В небольшом SEO-отделе большого контентного проекта, где я работаю, решили увеличить штат. Набирать планировалось людей с небольшим опытом или совсем без опыта. По этой причине было решено создать некий гайд, который бы служил исчерпывающим руководством по написанию новых статей. Руководство получилось действительно подробным и полным, один из его важных блоков – это кластеризация запросов. В один кластер должны быть объединены только такие запросы, которые имеют хорошие шансы выйти в топ-10 поисковых систем с общей релевантной страницей. То есть, если по двум запросам в выдаче все страницы сайтов разные и нет пересечений, то следует относить их к разным кластерам. Также и наоборот: если два запроса возможно продвинуть на одной статье, то не следует разносить их на разные кластеры, чтобы не писать лишнего – бюджет на контент не резиновый. Общая схема составления ТЗ на написание SEO-статьи следующая:

 Вот именно для второго пункта нужно было выбрать самый подходящий сервис автоматической кластеризации. Для этой цели я провел сравнительный анализ самых известных, на мой взгляд, сервисов. Из способов, которые автоматизированы в каких-то известных сервисах или программах, можно выделить два:
 По рекомендациям создателей сервисов кластеризации для нашего случая был выбран вариант Soft с силой связи 4. Это важный момент, потому что для интернет-магазина, например, следовало бы выбирать другие опции. Суть сравнения сервисов в следующем: выбрать идеально кластеризованный список запросов – эталонное ядро. Сравнить результаты кластеризации каждого сервиса с эталонным. Важно было хорошо составить такое эталонное ядро. Поскольку у нас контентный проект и большая часть контента – это вопросы и ответы пользователей, то материала для сбора статистики по проекту предостаточно.  Было взято ядро на 2500+ ключевых фраз, которое отслеживается уже много месяцев. Из него выбраны только запросы вышедшие в топ-5 Яндекса. И из них взяты только те которые имеют релевантной страницу одного из широких разделов (категория вопроса, тема вопроса, категория документа, страница с формой «задать вопрос»), а не узкую страницу вопроса с ответами. Запросы были сгруппированы по релевантной странице. Оставлены только группы в которых более чем 4 запроса. В итоге получилось 292 запроса разбитых на 22 кластера. Забегая вперед скажу, что сравнивались результаты кластеризации по Московской выдаче Яндекса и без геопривязки. Региональная московская выдача показала себя лучше, поэтому далее будем говорить про нее. В поиске самых популярных сервисов очень помог доклад Александра Ожгибесова на BDD-2017, к тем, что у него было добавлено еще несколько сервисов, получился такой список:

 Первое на что проверялись полученные в результате кластеризации эталонного ядра по этим сервисам группы – это не делает ли сервис слишком широкие группы. А именно не попали ли запросы из разных групп эталонного ядра в один кластер по версии сервиса. Но только такого сравнения не достаточно. Сервисы делятся на два подхода к некластеризованному остатку фраз:

 В сравнении я использовал оба этих параметра в виде соотношения – какой процент фраз от общего количества попал не в свою группу. Результаты сравнения:

 В качестве оптимального решения для нашего проекта была выбрана программа KeyAssort – это именно программа, а не онлайн-сервис, лицензия покупается однократно, привязывается к железу. Неплохие результаты показал популярный онлайн сервис Serpstat, но для нашего случая чуть хуже, а также значительно дороже. Если брать большие объемы запросов в месяц и использовать его только для кластеризации – он не рентабелен. Возможно, если использовать кластеризатор вместе с другими его инструментами, то он и окажется приемлемым по цене. Самые худшие показатели у программы Key Collector, что все равно не отменяет необходимость ее иметь в своем арсенале для любого сеошника. Очень удивил сервис MindSerp, через сайт которого я так и не смог получить никакой обратной связи по поводу демо. Если представители этого сервиса прочитают статью, может быть я добавлю в сравнение и его) SEO