幸运的是，关键词研究是一个我们可以实现大部分自动化的领域，使我们的工作变得更轻松并且由数据驱动。例如，Python 可以帮助我们确定哪些关键字相互匹配，以便我们可以对它们进行聚类。我将准确解释其工作原理，并在文章末尾为您提供 Google Colab 中的代码，以便您可以自己使用它。
关键词聚类，时间杀手
制定长列表后，关键词研究的最大部分就开始发挥作用：合并这些关键词，以确保清楚可以组合哪些关键词来构建最完整的页面。但集群仍然是防止同类相食的重要组成部分。
你很难做对
但是，手动浏览此列表需要花费大量时间，并且您通常被迫根据自己 贝宁电子邮件列表 的专业知识来执行此操作。最终结果：根据自己的专业知识进行关键词聚类，而不知道这是否真的符合人们在搜索引擎中的搜索行为。如果你确实检查了后者，你的客户或经理就会在你的屋顶上，因为这花费了大量的时间。
我和其他同事在实践中多次遇到过这个问题
这让我思考。如果您可以根据数据库确定哪些关键字属于或不属于在一起并将其批量组合，该怎么办？
当两个关键词具有相同的搜索意图时，搜索结果页面的相似度给出了 喀麦隆 Whatsapp 数据库 强烈的信号。谷歌的算法是这样开发的，当用户搜索关键字“自行车”时，他们会看到一个包含产品的搜索结果页面，我们可以得出结论，这背后存在以购买为导向的搜索意图。