Попробовал автоматическую кластеризацию Топвизора

Сегодня расскажу вам о сервисе Топвизор, который потестил на днях.

Сам по себе топвизор имеет множетсво функций: собирать позиции, собирать ядро и т.д. Меня больше заинтересовала кластеризация ядра.

 

Почему решил попробовать Топвизор

Собрать семантику – это одно, правильно ее разгруппировать – это самое важное.

Собственно, почему решил попробовать автоматическую кластеризацию в Топвизоре:

  1. Самое главное, конечно, это то, что группировка производится автоматически, экономя время. Кластеризация моего ядра заняла всего 6 минут.
  2. Группировка ручная основывается на интуиции и, как правило, только на словоформе. В Топвизоре же она делается на основе топа поисковой выдачи. В результате получаем очень логичные и точные группы.
  3. Относительно низкая цена (30 коп. за разгруппированный запрос – мое ядро стоило 1200 руб.).

Немного о процессе

Для начала импортируем собранные запросы и нажимаем на иконку кластеризации.

Интерфейс довольно удобен

У нас есть возможность выбора степени группировки. Чтобы картина была ясна, раскрою цифры:

Разгруппировываемое ядро – 4082 запроса.

Кластеризация по степени «3» дала 650 групп и 800 запросов без группы.

Результат, мягко говоря, не устроил только из-за большого количества неразгруппированных запросов.

Кстати, очень важный момент: за сбор частотностей ! платить не нужно, так как при кластеризации они собираются тоже. Что еще важнее, если разгрупп, к примеру, по степени «3» не устроил, можно перегруппировать по другой. Цена весьма гуманна. За перегруппировку ядра в 4082 запроса пришлось заплатить 4 рубля, поэтому поэкспериментировал с различными степенями.

Итак, как я говорил, степень «3» дала 650 групп и 800 запросов не смогла кластеризовать.
Степень «2» дает меньшее количество групп, но запросов в них больше. Итог: 450 групп и 533 запроса без групп.

Казалось бы, просто нужно поставить степень «1» и все запросы неразгруппируются. Но не все так просто, так как качество групп ухудшается. Если при разгруппе по степени «3» группы были точные, логичные и качественные, то при степени «2» или «1» они получались слишком размытыми с различными косяками вроде «левых» запросов.

Вывод: оптимальна степень 3, как собственно и пишут разработчики.

Какие запросы в некластеризованной группе

Просмотрев данную группу, можно обнаружить, что там есть некоторое количество «вкусных» запросов с частотностью ! – от 20 до 200. Поэтому ручками все же разбросать эти запросы по группам.

В целом, все запросы данной группы относится к нашей тематике лишь косвенно, поэтому сервис и не смог кластеризовать их правильно.

Например, применительно к нашей теме «ремонт балкона», запросы типа «бабочки на окнах» не будут прям тематическими. Они скорее второсортные, поэтому эту группу я бы оставил «на потом», когда ядро будет написано и его надо будет расширить.

Я кстати дополнительно разгруппировал эти запросы. Создал новый проект, чтобы кластеризовать только эти 800 запросов и сделал разгрупп по степени «1». В результате многие запросы нашли себе пару и осталось 533 неразгруппированных. В корне это ситуацию не изменило, но лучше, чем было.

Вывод: для группировки рекомендую ставить степень «3».

Результаты

Теперь поговорим о том, стоит ли пользоваться Топвизором. Мой ответ – однозначно, да.

Группы получаются очень точными и за 6 минут мы получаем готовое семантическое ядро. Экономится время и качество выше, чем вручную (как уже говорил, потому что группы делаются на основе словоформы и выдачи).

Так выглядит ядро в виде блоков - удобно, наглядно

Вот ядро в виде привычной таблицы

Немного о качестве ядра: во всем ядре обнаружил лишь 2-3 группы где было немного неправильных запросов. Еще несколько групп, которые лучше бы было объединить. Но это все мелочи.

Пример ошибки кластеризации ядра

Что еще понравилось:

  • Удобный интерфейс позволяет работать с большими данными, не напрягая зрение;
  • Возможность просмотра групп в виде таблицы и блоков;
  • Выгружаем ядро с частотностями. До этого пользовался kg.ppc.panel.ru и ядро выгружалось без частотностей.
  • Группы расставлены по частотностям. В результате мы получаем четкий список статей по ВЧ и НЧ.

Результатом очень доволен, не думал, что автоматическая кластеризация будет настолько хороша. Буду пользоваться – рекомендую и вам.

Зарегистрироваться можно по этой ссылке.

Добавить комментарий