作为 SEO 专家，我们工作中最耗时的部分仍然是进行关键词研究。几乎每个 SEO 策略都以此开始，但在此过程中调查有机竞争环境仍然是必须的。然而，如果我们看看实践，我们实际上很少有时间准确地完成所有事情。那应该更容易，对吧？

使用 Python 轻松聚类关键词

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 在悉尼实现您的审美愿望 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？

基于SERP相似度的数据驱动聚类的重要性

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

如果您随后将关键字“自行车”与“买自行车”进行比较

很快就会发现这些关键字有很大的重叠。这种重叠实际上表明在出售自行车的页面上使用这两个关键字是明智的。换句话说，这些有机结果提供了一个很好的数据源来确定不同关键字之间的重叠。

当我们比较多个关键词的搜索结果时

我们可以通过数据快速找出哪些关键词重叠。您可以将这 探索威斯康辛州麥迪遜市蓬勃發展的電銷行業：挖掘您的潛能 些关键字组合在一页上。

使用Python自动聚类关键词

您可以使用Python编程语言轻松自动化上述情况。 Python 能够快速从 SERP 的搜索结果中收集数据（使用正确的 API）。然后，Python 可以将此数据与其他关键字进行比较，以便合并重叠的关键字。