Что такое кластеризация

И как ее эффективно использовать



В нашей статье "Форма кластеров" мы рассматриваем ключевые аспекты кластеризации данных. Первым делом мы изучаем различные виды кластеризации и их особенности, чтобы помочь вам выбрать подходящий метод для вашего проекта. Затем мы обращаемся к областям применения кластеризации и рассказываем о том, как она может быть полезна в разных сферах, от медицины до маркетинга. Вы узнаете, как кластеризация помогает выявлять скрытые паттерны, делать сегментацию аудитории и анализировать текстовые данные.

Кластеризация и ее виды

Кластеризация ключевых слов - это эффективный способ создания семантического ядра сайта. Точное построение запросов может направить клиентов к нужному товару или услуге без поиска.

Существует два типа автоматической кластеризации(кластеров):

  • Кластеризация по фразам. Кластеризация по фразе основана на ее составе, то есть на пересечении слов. Такая группировка не всегда оправдана. Во многих случаях фразе присваивается неверный смысл (формы), и полученные группы приходится дорабатывать вручную. Например, именно такой вариант используется при группировке сервисом KeyCollector;
  • Согласно актуальным запросам. Этот вариант предпочтительнее, поскольку он создает группы на основе страниц, отсортированных по заданному выражению. Синонимичные выражения, отсортированные по одной и той же странице, могут быть сгруппированы в один кластер.

типы автоматической кластеризации

В дополнение к методам кластеризации существует автоматическая плотность кластеризации. Плотность показывает, сколько перекрытий требуется для объединения фраз в одну группу.

При ранжировании страниц поисковые системы учитывают релевантность определенному запросу. Поэтому, если попытаться оптимизировать страницу под несовместимые ключевые фразы, она не попадет в топ-10 ни по одной фразе или даже по всем. Посетители, зашедшие на сайт по запросу, увидят несоответствующий контент, решат, что страница не для них, и уйдут. В результате коэффициент прямого возврата увеличится, а целевая страница не будет занимать высокие позиции в поисковых системах.

Сначала на основе поискового запроса определяются основные потребности людей в выбранной теме. Затем для каждой проблемы или задачи из семантического ядра выбираются фразы, которые описывают ее с разных сторон. Затем они объединяются в группу - семантический набор. Затем копирайтер ориентируется на них, чтобы дать точный ответ на соответствующей странице сайта.

Задача классификации заключается в восстановлении отображения от набора объектов к конечному набору меток классов. В этом случае классы предопределены, т.е. изначально существует приблизительное понимание того, какие объекты должны принадлежать каждому из них, и имеется обучающая выборка, содержащая экземпляры объектов и классы, к которым они принадлежат. В базовом направлении кластеризации объекты расслаиваются на конечное множество классов, но нет обучающего примера или определения природы классов. Тот факт, что модель кластеризации считает некоторые объекты "похожими" и относит их к какому-либо классу, является "открытием", сделанным моделью, и представляет собой новое знание. Также не существует обучающего примера. Ведь невозможно заранее знать, какие классы (а иногда и их количество) будут получены. Поэтому кластеризация - это задача обучения без наблюдения. Из-за общей схожести постановки задачи в литературе кластеризацию иногда также называют классификацией без наблюдения.

Кластеризация отличается от классификации тем, что нормативы для кластеризации устанавливаются людьми, а не алгоритмами. Этот способ автоматизированного обучения часто применяется к различным неструктурированным информационным массивам или формам, например, для автоматической сортировки коллекции изображений на мини-группы по расцветкам.

Область применения кластеризации

Кластерный анализ используется в различных областях:

  • Маркетинг - используется для сегментации потребителей, сегментации конкурентов и исследования рынка;
  • Медицина - используется для кластеризации симптомов, заболеваний и лекарств;
  • Биология - используется для классификации животных и растений;
  • Социология - используется для классификации респондентов в однородные группы;
  • Информатика - используется для кластеризации результатов поиска, таких как веб-сайты и файлы.

Для того чтобы сгруппировать и соединить ключи, необходимо заранее продумать их систематическую организацию. Рассмотрим пример.

Предположим, существует интернет-магазин по продаже мебели в Московской области. Чтобы найти этот сайт в результатах поиска, пользователи Интернета вводят популярные запросы: «купить мебель», «кухонный стол цены», «заказать кухню», «диван цена магазин», «интернет магазин мебели» и т.д.

Как видите, существует множество различных типов запросов, каждый из которых имеет большое разнообразие производных (уточняющих) запросов.

Как же разбить данные на кластеры?

Изучая векторы и матрицы, становится ясно, что данные можно сравнивать (оценивать сходство), измеряя расстояние между векторами данных. Анализ кластеров - это именно такая техника. Он измеряет расстояние между точками и на основании этого измерения определяет, к какому кластеру принадлежит данное наблюдение.

Soft кластеры содержат слишком много семантики и нуждаются в тщательной "очистке" для достижения приемлемых результатов. Этот тип кластеризации подходит для информационных проектов, где не требуется "хирургическая" точность.

Жесткая кластеризация считается более точной и используется для группировки ключей в коммерческих проектах со сложной и разнообразной семантикой.

