아직 등록하지 않으셨나요? 요청에 페이지를 매기는 방법 클러스터링 기능에 대한 비디오 자습서를 확인하십시오.
안녕하세요!
이 짧은 기사에서는 PHP 코드의 시간을 측정하는 방법을 알려드리고자 합니다. 많은 사람들이 이 기술을 페이지 생성 시간 계산이라고 부릅니다. 이 이름도 마음에 들어서 앞으로 자주 사용하겠습니다.
웹사이트에서 이와 같은 것을 본 적이 없다고 말하지 마십시오.
0.235467초에 생성된 페이지
0.235467초에 생성된 페이지
하지만 멋진 일입니다. 귀하의 사이트에서도 구현하고 싶다면 착각하지 않습니까? 원한다면 가자.
먼저 그러한 칩의 논리를 설명하겠습니다. 매우 간단합니다.
감지하려는 코드를 실행하기 전에 현재 시간을 읽습니다.
코드를 실행한 후 현재 시간을 다시 읽고 결과 시간의 차이를 표시합니다.
따라서 현재 시간을 계산하는 스크립트 코드 start.php가 있습니다(카운트를 시작하는 위치, 즉 페이지 시작 부분에 삽입).
#------ 시작.php 파일
// 현재 시간 읽기
$start_time = 마이크로타임();
// 초와 밀리초를 구분합니다(배열 목록의 초기 키 값이 됨).
$start_array = 폭발(" ",$start_time);
// 시작 시간입니다.
$start_time = $start_array + $start_array;
시작 시간이 계산되었습니다. 이제 end.php 파일 코드는 현재 시간도 계산한 다음 이 시간과 start.php 파일에서 계산된 시간 간의 차이를 표시합니다. 즉, 실제로 페이지 생성 시간을 표시합니다.
#------ end.php 파일
// start.php에서와 동일하게 수행하고 다른 변수를 사용하십시오.
$end_time = 마이크로타임();
$end_array = 폭발(" ",$end_time);
$end_time = $end_array + $end_array;
// 종료 시간에서 시작 시간을 뺍니다.
$time = $end_time - $start_time;
// 페이지 생성 시간을 출력 스트림(브라우저)에 출력
printf("%f초 후에 생성된 페이지",$time);
기본적으로 모든 것. 타이밍을 시작하려는 파일 start.php를 삽입하십시오. end.php - "스톱워치를 중지"하려는 위치. 예를 들어 include() 명령어를 사용하여 파일을 삽입할 수 있습니다.
그것은 끝났습니다 ... 그러나 확실히 당신은 우리가 쓴 것이 어떻게 작동하는지 이해하고 싶을 것입니다. 개인적으로 저는 원칙적으로 다른 사람의 개발을 사용하는 것을 좋아하지 않습니다. 그리고 내가 그것을 사용한다면 그들의 작업을 반드시 이해하십시오. 다음으로 예제에서 사용한 함수가 어떤 역할을 하는지 설명하고 몇 가지 팁을 제공합니다.
예제에 사용된 함수
문자열 마이크로타임()- "초의 마이크로초" 형식으로 문자열을 반환합니다. 여기서 초는 time() 함수가 반환한 타임스탬프이고 마이크로초는 시간 간격을 더 정확하게 측정하는 데 사용되는 초의 소수 부분입니다. 이 함수는 gettimeofday() 시스템 호출을 지원하는 시스템에서만 작동합니다. 거의 모든 것에서.
참고: 타임스탬프는 "GMT 1970년 1월 1일 자정부터 지금까지 경과된 초 수"와 같은 시간 형식입니다. 이 데이터 형식은 UNIX 축에서 표준으로 허용됩니다. 한 번 이상 접하게 될 다재다능하고 편리한 표현입니다.
배열 폭발(문자열 구분 기호, 문자열 문자열 [, 정수 제한])- 두 번째 인수에 주어진 문자열을 받고 첫 번째 인수와 동일한 하위 문자열을 찾으려고 시도합니다. 그런 다음 이러한 하위 문자열이 발생하는 위치에서 문자열이 부분으로 "잘라져" 배열 목록에 배치되고 반환됩니다. 한계 매개변수가 설정되면 "절단"의 첫 번째 한계-1 세그먼트만 고려됩니다. 따라서 제한 요소 이하의 목록이 반환됩니다.
