Автоматическая кластеризация запросов. Сравнение сервисов автоматической кластеризации ключевых слов для SEO

Когда есть уже список запросов, это еще не семантическое ядро — надо бы для начала раскидать запросы по страницам, чтобы иметь представление о том, как наполнять сайт. Без хорошей семантики будет очень трудно получать трафик из поиска.

Что такое кластеризация запросов

Кластеризация запросов – это как раз распределение поисковых запросов одной тематики на группы для продвижения посадочной страницы.

Кластеризация включает в себя следующие процессы:

• группировка запросов в зависимости от намерений пользователя (интента);
• проверка совместимости ключевых запросов для продвижения на одной странице в топе Яндекса.

Запросы с одинаковым интентом – это разные запросы, через которые человек, по сути, ищет одну и ту же вещь. Очевидным примером служат запросы [ручка Parker] и [ручка Паркер]. Сложнее дело обстоит с такими синонимами как: [настольная лампа] – [ночник], [свидетельство о рождении] – [метрика], [монитор] – [экран]. Трудность заключается в том, что при поиске синонимов ключей через словарь Яндекса, система далеко не всегда предлагает адекватную выборку.

На практике похожие запросы могут обладать уймой разных характеристик, из-за которых их нельзя будет разместить на одной странице. На помощь приходит кластеризация запросов по топам. Кластеризатор находит в топе выдачи поисковой системы одинаковые URL-ы, тем самым сигнализируя о присутствии одинакового интента. Результат работы выражается в следующем:

• присутствие одинаковых URL-лов в топе по запросам означает возможность их продвижения на одной странице;
• отсутствие общих URL-лов говорит, с высокой вероятностью, о невозможности такого продвижения.

Зачем нужна кластеризация

С помощью автоматических кластеризаторов можно быстро группировать даже самые большие семантические ядра. Если раньше на разборку ядра уходили недели и месяцы, то благодаря кластеризаторам работа сокращается до пары часов. Большим плюсом кластеризации является распределение запросов по страницам таким образом, чтобы их было возможно одновременно продвинуть. Сложно представить ручной аналог кластеризации высокой точности, так как даже опытный оптимизатор совершает до 30% ошибочных распределений. Из этого следует, что кластеризация ключевых слов необходима практически в любом случае.

Когда я был вебмастером-чайником, я делал сайт, где под каждый запрос была отдельная статья. Конечно же, трафика он не получал — получился только фейл. И это проблема реально многих начинающих — неправильные запросы или неправильная кластеризация.

Методы кластеризации

При группировке запросов возникает неопределенность в методике их объединения на основании топов. На практике выделяют два основных метода: “soft” и “hard” кластеризация.

Soft-кластеризация основывается на формировании группы с одного «центрального» запроса. Всех остальных подвергают сравнению с ним по количеству общих URL-ов в топ-10 Яндекса. Soft-кластеризация формирует группы достаточно большого размера, но часто возникают ошибки в определении возможности совместного продвижения запросов на странице.

Hard-кластеризация характерна объединением запросов в группу, когда есть общий для всех запросов набор URL-ов, который показан по всем этим запросам в топ-10.

Различают два критерия оценки кластеризации:

1. Полнота – количество запросов в группе, имеющих один и тот же «интент». Если все запросы с одинаковым интентом попали в одну группу, показатель полноты – 100%.
2. Совместимость запросов между собой, попавших в одну группу. За 100% принимают случай, когда все попавшие в кластер запросы совместимы между собой.

Важную роль играет такой параметр как «порог кластеризации ». Это минимальное количество общих URL-ов для образования группы. Большое число означает высокую точность групп, однако при этом они закономерно уменьшаются в размерах. Опыт использования кластеризаторов семантики показывает, что минимальный рабочий порог для «hard»-кластеризации – 3 URL-а, для «soft» – 4 URL-а.

Даже при пороге в 3 URL-а hard-кластеризация обеспечивает точность выше 90%. Для сравнения: без использования инструментов точность работы опытного оптимизатора, в лучшем случае, составит 70%, а новичка – не более 30%. Несмотря на высокую точность, “hard” метод дает лишь около 40% полноты.

Soft-кластеризация обладает высоким показателем полноты, но существенно проигрывает в точности. Таким образом, “soft” и “hard” методы являются обратно пропорциональными по отношению друг к другу. Использование того или иного метода зависит от целей оптимизационного процесса.

