Palabra clave clustering is a technique used by busque en optimización de motores (SEO) specialists to categorise target search keywords into groupings (clusters) that are relevant to each web page. After doing keyword investigación, search engine specialists organise keywords into tiny groups and distribute them across the website\’s pages in order to get better positions in search engine results (SERP). Clustering keywords is a totally automated procedure that keyword clustering programmes conduct.
The concept and first ideas were coined in 2015 by Alexey Chekushin, a Russian search engine optimization especialista. In the same año, Russia produced the SERP-based keyword clustering programme Just-Magic. The keyword clustering tool is accessible in the English language and was created in the summer of 2015 by the Thailand-based negocio Topvisor. A year later, Spyserp, an Estonian business, launched a similar technology. The primary distinction is that all idiomas are clusterable there.

Técnica de agrupación

• Regardless of the search engine or custom parameters, keyword clustering is based on the top ten search results (TOP-10). The TOP 10 search results are the first ten results shown by a search engine for a certain search query. In the majority of situations, the TOP-10 corresponds to the first page of search results
• The keyword clustering methodology as a whole consists of four phases that a tool must accomplish in order to clúster keywords:
  El programa extrae las palabras clave una a una de la lista y las envía al motor de búsqueda como consultas de búsqueda. Examina los resultados de la búsqueda, extrae los 10 primeros resultados y los compara con cada término de la lista.
  Cuando un motor de búsqueda produce los mismos resultados de búsqueda para dos palabras clave distintas y la cantidad de estos resultados es suficiente para activar la agrupación, las dos palabras clave se agrupan (cluster).
• El nivel de agrupación es el número mínimo de aciertos en los resultados de la búsqueda que desencadena la agrupación de palabras clave. El nivel de clustering es configurable, y la mayoría de los programas lo permiten en los ajustes de pre-clustering. Después de la agrupación, el nivel de agrupación tiene un efecto sobre el número de grupos y términos dentro de cada grupo. Cuanto mayor sea el nivel de agrupación, más grupos se crearán con menos términos dentro de cada grupo.
• This is because there is a minimal likelihood of finding nine to ten matched papers on the search results page (it would include almost all pages in the TOP-10 of search results). On the other hand, clustering at level 1 or level 2 will result in the formation of a few groups, each of que will include a large number of keywords. There are few exceptions, but they are few and far between.
  If a tool does not identify any matching URLs in the first ten results of a search, these keywords are separated into their own category.
• Aparte del nivel de agrupación, hay muchas formas distintas de agrupación de palabras clave, cada una de las cuales afecta a la forma en que los términos de un grupo se relacionan entre sí. Al igual que el nivel de agrupación, el tipo de agrupación de palabras clave puede especificarse antes de la agrupación.

Tipos blandos

• Una herramienta de agrupación de palabras clave busca en la lista de palabras clave y luego determina qué palabra clave es la más popular. La palabra clave más popular es la que recibe más búsquedas. A continuación, una herramienta compara los 10 primeros resultados de búsqueda de la palabra clave elegida con los 10 primeros resultados de búsqueda de otra palabra clave para determinar el número de URLs coincidentes. Las palabras clave se agrupan si el número observado cumple el nivel de agrupación establecido.
  Como consecuencia, todos los términos dentro de un grupo estarán asociados al término con mayor tráfico de búsqueda, pero no estarán necesariamente asociados entre sí (no tendrán necesariamente URLs coincidentes entre sí).

Modesto

• Una herramienta de agrupación de palabras clave busca en la colección de palabras clave y luego selecciona el término de mayor rendimiento. A continuación, una herramienta compara el TOP 10 de resultados de búsqueda de la palabra clave elegida con el TOP 10 de resultados de búsqueda de otra palabra clave para determinar el número de URLs coincidentes. Simultáneamente, una herramienta compara todos los términos entre sí. Las palabras clave se agrupan si el número observado de resultados de búsqueda idénticos es igual al nivel de agrupación establecido.
• En consecuencia, cada término dentro de un grupo tendrá una palabra clave correspondiente con una URL o conjunto de URLs coincidentes dentro de ese grupo. Sin embargo, dos combinaciones aleatorias de palabras clave no siempre tendrán URLs coincidentes.
• A keyword clustering tool searches the list of available keywords and then selects the one with the greatest volumen de búsqueda. Then, a tool compares the TOP 10 search results for the chosen keyword to the TOP 10 search results for another keyword in order to determine the number of matched URLs. Simultaneously, a tool compares all keywords and their corresponding URLs in the discovered pairings. The keywords are grouped together if the observed number of identical search results equals the set grouping level.
• En consecuencia, todos los términos de un grupo se asociarán mediante el uso de URLs idénticas.

Historias

• As a critical component of the website optimization process, SEO specialists hacer búsqueda de palabras clave a desarrollar a piscina of target search phrases that they utilise to promote their website and achieve better search engine ranks. After compiling a list of keywords associated with the website\’s contenido, they partition the list into smaller groupings. Each group is often associated with a certain page on the website or a certain subject. Initially, SEO specialists were required to manually arrange the keyword pool, choosing one term after another and discovering probable clusters.
• Aunque esto se podía lograr con la ayuda de la herramienta de palabras clave de Google Adwords, seguía necesitando una cantidad significativa de trabajo humano. Era necesario un método automatizado que dividiera automáticamente los términos en grupos.
  Keyword grouping based on lemmas
• Antes de la aparición de la agrupación de palabras clave, los profesionales de la optimización de motores de búsqueda crearon técnicas de agrupación de palabras clave basadas en el proceso de lematización. Un lema es la forma raíz o de diccionario de una palabra (sin terminaciones flexivas). La lematización es un concepto lingüístico que se refiere al acto de agrupar las numerosas formas flexionadas de una palabra para que puedan estudiarse como un único elemento.

La lematización es un método de cuatro pasos en la optimización de motores de búsqueda.

• Las palabras clave se seleccionan una a una de la lista, se desglosan en lemas, se encuentran lemas similares y se agrupan las palabras clave con lemas coincidentes.
  Como consecuencia, un profesional del SEO recibe una lista de agrupaciones de palabras clave. Cada término de un determinado grupo tiene un lema que coincide con todas las demás palabras clave de ese grupo.

Basado en los SERPs

• A diferencia de la agrupación de palabras clave basada en lemas, la agrupación de palabras clave basada en SERP genera agrupaciones de términos que pueden no tener coincidencias morfológicas, pero sí de resultados de búsqueda. Permite a los especialistas en motores de búsqueda crear una estructura de palabras clave que se ajuste al patrón dictado por un motor de búsqueda.
• Alexey Chekushin, especialista ruso en SEO, presentó los tipos Soft y Hard de clustering de términos y el algoritmo general en 2015. Ese mismo año, diseñó y lanzó un programa de agrupación automática de términos.