참고: string implode(string glue, array pieces)(join()과 동의어)는 explode()와 의미가 완전히 반대인 함수입니다. 이들은 조각의 연관 배열(일반적으로 목록)을 가져오고 접착 문자열을 사용하여 해당 값을 단일 문자열에 접착합니다.
무효 printf(문자열 형식[, 혼합 인수])- f-i, C 버전과 완전히 유사합니다. 나중에 인수 목록에서 해당 변수의 값으로 대체될 일부 특수 문자를 포함하는 형식 문자열을 기반으로 하는 문자열을 브라우저에 출력합니다. 매개변수:
형식 - 문자열 출력 형식
args - 형식에 대한 인수
이 기능에 대한 전체 설명이 상당히 방대하고 (음, 그다지 많지는 않습니다 ...) 기능 자체가 매우 강력하기 때문에 (느리게)이 기능에 대해 자세히 설명하지 않겠습니다. 우리의 경우 출력할 때 결과 "페이지 생성 시간"을 부동 소수점 숫자(x.xxxxxx)로 변환하기 위해 사용한다고 말하겠습니다. 저것들. 점 다음에 6자를 넘지 않도록 합니다.
참고: echo() 또는 print()와 같은 간단한 함수 호출을 사용할 수도 있습니다. 그러나 이 경우 부동소수점 뒤의 자릿수가 큰 숫자가 표시됩니다!
조언
예제는 스크립트 조각의 실행을 표시하는 데 사용할 수 있습니다. 즉, 사이트가 동적 페이지 생성을 완전히 감지할 필요는 전혀 없습니다. 일부 속임수, 그것을 발견하는 것은 무엇인지 전혀 명확하지 않습니다. 따라서 바퀴벌레 속도로 로드되는 사이트가 놀라울 정도로 짧은 시간에 생성된다는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 원칙적으로 생성 시간과 페이지 출력 시간은 완전히 다른 것입니다. 예를 들어, Progers.ru 사이트에서 존재하는 모든 PHP 코드의 실행 시간을 감지합니다.
아마도 이것이 제가 이 주제에 대해 여러분에게 말하고 싶었던 전부일 것입니다. 이 악명 높은 페이지 생성 시간이 저작권에 표시되는 Progers.ru 웹 사이트에서 전형적인 예를 볼 수 있습니다.
| 질문이 더 있거나 명확하지 않은 사항이 있는 경우 당사에 오신 것을 환영합니다. | |
|
|
이 기사에서는 쿼리를 랜딩 페이지로 직접 분할하는 방법과 그렇게 하는 데 따라야 할 원칙에 대한 조언을 제공합니다. 이러한 팁은 혼동을 피하고 선택하거나 생성할 페이지를 정확하게 결정하는 데 도움이 됩니다.
방문 페이지의 유형은 무엇입니까
랜딩 페이지의 유형부터 시작하여 이에 사용되는 요청의 예를 표시해 보겠습니다. 조건부로 다음과 같이 나눌 수 있습니다.
1) 집
전체 사이트를 전체적으로 특징 짓는 기본 쿼리, 단어, 구, 활동 방향 (주로 빈도가 높은 쿼리 선택).
예를 들어:"온라인 상점", "모스크바의 의료 센터", "가전 제품 판매", "여성 잡지"
공통 주제, 정보, 제품 및 서비스로 통합된 페이지는 주로 중간 범위의 쿼리이며 때로는 빈도가 높은 쿼리입니다(일반적으로 사이트에는 이러한 페이지가 5~50개 있음).
예를 들어: "삼성 휴대폰", "크로아티아 휴가", "모스크바 공포증 치료"
사이트에서 삼성 휴대전화만 제공하거나 크로아티아의 휴일만 제공하는 경우 이러한 검색어는 카테고리 페이지가 아닌 기본 페이지에 사용해야 할 가능성이 높다는 점을 이해하는 것이 중요합니다.
어쨌든 그러한 쿼리에 대해서는 항상 TOP에 집중하는 것이 좋습니다. 기본 쿼리가 없으면 이 쿼리는 카테고리 페이지에 배치하는 것이 좋습니다.
3) 상품, 서비스의 페이지
기본적으로 이들은 가장 타겟팅되고 페이지를 정확하게 특성화하는 저주파 쿼리입니다 (일반적으로 이러한 페이지는 50에서 수만 개, 때로는 더 많음).
예를 들어: "Casio LK-125 신디사이저 구입", "Grand Kemer Hotel Antalya 5*의 객실 예약"
4) 정보 페이지
특정 정보 요청에 응답할 수 있고 정보 제공용인 페이지입니다.
