Как провести кластеризацию запросов

Зачем бизнесу кластеризация запросов

Кластеризация запросов — это группировка семантики по смыслу и намерению пользователя для формирования структуры сайта, контент-плана и логики посадочных страниц. Как специалист по маркетингу, SEO, контекстной рекламе и web-аналитике, я рассматриваю кластеризацию как мост между данными и бизнес-целями: она снижает каннибализацию трафика, повышает релевантность страниц и улучшает экономику кампаний в SEO и PPC.

• Снижает дубль страниц за одни и те же интенты.
• Упрощает приоритизацию: видим кластеры с наибольшим потенциалом трафика/выручки.
• Дает ясную карту релевантности: какой кластер — на какую страницу.
• Повышает CTR и конверсию за счет точного соответствия намерениям.

Типы кластеров: по SERP, по смыслу, по интентам

На практике применяют комбинацию подходов:

• По сходству SERP (пересечения топ-результатов): если у запросов значимая доля одинаковых URL в выдаче, их можно объединять.
• Семантическая кластеризация (векторные представления/эмбеддинги): учитывает лексику и контекст, помогает синонимам и длинным хвостам.
• Интент-ориентированная: коммерческий, информационный, навигационный и смешанные интенты определяют тип страницы и формат контента.

Пошаговый процесс кластеризации

1. Сбор семантики: выгрузки из подсказок, систем аналитики, рекламных кабинетов, конкурентной выдачи.
2. Очистка: дубликаты, опечатки, нецелевой регион/язык, некоммерческие темы для проекта.
3. Нормализация: приведение словоформ, удаление стоп-слов, пометки брендов и гео.
4. Определение интента: правила + модели, пометка транзакционных/информационных групп.
5. Расчет сходства: SERP-пересечения, TF-IDF/эмбеддинги, косинусная метрика, Джаккар.
6. Формирование кластеров: алгоритмы жадной агрегации, иерархическая или DBSCAN/HDBSCAN.
7. Валидация: ручная проверка пограничных запросов, оценка заголовков ТОП-страниц.
8. Присвоение релевантных страниц: карта «кластер → URL» с рекомендациями контента.
9. Приоритизация: потенциал трафика × сложность конкуренции × бизнес-ценность.

Метрики и правила объединения

Для подхода по выдаче используйте пороги пересечения результатов: например, 3–4 общих URL из ТОП‑10 для высокочастотных и 2–3 для НЧ. Для семантики — косинусное сходство эмбеддингов выше заданного порога (например, 0.78–0.85) с дополнительной проверкой интента.

• Жесткое правило: в кластере не должно быть конфликтов интентов (купить vs инструкция).
• Мягкое правило: допускайте подкластер «инфо» рядом с коммерческим, но выносите на отдельный раздел/FAQ.
• Геозависимость: запросы с регионом и без него разделяйте или учитывайте региональную выдачу.

Как выбирать пороги сходства

Стартуйте с консервативных значений, затем расширяйте. Валидируйте 50–100 случайных кластеров: если видите «сшивание» разных тем — повышайте порог; дробление одного интента — понижайте. Метрика успеха — доля кластеров, где 80% запросов релевантны одной странице, и отсутствие каннибализации по позициям.

Инструменты и стек

• Сбор и чистка: таблицы + регулярные выражения, базовая лемматизация.
• Сходство по SERP: парсинг выдачи и подсчет пересечений.
• Семантика: TF‑IDF/эмбеддинги (например, модели для русского языка), кластеризация DBSCAN/HDBSCAN.
• Визуализация: графы смежности, тепловые карты сходства, карты релевантности.
• Автоматизация: пайплайн с повторной прогонкой при росте семантики.

Типичные ошибки

• Пересечение брендов: брендовые и общие запросы нельзя смешивать.
• Игнор региональности: Москва и регионы часто требуют разных страниц/блоков.
• Склейка инфо и коммерции: попадает под разные интенты, вызывает низкий CR.
• Отсутствие карты релевантности: без нее легко получить каннибализацию.
• Нет обратной связи от аналитики: кластеры не пересматриваются по факту поведенческих метрик.

Как внедрять результаты кластеризации

• Структура сайта: кластеры верхнего уровня — разделы и категории; подкластер — фильтры/подкатегории.
• Контент-план: на каждый инфо-кластер — отдельный материал с FAQ, схемой и внутр. ссылками.
• PPC: объявление и посадочная под кластер; минус-слова для соседних кластеров.
• Внутренняя перелинковка: линковать внутри кластера и от инфо к коммерции.
• Аналитика: дашборд по кластерам — видимость, трафик, CR, выручка.

Мини‑пример для eCommerce

Тема «кроссовки nike»:

• Кластер коммерческий: «кроссовки nike купить», «nike кроссовки цена», «nike air max купить». Посадочная — категория с фильтрами и коммерческими блоками.
• Кластер информационный: «как выбрать размер nike», «как стирать кроссовки nike». Посадочные — статьи с таблицами размеров, схемой HowTo/FAQ.
• Кластер навигационный: «nike официальный сайт» — исключить или пометить как навигационный.

Контроль качества и итерации

• Раз в 1–2 месяца пересчет кластеров с учетом новых запросов и данных по позициям.
• Мониторинг каннибализации: отчеты «запрос → ранжирующие URL» и доля пересечений.
• Тестирование заголовков и сниппетов по кластерам для роста CTR.
• Сквозные метрики: CR, доход на сессию, маржинальность по кластерам.

FAQ по кластеризации запросов