseret clustering af søgeord grupperinger af termer, som måske ikke har morfologiske match, men som har match i søgeresultater. Det gør det muligt for søgemaskinespecialister at skabe en nøgleordsstruktur, der nøje svarer til det mønster, som en søgemaskine dikterer.
  • Alexey Chekushin, en russisk SEO-specialist, præsenterede i 2015 de bløde og hårde typer af termclustering og den generelle algoritme. Samme år designede og lancerede han et program til automatisk term clustering.

En tanke om "Keyword clustering in SEO"

  1. Jeg tror, at administratoren af denne webside virkelig arbejder hårdt for sin hjemmeside, fordi her er hver data er kvalitetsbaserede data.|

Skriv et svar

Din e-mailadresse vil ikke blive publiceret.

Indholdsfortegnelse