종종 이러한 쿼리에는 다음 단어가 포함됩니다. "이것", "무엇을", "어떻게", "무엇을 위해", "가능한가".
예를 들어:
"헤드폰을 고치는 방법"
"2월 23일 남자에게 줄 것"
"전화번호로 주인을 알 수 있나요?"
요청 배포에 대한 두 가지 접근 방식
1. 요청에 대한 구조 선택
이 경우 먼저 요청에 대한 철저한 분석이 수행되고 결과에 따라 사이트 구조가 생성됩니다.
예를 들어 휴대폰을 판매하는 사이트를 만들고 모든 요청을 수집한 다음 배포 방법을 결정합니다.
공통 기능에 따라 모든 요청을 그룹으로 나눕니다.
예를 들어:
- 브랜드별:
"삼성폰"
- 색상별:
"분홍색 스마트폰"
- 특성에 따라:
"카메라 성능 좋은 스마트폰"
강력한 배터리가 있는 전화
- 시간:
"2014년 삼성폰 가격"
- 가격:
"예산 전화"
"독점 전화"
옵션 1(클래식). 고전적인 접근 방식을 선택하고 대부분의 경쟁사처럼 할 수 있습니다(섹션 분류는 예를 들어 브랜드별로 표준입니다).
이 경우 경쟁이 더 치열해지지만 올바른 랜딩 페이지를 사용했는지 확신할 수 있습니다. 이 방법은 비용이 더 많이 들지만 더 안정적입니다.
옵션 2(실험적). 경쟁업체에 없는 비표준 섹션을 만들 수 있습니다(예: "색상별 전화기" 섹션 및 특정 색상의 페이지를 별도로 배치). 이 경우 경쟁은 훨씬 낮아지지만 타겟 트래픽을 얻지 못할 위험도 높아집니다. 이러한 문제에 대한 알고리즘에 대한 지속적인 작업과 연구가 필요합니다. 이 방법은 비용이 적게 들 수 있지만 "누락" 위험이 높습니다.
이러한 선택은 새로운 사이트, 방금 생성되고 사이트의 섹션 수와 함께 구조를 아직 결정하지 않은 사이트에 적합합니다.
2. 구조에 대한 요청 선택
이 경우 기존 사이트 구조에 대한 요청이 선택됩니다. 오래된 사이트 또는 이미 일정한 트래픽이 있고 구조의 추가 변경이 중요한 사이트에 적합합니다. 이 경우 가장 중요한 것은 시맨틱 코어를 확장하거나 이전 쿼리를 대체할 더 인기 있는 새 쿼리를 찾는 것입니다.
예를 들어 주요 특징과 브랜드별로 상품을 구분하는 온라인 전화 매장이 있습니다. 이 페이지에서 추가 단어를 사용할 수도 있습니다.
예를 들어:
"삼성 갤럭시폰"+"하얀"+"2014"+"할인"등.
첫 번째 접근 방식에서는 모든 요청(새 사이트의 경우)에 대해 최대 그룹 수를 만드는 것이 중요합니다.
두 번째 접근 방식 - 기존 그룹을 최대화합니다(이전 사이트의 경우).
"일반에서 특정으로" 및 "특정에서 일반으로" 시맨틱 코어를 선택하는 방법에 대해 읽어보십시오.
주문형 페이지 만들기
특정 쿼리에 대한 페이지 생성 문제는 많은 사람들에게 매우 관련이 있습니다.
1 옵션. 한 페이지에만 요청
예를 들어:
"탁상시계"
"탁상 시계 가게"
"탁상시계 사세요"
이러한 쿼리에 대해 별도의 페이지를 만드는 것은 의미가 없습니다. 개별적으로 순위가 낮습니다. 또한 "탁상시계" 페이지와 "탁상시계 구매" 페이지를 따로 작성하시면 당연히 검색엔진 스팸으로 간주됩니다.
옵션 2. 다른 페이지에 배치할 요청
예를 들어:
"탁상시계"
"전자 탁상시계"
"탁상시계 자명종"
이 경우 모든 요청이 한 페이지에 배치될 수도 있다고 가정합니다. 그러나 결과 분석에 따르면 이러한 쿼리를 다른 페이지에서 홍보하는 것이 훨씬 더 효율적입니다.
방문 페이지 결정의 어려움
요청 그룹과 개별 요청이 있으며 랜딩 페이지에 배포하기가 매우 어려울 수 있습니다.
