تحقیق کلمات کلیدی سوپرشارژ با خوشه بندی قدرتمند موضوعی

معمولاً بازاریابان هنگام ایجاد و بهینه سازی محتوا، کلمات کلیدی جداگانه را هدف قرار می دهند. با این حال، خوشه‌های موضوعی روشی حتی قدرتمندتر برای انجام تحقیقات کلمات کلیدی هستند.

با خوشه‌بندی موضوعی، می‌تو،د از واژه‌های فردی که هدف آن‌ها هستید، به‌علاوه مجموعه‌ای قوی از کلمات کلیدی مرتبط و مرتبط برای جذب ترافیک بیشتر به وب‌سایت خود، نتیجه بگیرید.

در 25 ژانویه، یک وبینار را با دیو اسنایدر، مدیر عامل و بنیانگذار کپی پرس، و سابرینا هیپس، معاون توسعه شریک مدیریت کردم. آنها نشان دادند که چگونه برای تلاش های بازاریابی خود یک جهان کلیدواژه بهتر بسازید.

در اینجا خلاصه ای از وبینار آمده است. برای دسترسی به کل ارائه، فرم را تکمیل کن.

مشکل محتوای جستجوگر

تولید محتوای متمرکز بر جستجو هنوز عمدتاً بر روی “تحقیق کلمات کلیدی سنتی” یا “تحقیق کلمات کلیدی خطی” متمرکز است که شامل:

• داده های بد
• محدوده محدود
• تمرکز بر یک کلمه کلیدی به جای قصد.
• ضایعات و موارد اضافی در استراتژی محتوای شما.
• مدل سازی و پیش بینی ROI نادرست.
• مقدار قابل توجهی کار برای مقیاس بندی صحیح.
• افزایش احتمال دقت داده ضعیف از ابزارهای شخص ثالث.

همانطور که می بینید، تحقیقات کلمات کلیدی سنتی یا خطی معمولاً بر روی کلمات کلیدی تکی متمرکز می شود. به طور کلی روی چیزها تمرکز نمی کند، و بر قصد کاربر تمرکز نمی کند.

چگونه خوشه بندی موضوعی مسائل مربوط به جستجو را حل می کند

اتخاذ یک رویکرد خوشه ای نسبت به کلمات مرتبط می تواند منجر به چیزی شود که ارزش افزودن به محتوای شما را دارد.

خوشه بندی موضوعات:

• ضایعات را به حداقل می رساند و ایده های واضحی برای گروه بندی کلمات کلیدی در قطعات محتوا ارائه می دهد.
• مدل‌سازی پیش‌بینی بهتری ارائه می‌دهد که تمام ترافیک بالقوه‌ای را که هر قطعه از محتوا می‌تواند ایجاد کند در نظر می‌گیرد.
• هزینه تحقیق کلمات کلیدی را از دیدگاه نیروی کار به میزان قابل توجهی کاهش می دهد.
• اثرات احتمالی دقت ضعیف صدا شخص ثالث را کاهش می دهد.

[Find out ،w c،ering differs from linear keyword research] دسترسی فوری به وبینار →

2 راه برای کشف و استفاده از خوشه های کلیدواژه

برنامه‌های یادگیری ماشینی پیشرفته‌ای وجود دارد که می‌توانند گردش کار شما را سرعت بخشند و همچنین روش‌های دستی را می‌تو،د امتحان کنید.

رویکرد دستی با فناوری پایین به خوشه بندی موضوعات

این رویکرد تا حدودی کار فشرده خواهد بود، اما اگر 10 یا 20 پست وبلاگ را در ماه انجام می دهید، راهی بدون زحمت برای دسته بندی مفاهیم و پیش بینی بهتر است.

[Get the steps] دسترسی فوری به وبینار →

رویکرد خودکار و پیشرفته به خوشه بندی موضوعات

با استفاده از یادگیری ماشینی از مسائل مقیاس بندی SEO و خوشه بندی موضوعات اجتناب کنید.

مدلی که ما در وبینار درخواستی خود استفاده می کنیم از یک مدل یادگیری مشابه آنچه نتفلی، استفاده می‌کند برای کمک به مردم برای یافتن فیلم‌ها و نمایش‌های جدید مشابه آنچه قبلاً تماشا کرده‌اند استفاده می‌کند.

• داده های کلیدواژه بر اساس شرایط اولیه کاربر و رقبا جمع آوری می شود. سپس، نتایج برتر SERP برای هر کلمه کلیدی جمع آوری می شود.
• نتایج برتر SERP از طریق مدل‌ها اجرا می‌شوند تا مشخص شود که Google چقدر به این مجموعه داده‌ها/شرایط مشابه معتقد است.
• سپس یک فرآیند یادگیری ماشین ثانویه برای اصطلاحات مرتبط با سطل بر اساس مقیاسی که کاربر کنترل می کند استفاده می شود.

[See ،w it works] دسترسی فوری به وبینار →

رویکرد فناوری پیشرفته برای خوشه بندی موضوعات باعث صرفه جویی در زمان و آزادسازی منابع داخلی، به ویژه در دراز مدت می شود.

[Slides] چگونه با خوشه بندی قدرتمند موضوع، تحقیقات کلیدواژه خود را افزایش دهیم

در اینجا ارائه است:

برای وبینار بعدی ما به ما بپیوندید!

سئوی سازم،: 7 مورد استفاده برای بهینه سازی وب سایت با هوشمندی وب سایت

علی حبیب زاده، مدیر ارشد فناوری لومار، و اشلی برمن هیل، معاون خدمات حرفه ای در لومار، در مورد راه های نوآورانه برای کمک به موفقیت وب سایت شما در جستجو صحبت خواهند کرد و در عین حال به بازدیدکنندگان خود تجربه کاربری درجه یک را ارائه می دهند.

---

اعتبار تصویر:

تصویر ویژه: پائولو بوبیتا/ژورنال موتور جستجو