что это такое, и как быстро кластеризовать ключевые фразы в СЯ – сервисы и инструменты

В среде SEO-оптимизаторов часто можно услышать непонятные термины. Если одни владельцы сайтов не хотят углубляться, другим важно разбираться в нюансах. Особенно когда в будущем планируется самостоятельно заниматься вопросами раскрутки веб-ресурсов.

В этой статье мы разберем одну из самых непростых тем. Она касается семантического ядра. Поговорим о кластеризации СЯ. Зачем нужен этот процесс, как кластеризовать семантическое ядро, какие сервисы и инструменты можно применять? Разложим все по полочкам.

Что такое кластеризация семантического ядра?

Для начала нужно понимать, что представляет собой СЯ, как оно собирается. Об этом есть статья в нашем блоге.

Кластеризация запросов — это часть работы над семантическим ядром. Она подразумевает процесс разбивки собранного СЯ на отдельные группы фраз и ключевых слов.

Для чего нужна кластеризация поисковых запросов?

Цель состоит в том, чтобы распределить полученные запросы по отдельным целевым страницам. Такие группы будут называться кластерами. Кластеризация семантического ядра происходит с учетом схожести поисковой выдачи по запросам. К примеру, выдача с информационными словами отличается от результатов с транзакционными упоминаниями. Если выполнять продвижение этих фраз на одной странице, ее релевантность будет размытой.

Объясним на примере. Ключи «купить смартфон», «купить мобильный телефон» нужно продвигать на одной странице или на разных? Казалось бы, правильный ответ первый. Но давайте взглянем на результаты выдачи по этим двум запросам:

Многие урлы одинаковые, но выдачи все равно разнятся. По этой причине можно продвигать ключи на разных страницах. Поскольку вручную сделать сравнение возможно не всегда, оптимизаторы прибегают к кластеризации.

Вторая цель кластеризации — получить ключевики для последующего создания контента. Грамотно сгруппированные запросы можно внедрить в одну статью. Тогда вы получите больше результатов, чем при написании десятков текстов с хаотичным добавлением ключей.

Мнение эксперта:

Кластеризация семантического ядра дает возможность адекватно проводить оптимизацию проекта. Каждая посадочная должна продвигаться под свой уникальный кластер, поэтому мы проводим ее обязательно. Это базовый этап. Часть делается ручками, часть — сервисами. Кроме того, мы составляем карту релевантности. Она позволяет понять, что у нас происходит с каннибализацией.

Антон Синявский, Руководитель отдела Performance-маркетинга

Способы кластеризации СЯ

Автоматическая кластеризация запросов

Абсолютное большинство сервисов основывается на принципе анализа выдачи поисковиков по нужным запросам. Функционал у инструментов почти одинаковый. Отличия состоят только в нюансах и наборе настроек.

Кластеризация запросов вручную

Ручная группировка предусматривает, что со списком запросов на руках вы будете по одному их распределять в определенные кластеры. Ориентироваться можно по смыслу или топу-10 выдачи.

Более подробно алгоритмы кластеризации мы разберем чуть ниже в соответствующем блоке.

Методы кластеризации ключевых запросов

Метод группировки необходимо выбирать с учетом объема СЯ и числа посадочных страниц. Обычно оптимизаторы комбинируют несколько подходов для получения максимально точных результатов. Но лучше углубиться, разобрать каждый метод.

Логическая кластеризация

Метод подойдет для работы с небольшим ядром. Кластеризовать его придется вручную. Сначала ставится цель найти смысловую релевантность по имеющимся запросам. Это долго, но эффективно.

Кластеризация по семантической схожести

Здесь применяют формулы и обучаемые нейросети. Суть кластеризации в том, чтобы объединить в группы семантически близкие фразы. При этом ключевики могут быть разными с точки зрения лексикографии, но по семантике они обязательно схожие.

Способ не подойдет для работы с молодыми проектами, поскольку применяется нейросеть при условии наличия объемного СЯ. Кроме того, кластеризация поисковых запросов не учитывает коммерческую принадлежность. Вам потом нужно будет еще раз отсортировать ключи.

Кластеризация по топам

Самый распространенный метод. Необходимо объединить запросы в группы с учетом семантической базы ресурсов, которые в топе поисковиков. То есть, специалисты опираются на конкурентов.

Необходимо найти пересечения ключевиков на страницах веб-ресурсов из топа. Как правило, берется тройка или десятка лидеров.