Кластеризация выгодна не только с точки зрения SEO, но и с точки зрения экономии времени. Например, ручная группировка 100 запросов занимает 40-50 минут, а для 1000 запросов требуется 2-3 рабочих дня, так как необходимо охватить больше информации. Кроме того, если в дополнение к группировке "по логике" необходимо сравнить результаты для каждой пары запросов, это практически невозможно сделать вручную.

Маркетинг и продажи - два примера применения кластерного анализа. В частности, для прогнозирования будущего покупательского поведения, то есть персонализации и таргетинга. Кластерный анализ использует математические модели для поиска групп похожих покупателей на основе наименьших различий между каждой группой покупателей.

Для чего кластеризовать семантическое ядро

Кластеризация запросов необходима для решения следующих задач:

  • Спланировать структуру будущего сайта. В идеале кластеров должно быть столько же, сколько страниц. В реальности ресурсы ограничены, поэтому стоит расставить приоритеты. Вид будущих страниц зависит от типов запросов, включенных в кластер. Одна группа была посвящена запросам на получение информации. Если это коммерческий запрос, запланируйте написание статьи - например, создайте целевую страницу;
  • Оптимизация существующих страниц сайта. Разделите полученные кластеры на страницы и оптимизируйте их в соответствии с сгруппированными поисковыми запросами;
  • Выборка на целевые страницы для контекстной рекламы. Если ключевые фразы находятся в одном кластере, трафик можно легко направить на одну посадочную страницу для всех них;
  • Очистка семантического ядра и поиск негативных слов. Несвязанные, нетематические ключи также можно объединить в кластеры, чтобы их можно было легко найти и удалить из семантического ядра или внести в список негативных слов.

Основное преимущество кластеризации заключается в том, что она позволяет сэкономить деньги и время на семантическую очистку, разработку дополнительных целевых страниц, оптимизацию рекламных кампаний и т.д. Кластеризация также предотвращает так называемую каннибализацию.

Провести разделение для информационного семантического ядра по группам можно тремя способами:

  • вручную;
  • через онлайн-утилиты;
  • через программы.

Кроме того, данные могут быть не только очень объемными (например, очень "высокие" таблицы, содержащие тысячи наблюдений), но и многомерными, то есть содержать информацию о многих атрибутах идентифицированных объектов. Эти атрибуты могут быть неоднородными, например, качественными, количественными, с отсутствующими значениями и т.д. Кроме того, при визуализации данных три показателя наблюдения должны быть связаны с точкой в трехмерном пространстве. N параметров уже приводят нас к N-мерному пространству. N в этом случае, как обычно, стремится к бесконечности, и логические и навигационные способности, присущие трехмерным людям, быстро теряют смысл.

Большое преимущество кластерного анализа заключается в том, что объект можно разделить по набору свойств, а не по одному параметру. Кроме того, в отличие от многих математических и статистических методов, кластерный анализ не ограничен типом объекта и поэтому может рассматривать исходные наборы данных практически произвольной природы. Это имеет важные последствия, например, для определения экономических условий при наличии разнородных показателей, что затрудняет применение традиционных эконометрических подходов.

Инструменты для кластеризации семантики

Конечно, неэффективно анализировать верхние строчки каждого отдельного запроса и кластеризовать их вручную, что непрактично, когда речь идет о комплексных семантических ядрах.

В помощь SEO-специалистам существуют специализированные сервисы для семантической кластеризации на основе результатов поиска (например, SEMparser, s:toolz). Инструменты кластеризации также доступны в интегрированных SEO-сервисах, таких как Key Collector, Rush Analytics, Just-Magic и Topvisor.

Покажем процесс кластеризации семантического ядра интернет-магазина с помощью инструмента PromoPult: Семантика кластеризуется методом Hard на основе сравнения лучших результатов в Яндексе и Google. Точность кластеризации задается в виде числа или диапазона от 1 до 10. Результаты хранятся в системе неограниченное время и могут быть выгружены в XSLX-файл. Помимо самой кластеризации, инструмент может бесплатно собирать частоты, выделения, количество страниц лучших результатов и URL-адреса сайтов-конкурентов.

Точность кластеризации

Подпишитесь на рассылку для предпринимателей
Вы будете получать новости по нашим направлениям, советы и кейсы предпринимателей
Вы подписаны!

Нажимая кнопку «Войти», Вы принимаете условия
Политики конфиденциальности

Похожие статьи

Задача кластеризации

Классификация и кластеризация: отличия

Что такое кластер?

Продвижение поисковыми подсказками Яндекс

Поисковый запрос Google

Ключевые запросы: что это такое и как их использовать

Новые
Популярные
Просмотры: 12

Как правильно подобрать ключевые слова для сайта

Просмотры: 140

Структура поисковых систем

Просмотры: 740

Скрытая семантика

Просмотры: 6633

Что такое кластер?

Просмотры: 4958

Классификация и кластеризация: отличия

Просмотры: 4060

Что такое кластеризация

Класстеризация
  • Анализ сайтов кластер
  • Предоставление данных кластер
  • Отслеживание позиций кластер
  • Анализ конкурентов кластер
Некластеризация
  • Анализ сайтов Некластер1
  • Предоставление Неданных кластер
  • Отслеживание Непозиций кластер
  • Анализ конкурентов Некластер

а вот здесь шеф жжет с задачками(((((((