При «трафиковом» продвижении, когда важно вывести на страницу как можно больше любых запросов, лучше подходит soft-кластеризация. Если осуществляется «позиционное» продвижение, то решающее слово за hard’ом.

Также hard-кластеризацию применяют при текстовом анализе страницы. Любой текстовый анализ по группе запросов для страницы довольно строго соотносится с качеством этой группы. Только “hard” метод обеспечивает группы нужного качества.

Как сделать группировку семантического ядра

Я обычно делаю кластеризацию в два этапа. В первом этапе я закидываю ядро в какой-нибудь сервис/программу автоматической кластеризации, а на втором этапе я добиваю ядро вручную. Через Excel. Вот примерно как эти мужичары:

На этих видео в принципе понятно, как делать ручную добивку, а по поводу автоматических кластеризаторов — тут уж каждый выбирает, что ему больше по вкусу.

Semparser

Автоматический группировщик запросов от Топвизора представляет собой альтернативу Rush Analytics и Semparser, причем по интерфейсу похож на последний. Степень группировки и сохранение проекта в Exсel-файл присутствует.

В кластеризаторе Топвизора присутствует операция «перегруппировка». После ее применения количество групп возрастает, а число запросов в них заметно уменьшается. Данная функция пригодится тем, кого не устраивает soft-кластеризация и подойдет хард-вариант.

«Перегруппировка» тут платная, хотя и снимает не больше пары рублей.

Достоинство Топвизора основано на большой скорости группирования. Семантическое ядро в 1000 запросов кластеризатор распределит за считанные минуты. Недостатки: дороговизна группировки и, конечно же, необходимость в ручной правке.

Группировка через Key Collector

Еще один пример автоматического кластеризатора представлен в качестве онлайн-инструмента на сайте coolakov.ru . Разбивка запросов на группы производится на основе схожести топ-10 Яндекса.

Плюс: бесплатный онлайн-сервис.
Минусы: невысокая точность группировки, отсутствие выгрузки в файл.

Поводя итог, можно с уверенностью остановить свой выбор на автоматических кластеризаторах, предлагаемых различными онлайн-сервисами. Но, к сожалению, работа любого кластеризатора требует ручной доработки.

В сегодняшнем выпуске На Доске про семантику и структуризацию ключевых слов для сайта.

О том, что такое кластеризация семантического ядра. Зачем нужно кластеризировать и как это можно сделать.

Про это рассказывает Олег Шестаков , основатель Rush Analytics .

Видео получилось довольно таки объемным. В нем основные нюансы связанные с кластеризацией.

Переходим к просмотру видео:

Фото с доски:

Важно : Если у вас есть вопросы, то смело задавайте их в комментариях. Олег с удовольствием на них ответит.

Расшифровка видео

1. Что такое кластеризация?

Кластеризация по методу подобия топов - это группировка ключевых слов на основе анализа выдачи поисковых систем. Как это происходит?

• Берем два запроса, например, «блеск для губ» и «купить блеск для губ».
• Собираем для каждого из запросов поисковую выдачу, сохраняем 10 url из каждой выдачи и проверяем, есть ли общие url в обеих выдачах.
• Если есть хотя бы 3-5 (в зависимости от точности кластеризации, которую мы зададим), то эти запросы группируются.

2. Зачем делать кластеризацию?

Почему тренд кластеризации на рынке уже около полутора лет? Почему это важно и как это поможет?

• Экономия времени. Кластеризация - замечательная технология, которая поможет сократить рутину при работе с группировкой семантического ядра. Если обычный специалист по семантическому ядру разбирает 100 000 ключевых слов, отделяя их на группы, порядка 2-3 недель (а то и больше, если сложная семантика), то кластеризатор может это разделить в порядке очереди примерно за час.

• Позволяет избежать ошибки продвигать разные запросы на одну страницу. В Яндексе есть классификаторы, которые оценивают коммерческие запросы. Например, выдача по информационным запросам и коммерческим - совершенно разная. Запросы «блеск для губ» и «купить блеск для губ» никогда не получится продвинуть на одну страницу.

1) По первому запросу («блеск для губ») стоят сайты информационной тематики (irecommend, Википедия). Под этот запрос нужна информационная страница.

2) По второму запросу («купить блеск для губ») — коммерческие ресурсы, известные интернет-магазины. Под этот запрос нужна коммерческая страница.

