身為 SEO 專家，我們工作中最耗時的部分仍然是進行關鍵字研究。幾乎每個 SEO 策略都以此開始，但在過程中調查有機競爭環境仍然是必須的。然而，如果我們看看實踐，我們實際上很少有時間準確地完成所有事情。那應該比較容易，對吧？
幸運的是
關鍵字研究是一個我們可以實現大部分自動化的領域，使我們的工作變得更輕鬆並且由數據驅動。例如，Python 可以幫助我們確定哪些關鍵字相互匹配，以便我們可以對它們進行聚類。我將準確解釋其工作原理，並在文章末尾為您提供 Google Colab 中的程式碼，以便您可以自己使用它。
關鍵字聚類時間殺手
制定長列表後，關鍵字研究的最大部分就開始發揮作用：合併這些關鍵字，以確保清楚可以組合哪些關鍵字來建立最完整的頁面。但集群仍然是防止同類相食的重要組成部分。
你很難做對
但是，手動瀏覽此清單需要花費大量時間，而且您通 最近活躍的 Telegram 用戶數據 常被迫根據自己的專業知識來執行此操作。最終結果：根據自己的專業知識進行關鍵字聚類，而不知道這是否真的符合人們在搜尋引擎中的搜尋行為。如果你確實檢查了後者，你的客戶或經理就會在你的屋頂上，因為這花了大量的時間。
我和其他同事在實務上多
次遇到這個問題。這讓我思考。如果您可以根據資料庫確定哪些關鍵字屬於或不屬於在一起並將其批量組合，該怎麼辦？
基於SERP相似度的資料驅動聚類的重要性
當兩個關鍵字具有相同的搜尋意圖時，搜尋結果頁面的相似度給出了強烈的訊號。谷歌的演算法是這樣開發的，當用戶搜尋關鍵字「自行車」時，他們會看到一個包含產品的搜尋結果頁面，我們可以得出結論，這背後存在以購買為導向的搜尋意圖。
如果您隨後將關鍵字
「自行車」與「 買自行車」進行比較，很快就會發現這些關鍵字有很大的重疊。這種重疊實際上表明在 在文章入相關內鍊和外增加網 出售自行車的頁面上使用這兩個關鍵字是明智的。換句話說，這些自然結果提供了一個很好的資料來源來決定不同關鍵字之間的重疊。
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當我們比較多個關鍵字的搜尋結果時，我們可以透過數據快速找出哪些關鍵字重疊。您可以將這些關鍵字組合在一頁上。
使用Python自動聚類關鍵字
您可以使用Python程式語言輕鬆自動化上述情況。 Python 能夠快速從 SERP 的搜尋結果中收集資料（使用正確的 API）。然後，Python 可以將此數據與其他關鍵字進行比較，以便合併重疊的關鍵字。