Какой способ предпочесть? Лучше совмещать их, поскольку у каждого есть свои плюсы и минусы. Учитывайте особенности своего проекта и размер СЯ.

Таблица-сравнение методов кластеризации

Алгоритмы кластеризации ключевых запросов

Чтобы выполнить корректную группировку фраз, можно воспользоваться тремя способами. Ознакомимся подробнее с каждым.

Soft

Такая кластеризация запросов семантического ядра предусматривает сравнение всех с основным, обычно самым частотным. В кластер будут добавляться ключевики, привязанные к урлу в поисковой выдаче и пересекающиеся с главным запросом.

Метод используется в основном для проектов-стартапов и ниш с малым количеством конкурентов, когда высокая точность не столь важна. Можно применять его для небольших онлайн-магазинов, информационных порталов и сайтов-визиток.

Middle

Можно считать этот алгоритм «золотой серединой». Он лучше мягкой кластеризации, но по качеству немного уступает жесткой группировке.

Суть в следующем. Берется основной запрос, который задает тематику страницы. К нему подтягиваются остальные ключевики, преодолевшие порог кластеризации по числу урлов в выдаче. В ходе этого специалист сравнивает зависимые с основным запросом ключи друг с другом.

Hard

Жесткий, но очень точный способ кластеризовать СЯ, в том числе и при условии высокой конкуренции в нише. Предусматривает отсеивание множества лишних запросов. Это позволяет получить четкий и максимально эффективный кластер, который будет соответствовать тематике посадочной страницы.

В ходе кластеризации группы будут получаться лишь при условии пересечения всех ключевиков среди урлов, которые присутствуют в топе выдачи. Кроме пересечения основного ключевого слова, будут сравниваться вспомогательные запросы. То есть, кластеры считаются готовыми при соблюдении двух этих условий.

Сервисы и инструменты для кластеризации семантического ядра

Работать в режиме автоматизированной группировки СЯ гораздо проще. Сейчас есть много сервисов с разными наборами возможностей.

Вот самые известные.

Serpstat

Еще одна известная в кругу сеошников программа, которая способна работать автоматически. Она здесь и сейчас проводит анализов топа-30 по каждому запросу, добавленному в группу. В результате формируются связанные по семантике списки фраз.

Плюсы: возможность бесплатной перегруппировки фраз, сохранение результатов работы онлайн.

Минус: платное использование сервиса.

Кстати, если итоги кластеризации по умолчанию не подошли, можно поменять данные через настройки и снова все прогнать.

SeoQuick

Функциональный и доступный сервис, который позволяет делать за сутки 4 кластеризации с СЯ до 5 тыс. ключевиков.

Плюсы: широкий функционал с множеством настроек, возможность учета ключевика как целого слова, что важно в создании кластеров, которые не зависят от перестановки слов.

Минусы: ограниченный объем СЯ в бесплатном доступе, возможность ошибок с некоторыми VPN и плагинами в браузерах.

Ручная кластеризация ключевых слов часто выполняется в стандартных офисных программах: Excel, LibreOffice, OpenOffice. Придется уделить немало времени, зато вы получите отличные результаты.

Что делать с кластеризованным семантическим ядром?

Каждому кластеру отвечает определенная посадочная страница. Хотя это не жесткое правило, а больше рекомендация, чтобы продвижение сайта было более успешным и результативным.

На эти посадочные страницы будет создаваться контент с использованием кластеров. Поисковые запросы обычно внедряются в тексты и метатеги. Если получилось много фраз в группах, лучше не использовать все, чтобы избежать переспама.

Оставшиеся ключевики, которые оказались не привязаны к конкретным страницам, можно применить для создания контент-плана. Они показывают, какой материал будет интересен для пользователя. Этими статьями можно наполнить раздел «Блог» или «Статьи».

Выводы

Кластеризация семантического ядра — это необходимый этап работы с поисковыми фразами. Она позволит каждое релевантное слово разместить на подходящей странице сайта. Заниматься кластеризацией можно вручную и при помощи разных сервисов. Методов разбивки ключей по группам много. Лучше всего работать, комбинируя их. Это поможет создать максимально точные кластеры для получения более качественных результатов на последующих этапах оптимизации сайта.

используем онлайн-сервис – PR-CY Блог

Разбираем, какие есть методы кластеризации семантики, и как пользоваться LINE — инструментом для группировки запросов онлайн.