То есть под разные запросы нужны разные типы страниц. Частая ошибка отимизатора - когда он продвигает все вместе на одну страницу. Получается так, что половина семантического ядра выходит в ТОП-10, а вторая половина никак не может туда попасть. Кластеризатор позволяет избежать таких ошибок.

Для того чтобы так не происходило, нужно изначально правильно сгруппировать запросы по типам страниц по выдаче.

3. Как кластеризация помогает в продвижении?

• скорость обработки данных,
• классификация страниц, под которые делается продвижение.

Если структура сайта сгруппирована и внутренняя оптимизация сделана правильно, то это уже половина дела, если мы говорим о российском рынке. Под западные рынки, естественно, потребуются ссылки. По нашему опыту, где-то 50-60% запросов при правильной кластеризации и правильной текстовой оптимизации просто выходит в ТОП без какого-либо внешнего вмешательства. Для интернет-магазинов либо классифайдов (агрегаторов и порталов) в принципе даже не нужны и тексты.

Кластеризация - залог правильного ранжирования. На данный момент нет смысла бороться с ранжированием поисковой системы, а проще подстроиться под это ранжирование, войти в нужные типы страниц и успешно продвигаться. Сменить парадигму продвижения какой-то тематики - скорее нереально, чем реально.

4. Какие есть методы кластеризации? (Hard/Soft)

Soft — это то, что было описано ранее. Берется маркерный запрос какой-то категории интернет-магазина, к нему привязываются другие запросы, сравнивается выдача. «купить блеск для губ», «купить блеск для губ в москве», «купить блеск для губ цены» — они имеют с главным запросом 4-5 связей.

Эти запросы привязываются. На этом проверка заканчивается, получается кластер ключевых слов и его можно продвигать.

Но есть тематики более конкурентные, например, пластиковые окна. Здесь нужно проверить, чтобы все запросы, которые были привязаны к главному, могли быть продвинуты друг с другом.

Нужно сравнить, есть ли в выдаче по этим запросам

одинаковый url. Сравниваем выдачу не только с главным запросом, но и между собой. И группируем только те запросы, которые могут быть связаны между собой.

Для большинства случаев хватает Soft кластеризации. Это интернет-магазины (не очень конкурентные категории), информационные ресурсы.

5. Кластеризация в Rush Analytics

У нас есть модуль кластеризации и 3 типа кластеризации:

• По Wordstat. Самый простой и менее затратный по времени с точки зрения оптимизатора метод. Идеально подойдет для ситуаций, когда мы не знаем о структуре сайта практически ничего.

1) В Excel загружаете в одну колонку ключевые слова, в другую - частотность по Wordstat, и отправляете на кластеризацию.

2) Мы сортируем весь список по убыванию: наверху получаются самые частотные слова (обычно самые короткие).

3) Алгоритм работает так: мы берем первое слово, пробуем привязать к нему все остальные слова, группируем. Все, что привязалось, вырезаем, делаем сортировку заново и опять повторяем эту итерацию.

4) Из списка ключевых слов мы получаем набор кластеров.

По маркерам

Подходит для сайтов, где структура определена. Очень хорошо работает в e-commerce (например, интернет-магазины).

1) Мы знаем маркерный запрос (основной запрос страницы или несколько запросов, под которые она продвигается).

2) Мы берем список ключевых слов, в колонке справа единицами отмечаем маркерные запросы, и нулями - все остальные запросы.

3) Мы берем маркерное ключевое слово и пытаемся привязать к нему остальные ключевые слова и сгруппировать в кластеры. Здесь важно, что в этом алгоритме маркерные слова, которые мы пометили единичками, никогда не будут связаны между собой. Мы не будем пытаться их привязать.

Комбинированная кластеризация

Этот алгоритм совмещает в себе два предыдущих

1) Мы загружаем ключевые слова, отмечаем «маркер/не маркер» и частотность.

2) Привязываем к маркерным запросам все слова, которые мы можем привязать.

3) Берем ключевые слова, которые остались не привязанными, и группируем их между собой по Wordstat.

4) Все остальное откинется в «некластеризованные».

5) В итоге - структура, которую мы уже знаем. Также получится автоматическая кластеризация всех остальных ключевых слов, что поможет нам расширить структуру. Все эти типы кластеризации есть в Rush Analytics .

Какие еще есть инструменты на рынке?

