Moz 中按词汇相似度对关键词进行分组 一旦您确定了相似关键字的集群，就可以在 Moz 中创建和管理列表。这对于保持关键字研究井井有条并专注于与客户业务和受用。 使用 Ngram 工具对大数据进行分类。 对于大多数数字营销人员来说，将关键字分类是一个古老的挑战，但这是了解数据分布的关键一步。
细分关键词的一个好方法是通过常用词
如果您缺乏人工智能和机器学习技能，值得信赖的 Ngram 分析器就是您的最佳选择。我喜欢使用guidetodatamining.com 上的Ngram 工具——它没什么好看的，但它快 电报数据 速且可靠。 将 19,000 个关键字放入该工具并使用一元语法（或单词短语）对其进行分析后，我手动选择适合客户业务和受众的类别。
我还确保一元词包含合理数量的关键字
（例如，我不会选择仅包含 2 个关键字的一元词）。 将关键字上传到 Ngram 分析器 然后，我使用这些数据创建一个类别映射表，并将一元词或“触发词”映射到一个类别，如下所示： 按 Ngr 您可以在平台上执行此操作，也可以导出数据以在电子表格上使用。am 中的触发词分类 您会注意到，对于“窗帘”和“窗帘”，我已将两者映射到窗帘类别。
对于我客户的业务，他们将这些视为相同的产品，这样做使我能够 比特币数据库美国 考虑关键字的变化，但最终按照我想要的分析方式对它们进行分组。 使用这种方法，我根据整个数据集创建了触发词类别映射。可能并非每个关键字都属于一个类别，但这没关系 – 关键字可能不相关或重要到无法计数。 关键词意图映射 与确定用于对关键字进行分组的一般主题类似，我将遵循类似的过程，但目标是通过目标修饰符对关键字进行分组。