Кластеризация — второй шаг в создании сайта. Первый — сбор семантики. Обе этих задачи нужно сделать еще до заказа сайта у веб-мастера, иначе будет на чем строить его структуру.

Когда у веб-мастера есть семантическое ядро, разбитое на группы-кластеры, он может проектировать структуру сайта и страницы: определять, какие разделы будут на сайте, как их перелинковать, из чего собрать каталог и какое направление выбрать для блога.

О сборе семантического ядра у нас есть отдельные материалы:
Семантическое ядро: как составить и зачем это нужно?
Как пользоваться Яндекс Вордстат: операторы, расширения и секреты

В этой статье разберем, почему бы не использовать семантику без кластеров, какие методы группировки есть и как кластеризовать запросы в онлайне, не скачивая дополнительный софт.

Семантическая кластеризация: что это и каким сайтам нужна

Кластеризация — это объединение ключевых фраз в группы (кластеры), по контексту и признакам объектов, к которым они относятся.

Как сортируют ключи

По группам ключи разделяют на основе анализа выдачи поисковиков. Например, проверяем топовую выдачу по запросам «купить гироскутер» и «купить сегвей». Если она разная, значит поисковик считает эти запросы отличающимися, стоит распределить ключи по разным группам. Ключи с коммерческими и информационными интентами также лучше разделить — «купить блютуз наушники» и «как выбрать блютуз наушники» будут в разных группах.

Правда, такое разделение служит скорее рекомендацией. Иногда ключи попадают в разные группы, потому что при разбивке специалист ориентировался на релевантные результаты топа, а сайты в выдаче недостаточно полно раскрыли фразы на странице или топ поменялся.

Группировку запросов семантического ядра используют

• Оптимизаторы:
  они разделяют ключевые слова, чтобы определить целевые страницы, понимать, как делить и продвигать категории товаров, какие статьи писать для продвижения услуг.
• Специалисты по контекстной рекламе:
  например, чтобы тестировать разные объявления в рамках одной группы слов или настраивать объявления с разными посылами.

После сортировки запросов по группам каждому кластеру обычно назначают страницу сайта, на которой нужно реализовать эти ключи. Создают рекламные объявления в рамках группы, если кластеризацию проводили для контекстной рекламы.

К примеру, если в результате образовались кластеры с запросами про ботулотоксин для губ и в отдельной группе про ботокс для моделирования лица, или про эстетическую ринопластику и отдельно лечебную, этим услугам создают разные посадочные.

В чем поможет кластеризация:

• улучшить оптимизацию ресурса;
• составить структуру сайта;
• выделить целевые страницы для продвижения;
• оценить популярность продуктов и услуг у пользователей;
• разделить ключи по страницам для составления ТЗ копирайтерам.

Каким сайтам она нужна

Группировку ключей лучше проводить даже для небольшого количества, а для семантики от 3000 запросов рекомендуем ее обязательно. Трудность может возникнуть с распределением запросов в нише с низкой конкуренцией, где мало релевантных ответов и не на что опираться при анализе выдачи.

Самостоятельная кластеризация запросов

Разберем, как провести ее самостоятельно без установки отдельного софта.

По каким параметрам делить ключи

Некоторые веб-мастеры объединяют ключи в группы по признаку семантического построения фраз. Тогда в одной группе сосредотачиваются ключи типа «снять ресторан на праздник», «снять ресторан», «снять ресторан на юбилей», потому что они похожи.

Но у ключей есть и другие признаки, кроме формы образования. В эту же группу подойдут ключи по типу «аренда ресторана» — интент тот же, а семантической схожести нет.

Параметры кластеризации:

• Смысловая близость — похожее построение фраз, синонимы;
  «монтаж двери», «установка двери».
• Морфологическая близость — однокоренные слова;
  «заказ ресторана», «заказать ресторан».
• Намерение пользователя (интент) — ключи, с которыми пользователи могут искать одно и то же;
  «страхование авто», «ОСАГО», «автострахование цена», «калькулятор страховки», «застраховать машину».
• Этап воронки продаж — обычно используют для настройки контекстной рекламы, группируют ключи по этапам, на которых находятся пользователи.
  Решение проблемы — «боли в спине», группа товаров «ортопедические матрасы», конкретный товар — «матрасы Аскона Ковров».

