Võtmesõnade klasterdamine on otsingumootori optimeerimise (SEO) spetsialistide poolt kasutatav tehnika, mille abil liigitatakse iga veebilehe jaoks olulised märksõnad rühmadesse (klastritesse). Pärast märksõnade uurimist korraldavad otsingumootori spetsialistid märksõnad väikestesse rühmadesse ja jaotavad need veebilehtede vahel, et saada paremaid positsioone otsingumootori tulemustes (SERP). Võtmesõnade klasterdamine on täiesti automatiseeritud menetlus, mida märksõnade klasterdamise programmid teostavad.
Kontseptsiooni ja esimesed ideed lõi 2015. aastal Aleksei Tšekušin, vene otsingumootori optimeerimise spetsialist. Samal aastal valmis Venemaal SERP-põhine märksõnade klasterdamise programm Just-Magic. Ingliskeelne märksõnade klasterdamise tööriist on kättesaadav ja selle lõi 2015. aasta suvel Tai ettevõte Topvisor. Aasta hiljem tõi Eesti ettevõte Spyserp sarnase tehnoloogia turule. Peamine erinevus seisneb selles, et seal on kõik keeled klastritavad.

Klasterdamise tehnika

• Sõltumata otsingumootorist või kohandatud parameetritest põhineb märksõnade rühmitamine kümne parima otsingutulemuse (TOP-10) alusel. TOP-10 otsingutulemused on esimesed kümme tulemust, mida otsingumootor näitab teatud otsingupäringu puhul. Enamasti vastab TOP-10 otsingutulemuste esimesele leheküljele.
• Võtmesõnade klasterdamise metoodika tervikuna koosneb neljast etapist, mida vahend peab märksõnade klasterdamiseks läbi viima:
  Programm võtab nimekirjast ükshaaval välja märksõnad ja esitab need otsingumootorile otsingupäringuna. See uurib otsingutulemusi, võtab välja 10 parimat tulemust ja võrdleb neid iga terminiga nimekirjas.
  Kui otsingumootor annab samu otsingutulemusi kahe erineva märksõna kohta ja nende tulemuste hulk on piisav, et käivitada klastreerimine, rühmitatakse need kaks märksõna kokku (klastritakse).
• Klasterdamise tase on minimaalne tabamuste arv otsingutulemustes, mis käivitab märksõnade klasterdamise. Klasterdamise tase on konfigureeritav ja enamik programme võimaldab seda klasterdamisele eelnevates seadetes. Pärast klasterdamist mõjutab klasterdamistase rühmade ja terminite arvu igas rühmas. Mida suurem on klastritase, seda rohkem rühmi luuakse, kusjuures iga rühma sees on vähem termineid.
• Seda seetõttu, et on minimaalne tõenäosus leida otsingutulemuste lehel üheksa kuni kümme vastavat tööd (see hõlmaks peaaegu kõiki lehekülgi otsingutulemuste TOP-10-s). Teisalt, klastreerimine 1. või 2. tasandil toob kaasa mõne rühma moodustamise, millest igaüks sisaldab suurt arvu märksõnu. On mõned erandid, kuid neid on vähe.
  Kui tööriist ei leia otsingu esimese kümne tulemuse hulgas ühtegi sobivat URL-i, eraldatakse need märksõnad omaette kategooriasse.
• Peale klastritasandi on märksõnade klasterdamisel palju erinevaid vorme, millest igaüks mõjutab seda, kuidas terminid rühmas omavahel seotud on. Sarnaselt klastritasandiga võib märksõnade klastritüüp määrata enne klastritöötlust.

Pehmed tüübid

• Võtmesõnade klasterdamise tööriist otsib märksõnade nimekirja ja määrab seejärel kindlaks, milline märksõna on kõige populaarsem. Kõige populaarsem märksõna on see, mida otsitakse kõige rohkem. Seejärel võrdleb tööriist valitud märksõna TOP 10 otsingutulemust teise märksõna TOP 10 otsingutulemusega, et teha kindlaks kokkulangevate URLide arv. Võtmesõnad grupeeritakse kokku, kui vaadeldav arv vastab seatud grupeerimistasemele.
  Selle tulemusena on kõik terminid grupi sees seotud suurima otsinguliiklusega terminiga, kuid need ei pruugi olla omavahel seotud (neil ei pruugi olla üksteisega sobivaid URL-aadresse).

