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Clustering

Das Clustering Tool von seospark.io gruppiert automatisch bis zu 100.000 Keywords.

Du hast eine riesige Liste an Keywords und weißt nicht, welche Inhalte du für welche Keywords optimieren sollst? Genau für diesen Fall ist unser Clustering Tool entwickelt worden.

Lade einfach deine Keyword Liste hoch und wir clustern anhand der Google SERP deine Liste in einzelne Gruppen.

Die Eingabemaske

Das Setup des Clustering Tools haben wir so einfach wie möglich gestaltet. Alles was du tun musst, ist eine XLSX- oder CSV-Datei zu importieren oder eine deiner letzten Ergebnisse von seospark.io zu auszuwählen.

Eingabemaske für das seospark.io Clustering Tool

Im Anschluss kannst du noch einen Namen vergeben und das Land und die Sprache deiner Zielgruppe wählen.

Advanced Settings

Erweiterte Einstellungen des Clustering Tools von seospark.io

Über die Advanced Settings lassen sich noch weitere Parameter einstellen. So z.B. der SERP Overlap. Der SERP Overlap sagt aus, wie groß die Überlappung der einzelnen SERPs der Keywords in einem Cluster mindestens sein muss, damit die Keywords zusammengefasst werden.

SERP Overlap

Der SERP Overlap wird folgendermaßen berechnet:

  1. Wir holen uns die Google SERP für jedes Keyword in deiner Liste
  2. Wir vergleichen alle SERP und bilden den Überlappungswert
  3. Wir fassen Keywords mit mindestens deinem eingestellten Überlappungswert zusammen

Mit diesen Schritten ergeben sich datengetriebene Gruppierungen, welche jeweils eine Seite auf deiner Website darstellen. Dadurch lässt sich eine komplette Seitenstruktur finden.

Device

Das Gerät, welches wir verwenden, um die SERP bei Google abzurufen. Da die SERPs sich von Device zu Device (Desktop vs. Mobile) unterscheiden, ist diese Einstellung für das Ergebnis nicht unrelevant.

Nachdem du alle Einstellungen festgelegt hast, kannst du auf „Clustering Starten“ klicken.

Das Ergebnis

Clustering Ergebnis für das Keyword Set „Camping“

Je nach Größe deines Keyword Sets dauert der Clustering Prozess mehr oder weniger lange. Bedenke, dass wir uns für jedes Keyword in deiner Liste die Suchergebnisseite von Google aufrufen. Das ist mit erheblichen technischen Herausforderungen verbunden, weshalb der Prozess zeitintensiv sein kann.

In der Regel sollten aber auch größere Keyword Listen mit 50.000 oder 70.000 Keywords innerhalb von 45 Minuten fertiggestellt sein. Kleinere Listen können für die Fertigstellung nur wenige Minuten benötigen.

4 unterschiedliche Ansichten

Unterschiedliche Ansichten für das Clustering von seospark.io

Das Ergebnis des Clustering Tools kann in 4 verschiedenen Ansichten analysiert werden. Jede Ansicht erfüllt dabei einen Zweck und lässt andere Betrachtungsweisen zu.

Grid
Diese Ansicht eignet sich besonders gut, um Keyword Kannibalisierung und Content Gaps zu identifizieren. Durch die Eingabe der Domain werden zusätzlich noch weitere Informationen pro Cluster eingeblendet.

SERP Cluster
In dieser Ansicht kann man sich die verschiedenen SERP Cluster in einer aufklappbaren Tabelle anzeigen. Das ist vor allem dann hilfreich, wenn man sich einen Überblick über die SERP Cluster verschaffen möchte. Klappst du das einzelne SERP Cluster auf, erhältst du eine Übersicht über die, dem Cluster zugeordneten Keywords.

Topics
Ähnlich wie bei der SERP Cluster Ansicht kannst du dir die Topics in einer aufklappbaren, hierarchischen Tabelle anzeigen lassen. Du kannst jeweils ein Topic aufklappen und erhältst die darin enthaltenen SERP Cluster. Diese enthalten beim Aufklappen wiederum die enthaltenen Keywords. Diese Übersicht hat vor allem bei größeren Keyword Sets den großen Vorteil, dass man sich schnell über die globale Seitenstruktur einen Überblick verschaffen kann.

Visualization
Die Visualisierung bietet einen grafischen Überblick über die Struktur der Keyword Liste. Wir verwenden dabei ein Bubble Diagram, dessen jeweilige Kreis-Größe in Verbindung mit den kumulierten Suchvolumen der Topcis bzw. SERP-Cluster steht. Du kannst selbstverständlich in die verschiedenen Cluster hineinzoomen und so interaktiv die Seitenstruktur entdecken.

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