1) "객체-주체" 유형의 서비스 및 요청
이 경우 특정 서비스(객체) 및 해당 서비스를 제공하는 자(주체)와 관련된 요청을 의미합니다.
예를 들어:
의사 - 치료
사진 작가 - 사진술
로더 -움직이는
문제를 분석한 결과 대부분의 경우 서비스를 설명하는 요청과 서비스를 제공하는 전문가를 설명하는 요청은 같은 페이지에서 순위가 낮기 때문에 서로 다른 페이지에 배치되어야 합니다.
2) "세 번째 엑스트라"
한 페이지에 3개의 유사한 요청 중 2개만 순위를 매기는 경우가 종종 있는데, 이 경우 한 페이지에 요청을 넣기가 어려울 수 있습니다.
예를 들어:
"모스크바의 로더 서비스"
"모스크바에서 이사"
"이삿짐과 함께 모스크바에서 이사하기"
이러한 각 요청을 한 페이지에 배치할 수 있는 것 같습니다. 그러나 실제로 Yandex 발행 분석에 따르면 다음과 같습니다.
- 1과 2 요청은 종종 같은 페이지에서 발견됩니다.
- 두 번째와 세 번째 요청은 종종 같은 페이지에서 찾을 수 있습니다.
- "로더"라는 단어가 있지만 1 및 3 요청이 충족되지 않습니다.
따라서 고빈도 및 중간 범위 요청을 랜딩할 때 그들 사이에 "세 번째 잉여"가 있는지 여부에 관계없이 서로 어떻게 인접해 있는지 연구하는 것이 필수적입니다.
어떤 페이지를 선택해야 할지 명확하지 않은 경우 요청을 하기 전에 TOP를 분석해야 합니다.
3) 동의어
예를 들어 Yandex는 동의어 데이터베이스를 사용하므로 동의어가 일반적으로 허용되는 개념과 일치하지 않는 경우가 많습니다.
몇 가지 경우를 고려해 보겠습니다.
A) 동의어가 아닙니다.
예를 들어:
"모스크바 청소"
"모스크바 청소"
실제로 요청은 동의어이지만 Yandex는 이를 동의어로 간주하지 않으며 동일한 페이지에서 두 요청을 모두 홍보하는 것이 매우 어렵습니다.
B) 양자 및 일방 동의어
요구 "지하철 노선도"동의어는 요청입니다 "지하철 노선도"그 반대의 경우도 마찬가지입니다. 이것은 양방향 의존성입니다.
요구 "모스크바의 계획"동의어는 요청입니다 "모스크바 지도", 그러나 요청 "모스크바 지도"요구 "모스크바의 계획"동의어가 아니라 단방향 종속성입니다.
따라서 한 페이지에 동의어 쿼리를 배치하기 전에 Yandex의 관점에서 양방향인지 확인하십시오(Yandex는 검색 결과에서 동의어를 강조 표시합니다. 두 옵션을 모두 강조 표시하는지 확인하십시오). 이러한 요청에 대한 프로모션의 성공 여부는 이에 달려 있습니다.
결과
보시다시피 요청을 올바르게 분배하려면 다음이 필요합니다.
- 요청을 그룹으로 배포합니다.
- 페이지에 배치할 기본 쿼리 수를 결정합니다.
- 얼마나 많은 새 페이지를 만들어야 하는지 결정합니다.
- 요청이 "서로 이웃"할 수 있는지 확인하십시오.
시도할 계정에 200개의 한도를 제공합니다!
키워드 클러스터링-검색 엔진 발행에 따라 요청을 그룹으로 자동 배포하는 것입니다.
Rush Analytics 클러스터링 알고리즘은 각 키워드에 대한 TOP10 Yandex 또는 Google 검색 URL을 수집하고, 각 키워드에 대한 결과를 비교하고, 검색 엔진에서 성공적으로 승격될 쿼리를 정확하게 그룹화하고, 사이트에 페이지를 만듭니다.
Rush Analytics에서 클러스터링은 소프트 및 하드의 두 가지 방식으로 수행할 수 있습니다.
요청을 처리한 후에는 검색 엔진, 사이트 구조의 관점에서 거의 기성품이고 올바르게 구성된 것을 받게 됩니다. 그리고 각 키워드 그룹의 빈도 데이터를 기반으로 사이트에서 추가 페이지 생성을 쉽게 결정할 수 있습니다.
