O K-means clustering é um algoritmo popular de aprendizado de máquina não supervisionado usado para particionar um conjunto de dados em K clusters, em que K é um número predefinido.
O algoritmo de agrupamento tem como objetivo minimizar a soma das distâncias quadradas entre cada ponto de dados e o centroide do agrupamento atribuído (a média de todos os pontos no agrupamento).
No contexto de SEO e pesquisa de palavras-chave, o k-means clustering pode ser usado para agrupar palavras-chave semanticamente relacionadas com base em sua semelhança em termos de intenção de pesquisa, volume ou outras métricas relevantes. Aqui está uma visão geral de como o k-means clustering funciona:
- Inicialização: O algoritmo seleciona aleatoriamente K pontos de dados do conjunto de dados para servir como centroides iniciais de cada cluster.
- Atribuição: Cada ponto de dados restante é atribuído ao centroide mais próximo com base em uma métrica de distância, normalmente a distância euclidiana.
- Atualização: após a atribuição de todos os pontos, os centroides são recalculados, considerando a média de todos os pontos em cada cluster.
- Iteração: As etapas 2 e 3 são repetidas até que os centroides não se alterem mais significativamente ou até que seja atingido um número máximo de iterações.
Em SEO, o k-means clustering pode ser aplicado à pesquisa de palavras-chave das seguintes maneiras:
- Agrupamento de palavras-chave: Ao agrupar palavras-chave com base na semelhança semântica, no volume de pesquisa ou em outras métricas, os profissionais de SEO podem identificar grupos de palavras-chave relacionadas a serem direcionadas em seus esforços de conteúdo e otimização.
- Otimização de conteúdo: Os grupos de palavras-chave podem informar a estrutura e o conteúdo de um site, garantindo que cada página ou seção cubra de forma abrangente um tópico ou tema específico.
- Análise de SERP: O agrupamento K-means pode ser usado para analisar as palavras-chave para as quais as páginas da Web concorrentes são classificadas, revelando insights sobre suas estratégias de conteúdo e possíveis lacunas em sua cobertura.
Embora o k-means clustering não seja exclusivamente uma técnica de SEO, ele pode ser uma ferramenta valiosa para organizar e analisar grandes conjuntos de dados de palavras-chave, permitindo estratégias de SEO mais eficazes e direcionadas.
No entanto, é importante observar que o sucesso do k-means clustering em SEO depende da qualidade e da relevância dos dados de entrada, bem como da seleção adequada do número de clusters (K) e da métrica de distância.
Maneiras mais fáceis de gerar grupos de palavras-chave
Também é importante saber que a maioria dos profissionais de SEO e proprietários de sites nunca usará o k-means clustering, porque há ferramentas comerciais de pesquisa de palavras-chave, como Ahrefs e Semrush, que oferecem maneiras de gerar clusters de palavras-chave por meio de um botão.
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