几秒钟完成关键词聚类：用 Keywords Explorer 工具节省时间

关键词聚类工具关键词研究

大多数关键词聚类工具都算不上快：让一款热门工具为 4,703 个关键词分组，耗时 51 分钟。而在 Keywords Explorer 中，聚类几乎可以即时完成。

关键词聚类工具会把意图相同或相近的关键词归为一组。这让你更容易对关键词研究采取行动，因为它告诉你哪些关键词应该放在同一个页面上主攻。

遗憾的是，大多数关键词聚类工具都算不上快……

例如，我让一款热门的关键词聚类工具对 4,703 个关键词分组，竟然花了 51 分钟。等待时间实在太长。

幸运的是，你可以在 Keywords Explorer 里快得多地完成关键词聚类。

如何在 Keywords Explorer 中即时聚类关键词

只要输入你的宽泛搜索词或关键词列表，然后在 Overview（总览）或某个关键词灵感报告中点击「Clusters by Parent Topic（按父主题聚类）」标签页：

你会看到你的关键词按父主题（Parent Topic）分组为一个个主题簇，并按簇的搜索量（Cluster volume）排序。

要查看某个簇里的关键词及其指标，点击 Keywords（关键词）列里的展开箭头：

我们对几种不同场景再详细展开讲讲。

把你最多 10,000 个关键词的列表粘贴进去，点击搜索，然后在 Overview（总览）报告上点击「Clusters by Parent Topic」标签页。就这么简单。

输入几个种子关键词，进入某个关键词灵感报告（例如 Matching terms（匹配词）），然后点击「Clusters by Parent Topic」标签页即可对所有关键词灵感聚类。

如果你想更有挑选性，可以用筛选器细化搜索结果，把你喜欢的关键词灵感加进某个关键词列表。

如果你接着在左侧选中这份关键词列表，然后点击「Clusters by Parent Topic」标签页，它就会对你的列表聚类：

把竞争对手的域名输入 Site Explorer，进入Organic Keywords（自然关键词）报告，然后导出数据。

接下来，把导出的关键词粘贴进 Keywords Explorer，然后在 Overview 报告上点击「Clusters by Parent Topic」标签页。

即时聚类利用 Ahrefs 中一项名为父主题（Parent Topic）的专有指标来给关键词分组。为了得到这个指标，我们会取你关键词下排名第 1 的页面，并找出为那个页面带来最多流量的关键词。

「best drip coffee maker（最佳滴滤咖啡机）」排名第一的页面来自 Wirecutter：

同一个页面也在「best thermal carafe coffee maker（最佳保温壶咖啡机）」上排名第一……

……和「best filter coffee maker（最佳滤泡式咖啡机）」：

正因为如此，这三个关键词拥有相同的父主题（「best drip coffee maker」），归入同一个簇：

显然，用一个页面就有可能在这个簇里的所有关键词上都排到靠前的位置，因为 Wirecutter 的页面正是这么做的。

这种聚类方法比其他许多关键词聚类工具都快，因为与它们不同，我们无需在运行时做大量计算来给关键词分组。我们早已把父主题存储好了。

词项聚类是指按照关键词包含的词或短语来分组，而不是按意图。它有助于理解趋势、发现细分领域，和把关键词聚成主题桶，以便你批量创作相关内容。

在 Ahrefs 中做这件事，只要在 Overview 或某个关键词灵感报告中点击「Clusters by terms（按词项聚类）」标签页。

举个例子，如果你把「notion」作为种子关键词并按词项聚类，就会看到其中一个词项簇是「template（模板）」：

这个簇包含 5,098 个关键词，全球合计搜索量为 257K。

如果你点击展开箭头查看这些关键词，就会看到人们搜索的各种 Notion 模板，比如：

考虑到这里蕴藏的巨大搜索流量潜力，这对一个新网站来说可能是个绝佳的细分领域。

关键词聚类通过把关键词变成写手可以立即着手创作的主题，加快内容生产。它还有助于你产出更全面的内容，因为每个簇里的关键词往往代表着重要的子主题。

如果你想快速地对关键词聚类，Ahrefs 就是最好的关键词聚类工具。它只需几秒钟，而其他工具仅对几千个关键词做聚类就常常要花一个多小时。

可以说，Keywords Explorer 的准确性不如某些关键词聚类工具，因为它是按父主题聚类的。这意味着我们判断关键词之间相似度时依据的是排名第一的结果，而不是整个搜索结果页（一些其他工具则是后者）。但这也正是它如此之快的原因。

阅读我们有关关键词聚类的指南。它更深入地讲解了如何操作，和聚类的优缺点。