클러스터링 기능에 대한 비디오 자습서를 확인하십시오.
클러스터링 FAQ: 사용자가 가장 자주 묻는 질문
클러스터링은 검색 엔진 결과를 비교하여 키워드를 그룹화하는 것입니다. 알고리즘은 키워드에 대한 TOP10 URL을 수집하고 각 키워드에 대한 결과를 비교하고 검색어를 그룹화합니다. 바로 그거죠검색 엔진에서 성공적으로 승격되는 방법과 사이트에서 페이지를 만드는 것이 편리하고 논리적인 방법
Rush Analytics에 키워드 및 빈도(임의) 목록을 업로드하거나 키워드를 기본(마커 쿼리) 및 나머지 모두로 표시해야 합니다.
Combined Clustering Algorithm을 사용하려면 키워드 빈도와 마커 태깅이 모두 필요합니다. 아래에서 그것에 대해 읽으십시오.
클러스터링 정확도는 이러한 쿼리를 그룹으로 결합하기 위해 두 쿼리에 대한 검색 결과에 있어야 하는 공통 URL의 수를 지정합니다.
즉, 클러스터링(grouping)의 정확도가 높을수록 유사한 문구가 하나의 그룹(cluster)에 속하게 됩니다.
대부분의 주제에서 정확도 = 5이면 충분합니다.
ㅏ:각 주제에는 발행을 위한 고유하고 필요하며 충분한 유사성 임계값이 있습니다. 예를 들어, 온라인 상점을 홍보할 때 검색어를 클러스터링할 때 "레드몬드 RX500 멀티쿠커"와 "레드몬드 RX500-1 멀티쿠커"라는 키워드가 하나의 클러스터에 포함된다면 큰 문제가 될 것입니다. 이들은 서로 다른 제품이며 서로 다른 제품 카드에서 홍보해야 합니다. 여기서는 precision = 5를 사용하는 것이 좋습니다.
사이트에 대한 트래픽이 주로 러시아어이고 Yandex에서 발생하는 경우 사이트가 승격되는 지역을 선택하여 Yandex로 클러스터링하는 것이 가장 좋습니다.
두 검색 엔진을 모두 사용한 다음 결과를 비교할 수 있습니다. 종종 결과는 검색 엔진 간에 매우 유사합니다.
다른 시장을 대상으로 사이트를 홍보하는 경우 Google 발행에 따라 전 세계 모든 지역 및 언어에 대해 이미 클러스터링을 사용할 수 있습니다.
곧 Google.com 검색 결과로 클러스터링할 국가 및 도시를 선택하는 기능을 추가할 예정입니다. 이 기능에 관심이 있는 경우 - 커뮤니티에서 투표하면 훨씬 빠르게 표시됩니다 - 투표 링크
그래 넌 할수있어. 때로는 필요할 수도 있습니다.
언제 두 개의 클러스터를 하나로 결합할 수 있습니까?
종종 "redmond multicookers 구매" 및 "redmond multicookers 가격"과 같은 키워드는 이러한 쿼리에 대한 Yandex 및 Google의 검색 결과 품질이 낮기 때문에 서로 다른 클러스터에 속할 수 있습니다.
이 경우 이러한 클러스터를 하나로 결합하여 페이지로 승격해야 합니다. 레드몬드 멀티 쿠커. 이것은 완전히 정상적인 상황입니다.
두 개의 클러스터를 하나로 결합하는 것이 잘못된 경우는 언제입니까?
정보 요청이 한 클러스터에 있고 상업적 요청이 다른 클러스터에 있는 경우. 예를 들어 클러스터 "buy redmond multicookers"와 "review of redmond multicookers"는 결합할 수 없습니다. 이러한 쿼리는 근본적으로 다른 페이지로 승격되어야 합니다.
두 개의 클러스터를 병합할지 여부가 의심스럽습니다. 어떻게 해야 합니까?
이 가이드에서는 이러한 경우에 수행할 작업에 대해 자세히 설명합니다.
"Non-clustered" 탭의 단어가 클러스터에 대한 쌍을 찾지 못했기 때문입니다. 안타깝게도 모든 키워드를 그룹화할 수 있는 것은 아닙니다. 모두 관련이 있는 것은 아닙니다.
주로 키워드가 승격(순위)되고 검색 결과의 유사성에 따라 그룹화되는 방법에 따라 안내됩니다.