На скриншоте фрагмент сбора семантического ядра для сайта туристической компании, которая продает путевки в детские лагеря по всей России. Для ключей определили намерение пользователя и подходящую страницу, на которую должен вести запрос, в соответствие с этим можно составлять группы запросов.

Фрагмент семантического ядра туристического сайта

В зависимости от тематики сайта, его структуры и целей можно комбинировать несколько параметров. К примеру, сначала строят группы по интенту, а потом по этапам воронки продаж. Можно добавить принцип важности услуги или товара для компании — объединить сопутствующие позиции, выделить товары-локомотивы.

Способы кластеризации

Некоторые веб-мастеры ориентируются на выдачу поисковиков. Как проходит группировка по выдаче:

1. Веб-мастер обращается в выдачу поисковика по нужным запросам: смотрит релевантные страницы в выдаче и сравнивает результаты по разным ключам. Нужно проанализировать, какие ключи успешные конкуренты сочетают на страницах.
2. Для каждого ключевого слова он находит в выдаче определенное количество страниц, где оно употребляется. Устанавливает минимальное количество совпадений — например, четыре — и объединяет ключи в пары, если по этим запросам находится четыре общие страницы.

Минус системы в том, что результаты поисковиков меняются, готовая кластеризованная семантика через неделю может отличаться из-за смены сайтов в выдаче.

Простую кластеризацию для маленького семантического ядра можно сделать вручную, используя таблицу Excel. Но ручная кластеризация — это кропотливые манипуляции с данными, где нужна постоянная внимательность. С большим количеством данных лучше не работать руками, а использовать сервисы автоматической кластеризации.

Как провести кластеризацию онлайн

Есть разные сервисы для группировки запросов онлайн, мы рассмотрим автоматическую кластеризацию на примере сервиса LINE. В нем можно следить за позициями сайта по ключевым фразам и разбить семантику на группы.

1. Начало работы

Перейдите в раздел «Кластеризация» и нажмите «Новая задача»:

Интерфейс сервиса

Настройте кластеризацию для вашей семантики: выберите регион, поисковик, укажите, нужна ли частотность, и выберите метод кластеризации и порог.

2. Выбор типа кластеризации: «мягкий» и «жесткий» методы

Объединять запросы в группы можно двумя методами:

• «Soft» — мягкий метод объединения ключей
  Метод подходит для статей, информационных, трафиковых проектов, поскольку так получается больше ключей.

  За основу берут один из запросов с сравнивают с ним остальные ключи: смотрят, сколько у этого ключа общих URL у с основным запросом. Ключ попадает в группу, если набирает больше установленного числа общих URL. Получается, все запросы должны иметь совпадения URL с главным ключевым словом, а между собой не обязательно.

• «Hard» — жесткий метод
  Получается меньше ключей, метод подходит для конкурентных тематик, коммерческих проектов.

  В этом методе сравнивают общие URL у всех ключей. Запросы помещают в одну группу, только если набирается определенное количество общих URL для всех запросов группы. То есть в мягком методе ключи имеют общие URL с контрольным запросом, а в жестком все ключи в группе должны иметь общие URL.

3. Установка порога кластеризации

Порог определяет, сколько нужно общих URL — чем он выше, тем больше нужно общих URL чтобы объединить ключи в группу. При низком пороге в группе будет слишком много лишних запросов, при слишком высоком группы могут не сформироваться. 

Обычно устанавливают порог в четыре URL для мягкой кластеризации и три для жесткой, но можно настроить другие показатели.

4. Запуск группировки и обработка

Запустите систему и через несколько минут сервис выдаст готовый отчет с группами ключевых слов. Его можно смотреть на экране или скачать в файле Excel.

Фрагмент демонстрационной кластеризации запросов в Line

Если вы нашли запросы, которые не входят в кластеры, не торопитесь их удалять. Проверьте, если они подходят теме вашего сайта, их все равно можно использовать: внедрите ключи на другие страницы — в статью блога или отзывы, добавьте в один из кластеров, куда они подходят по смыслу.

Попробовать кластеризацию в Line

Что делать потом

Используйте полученные кластеры в работе:

• настраивайте рекламные кампании на разные группы;
• отслеживайте эффект РК по тематическим группам запросов;
• пишите контент, используя ключи из кластеров;
• заполняйте Title, Description, h2 и другие мета-теги страницы согласно запросам из одной группы;
• создавайте структуру сайта согласно разделению ключей.

---

Кластеризация делает работу с ключами точнее и проще — позволяет рассортировать массив ключей по группам, страницам и объявлениям.

