K-meansクラスタリングは、データセットをK個のクラスタに分割するために使用される一般的な教師なし機械学習アルゴリズムである。
クラスタリングアルゴリズムは、各データ点と割り当てられたクラスタ重心（クラスタ内のすべての点の平均）との間の二乗距離の和を最小化することを目的とする。
SEOやキーワード調査の文脈では、k-meansクラスタリングは、検索意図、ボリューム、またはその他の関連する指標の類似性に基づいて、意味的に関連するキーワードをグループ化するために使用することができます。ここでは、k-meansクラスタリングがどのように機能するかの一般的な概要を説明する：
- 初期化：アルゴリズムは、各クラスタの初期セントロイドとなるK個のデータ点をデータセットからランダムに選択する。
- 割り当て：残りの各データ点は、距離メトリック（典型的にはユークリッド距離）に基づいて最も近いセントロイドに割り当てられる。
- 更新：すべてのポイントが割り当てられた後、各クラスタ内のすべてのポイントの平均を取ることによって、セントロイドが再計算されます。
- 反復：ステップ2と3は、セントロイドが大きく変化しなくなるか、最大反復回数に達するまで繰り返される。
SEOにおいて、k-meansクラスタリングは以下の方法でキーワードリサーチに適用することができる：
- キーワードのグルーピング：意味的類似性、検索ボリューム、またはその他の指標に基づいてキーワードをクラスタリングすることで、SEOの専門家は、コンテンツや最適化の取り組みでターゲットとする関連キーワードのグループを特定することができます。
- コンテンツの最適化：キーワードクラスターは、ウェブサイトの構造やコンテンツに反映され、各ページやセクションが特定のトピックやテーマを包括的にカバーするようにします。
- SERP分析：K-meansクラスタリングを使用して、競合するウェブページがランクインしているキーワードを分析し、コンテンツ戦略や潜在的なカバー範囲のギャップに関する洞察を明らかにすることができます。
k-meansクラスタリングは専らSEOのテクニックではないが、大規模なキーワードデータセットを整理・分析するための貴重なツールとなり、より効果的で的を絞ったSEO戦略を可能にする。
しかし、SEOにおけるk-meansクラスタリングの成功は、入力データの品質と関連性、そしてクラスタ数（K）と距離メトリックの適切な選択に依存することに注意することが重要である。
キーワードクラスターを生成する簡単な方法
AhrefsやSemrushのような商用キーワードリサーチツールがあり、クリックボタンでキーワードクラスターを生成することができるからだ。