Czym jest klasteryzacja słów kluczowych?
Klasteryzacja grupuje frazy kluczowe według tego, czy Google pokazuje na nie te same strony. Jeśli dwa zapytania mają wspólne wyniki w SERP, jedna strona może obsłużyć oba - i to jest jedyne wiarygodne kryterium, bo pochodzi od wyszukiwarki, a nie z podobieństwa słów.
W praktyce klaster odpowiada na pytanie, ile tekstów w ogóle trzeba napisać. Kilkanaście zapytań potrafi zmieścić się w jednym temacie, a dwie pozornie bliskie frazy - wymagać osobnych stron.
Co dostajesz?
- Karty klastrów z etykietą, intencją i sumarycznym wolumenem, a pod nimi tabela fraz - gotowa podstawa do planu treści.
- Propozycję pillar page dla każdego klastra: temat, który obsłuży całą grupę zapytań.
- Osobne grupy na frazy, które nie utworzyły klastra, nie mają wyników wyszukiwania albo których pobranie się nie powiodło. Nic nie znika po cichu - wiesz, co zostało poza analizą i dlaczego.
- Rozwinięcie wybranego klastra: 10–15 powiązanych fraz z typem (long-tail, pytanie, wariant, podtemat) i gotowym tytułem artykułu. To osobne działanie za 1 kredyt.
- Eksport CSV z kolumnami: fraza, klaster, wolumen, intencja, pillar page.
Dlaczego warto klasteryzować frazy?
Bez klasteryzacji powstaje najdroższy błąd w treści: kilka osobnych tekstów pod frazy, które dla wyszukiwarki znaczą to samo. Strony zaczynają konkurować ze sobą, żadna nie zbiera pełnej siły, a budżet redakcyjny idzie na powielanie tego samego materiału.
Podobieństwo słów tego nie rozstrzyga - „ubezpieczenie samochodu” i „polisa OC” nie mają wspólnego wyrazu, a wyniki wyszukiwania mają w dużej mierze te same. Odwrotnie, dwie frazy różniące się jednym słowem potrafią mieć rozłączne SERP-y, bo stoi za nimi inna intencja.
Dlatego grupujemy po nakładaniu się adresów w wynikach: klaster to zbiór fraz, które realnie da się obsłużyć jedną stroną.
Jak działa klasteryzacja?
- 1
Pobranie wyników wyszukiwania
Dla każdej frazy z listy pobieramy wyniki wyszukiwania - to one są danymi wejściowymi analizy.
- 2
Macierz fraza × adres
Budujemy macierz obecności adresów w wynikach i liczymy podobieństwo każdej pary fraz.
- 3
Łączenie w klastry
Frazy powiązane podobieństwem powyżej progu trafiają do wspólnych grup.
- 4
Opis klastra
Model nadaje klastrowi etykietę, rozpoznaje intencję i proponuje temat pillar page.
- 5
Wolumeny
Do fraz dociągamy miesięczne liczby wyszukiwań, a klastry sortujemy po sumarycznym wolumenie.
Co ustawiasz przed startem
| Parametr | Zakres i domyślna wartość |
|---|---|
| Próg podobieństwa | 0,5–1,0 (domyślnie 0,95) - im wyżej, tym węższe klastry |
| Minimalny rozmiar klastra | 1–20 (domyślnie 1) - grupy mniejsze niż ta wartość nie stają się klastrem, a ich frazy trafiają do grupy „Bez klastra” |
| Liczba wyników SERP | 1–10 (domyślnie 5) - ile pozycji bierzemy pod uwagę przy porównaniu |
Ile to kosztuje?
- 1 kredyt za jedną klasteryzację - tyle samo co audyt strony.
- Rozwinięcie klastra kosztuje osobny kredyt i można je wykonać raz dla danego klastra.
- Jeśli zadanie zakończy się błędem, kredyt wraca automatycznie.
Najczęstsze pytania
Czym to się różni od klasteryzacji po podobieństwie słów?
Kryterium jest inne: liczy się nakładanie wyników wyszukiwania, a nie podobieństwo tekstu. Dzięki temu „ubezpieczenie samochodu” i „polisa OC” mogą trafić do jednego klastra, mimo że nie mają wspólnego słowa - bo Google pokazuje na nie te same strony.
Jaki próg podobieństwa wybrać?
Domyślne 0,95 daje ciasne, pewne klastry - dobre, gdy planujesz osobne strony. Obniżenie progu skleja szersze grupy tematyczne, przydatne przy budowie sekcji serwisu. Jedną listę fraz można przepuścić dwa razy z różnym progiem i porównać wyniki.
Co z frazami, które nie trafiły do żadnego klastra?
Trafiają do osobnej grupy „Bez klastra” i zostają w wyniku. Rozróżniamy trzy sytuacje: fraza miała wyniki, ale nie połączyła się z innymi; fraza nie ma wyników w ogóle; pobranie wyników się nie powiodło i warto je ponowić.