예를 들어 "휴대전화" 및 "휴대전화" 검색어는 서로 다른 페이지로 승격되어야 합니다. 한 요청은 정보 제공용이고 두 번째 요청은 상업적이며 한 페이지도 넘어가지 않습니다.
클러스터되지 않은 쿼리로 무엇을 해야 합니까?
클러스터되지 않은 단어 목록에서 가치 있는 키워드를 찾으면 기존 그룹에 수동으로 추가하거나(검색 결과가 좋지 않아 연결되지 않을 수 있음) 사이트에서 이러한 단어에 대한 별도의 페이지를 만들 수 있습니다.
클러스터링 전에 불용어가 포함된 모든 구는 목록에서 제외됩니다. 저것들. 정크 키워드는 클러스터링에 사용되지 않으며 쿼리 일치가 시작되기 전에 삭제됩니다.
클러스터링 프로젝트에 "더티" 키워드 목록을 로드하는 경우 이 옵션을 사용하는 것이 좋습니다. 이 기능은 클러스터링을 위한 예산을 절약하고 Excel에서 중지 단어를 수동으로 지루하게 지우는 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다. 지리적 쿼리 및 다양한 주제에 대해 미리 만들어진 불용어 목록을 사용하거나 고유한 불용어 목록을 만드는 것이 좋습니다.
서비스 작업을 위한 단계별 알고리즘:
- 프로젝트 생성.프로젝트를 생성하려면 클러스터링 탭으로 이동하여 "새 프로젝트 생성"을 클릭해야 합니다.
- 1단계: 검색 엔진 및 지역.
여기에 프로젝트 이름을 입력해야 합니다(필수 필드). 아무 이름이나 입력할 수 있으며 나중에 원하는 프로젝트를 쉽게 찾기 위해 사이트 이름을 입력하는 것이 종종 편리합니다.다음으로 그룹화가 수행될 검색 엔진을 지정합니다. Yandex 또는 Google을 선택할 수 있습니다.
현재 전 세계 모든 지역과 언어를 Google에서 사용할 수 있습니다.
- 2단계: 수집 설정
클러스터링 알고리즘에 대한 모든 것
클러스터링 방법:- 소프트 클러스터링:이 클러스터링 방법에서 알고리즘은 중앙(마커) 요청을 결정하고 다른 모든 요청과 비교합니다. 이 알고리즘은 온라인 상점, 정보 사이트, 경쟁이 거의 없는 서비스 사이트와 같은 트래픽 프로젝트의 키워드를 클러스터링하는 데 적합합니다.
- 하드 클러스터링:요청은 모든 요청에 대한 공통 URL 집합이 있는 경우에만 그룹으로 결합됩니다. 이 유형의 클러스터링은 더 적은 수의 키워드를 그룹화하지만 정확도는 매우 높습니다. 경쟁력 있는 고주파 애플리케이션에 이상적입니다.
우리는 3개의 클러스터링 알고리즘:
- 수동 마커로 클러스터링
- Wordstat에 의한 클러스터링
- 결합된 클러스터링 알고리즘(수동 마커 + Wordstat)
검색 엔진 TOP의 유사성 비교라는 동일한 기본 원칙에 따라 작동하지만 여러 가지 다른 문제를 해결하도록 설계되었습니다.
수동 마커를 사용하는 알고리즘:
이 알고리즘은 사이트(카탈로그)의 기성품 및 상당히 분기된 시맨틱 구조가 있고 모든 마커를 미리 알고 있고 기존 페이지를 홍보할 쿼리가 무엇인지 이해하기만 하면 되는 경우에 가장 잘 사용됩니다. 사이트 구조를 확장하는 작업은 그만한 가치가 없습니다. 이 경우 마커(카테고리/페이지 이름)를 가져오고 Yandex 또는 Google 팁을 수집하고 마커를 1로, 수집된 클라우드를 0으로 표시하고 클러스터링을 위해 보냅니다. 결과적으로 범주에 대한 기성 의미 체계를 얻을 수 있으며 구조에 연결되지 않은 단어는 클러스터되지 않은 상태로 유지됩니다.
데이터 업로드 형식: 키워드 | marker(1/0) - 샘플 입력 파일 다운로드Wordstat의 클러스터링 알고리즘
이 알고리즘은 오히려 수동 마커 알고리즘과 반대되는 문제를 해결합니다. 사이트의 구조를 아직 알지 못하고 마커를 선택할 수 없습니다. 방금 Wordstat, 힌트 및 빈도를 힌트로 수집했습니다. 이제 미래 사이트의 페이지 또는 기존 사이트의 미래 범주에 대한 쿼리 그룹을 가져오려면 이러한 의미 체계를 구성해야 합니다. 이 경우 Wordstat 클러스터링 알고리즘이 가장 적합하며 다음과 같이 작동합니다.
