Созданный на основе ИИ (LLM) инструмент для кластеризации запросов группирует запросы семантического ядра (СЯ) по смысловой близости, что помогает эффективно распределить запросы и оптимизировать страницы под конкретные группы.

Принцип работы

Инструмент анализирует каждый запрос с помощью LLM(большой языковой модели), чтобы выявить его смысловую и контекстуальную схожесть с остальными запросами семантического ядра. Если модель находит достаточное сходство между запросами, они объединяются в одну группу, что позволяет оптимизировать страницу под несколько взаимосвязанных запросов.

Установка порога схожести группы

Порог схожести определяет, насколько близкими должны быть запросы, чтобы их можно было сгруппировать. Например, если два запроса совпадают по нескольким признакам, ИИ относит их к одной группе, этот параметр дает гибкость в управлении сложностью кластеризации.

Установка отсечки фраз с длинными хвостами

Настройка позволяет контролировать максимальную длину фраз, отбирая только те, которые соответствуют установленным параметрам. Это особенно полезно для исключения из анализа слишком длинных запросов с малой вероятностью успеха в поисковой выдаче.

Установка минус фраз

По умолчанию ИИ не обрабатывает предлоги местоимения и прочие незначительные части речи, но вы так же можете указать, какое слово убрать из анализа при обработке фразы. Эта функция автоматически исключает группировку по данным словам или фразам. Таким образом вы имеете возможность управлять точностью группировки и сделать её более целевой.

Проблемы ручной кластеризации

Ручная группировка запросов остаётся сложной задачей, особенно при большом количестве данных:

• Трудоемкость процесса: ручная оценка схожести занимает много времени и требует постоянного внимания, что повышает риск ошибок.
• Затраты времени и средств: для обработки даже 500 запросов вручную требуются десятки часов, что удлиняет процесс оптимизации.

Преимущества кластеризации на основе LLM

Высокая скорость и точность

LLM моментально обрабатывает и анализирует огромное количество запросов, исключая ошибки, присущие ручной работе. Это позволяет оптимизировать разбивку без потери качества.

Гибкость и адаптивность

Модель LLM учитывает как явные, так и скрытые семантические связи между запросами, что обеспечивает более глубокое понимание и точную разбивку.

Снижение затрат

Инструмент работает бесплатно, автономно и круглосуточно, не требуя затрат на дополнительные рабочие ресурсы и предлагая устойчивый результат без ограничений.

Инструмент на основе LLM задаёт стандарты оптимизации, определяя цели для продвижения каждой страницы.

RANKSTER рекомендует ограничивать количество запросов на одну страницу, используя оптимальный диапазон в 3–10 запросов, чтобы избежать риска переизбытка ключевых слов.