
Rush Analytics — это сервис для автоматизации работы с семантическим ядром, включая сбор данных и построение структуры сайта. Он призван оптимизировать рутинные задачи, связанные с подбором семантики, используя методы машинного обучения и нейронных сетей для анализа текста и эффективной группировки данных.
Функционал Rush Analytics
Сервис предлагает несколько ключевых функциональных возможностей:
- Сбор данных из Яндекс и Google: Позволяет собирать поисковые подсказки с использованием различных алгоритмов, включая обычный перебор, перебор с пробелом и глубокий перебор (для получения максимально полного семантического ядра). Выбор поисковой системы и региона позволяет настраивать сбор данных под конкретные задачи. Функция “Стоп-слова” помогает исключить нерелевантные ключевые слова на этапе сбора. Это обеспечивает качественную векторизацию текста для последующей обработки.
- Сбор данных из Яндекс Wordstat: Предоставляет возможность собирать ключевые слова из левой колонки Wordstat, а также проверять их частотность (популярность) по выбранному региону. Настройка позволяет оптимизировать расходы, исключая сбор уточненной частотности и частотности в кавычках для низкочастотных запросов. Анализ полученных данных способствует эффективной сегментации аудитории.
- Кластеризация ключевых слов: Автоматизированная группировка ключевых слов в кластеры на основе данных поисковой выдачи Яндекс или Google. Сервис выполняет кластеризацию документов, используя различные алгоритмы кластеризации, включая k-means и hierarchical clustering. Результат предоставляется в формате Excel файла с готовой структурой сайта. Сервис предлагает три алгоритма кластеризации:
- Кластеризация по частотности (Wordstat): Подходит, когда структура сайта неизвестна, и имеется неструктурированное облако ключевых слов. Алгоритм начинает кластеризацию с самых частотных слов. Используется TF-IDF для оценки значимости слов.
- Кластеризация с ручными маркерами: Используется, если структура сайта известна (например, есть ассортиментная матрица). Пользователь указывает маркерные слова (с помощью меток “1”), к которым привязываются остальные слова (метка “0”). Маркерные слова не привязываются друг к другу, сохраняя заданную структуру. Метод позволяет улучшить оценку качества кластеризации.
- Комбинированный алгоритм (Wordstat + ручные маркеры): Сочетает преимущества двух предыдущих алгоритмов. Сначала система привязывает слова к маркерам, а затем группирует оставшиеся некластеризованные слова. Результат включает две выгрузки: кластеризацию по маркерам и кластеризацию остальных слов. В результате формируется семантическая близость между группами слов. Применяется топическое моделирование для улучшения результатов.
Работа с сервисом: пошаговое руководство
Для начала работы необходимо зарегистрироваться и войти в систему. Создание проекта включает в себя следующие шаги:
- Ввод названия проекта.
- Выбор поисковой системы и региона.
- Настройка параметров сбора данных (тип перебора, глубина перебора).
- Ввод ключевых слов и стоп-слов.
- Просмотр прогнозной и минимальной стоимости проекта.
- Создание проекта.
После создания проекта, его статус отображается в очереди проектов (статусы: “В очереди”, “Сбор данных” (с указанием процента завершенности), “Готов”). Результаты можно просмотреть в браузере или скачать в формате Excel. Визуализация данных позволяет наглядно оценить результаты кластеризации.
Функция кластеризации в Wordstat
Вкладка Wordstat содержит функцию быстрой кластеризации, которая позволяет избежать ручной загрузки файлов. Пользователь может выбрать настройки точности кластеризации (от 1 до 5, где 5 — наиболее точная). Для коммерческих тематик рекомендуется точность 2, для информационных — 3. Используется алгоритм DBSCAN для поиска похожих слов.
Дополнительные возможности
- Пополнение баланса: Возможность пополнения баланса с бонусами при больших суммах.
- Личный кабинет: Предоставляет доступ к статистике расходов и истории операций.
- FAQ и служба поддержки: Раздел с часто задаваемыми вопросами и возможностью обратиться в службу поддержки через приватные сообщения. Построение карт понятий облегчит понимание структуры семантического ядра.
Rush Analytics предлагает удобный и эффективный инструмент для автоматизации работы с семантическим ядром, включая сбор данных и кластеризацию ключевых слов. Разнообразие алгоритмов кластеризации позволяет адаптировать процесс под различные задачи и структуру сайта. Удобный интерфейс и наличие службы поддержки делают работу с сервисом простой и комфортной. Word2vec используется для построения векторных представлений слов.
Какие алгоритмы кластеризации использует Rush Analytics и чем они отличаются друг от друга?
Rush Analytics использует несколько алгоритмов кластеризации: k-means, hierarchical clustering и DBSCAN. Кластеризация по частотности (Wordstat) подходит для неструктурированного семантического ядра и использует TF-IDF. Кластеризация с ручными маркерами позволяет задать структуру вручную, используя маркерные слова. Комбинированный алгоритм сочетает оба подхода, сначала привязывая слова к маркерам, а затем кластеризуя оставшиеся. DBSCAN используется в функции быстрой кластеризации в Wordstat для поиска похожих слов. Выбор алгоритма зависит от имеющейся информации о структуре сайта и желаемой точности.
Как Rush Analytics помогает снизить затраты на работу с семантическим ядром?
Rush Analytics автоматизирует рутинные задачи, такие как сбор данных из Яндекс и Google, и кластеризацию ключевых слов, что значительно экономит время и ресурсы. Возможность настройки параметров сбора данных (например, исключение уточненной частотности для низкочастотных запросов в Яндекс Wordstat) позволяет оптимизировать расходы на сбор данных. Автоматизированная кластеризация ускоряет процесс построения структуры сайта, сокращая время, затрачиваемое на ручную работу.
Какие данные необходимы для эффективной работы Rush Analytics и как их подготовить?
Для эффективной работы Rush Analytics необходимы ключевые слова (в том числе стоп-слова), выбранная поисковая система (Яндекс или Google) и регион. Если используется кластеризация с ручными маркерами, необходимо заранее определить маркерные слова и присвоить им соответствующие метки. Качество результатов зависит от полноты и релевантности предоставленных ключевых слов. Стоп-слова помогают исключить нерелевантную информацию и улучшить точность кластеризации. Необходимо также определиться с необходимой глубиной и типом перебора для сбора данных.
Как Rush Analytics визуализирует результаты кластеризации и какие форматы выгрузки результатов доступны?
Rush Analytics предоставляет визуализацию результатов кластеризации в браузере, позволяющую наглядно оценить полученные группы ключевых слов. Кроме визуализации, результаты доступны для скачивания в формате Excel файла с готовой структурой сайта, что удобно для дальнейшей работы с данными в других программах и таблицах. В случае комбинированного алгоритма, выгрузка содержит две части: кластеризацию по маркерам и кластеризацию остальных слов, отображая семантическую близость между группами слов.