Üdvözöljük a Support Centerben
< Minden téma
Nyomtatás

Kulcsszó klaszterezés a SEO-ban

A kulcsszó-klaszterezés a keresőmotor-optimalizálás (SEO) szakemberei által használt technika, amely a keresési célkulcsszavakat csoportosításra (klaszterek) használja, amelyek relevánsak az egyes weboldalak számára. A kulcsszókutatás elvégzése után a keresőmotoros szakemberek apró csoportokba rendezik a kulcsszavakat, és elosztják őket a weboldal oldalain, hogy jobb pozíciókat érjenek el a keresőmotorok találati listáján (SERP). A kulcsszavak klaszterezése teljesen automatizált eljárás, amelyet a kulcsszó-klaszterező programok végeznek. A koncepciót és az első ötleteket 2015-ben Alexey Chekushin, egy orosz keresőoptimalizálási szakértő alkotta meg. Ugyanebben az évben Oroszországban elkészítette a Just-Magic nevű SERP-alapú kulcsszó-klaszterező programot. Az angol nyelven elérhető kulcsszó-klaszterező eszközt 2015 nyarán hozta létre a thaiföldi székhelyű Topvisor vállalkozás. Egy évvel később egy észt vállalkozás, a Spyserp indított hasonló technológiát. Az elsődleges különbség, hogy ott minden nyelv klaszterezhető.

Klaszterezési technika

  • A kulcsszavak csoportosítása a keresőmotor vagy az egyéni paraméterektől függetlenül az első tíz keresési eredmény (TOP-10) alapján történik. A TOP-10 keresési eredmények a keresőmotor által egy adott keresési lekérdezésre megjelenített első tíz találat. A legtöbb esetben a TOP-10 a keresési eredmények első oldalának felel meg.
  • A kulcsszó-klaszterezési módszertan egésze négy fázisból áll, amelyeket egy eszköznek el kell végeznie a kulcsszavak klaszterezéséhez: A program egyesével kiveszi a kulcsszavakat a listából, és keresőkérdésként elküldi őket a keresőmotornak. Megvizsgálja a keresési eredményeket, kivonja a 10 legjobb eredményt, és összehasonlítja azokat a listán szereplő minden egyes kifejezéssel.
    Ha egy keresőmotor két különböző kulcsszóra ugyanazokat a találatokat adja, és ezeknek a találatoknak a mennyisége elegendő a klaszterezéshez, akkor a két kulcsszót csoportosítja (klaszterezi).
  • A klaszterezési szint az a minimális találatszám a keresési eredményekben, amely a kulcsszavak klaszterezését kiváltja. A klaszterezési szint konfigurálható, és a legtöbb program lehetővé teszi ezt a klaszterezés előtti beállításoknál. A klaszterezés után a klaszterezési szint hatással van a csoportok és az egyes csoportokon belüli kifejezések számára. Minél nagyobb a klaszterezési szint, annál több csoport jön létre, és annál kevesebb terminus van az egyes csoportokon belül.
  • Ennek oka, hogy minimális a valószínűsége annak, hogy a keresési találati oldalon kilenc-tíz egyező dolgozatot találunk (a keresési eredmények TOP-10-es listáján szinte az összes oldal szerepel). Másrészt az 1. vagy 2. szintű klaszterezés néhány csoport kialakítását eredményezi, amelyek mindegyike nagyszámú kulcsszót tartalmaz. Van néhány kivétel, de ezek között kevés a kivétel.
    Ha az eszköz nem talál egyező URL-címeket a keresés első tíz találatában, akkor ezeket a kulcsszavakat külön kategóriába sorolja.
  • A klaszterezés szintjétől eltekintve a kulcsszavak klaszterezésének számos különböző formája létezik, amelyek mindegyike befolyásolja a csoporton belüli kifejezések egymáshoz való viszonyát. A csoportosítási szinthez hasonlóan a kulcsszócsoportosítás típusa is megadható a csoportosítás előtt.

Puha típusok

  • A kulcsszó-klaszterező eszköz átnézi a kulcsszavak listáját, majd meghatározza, hogy melyik kulcsszó a legnépszerűbb. A legnépszerűbb kulcsszó az, amelyre a legtöbb keresés érkezik. Ezután az eszköz összehasonlítja a kiválasztott kulcsszóra vonatkozó TOP 10 keresési eredményt egy másik kulcsszóra vonatkozó TOP 10 keresési eredménnyel, hogy meghatározza az egyező URL-ek számát. A kulcsszavak csoportosításra kerülnek, ha a megfigyelt szám megfelel a beállított csoportosítási szintnek.
    Ennek következtében a csoporton belüli összes kifejezés a legnagyobb keresési forgalmat bonyolító kifejezéshez kapcsolódik, de nem feltétlenül kapcsolódnak egymáshoz (nem feltétlenül lesznek egymáshoz illeszkedő URL-ek).