전체 키워드 목록은 빈도의 내림차순으로 정렬되며, 알고리즘은 목록에서 가장 빈번한 단어로 가능한 모든 단어를 바인딩하고 클러스터를 형성한 다음, 다음으로 가장 빈도가 높은 키워드에 대해 모든 것이 반복적으로 반복됩니다.
알고리즘의 첫 번째 패스에서 키워드가 잘못된 클러스터에 할당될 수 있다고 걱정하지 마십시오. 이를 방지하기 위해 이진 트리에 구축된 기계 학습 알고리즘을 사용합니다 :)
데이터 업로드 형식: 키워드 | frequency (any) - 샘플 입력 파일 다운로드결합 알고리즘(수동 마커 + Wordstat) - 이전 두 가지 방법의 접근 방식을 결합합니다.
이 알고리즘은 기존 사이트 구조에 대한 키워드 선택과 확장을 동시에 수행하는 작업에 적합합니다. 다음과 같이 작동합니다. 먼저 가능한 모든 요청을 마커 요청에 바인딩하고 마커에 연결된 기성 구조를 형성하려고 합니다. 또한 마커에 연결되지 않은 모든 요청은 빈도 내림차순으로 정렬되어 함께 그룹화됩니다. 결과적으로 다음을 얻습니다.
a) 기존 사이트 범주에 대한 기성품 시맨틱
b) 귀하의 사이트에 대한 시맨틱 확장.
결합된 알고리즘을 사용하는 것이 좋습니다.- 최상의 결과를 제공합니다.
데이터 업로드 형식: 키워드 | | 마커(1/0) | 빈도 - 샘플 입력 파일 다운로드클러스터링 정확도에 대해 알아야 할 모든 것
정확성- 클러스터링(grouping)의 정확도가 높을수록 유사한 문구가 하나의 그룹(cluster)에 속하게 됩니다.
즉, 이 옵션은 키워드가 하나의 클러스터에 속하도록 검색 엔진의 TOP10에 필요한 공통 URL의 수를 담당합니다.각 주제에는 고품질 시맨틱 코어를 얻기 위해 고유하고 필요하며 충분한 유사성 임계값이 있습니다. 예를 들어, 온라인 상점을 홍보할 때 검색어를 클러스터링할 때 "레드몬드 RX500 멀티쿠커"와 "레드몬드 RX500-1 멀티쿠커"라는 키워드가 하나의 클러스터에 포함된다면 큰 문제가 될 것입니다. 이들은 서로 다른 제품이며 서로 다른 제품 카드에서 홍보해야 합니다. 여기서는 precision = 5를 사용하는 것이 좋습니다.
예를 들어 정보 테마의 경우 할인 또는 레시피 사이트의 경우 이러한 정확성이 필요하지 않습니다. 여기서 작업은 기사 작성을 위해 그룹화된 클러스터의 최대 수를 얻는 것입니다. 이러한 사이트의 경우 3 또는 4의 정확도를 권장합니다. 그리고 TOP을 위한 투쟁이 주로 경쟁적인 고주파 쿼리를 기반으로 하는 매우 경쟁적인 주제의 사이트의 경우 6 또는 7의 증가된 클러스터링 정확도를 사용하는 것이 좋습니다. 클러스터되지 않은 쿼리에 대해 별도의 페이지를 만듭니다.옵션 3-6을 선택하고 결과에 따라 어떤 쿼리 클러스터링이 의미 체계에 대해 충분한 완전성과 정확성을 갖는지 확인하는 것이 좋습니다. 정밀도 값이 높을수록 그룹이 작아집니다.
기타 클러스터링 설정
빈도가 다음보다 작으면 클러스터링하지 않음- 이 옵션을 사용하면 지정된 빈도보다 빈도가 낮은 키워드를 클러스터링할 수 없습니다. 이렇게 하면 인기가 낮은 쿼리를 수동으로 정리하는 번거로움을 덜 수 있습니다. 이러한 단어는 "클러스터화되지 않음" 탭에 배치됩니다.관련 URL 결정기존 사이트 클러스터의 경우
원하는 도메인의 이름을 입력하기만 하면 알고리즘이 결과 클러스터에 대한 관련 URL을 결정하려고 시도합니다.
