キーワード クラスタリングは 探索 エンジン最適化 (SEO)の専門家が、ターゲット検索キーワードを各ウェブページに関連するグループ(クラスター)に分類します。キーワード 研究検索エンジンの専門家は、検索エンジンの結果（SERP）でより良い位置を得るために、キーワードを小さなグループに整理し、ウェブサイトのページ全体に分散させる。キーワードのクラスタリングは、キーワードのクラスタリングプログラムが行う完全に自動化された手順です。
コンセプトと最初の アイデア は、2015年にロシアの検索エンジン最適化専門家であるアレクセイ・チェクシンによって作られた造語である。 専門家.同じ 年ロシアは、SERPベースのキーワードクラスタリング・プログラム「Just-Magic」を開発した。このキーワードクラスタリング・ツールは英語でアクセス可能で、2015年夏にタイを拠点とする 事業 トップバイザーその1年後、エストニアの企業であるSpyserpが同様の技術を発表した。主な違いは 言語 はそこでクラスタ化可能である。

クラスタリング技術

• 検索エンジンやカスタムパラメータに関係なく、キーワードのクラスタリングは トップ 10の検索結果（TOP-10）。検索結果TOP10とは、ある検索クエリに対して検索エンジンが最初に表示した10個の検索結果のことです。ほとんどの場合、TOP-10は検索結果の最初のページに相当します。
• キーワードクラスタリングの方法論は、全体として以下の4つのフェーズで構成されている。 クラスター をキーワードにしている：
  プログラムは、リストからキーワードを一つずつ抽出し、検索クエリとして検索エンジンに送信する。検索結果を調べ、上位10件を抽出し、リストの各単語と比較する。
  検索エンジンが2つの異なるキーワードに対して同じ検索結果を出し、その量がクラスタリングのきっかけとして十分である場合、2つのキーワードは一緒にグループ化されます（クラスタリング）。
• クラスタリングレベルとは、キーワードクラスタリングのトリガーとなる検索結果の最小ヒット数のことです。クラスタリングレベルは設定可能で、ほとんどのプログラムではクラスタリング前の設定で設定することができます。クラスタリング後、クラスタリングレベルはグループと各グループ内の用語の数に影響を与えます。クラスタリング レベルが高いほど、より多くのグループが作成され、各グループ内の用語数は少なくなります。
• これは、検索結果ページで 9～10 件の一致する論文が見つかる可能性が最小限であるためである（検索結果の TOP-10 のほとんどすべてのページが含まれることになる）。一方、レベル1またはレベル2でクラスタリングすると、いくつかのグループが形成され、それぞれが 何の には多くのキーワードが含まれる。例外はいくつかあるが、ほとんどない。
  もしツールで一致するものがなければ URL 検索結果の最初の10件で、これらのキーワードは独自のカテゴリーに分けられている。
• クラスタリングレベルとは別に、キーワードのクラスタリングには多くの異なる形式があり、それぞれがグループ内の用語が互いに関連する方法に影響を与える。クラスタリング・レベルと同様に、キーワード・クラスタリング・タイプはクラスタリングの前に指定することができます。

ソフトタイプ

• キーワードクラスティングツールは、キーワードのリストを検索し、どのキーワードが最も人気があるかを判断します。最も人気のあるキーワードとは、最も多くの検索を受けるキーワードのことです。次に、そのキーワードの検索結果TOP10と、別のキーワードの検索結果TOP10を比較し、一致するURLの数を割り出す。その数が設定されたグループ化レベルを満たしていれば、キーワードはグループ化されます。
  その結果、グループ内のすべての用語は、最大の検索トラフィックを持つ用語と関連付けられるが、必ずしも互いに関連付けられることはない（互いに一致するURLを持つとは限らない）。

控えめな

• キーワードクラスタリングツールは、キーワードのコレクションを検索し、最もパフォーマンスの高い用語を選択します。次に、選択したキーワードの検索結果TOP10と、別のキーワードの検索結果TOP10を比較し、一致するURLの数を割り出す。同時に、すべてのキーワードを相互に比較するツールもあります。同一検索結果の数が設定されたグループ化レベルと等しい場合、キーワードはグループ化される。
• その結果、グループ内の各単語は、そのグループ内のURLまたはURLの集合に一致する対応するキーワードを持つことになる。しかし、2つのランダムなキーワードの組み合わせが常に一致するURLを持つとは限りません。
• キーワード・クラスタリング・ツールは、利用可能なキーワードのリストを検索し、最も大きなキーワードを選択します。 検索ボリューム.次に、ツールは選択したキーワードの検索結果TOP10と別のキーワードの検索結果TOP10を比較し、マッチしたURLの数を決定する。同時に、発見されたペアリングのすべてのキーワードと対応するURLを比較する。同一検索結果の観察された数が設定されたグルーピングレベルに等しい場合、キーワードはグループ化される。
• その結果、グループ内のすべての用語は、同一のURLの使用によって関連付けられることになります。

ヒストリー

• ウェブサイト最適化プロセスの重要な要素として、SEOスペシャリストは次のように語る。 為さる キーワードリサーチ まで 昂じる a 溜まり ウェブサイトを宣伝し、より良い検索エンジンランクを達成するために利用するターゲット検索フレーズの。ウェブサイトに関連するキーワードのリストを作成した後 コンテンツそして、リストをより小さなグループに分割する。各グループは、ウェブサイトの特定のページや特定のテーマに関連付けられることが多い。当初、SEOスペシャリストは、キーワードプールを手作業で整理し、用語を次々に選択し、可能性の高いクラスターを発見する必要があった。
• Google Adwordsのキーワードツールを使えば可能ですが、それでもかなりの人手が必要でした。そこで、キーワードを自動的にクラスターに分ける自動化された手法が求められていた。
  キーワードのグループ化 レンマに基づく
• キーワードクラスタリングが登場する以前、検索エンジン最適化の専門家は、レンマ化プロセスに基づいてキーワードのグループ化技術を生み出しました。レンマとは、単語のルートまたは辞書形式（屈折語尾を含まない）です。レンマタイゼーションとは言語学上の概念で、ある単語の多くの屈折形をグループ化し、1つの項目として研究できるようにすることを指します。

レマティゼーションは、検索エンジン最適化における4つのステップの手法である。

• キーワードをリストから一つずつ選び、レンマに分解し、類似したレンマを探し、レンマが一致するキーワードをグループ化する。
  その結果、SEOの専門家はキーワードのグループ分けのリストを受け取ることになる。あるグループの各単語は、そのグループの他のすべてのキーワードと一致するレンマを持つ。

SERPsをもとに

• レンマベースのキーワードクラスタリングとは対照的に、SERPベースのキーワードクラスタリングは、形態素の一致はなくても検索結果の一致がある用語のグループ化を生成する。これにより、検索エンジンの専門家は、検索エンジンが指示するパターンに密接に一致するキーワード構造を作成することができます。
• ロシアのSEO専門家であるAlexey Chekushin氏は、2015年に用語クラスタリングのSoft型とHard型、および一般的なアルゴリズムを発表しています。同年、自動用語クラスタリングプログラムを設計し、発表した。