Используйте для этого сервисы, чтобы экономить свое время.

Кластеризация ключевых слов для тематического моделирования: руководство

Учитесь на знаниях сообщества. Эксперты добавляют свои идеи в эту совместную статью на основе ИИ, и вы тоже можете.

Это новый тип статьи, которую мы начали с помощью ИИ, и эксперты продвигают ее вперед, делясь своими мыслями непосредственно в каждом разделе.

Если вы хотите внести свой вклад, запросите приглашение, поставив лайк или ответив на эту статью. Узнать больше

— Команда LinkedIn

Последнее обновление: 1 июня 2023 г.

Кластеризация ключевых слов — это метод группировки связанных ключевых слов по темам, который может помочь вам оптимизировать контент для поисковых систем и пользователей.

В этой статье вы узнаете, как использовать кластеризацию ключевых слов для тематического моделирования и как сбалансировать ее с семантической обработкой и обработкой естественного языка.

Что такое кластеризация ключевых слов?

Кластеризация ключевых слов — это процесс разделения большого набора ключевых слов на более мелкие группы на основе их сходства, релевантности или назначения. Например, если у вас есть список ключевых слов, связанных с цифровым маркетингом, вы можете сгруппировать их по таким темам, как SEO, социальные сети, электронный маркетинг, контент-маркетинг и т. д. Кластеризация ключевых слов может помочь вам определить основные темы и подтемы вашей ниши. , а также пробелы и возможности для создания контента.

• Кластеризация ключевых слов может помочь вам избежать слишком тонкого распределения силы вашего контента по широкому тематическому пространству. Контент должен обеспечивать ценность для основного поискового запроса и использовать семантический язык для оценки дополнительной релевантности, а также использовать методы связывания для лучшего расширения этих семантических терминов. Тематическое моделирование может помочь вам сосредоточиться на цели части контента, предоставляя вам широкие возможности для поднятия других частей, которые лучше отвечают на связанные вопросы.

  Проголосовать как проницательный

• Кластеризация ключевых слов наиболее эффективно может осуществляться на нескольких уровнях специфичности. На самом низком уровне ключевые слова могут быть сгруппированы по одному и тому же намерению на основе того, что искатели этих ключевых слов запрашивают одну и ту же информацию, с той лишь разницей, что используются разные синонимы, различия в порядке слов или включение «терминов-заполнителей», таких как как предлоги или союзы. На более высоких уровнях ключевые слова могут быть сгруппированы по степени связанности запрашиваемой информации с наибольшей дистанцией связанности, существующей на самом высоком уровне.

  Проголосовать как проницательный

Зачем использовать кластеризацию ключевых слов для тематического моделирования?

Тематическое моделирование — это метод анализа и организации текстовых документов на основе тем, которые они охватывают. Это может помочь вам понять структуру и значение вашего контента, а также потребности и интересы вашей аудитории. Благодаря кластеризации ключевых слов для тематического моделирования вы можете генерировать более релевантные и всеобъемлющие идеи контента, улучшать структуру и навигацию сайта, улучшать исследование ключевых слов и таргетинг, повышать эффективность SEO и рейтинг и, в конечном итоге, увеличивать трафик и конверсии.

Как выполнить кластеризацию ключевых слов для тематического моделирования?

Когда дело доходит до кластеризации ключевых слов для тематического моделирования, доступны различные методы и инструменты. Процесс обычно включает в себя сбор разнообразного набора ключевых слов, связанных с вашей нишей или темой, отфильтровывание нерелевантных, дублирующихся или ключевых слов с небольшим объемом, а затем использование инструмента или алгоритма кластеризации ключевых слов для группировки ключевых слов в кластеры на основе таких критериев, как сложность ключевых слов. , объем поиска, функции поисковой выдачи, намерения пользователя и т. д. После анализа кластеров и присвоения им описательных имен вы можете сопоставить их с существующими или запланированными страницами с контентом и соответствующим образом создать или оптимизировать свой контент.

Как сбалансировать кластеризацию ключевых слов с семантической обработкой и обработкой естественного языка?