Modest

  • A kulcsszó-klaszterező eszköz átnézi a kulcsszavak gyűjteményét, majd kiválasztja a legjobban teljesítő kifejezést. Ezután az eszköz összehasonlítja a kiválasztott kulcsszóra vonatkozó TOP 10 keresési eredményt egy másik kulcsszóra vonatkozó TOP 10 keresési eredménnyel, hogy meghatározza az egyező URL-ek számát. Ezzel egyidejűleg egy eszköz összehasonlítja az összes kifejezést egymással. A kulcsszavak akkor kerülnek csoportosításra, ha az azonos keresési eredmények megfigyelt száma eléri a beállított csoportosítási szintet.
  • Ennek következtében egy csoporton belül minden kifejezésnek lesz egy megfelelő kulcsszó, amelyhez egy megfelelő URL-cím vagy URL-címek csoportja tartozik. Két véletlenszerű kulcsszó-kombinációnak azonban nem mindig lesz megfelelő URL címe.
  • A kulcsszó-klaszterező eszköz átnézi a rendelkezésre álló kulcsszavak listáját, majd kiválasztja a legnagyobb keresési volumenű kulcsszót. Ezután az eszköz összehasonlítja a kiválasztott kulcsszóra vonatkozó TOP 10 keresési eredményt egy másik kulcsszóra vonatkozó TOP 10 keresési eredménnyel, hogy meghatározza az egyező URL-ek számát. Ezzel egyidejűleg egy eszköz összehasonlítja az összes kulcsszót és a hozzájuk tartozó URL-eket a felfedezett párosításokban. A kulcsszavak akkor kerülnek csoportosításra, ha az azonos keresési eredmények megfigyelt száma eléri a beállított csoportosítási szintet.
  • Ennek következtében a csoporton belüli összes kifejezés azonos URL-címek használatával kapcsolódik egymáshoz.

Történetek

  • A weboldal-optimalizálási folyamat kritikus elemeként a SEO-szakértők kulcsszó-kutatást végeznek, hogy kialakítsák a célzott keresőkifejezések körét, amelyeket felhasználnak a weboldal népszerűsítésére és a jobb keresőmotoros helyezések elérésére. A weboldal tartalmához kapcsolódó kulcsszavak listájának összeállítása után kisebb csoportokra osztják a listát. Az egyes csoportok gyakran a weboldal egy adott oldalához vagy egy adott témához kapcsolódnak. Kezdetben a SEO-szakembereknek kézzel kellett rendezniük a kulcsszóállományt, egyik kifejezést a másik után választva, és felfedezve a valószínűsíthető klasztereket.
  • Bár ez a Google Adwords Keyword Tool segítségével megoldható volt, mégis jelentős mennyiségű emberi munkát igényelt. Szükség volt egy olyan automatizált módszerre, amely automatikusan klaszterekbe osztja a kifejezéseket.
    Kulcsszavak csoportosítása lemma alapján
  • A kulcsszó-klaszterezés megjelenése előtt a keresőmotor-optimalizálással foglalkozó szakemberek a lemmatizációs folyamaton alapuló kulcsszó-csoportosítási technikákat hoztak létre. A lemma egy szó gyök- vagy szótári alakja (szóvégződések nélkül). A lemmatizálás nyelvészeti fogalom, amely egy szó számos flektált alakjának csoportosítására utal, hogy azokat egyetlen elemként lehessen vizsgálni.

A lemmatizálás egy négylépcsős módszer a keresőoptimalizálásban.

  • A kulcsszavakat egyesével választja ki a listából; lemmákra bontja őket; hasonló lemmákat talál; és az egyező lemmákkal rendelkező kulcsszavakat csoportosítja.
    Ennek következtében a SEO szakember kap egy listát a kulcsszócsoportokról. Egy adott csoportban minden egyes kifejezésnek van egy lemma, amely az adott csoportba tartozó összes többi kulcsszóval megegyezik.

A SERPs alapján

  • A lemma-alapú kulcsszó-klaszterezéssel ellentétben a SERP-alapú kulcsszó-klaszterezés olyan kifejezések csoportosítását generálja, amelyeknek morfológiai egyezései nincsenek, de a keresési eredményeknek vannak. Lehetővé teszi a keresőmotorok szakemberei számára, hogy olyan kulcsszóstruktúrát hozzanak létre, amely szorosan megfelel a keresőmotor által diktált mintának.
  • Alekszej Csekusin, egy orosz SEO-specialista 2015-ben mutatta be a kifejezésklaszterezés lágy és kemény típusait, valamint az általános algoritmust. Ugyanebben az évben megtervezte és elindította az automatikus kifejezésklaszterező programot.

One thought on "Keyword clustering in SEO"

  1. Azt hiszem, az admin ezen a weboldalon valóban keményen dolgozik javára az ő honlapján, az az oka, hogy itt minden adat minőségi alapú data.| |

Vélemény, hozzászólás?

Az e-mail-címet nem tesszük közzé.

Tartalomjegyzék