Нарешті з'явився Безкоштовний кластеризатор по топах 🔥

Для власних потреб мій друг та колега зробив кластеризатор за схожістю SERP

ОСЬ 👇

https://colab.research.google.com/drive/1QGNNuY7OSBErn5am-dS1lnubHr-65kSF?usp=sharing

Причини появи такого думаю всім очевидні - жоден продукт на ринку не може нормально вам кластеризувати ключові слова, особливо коли вам треба прям багато їх обробити. Найчастіше історія закінчується тим, що самі ручками допрацьовуємо 😐

Найчастіші мінуси таких тулів:
🔘Програми найчастіше зроблено під Windows.
🔘Сервіси зазвичай надають послугу як додаткову.
🔘На великих обсягах не вигідно.
🔘Виснуть на 100к+ ключових слів, мені потрібні великі обсяги.
🔘ChatGPT пропонує кластеризацію, яка не справляється з великими обсягами.
🔘Відсутня підтримка непопулярних мов.
🔘Не вимогливо до ресурсів.

Цей кластеризатор на основі Коефіцієнта Жаккара.

Я вже мала честь потестити цей кластеризатор до публікації, тому щиро вам рекомендую. Особисто для мене це економія часу та ресурсів, як фізичних так і фінансових.

Інструкція:

🔘Збережіть копію цього файлу на Google Drive через File, щоб не стикатися щоразу з попередженням від Google Colab.

❗️Увага! Цей код лише кластеризує, він не збирає видачу. Зібрати видачу можна за допомогою інших сервісів, наприклад, вивантажити Ahrefs з галочкою на Include top 10 positions від SERP for each keyword.

Для запуску необхідно натиснути кнопку play (▷) внизу і дотримуватися інструкцій.
1. Choose files. Завантажуємо CSV файл з, як мінімум, двома колонками: Keywords та URL.
2. Column delimiter. Вводимо роздільник колонок. За замовчуванням це кома.
3. Keywords column label. Вводимо заголовок колонки для пошукових фраз (чутливий до регістру).
4. URL column label. Вводимо заголовок колонки для URL (чутливий до регістру).
5. Схожість threshold. Вводимо поріг схожості, рекомендую 0,6.
6. Тиснемо кнопку Run.
7. Після закінчення роботи натискаємо Save, щоб зберегти у папку Downloads.

Файл результатів

1. Кожна група у колонці Group має номер, що починається з 0.
2. Ключові фрази, об'єднані в один кластер, матимуть один номер групи.
3. Якщо фраза немає спільних груп коїться з іншими фразами, вона виділяється окрему групу.
4. Якщо фрази немає зібраних URL, всі вони виділяються у групу -1.

❗️Увага! У браузері Safari працює некоректно, потрібно використовувати Chrome.

як затестите, пишіть в коментарях як вам, мені справді сподобалось.

Не знаєте, що подивитись на вихідних?

Зберігайте та качайте одразу собі цю підбірку відео з ютубу ⬇

🏄 Що таке variables (змінні даних) у Python? Вивчаємо базово Python для SEO - Відео 1
Вітаємо Олексія зі стартом серії навчальних відео! 🔥

✉ Пушка відео від Бібі , де вона дужееее наглядно показує як треба і як не треба писати листи, а також ЧОМУ саме.

😋Мотивашка про гроші в SEO

💅Відео-чекліст як підбирати майданчики швидко та надійно на великих обʼємах конкурентів

💪 Мікророзмітка від А до Я: кому, коли та навіщо

🔬Як отримувати посилання з DR 90+

🤸Від чого в SEO пора відходити та де наздоганяти

до зустрічі 🥰

Ми з Бібі тут сидимо в реальному часі на реальних прикладах розбираємо нішу roofing та робимо мозковий штурм на тему як НЕ нейтів-спікеру робити аутріч в складних нішах, де важко бути експертом.

на ютубі та в багатьох статтях нам завжди кажуть:
- ви маєте робити експертний контент
- ви маєте в листі показати свою експертність

Але реальний світ такий, що коли ми беремо проект клієнта та починаємо процес побудови посилань, нам важко бути експертами у вузьких нішах.

Тож це відео саме про це, як швидко знаходити теми для контенту, щоб вони збирали лінки. А також Бібі ділиться своїми промптами які вам стануть у нагоді для створення тем листів для підвищення відсотку відкриття.
І ще багато всяких кльових порад від найкреативнішої лінкбілдерки 💝

Відео корисне для новачків, або тих хто шукає відповідь на питання як покращити open rate листів 😏

Приємного перегляду і буду вдячна за вашу підтримку та добрий комментар 🫶