Il clustering K-means è un popolare algoritmo di apprendimento automatico non supervisionato utilizzato per suddividere un set di dati in K cluster, dove K è un numero predefinito.
L'algoritmo di clustering mira a minimizzare la somma delle distanze al quadrato tra ciascun punto dati e il centroide del cluster assegnato (la media di tutti i punti del cluster).
Nel contesto della SEO e della ricerca di parole chiave, il clustering k-means può essere utilizzato per raggruppare parole chiave semanticamente correlate in base alla loro somiglianza in termini di intento di ricerca, volume o altre metriche rilevanti. Ecco una panoramica generale sul funzionamento del clustering k-means:
- Inizializzazione: L'algoritmo seleziona in modo casuale K punti di dati dall'insieme di dati per fungere da centroidi iniziali per ciascun cluster.
- Assegnazione: Ogni punto dati rimanente viene assegnato al centroide più vicino in base a una metrica di distanza, in genere la distanza euclidea.
- Aggiornamento: dopo che tutti i punti sono stati assegnati, i centroidi vengono ricalcolati prendendo la media di tutti i punti all'interno di ciascun cluster.
- Iterazione: Le fasi 2 e 3 vengono ripetute fino a quando i centroidi non cambiano più in modo significativo o viene raggiunto un numero massimo di iterazioni.
In ambito SEO, il clustering k-means può essere applicato alla ricerca di parole chiave nei seguenti modi:
- Raggruppamento di parole chiave: Raggruppando le parole chiave in base alla loro somiglianza semantica, al volume di ricerca o ad altre metriche, i professionisti SEO possono identificare gruppi di parole chiave correlate su cui puntare nei loro sforzi di ottimizzazione e di contenuto.
- Ottimizzazione dei contenuti: I cluster di parole chiave possono informare la struttura e il contenuto di un sito web, assicurando che ogni pagina o sezione copra in modo esauriente un argomento o un tema specifico.
- Analisi delle SERP: Il clustering K-means può essere utilizzato per analizzare le parole chiave per le quali le pagine web concorrenti si posizionano, rivelando così informazioni sulle loro strategie di contenuto e sulle potenziali lacune nella loro copertura.
Anche se il clustering k-means non è esclusivamente una tecnica SEO, può essere uno strumento prezioso per organizzare e analizzare grandi insiemi di parole chiave, consentendo strategie SEO più efficaci e mirate.
Tuttavia, è importante notare che il successo del clustering k-means nella SEO dipende dalla qualità e dalla rilevanza dei dati in ingresso, nonché dalla selezione appropriata del numero di cluster (K) e della metrica di distanza.
Modi più semplici per generare cluster di parole chiave
È anche importante sapere che la maggior parte dei professionisti SEO e dei proprietari di siti non utilizzerà mai il clustering k-means, perché esistono strumenti commerciali per la ricerca di parole chiave, come Ahrefs e Semrush, che forniscono modi per generare cluster di parole chiave con un clic.
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