Из достойных, кроме Rush Analytics, можно выделить сервис JustMagic, где есть и Hard и Soft кластеризация. Сервис разработал Алексей Чекушин.

Это все, что вам нужно знать о кластеризации, чтобы начать работу по группировке ключевых слов.

Используйте кластеризацию и экономьте свое время. К тому же, люди часто ошибаются, процент ошибок оптимизатора — порядка 15%. Доверьте рутину роботам - не нужно разбирать это руками.

Мнения экспертов

Топвизор - один из самых динамичных инструментов на рынке поискового продвижения. Развиваясь поступательно, команда регулярно наращивает число полезных сервисов для SEO-специалистов.

Один из наиболее интересных модулей - быстрая кластеризация поисковых запросов по принципу схожести SERP’ов.

В Топвизор наша компания перешла не по какой-либо рекомендации. Мы тестировали разные сервисы мониторинга позиций, и подкупила отзывчивость разработчика.

Приятно, когда твои предложения внедряют и делают жизнь и работу легче. И спустя время эта способность выслушать и внедрить не исчезла. Это очень круто!

Давно искал удобный сервис проверки позиций, перепробовал массу! То одно не нравилось, то другое... В Топвизоре все можно настроить под себя, а дополнительные возможности радуют еще больше.

Однозначно мастхэв! Надеюсь, что будет и дальнейшее развитие!

Мы перепробовали множество сервисов-конкурентов и выбрали именно Топвизор за качество. А также за точность и скорость проверки позиций. Теперь все новые инструменты тестируем и внедряем в свой рабочий процесс.

Особенно радует отзывчивость команды сервиса и оперативная реализация идей и пожеланий пользователей.

Когда в очередной раз на Маке я не смог открыть KeyCollector, меня спас Топвизор. Здесь я быстро получил ряд данных по сематнике для одного важного исследования. Также, при необходимости я использую Топвизор для проверки позиций сайтов клиентов, очень удобно.

Создатели сервиса знакомы с потребностями рынка, поэтому делают все возможное для автоматизации множества задач, иногда не очень популярных. Приятный и удобный сервис.

Обязательно должен быть в арсенале оптимизаторов.

Для человека, который построил себе репутацию на семантике, крайне важно всегда получать точные данные; это касается и кластеризации, и съема позиций, и аналитики. Топвизор с первых дней задал высокий уровень работы относительно рынка и каждый день подтверждает своё лидерство.

Помимо удобства и точности инструментов сервиса, хочу отметить отзывчивую работу службы поддержки и руководства!

Меня Топвизор поразил своей продуманностью и многофункциональностью. Столько мелочей учтено заранее. Я часто работаю с интерфейсами самых разных SEO-сервисов, много тестирую, но подобного уровня удобства для пользователя пока не видела больше нигде.

Впечатляет подробная Справка, доброжелательность и оперативность саппорта.

Очень удобно в нем работать – снимать и расширять сем. ядро, делать кластеризацию, контролировать позиции как сайтов, так и страниц в соцсетях и видео, каналов на Youtube, следить за конкурентами, анализировать оптимизацию своего сайта. Цены, как оказалось, очень даже доступные для работы. Из этого сервиса мне точно уходить не хочется.

Топвизором пользуюсь давно - с первых недель существования - с 2013 года. И честно говоря, просто решил протестировать еще один сервис для проверки позиций, т.к. текущий на тот момент постоянно падал и тех.поддержка не отвечала совсем.

А поддержка Топвизора отвечала за 2 минуты даже в твиттере и, что очень порадовало, многие мои предложения по улучшению исполнялись чуть ли не в тот же день.

На момент написания отзыва у меня примерно 270 закрытых тикетов и многие фишки появились с моей легкой руки. Казалось бы, причем тут поддержка в сервисе по проверке позиций? Как оказалось - самая главная часть. потому что любой глюк, любую оплошность исправляют быстро и если лишнего сняли со счета - компенсируют. А что со стабильностью? тоже все отлично (ну за исключением выкатки новых фич). За 3 с лишним года с Топвизором я загружал туда сотню различных проектов с семантическими ядрами от 10 до 5000 запросов и не было почти ни одного раза, чтобы проект не снялся вовремя или что-то случилось с данными.