Семантическая обработка и обработка естественного языка — это методы для понимания значения и контекста слов и предложений. Эти методы могут помочь вам улучшить качество и релевантность вашего контента, а также эффективность SEO и ранжирование. Чтобы сбалансировать кластеризацию ключевых слов с семантической обработкой и обработкой естественного языка, вы должны использовать семантический анализ, чтобы найти связанные ключевые слова, синонимы и варианты, которые могут обогатить ваши кластеры и контент. Кроме того, обработка естественного языка может использоваться для создания естественных и привлекательных заголовков, заголовков, метаописаний и фрагментов для вашего контента. Его также можно использовать для оптимизации вашего контента для голосового поиска и разговорных запросов, а также для анализа тональности, удобочитаемости, тона и производительности контента.

Каковы наилучшие методы кластеризации ключевых слов для тематического моделирования?

Чтобы получить максимальную отдачу от кластеризации ключевых слов для тематического моделирования, у вас должна быть четкая цель и стратегия для вашего контента и SEO. Используйте комбинацию различных источников и методов для исследования ключевых слов, а также надежный и гибкий инструмент или алгоритм кластеризации ключевых слов. Экспериментируйте с различными критериями и параметрами кластеризации, регулярно просматривайте и уточняйте свои кластеры и ключевые слова, а также тестируйте и измеряйте свой контент и результаты SEO. В конечном счете, кластеризация ключевых слов для тематического моделирования может помочь генерировать более релевантные и всеобъемлющие идеи контента, улучшить структуру и навигацию вашего сайта, улучшить исследование ключевых слов и таргетинг, повысить эффективность SEO и ранжирование, увеличить трафик и конверсии, а также сбалансировать его с семантическими и обработка естественного языка.

Вот что еще нужно учитывать

Здесь можно поделиться примерами, историями или идеями, которые не вписываются ни в один из предыдущих разделов. Что бы вы еще хотели добавить?

Оцените эту статью

Мы создали эту статью с помощью ИИ. Что вы думаете об этом?

Это здорово Это не так здорово

Спасибо за ваш отзыв

Ваш отзыв является частным. Поставьте лайк или отреагируйте, чтобы перенести разговор в свою сеть.

Что это такое и как оно используется в Inbenta?

Обнаружьте пробелы в своем контенте, улучшите самообслуживание и улучшите опыт пользователей благодаря нашей функции семантической кластеризации.

Подробнее о платформе InbentaЗапросить демонстрацию

Что такое семантическая кластеризация?

Семантическая кластеризация — это процесс группировки поисковых запросов, сходных на семантическом уровне, в кластеры по смыслу.

Каковы преимущества семантической кластеризации?

Семантическая кластеризация позволяет организациям обнаруживать пробелы в своем контенте.

Компании могут использовать эту функцию для выявления отсутствующего контента и добавления дополнительных ответов и информации, чтобы их клиенты могли быстро и легко найти нужную им информацию, не создавая заявку в службу поддержки.

Благодаря нашему инструменту семантической кластеризации компании могут восполнять эти пробелы в информации, добавляя информацию в свою базу знаний, что позволяет им предоставлять мгновенную поддержку своим пользователям, тем самым улучшая качество обслуживания клиентов и повышая их удовлетворенность.

Как работает семантическая кластеризация?

Когда пользователи не могут найти информацию, которую ищут, или результаты поиска неудовлетворительны, они реагируют негативно. Это означает, что пользователи не нажимают на предоставленный ответ, оставляют плохую оценку или отзыв, покидают страницу или связываются с вами по другому каналу.

Это указывает на то, что пользователь либо не получил ответа, либо предоставленный ответ был недостаточно точным или неверным. Это хороший показатель того, что некоторая ценная информация отсутствует и, следовательно, ее необходимо создать.

Функция семантической кластеризации Inbenta может:
✓ Идентифицировать эти негативные сигналы.
✓ Нанесите на карту все бесхозные вопросы, на которые не были даны ответы или неудовлетворительные.
✓ Анализируйте содержимое благодаря нашей мощной технологии обработки естественного языка.
✓ Сгруппируйте их в кластеры по смыслу и схожим намерениям.

Пример семантической кластеризации в работе

Возьмем, к примеру, авиакомпанию, такую ​​как GOL Airlines. Они могут получить определенное количество оставшихся без ответа запросов относительно времени закрытия выходов на посадку. Поскольку люди по-разному задают один и тот же вопрос, они могли бы сформулировать его следующим образом:

«В какое время я должен прибыть?»
«Когда закрываются ворота?»
«Время посадки»

Во всех этих запросах используются разные слова, но цель у них одна: найти ответ о том, во сколько закрываются выходы на посадку.