O agrupamento de palavras-chave é uma técnica usada por especialistas em otimização de mecanismos de busca (SEO) para classificar as palavras-chave de busca em grupos (clusters) que são relevantes para cada página da web. Após fazer pesquisa de palavras-chave, os especialistas em mecanismos de busca organizam palavras-chave em pequenos grupos e as distribuem pelas páginas do site (SERP), a fim de obter melhores posições nos resultados dos mecanismos de busca (SERP). A agregação de palavras-chave é um procedimento totalmente automatizado que os programas de agregação de palavras-chave conduzem.
O conceito e as primeiras idéias foram cunhados em 2015 por Alexey Chekushin, um especialista russo em otimização de mecanismos de busca. No mesmo ano, a Rússia produziu o programa de agrupamento de palavras-chave baseado no SERP Just-Magic. A ferramenta de agrupamento de palavras-chave é acessível no idioma inglês e foi criada no verão de 2015 pelo Topvisor de negócios baseado na Tailândia. Um ano mais tarde, a Spyserp, uma empresa estoniana, lançou uma tecnologia semelhante. A principal distinção é que todos os idiomas são agrupáveis ali.

Técnica de agrupamento

• Independentemente do mecanismo de busca ou dos parâmetros personalizados, o agrupamento de palavras-chave é baseado nos dez melhores resultados de busca (TOP-10). Os TOP 10 resultados da busca são os primeiros dez resultados mostrados por um mecanismo de busca para uma determinada consulta de busca. Na maioria das situações, o TOP-10 corresponde à primeira página de resultados de busca
• A metodologia de agrupamento de palavras-chave como um todo consiste em quatro fases que uma ferramenta deve realizar a fim de agrupar palavras-chave:
  O programa extrai palavras-chave uma a uma da lista e as submete ao mecanismo de busca como consultas de busca. Ele examina os resultados da busca, extrai os 10 principais resultados e os compara a cada termo da lista.
  Quando um mecanismo de busca produz os mesmos resultados de busca para duas palavras-chave distintas e a quantidade desses resultados é suficiente para acionar o agrupamento, as duas palavras-chave são agrupadas (agrupadas).
• O nível de agrupamento é o número mínimo de acertos nos resultados da busca que aciona o agrupamento de palavras-chave. O nível de agrupamento é configurável e a maioria dos programas permite isso nas configurações de pré-agrupamento. Após o agrupamento, o nível de agrupamento tem um efeito sobre o número de grupos e termos dentro de cada grupo. Quanto maior o nível de agrupamento, mais grupos são criados com menos termos dentro de cada grupo.
• Isto porque há uma probabilidade mínima de encontrar nove a dez trabalhos combinados na página de resultados da busca (incluiria quase todas as páginas no TOP-10 dos resultados da busca). Por outro lado, o agrupamento no nível 1 ou nível 2 resultará na formação de alguns grupos, cada um dos quais incluirá um grande número de palavras-chave. Há poucas exceções, mas elas são poucas e distantes.
  Se uma ferramenta não identificar nenhuma URL correspondente nos dez primeiros resultados de uma busca, estas palavras-chave são separadas em sua própria categoria.
• Além do nível de agrupamento, há muitas formas distintas de agrupamento de palavras-chave, cada uma das quais afeta a maneira como os termos dentro de um grupo estão relacionados entre si. Similarmente ao nível de agrupamento, o tipo de agrupamento de palavras-chave pode ser especificado antes do agrupamento.

Tipos suaves

• Uma ferramenta de agrupamento de palavras-chave pesquisa a lista de palavras-chave e depois determina qual palavra-chave é a mais popular. A palavra-chave mais popular é aquela que recebe o maior número de buscas. Então, uma ferramenta compara os resultados da pesquisa TOP 10 para a palavra-chave escolhida com os resultados da pesquisa TOP 10 para outra palavra-chave, a fim de determinar o número de URLs combinadas. As palavras-chave são agrupadas se o número observado atingir o nível de agrupamento definido.
  Como conseqüência, todos os termos dentro de um grupo estarão associados ao termo com o maior tráfego de busca, mas não necessariamente estarão associados uns aos outros (não necessariamente terão URLs correspondentes uns com os outros).