Топвизор - стабильный и быстрый сервис для работы с семантикой, который делает если не все, то почти все: вордстат, адвордс, подсказки, группировка и кластеризация запросов, отличная и понятная аналитика, интеграция с вебмастером, метрикой, GA. Кроме этого есть куча и маленькая тележка сопутствующих сервисов вроде мониторинг изменений на сайте или бид-менеджер для контекста. Все эти фичи я использую на полную катушку почти в каждом новом проекте.

Если вы выбираете сервис для мониторинга позиций и других задач по SEO, рекомендую присмотреться к Топвизору.

Это целый комплекс полезных инструментов: от проверки позиций со сбором сниппетов и снимков поисковой выдачи до подробного технического анализа сайта. От подбора слов, сбора поисковых подсказок до группировки по релевантности и кластеризации тремя разными методами.

Умеет работать и интегрироваться с Яндекс.Метрикой, Я.Вебмастером, Google Analytics и Google Search Console. Настоящий сервис поисковой аналитики.

Топвизор постоянно и динамично развивается, регулярно появляются новые инструменты и расширяется текущий функционал. Интерфейс удобный, интуитивно понятный и очень хорошо продуманный разработчиками сервиса. Уделите особое внимание подробным справочным материалам по инструментам и возможностям Топвизора. Уверен, что даже у новичков не возникнет проблем и вопросов с работой после прочтения.

Начали использовать Топвизор в сентябре 2014 года, как дублирующий сервис для внутренних инструментов мониторинга и аналитики. Со временем и развитием проекта часть функционала внутренних штук полностью отрабатывается не на нашей стороне.

Используем только модуль позиций, получаем статистику по удобному API, с которым отлично дружит и Power BI/Query для визуализаций готовых отчетов по параметрам количества и динамики запросов в ТОП-3..100+ за нужный период времени.

Удобно, что сервис пользуется документооборотом по безналу через Диадок, а готовые счета за неделю до расчётной даты экономят кучу времени. У Топвизора есть самое важное, что может быть в клиентском сервисе, кроме работы технических вещей - крутая поддержка. Реакция на запросы в течении 5-10 минут, видимое желание помочь и разобраться в проблеме и улучшить функционал. Так у городов России в статистике появились разные цвета на графиках, а в справке - пару дополнительных скриншотов.

В небольшом SEO-отделе большого контентного проекта, где я работаю, решили увеличить штат. Набирать планировалось людей с небольшим опытом или совсем без опыта. По этой причине было решено создать некий гайд, который бы служил исчерпывающим руководством по написанию новых статей. Руководство получилось действительно подробным и полным, один из его важных блоков – это кластеризация запросов.

Зачем нужны сервисы кластеризации?

В один кластер должны быть объединены только такие запросы, которые имеют хорошие шансы выйти в топ-10 поисковых систем с общей релевантной страницей. То есть, если по двум запросам в выдаче все страницы сайтов разные и нет пересечений, то следует относить их к разным кластерам. Также и наоборот: если два запроса возможно продвинуть на одной статье, то не следует разносить их на разные кластеры, чтобы не писать лишнего – бюджет на контент не резиновый.

Общая схема составления ТЗ на написание SEO-статьи следующая:

1. Сбор семантики – статистика поисковых систем, базы семантики, внутренняя статистика проекта;
2. Кластеризация автоматическая – сервис или программа для кластеризации по подобию топов;
3. «Посткластеризация» ручная – обработка того что не удалось кластеризовать автоматически;
4. Приоритезация – определение важности полученных запросов в каждом кластере;
5. Оформление ТЗ для копирайтера – лемматизация, LSI и различные указания для написания статей, по статье на каждый кластер.

Вот именно для второго пункта нужно было выбрать самый подходящий сервис автоматической кластеризации. Для этой цели я провел сравнительный анализ самых известных, на мой взгляд, сервисов.

Способы кластеризации

Из способов, которые автоматизированы в каких-то известных сервисах или программах, можно выделить два:

• По подобию топов (по поисковой выдаче);
• По .

Исходя из задачи – написание SEO-статей, был выбран метод по подобию топов. Поисковая система на трафик с которой мы ориентируемся – Яндекс, поэтому для кластеризации использовался топ-10 Яндекса. У данного метода есть два вида:

• Soft – когда все запросы кластера связаны хотя бы с одним общим (маркерным) запросом;
• Hard – когда каждый запрос связан со всеми запросами в своем кластере;

а также такой параметр как «сила связи» – количество общих URL в поисковой выдаче по запросам.