옵션은 다음과 같이 작동합니다. 귀하의 사이트가 기본(마커) 요청에 대한 TOP10에 이미 있는 경우 이 URL을 표시하고 녹색으로 강조 표시합니다. 그렇지 않으면 site: 연산자를 사용하여 마커 요청에 대한 URL을 선택합니다.중요한:클러스터의 마커(메인) 쿼리에 대해 관련 URL을 선택하고 전체 클러스터(클러스터의 모든 키워드)에 할당합니다.
- 3단계: "키워드 및 가격".
요청 파일을 업로드합니다.
지원되는 형식: xls, xlsx. 데이터 입력 형식: 쿼리, 마커 또는 빈도. Wordstat + 수동 마커 방법을 사용하는 클러스터링의 경우 데이터 형식은 쿼리, 마커, 빈도입니다.불용어 입력
클러스터링 전에 불용어가 포함된 구는 목록에서 제외됩니다. 이 기능은 클러스터링을 위한 예산을 절약하고 불용어를 수동으로 지우는 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다. 이 기능은 이전에 정리되지 않은 키워드 목록인 "더티"를 클러스터링하는 경우에 특히 유용합니다.지리적 쿼리 및 다양한 주제에 대해 미리 만들어진 불용어 목록을 사용하거나 고유한 불용어 목록을 만드는 것이 좋습니다. 그리고 "옵션 전문가"를 잊지 마세요. 기본적으로 기호 일치가 적용됩니다. 불용어에 대한 정확한 일치가 필요한 경우 부분 일치는 전체 단어/구를 제거합니다. 구문검색.
- 딸깍 하는 소리 "새 프로젝트 만들기"- 그게 다야, 클러스터링을 위해 프로젝트가 전송되었습니다!
Rush 분석에는 현재 5가지 상태가 있습니다.
대기줄– 아직 데이터가 수집되지 않고 프로젝트가 데이터를 수집할 차례를 기다리고 있습니다.
데이터 수집– 카운터는 처리된 키워드 수를 보여줍니다.
클러스터링– 프로젝트 데이터가 이미 수집되었으며, 시스템은 결과를 제공하기 위해 필요한 모든 메트릭을 계산합니다.
일시중지 중- 빌드할지 확실하지 않은 경우 프로젝트를 수동으로 일시 중지할 수 있습니다. 또는 프로젝트 자체가 일시 중지될 수 있습니다. 잔액에 돈이 부족합니다.
준비가 된- 프로젝트가 준비되었습니다 - 웹 인터페이스에서 결과를 보거나 XLSX 형식으로 다운로드할 수 있습니다.
클러스터링 출력 파일 - 열 설명
XLSX 형식의 클러스터링 결과는 다음과 같습니다.
- 회색 요청- 마커 요청 - 사용자가 수동으로 지정하거나 시스템에서 정의
- 클러스터 이름- 마커 요청의 이름이 사용됩니다.
- 클러스터 크기 -그룹의 키워드 수
- 키워드 빈도- '키워드' 단계에서 설정한 빈도 취한 빈도(기본, 따옴표 또는 느낌표 포함)에 따라 클러스터링 결과가 약간 다를 수 있습니다.
- 전체 클러스터 빈도클러스터에 있는 모든 키워드의 빈도 합계입니다.
- TOP 경기- 참조(마커) 쿼리 발행과 함께 이 쿼리에 대한 검색 결과의 공통 URL 수
- 백라이트– 키워드로 수집된 검색 엔진 결과의 하이라이트
- 클러스터 하이라이트- 이 클러스터의 모든 단어에 대해 중복 없이 강조 표시
- 상위 URL- 모든 클러스터 요청에 대한 경쟁자의 가장 가시적인 URL. 여기에서 각 쿼리에 대한 SERP의 경쟁사 URL 발생 빈도와 SERP에서 각 경쟁사 URL의 위치를 평가합니다.
- 관련 URL- "관련 URL 감지" 옵션이 선택된 경우 클러스터에 대해 발견된 관련 URL
옵션은 다음과 같이 작동합니다. 귀하의 사이트가 기본(마커) 요청에 대한 TOP10에 이미 있는 경우 이 URL을 표시하고 녹색으로 강조 표시합니다. 그렇지 않으면 사이트 연산자를 사용하여 마커 요청에 대한 URL을 선택합니다.
로드 중...