Modesto

• Uma ferramenta de agrupamento de palavras-chave procura a coleção de palavras-chave e depois seleciona o termo de melhor desempenho. Então, uma ferramenta compara os resultados da pesquisa TOP 10 da palavra-chave escolhida com os resultados da pesquisa TOP 10 de outra palavra-chave, a fim de determinar o número de URLs combinadas. Simultaneamente, uma ferramenta compara todos os termos uns com os outros. As palavras-chave são agrupadas se o número observado de resultados de busca idênticos for igual ao nível de agrupamento definido.
• Como conseqüência, cada termo dentro de um grupo terá uma palavra-chave correspondente com uma URL ou conjunto de URLs correspondentes dentro desse grupo. Entretanto, duas combinações aleatórias de palavras-chave nem sempre terão URLs correspondentes.
• Uma ferramenta de agrupamento de palavras-chave pesquisa a lista de palavras-chave disponíveis e depois seleciona a que tem o maior volume de pesquisa. Então, uma ferramenta compara os resultados da pesquisa TOP 10 da palavra-chave escolhida com os resultados da pesquisa TOP 10 de outra palavra-chave, a fim de determinar o número de URLs combinadas. Simultaneamente, uma ferramenta compara todas as palavras-chave e suas URLs correspondentes nos pares descobertos. As palavras-chave são agrupadas se o número observado de resultados de busca idênticos for igual ao nível de agrupamento definido.
• Como conseqüência, todos os termos dentro de um grupo serão associados através do uso de URLs idênticas.

Histórias

• Como um componente crítico do processo de otimização do website, os especialistas em SEO fazem pesquisas de palavras-chave para desenvolver um conjunto de frases de busca de alvo que eles utilizam para promover seu website e alcançar melhores classificações nos mecanismos de busca. Após compilar uma lista de palavras-chave associadas ao conteúdo do site, eles dividem a lista em grupos menores. Cada grupo é freqüentemente associado a uma determinada página do site ou a um determinado assunto. Inicialmente, os especialistas em SEO eram obrigados a organizar manualmente o agrupamento de palavras-chave, escolhendo um termo após o outro e descobrindo prováveis agrupamentos.
• Embora isto pudesse ser realizado com a ajuda da ferramenta de palavras-chave Google Adwords, ainda precisava de uma quantidade significativa de trabalho humano. Havia a necessidade de um método automatizado que dividisse automaticamente os termos em clusters.
  Agrupamento de palavras-chave com base em lemas
• Antes do advento do agrupamento de palavras-chave, os profissionais de otimização de mecanismos de busca criaram técnicas de agrupamento de palavras-chave com base no processo de lemmatização. Um lema é a raiz de uma palavra ou forma de dicionário (sem terminações infleccionais). Lemmatização é um conceito lingüístico que se refere ao ato de agrupar as muitas formas inflectidas de uma palavra para que elas possam ser estudadas como um único item.

Lemmatização é um método de quatro etapas na otimização de mecanismos de busca.

• As palavras-chave são selecionadas uma a uma da lista; elas são divididas em lemas; lemas semelhantes são encontrados; e palavras-chave com lemas correspondentes são agrupadas.
  Como conseqüência, um profissional de SEO recebe uma lista de grupos de palavras-chave. Cada termo em um determinado grupo tem um lema que corresponde a todas as outras palavras-chave desse grupo.

Com base nas SERPs

• Ao contrário do agrupamento de palavras-chave baseadas em lema, o agrupamento de palavras-chave baseadas em SERP gera agrupamentos de termos que podem não ter correspondência morfológica, mas têm correspondência no resultado da busca. Ele permite que os especialistas em mecanismos de busca criem uma estrutura de palavras-chave que corresponda de perto ao padrão ditado por um mecanismo de busca.
• Alexey Chekushin, um especialista russo em SEO, apresentou os tipos de agrupamento de termos Soft e Hard e o algoritmo geral em 2015. No mesmo ano, ele projetou e lançou um programa automático de agrupamento de termos.