По рекомендациям создателей сервисов кластеризации для нашего случая был выбран вариант Soft с силой связи 4. Это важный момент, потому что для интернет-магазина, например, следовало бы выбирать другие опции.

Методика сравнения

Суть сравнения сервисов в следующем: выбрать идеально кластеризованный список запросов – эталонное ядро. Сравнить результаты кластеризации каждого сервиса с эталонным.

Важно было хорошо составить такое эталонное ядро. Поскольку у нас контентный проект и большая часть контента – это вопросы и ответы пользователей, то материала для сбора статистики по проекту предостаточно.

Было взято ядро на 2500+ ключевых фраз, которое отслеживается уже много месяцев. Из него выбраны только запросы вышедшие в топ-5 Яндекса. И из них взяты только те которые имеют релевантной страницу одного из широких разделов (категория вопроса, тема вопроса, категория документа, страница с формой «задать вопрос»), а не узкую страницу вопроса с ответами. Запросы были сгруппированы по релевантной странице. Оставлены только группы в которых более чем 4 запроса. В итоге получилось 292 запроса разбитых на 22 кластера.

Забегая вперед скажу, что сравнивались результаты кластеризации по Московской выдаче Яндекса и без геопривязки. Региональная московская выдача показала себя лучше, поэтому далее будем говорить про нее.

Сравнение сервисов

В поиске самых популярных сервисов очень помог доклад Александра Ожгибесова на BDD-2017, к тем, что у него было добавлено еще несколько сервисов, получился такой список:

1. Топвизор
2. Pixelplus
3. Serpstat
4. Rush Analytics
5. Just Magic
6. Key Collector
7. MindSerp
8. Semparser
9. KeyAssort
10. coolakov.ru

Первое на что проверялись полученные в результате кластеризации эталонного ядра по этим сервисам группы – это не делает ли сервис слишком широкие группы. А именно не попали ли запросы из разных групп эталонного ядра в один кластер по версии сервиса.

Но только такого сравнения не достаточно. Сервисы делятся на два подхода к некластеризованному остатку фраз:

• сделать для них общую группу «Некластеризованные»;
• сделать для каждой некластеризованной фразы группу из нее одной.

По причине п.2 появилась необходимость смотреть на количество фраз, которые находятся в одной группе эталонного ядра и попали в разные по сервисам.

В сравнении я использовал оба этих параметра в виде соотношения – какой процент фраз от общего количества попал не в свою группу.

Результаты сравнения:

• Топвизор
  • разные группы эталона в одной по сервису – 4%
• Pixelplus
  • одна группа эталона в разных по сервису – 7%
• Serpstat
  • разные группы эталона в одной по сервису – 0%
• Rush Analytics (132 фразы, demo)
  • разные группы эталона в одной по сервису – 11%
  • одна группа эталона в разных по сервису – 8%
• Just Magic
  • разные группы эталона в одной по сервису – 0%
  • одна группа эталона в разных по сервису – 9%
• Key Collector
  • разные группы эталона в одной по сервису – 12%
  • одна группа эталона в разных по сервису – 16%
• MindSerp – не удалось получить демо, не выходят на связь
• Semparser
  • одна группа эталона в разных по сервису – 3%
• KeyAssort
  • разные группы эталона в одной по сервису – 1%
  • одна группа эталона в разных по сервису – 1%
• coolakov.ru
  • разные группы эталона в одной по сервису – 0%
  • одна группа эталона в разных по сервису – 18%

Итоги

В качестве оптимального решения для нашего проекта была выбрана программа KeyAssort – это именно программа, а не онлайн-сервис, лицензия покупается однократно, привязывается к железу.

Неплохие результаты показал популярный онлайн сервис Serpstat, но для нашего случая чуть хуже, а также значительно дороже. Если брать большие объемы запросов в месяц и использовать его только для кластеризации – он не рентабелен. Возможно, если использовать кластеризатор вместе с другими его инструментами, то он и окажется приемлемым по цене.

Самые худшие показатели у программы Key Collector, что все равно не отменяет необходимость ее иметь в своем арсенале для любого сеошника.

Очень удивил сервис MindSerp, через сайт которого я так и не смог получить никакой обратной связи по поводу демо. Если представители этого сервиса прочитают статью, может быть я добавлю в сравнение и его)

Теги: Добавить метки