Palavra-chave O agrupamento é uma técnica usada por pesquisa otimização de motores (SEO) para categorizar as palavras-chave de pesquisa alvo em agrupamentos (clusters) que são relevantes para cada página da Web. Depois de fazer a análise de palavras-chave pesquisaNa maioria das vezes, os especialistas em mecanismos de pesquisa organizam as palavras-chave em pequenos grupos e as distribuem pelas páginas do site para obter melhores posições nos resultados dos mecanismos de pesquisa (SERP). O agrupamento de palavras-chave é um procedimento totalmente automatizado que os programas de agrupamento de palavras-chave realizam.
O conceito e a primeira ideias foram cunhadas em 2015 por Alexey Chekushin, um otimizador de mecanismos de busca russo especialista. No mesmo anoA empresa russa Just-Magic produziu o programa de agrupamento de palavras-chave baseado em SERP. A ferramenta de agrupamento de palavras-chave é acessível no idioma inglês e foi criada no verão de 2015 pela empresa tailandesa negócios Topvisor. Um ano depois, a Spyserp, uma empresa da Estônia, lançou uma tecnologia semelhante. A principal diferença é que todos os idiomas são agrupáveis lá.

Técnica de agrupamento

• Independentemente do mecanismo de pesquisa ou dos parâmetros personalizados, o agrupamento de palavras-chave é baseado no topo dez resultados de pesquisa (TOP-10). Os 10 melhores resultados de pesquisa são os primeiros dez resultados mostrados por um mecanismo de pesquisa para uma determinada consulta de pesquisa. Na maioria das situações, o TOP-10 corresponde à primeira página de resultados de pesquisa
• A metodologia de agrupamento de palavras-chave como um todo consiste em quatro fases que uma ferramenta deve realizar para cluster 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.
• Isso ocorre porque há uma probabilidade mínima de encontrar de nove a dez artigos correspondentes na página de resultados da pesquisa (isso incluiria quase todas as páginas no TOP-10 dos resultados da pesquisa). Por outro lado, o agrupamento no nível 1 ou no nível 2 resultará na formação de alguns grupos, cada um com que incluirá um grande número de palavras-chave. Há algumas exceções, mas são poucas e distantes entre si.
  Se uma ferramenta não identificar nenhuma correspondência URLs nos dez primeiros resultados de uma pesquisa, essas 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, em seguida, seleciona a que tem o maior número de palavras-chave. volume de busca. Em seguida, uma ferramenta compara os 10 melhores resultados de pesquisa da palavra-chave escolhida com os 10 melhores resultados de pesquisa de outra palavra-chave para determinar o número de URLs correspondentes. Simultaneamente, uma ferramenta compara todas as palavras-chave e seus URLs correspondentes nos pares descobertos. As palavras-chave são agrupadas se o número observado de resultados de pesquisa 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 essencial do processo de otimização de sites, os especialistas em SEO do pesquisa por palavra-chave para desenvolver a piscina de frases de pesquisa alvo que eles utilizam para promover seus sites e obter melhores classificações nos mecanismos de pesquisa. Depois de compilar uma lista de palavras-chave associadas ao site conteúdoEm seguida, eles dividem a lista em grupos menores. Cada grupo geralmente está associado a uma determinada página do site ou a um determinado assunto. Inicialmente, os especialistas em SEO precisavam organizar manualmente o conjunto de palavras-chave, escolhendo um termo após o outro e descobrindo os grupos prováveis.
• 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

• In contrast to lemma-based keyword clustering, SERP-based keyword clustering generates groupings of terms that may have no morphological matches but do have search result matches. It enables search engine specialists to create a keyword estrutura that closely matches the pattern dictated by a search engine.
• 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.