Modest

• Võtmesõnade klasterdamise tööriist otsib märksõnade kogumit ja valib seejärel välja kõige edukama termini. Seejärel võrdleb tööriist valitud märksõna TOP 10 otsingutulemust teise märksõna TOP 10 otsingutulemusega, et teha kindlaks sobivate URLide arv. Samal ajal võrdleb tööriist kõiki termineid omavahel. Märksõnad grupeeritakse kokku, kui täheldatud identsete otsingutulemuste arv on võrdne määratud grupeerimistasemega.
• Selle tulemusena on igal rühmas oleval terminil vastav märksõna koos vastava URL-i või URL-i kogumiga selles rühmas. Kuid kahel juhuslikul märksõnakombinatsioonil ei ole alati sobivaid URL-sid.
• Võtmesõnade klasterdamise tööriist otsib olemasolevate märksõnade nimekirja ja valib seejärel suurima otsingumahuga märksõna. Seejärel võrdleb tööriist valitud märksõna TOP 10 otsingutulemust teise märksõna TOP 10 otsingutulemusega, et teha kindlaks sobivate URLide arv. Samal ajal võrdleb tööriist kõiki märksõnu ja nende vastavaid URL-id avastatud paarides. Märksõnad grupeeritakse kokku, kui täheldatud identsete otsingutulemuste arv on võrdne seatud grupeerimistasemega.
• Selle tulemusena on kõik terminid grupi sees seotud identsete URL-ide abil.

Ajalugu

• Veebisaidi optimeerimise protsessi kriitilise osana teevad SEO-spetsialistid märksõnade uuringuid, et luua sihtotsingufraaside kogum, mida nad kasutavad oma veebisaidi edendamiseks ja paremate otsingumootori kohtade saavutamiseks. Pärast veebilehe sisuga seotud märksõnade nimekirja koostamist \ jagavad nad nimekirja väiksemateks rühmadeks. Iga rühm on sageli seotud veebisaidi konkreetse lehekülje või konkreetse teemaga. Esialgu pidid SEO-spetsialistid märksõnade kogumit käsitsi järjestama, valides ühe termini teise järel ja avastades tõenäolised klastrid.
• Kuigi seda oli võimalik teha Google Adwords Keyword Tool'i abil, vajas see siiski märkimisväärset inimtööjõudu. Vaja oli automatiseeritud meetodit, mis jagaks terminid automaatselt klastritesse.
  Võtmesõnade rühmitamine lemmade alusel
• Enne märksõnade klasterdamist lõid otsingumootori optimeerimise spetsialistid märksõnade rühmitamise tehnikaid, mis põhinesid lemmatiseerimisprotsessil. Lemma on sõna \ tüvi- või sõnavorm (ilma käändelõppeta). Lemmatiseerimine on keeleteaduslik mõiste, mis viitab sõnade paljude flekteeritud vormide rühmitamisele, et neid saaks uurida ühe elemendina.

Lemmatiseerimine on otsingumootori optimeerimise neljaastmeline meetod.

• Märksõnad valitakse loetelust ükshaaval välja; need jaotatakse lemmadeks; leitakse sarnased lemmad; ja kokkulangevate lemmadega märksõnad rühmitatakse kokku.
  Selle tulemusena saab SEO-spetsialist nimekirja märksõnagruppidest. Igal terminil teatavas rühmas on lemma, mis vastab kõigile teistele märksõnadele selles rühmas.

SERPide põhjal

• Erinevalt lemmapõhisest märksõnade rühmitamisest genereerib SERP-põhine märksõnade rühmitamine terminite rühmitusi, millel ei pruugi olla morfoloogilisi kokkulangevusi, kuid millel on otsingutulemuste kokkulangevused. See võimaldab otsingumootori spetsialistidel luua märksõnade struktuuri, mis vastab täpselt otsingumootori dikteeritud mustrile.
• Vene SEO-spetsialist Aleksei Tšekušin tutvustas 2015. aastal terminite klasterdamise pehmet ja rasket tüüpi ning üldist algoritmi. Samal aastal töötas ta välja ja käivitas automaatse terminite klasterdamise programmi.