在为现有的在线商店选择语义之后，一个不愉快的空缺等待着您：商店的结构很可能不允许您放置所有关键短语。 我们将不得不推迟优化直到更好的时机（当您开始重新设计时），或者将新页面压缩到现有结构中，从而使其混乱和复杂化。
如果折衷解决方案不适合您，请使结构适应新的语义。
但是如何设计分区/小节，以便一方面包含来自内核的数千个键，另一方面又改善导航呢？ 我们举一个例子。
源数据
以年轻的区域性在线商店（例如家居装饰，纪念品和礼物）为例。
当前结构如下：
对于在线商店，收集了1000个短语的语义核心，并从“垃圾”和“假人”（基于产品名称和商店类别形成）中清除了该语义。
任务是开发一种新的商店结构，以反映用户的实际搜索需求。 我们将分三个阶段解决它。
阶段1.聚类
聚类是根据关键词搜索结果的相似性对关键词进行分组。
与基于语义相似性的分组不同，集群避免了与将具有不同意图的请求放置在同一页面上相关的错误。
例如，基于语义分组时的短语“为卧室购买图片”和“为卧室购买图片”可能会归为一组。 但是，如果您查看它们的搜索结果，结果将有所不同。
所有这些都是因为短语“卧室的绘画”具有商业意图（用户选择产品），而短语“卧室的绘画要购买”具有交易意图（用户选择了绘画并准备购买）。 因此，第一个短语的发布包含一张照片，一些想法和一个包含商品的页面，第二个短语仅包含在线商店的页面。
对于群集，有在线服务（Just Magic，PixelPlus， PromoPult等）和桌面程序（KeyAssort，KeyCollector）。 它们的工作原理类似（除非在KeyCollector中进行集群需要进行特定的准备）：加载查询列表，指定区域，集群的准确性并获得分组的核心。
聚类时，设置正确的精度（在词组归为一组的TOP-10中结果的匹配数）尤为重要。 例如，如果准确性为3，则在发出三个或三个以上相同结果的情况下，查询将属于一个集群。
如果精度低，则群集过于广泛；如果精度高，则核心可能过于分散。
为了不猜测和不为不必要的迭代多付钱，最方便的是设置一个范围的精度。 在这种情况下，您将获得几个集群核心，但只需支付一次。 PromoPult集群中有这样的功能。 我们将精度设置为3到7，设置优先级搜索系统，区域并开始该过程：
下载报告并以不同的准确性比较聚类的结果。 我们的任务是选择“黄金均值”，以使集群不会过于庞大和分散。 在我们的示例中，精度6被视为最佳。
集群之后，我们遇到一个问题：在线商店的现有结构不允许放置请求组。
例如，存在“木制烛台”和“在线商店中购买蜡烛”的集群。 我们无法将这些群集放在一页上-它们具有不同的意图。 但是在网站上，具有此类名称的产品组仅位于一页上，这从优化角度来看是不正确的。
逻辑建议：为什么不仅仅创建“蜡烛”部分并针对“购买蜡烛”集群对其进行优化，然后将“烛台，烛台，蜡烛”部分重命名为“烛台”并针对“木制烛台”进行优化？
但这不是那么简单：如何处理其他集群，例如“烛台作为礼物”？ 要放置在“烛台”部分中？ 还是“假期”？ 还是更多？ 大约有200个这样的集群-每个集群都有其自身的“问题”。
第二阶段。集群的词法化和引理的分类
为了形成商店的结构，有必要根据共同特征对集群进行分类并对其进行分组。 词法化将在这里有所帮助-将原始短语分解为单独的单词，并将它们带到主格的单数形式（引理）。
复制群集的名称（而不是键！），将其粘贴到lemmatizer中并开始该过程。
我们将单词从“合法化单词”部分传输到Excel，并为每个单词分配一个分类属性。
符号简要地描述了被去词化的单词。 例如，单词“购买”可以描述为一个过程。 因此，相反，我们将符号标记为“过程”。 您可以使用其他名称（例如“动作”）。 这并不重要-关键是将所有单词按相似的符号分组。
在我们的案例中，有九个迹象：
- 时间（“三月”，“年”，“二月”）；
- 地点（“家”，“商店”等）；
- 场合（“出生”，“婚礼”等）；
- 主题（“礼物”，“装饰”等）；
- 流程（“购买”，“刺绣”）；
- 财产（“人工”，“墙”等）；
- 样式（“样式”，“普罗旺斯”，“阁楼”，“破旧”）；
- 货物（“图片”，“花”等）；
- 人（“男朋友”，“女友”等）。
我们根据属性对引理列表进行排序，并将数据传输到列中以方便可视化。
尚未完成的结构。 但是我们已经到了终点。
阶段3.在线商店结构的形成
我们分析每个特征的引理，并考虑为哪些特征创建节/小节或过滤器。
符号“时间”被立即消除。 这里有与“场合”有关的词。 我们也删除了“过程”这一标语，因为“刺绣商”一词无关紧要，并且“购买”将出现在商店的几乎所有页面上。
在“产品”的基础上最多的话。 由于我们拥有在线商店，因此将所有产品移至单独的菜单项是很有意义的。 我们称其为“目录”。
在“位置”的基础上创建菜单项也是合乎逻辑的。 我们称其为“装饰类型”。 子项目-“用于客厅”，“用于厨房”，“用于花园”等。
同样，我们在菜单中标记“场合”。 将该项目称为“假期”。 小节将为“新年装饰”，“生日装饰”等。
根据“人”属性，我们将创建“礼物”菜单项，其中包含“男朋友礼物”，“朋友礼物”，“祖母礼物”等小节。
最后一个菜单项是“样式”，它是基于相同名称的属性形成的。 子项目-“普罗旺斯装饰”，“破旧别致装饰”，“阁楼装饰”。
仍然存在“主体”和“财产”的标志。 基于第一个符号，突出显示菜单项或过滤器没有任何意义，我们将在不同部分的名称中使用它们。 但是基于属性“ properties”中的单词，我们进行过滤：
- 颜色（必填-黑色，白色，红色，绿色+其他颜色）；
- 材料（木材，铁，青铜，瓷器，玻璃，石英，乙烯基）；
- 位置（地板，墙壁，桌子，悬挂式装饰）；
- 形状（圆形，椭圆形，正方形，不规则形状）；
- 大小（高，小，大）；
- 其他特征（发光，浪漫，雕刻，芳香）。
构建商店的结构：
仍然需要按节和小节对搜索查询的簇进行排序。
自然，将没有足够的部分和子部分来散布所有200个群集。 在其余群集下，将创建具有过滤结果的页面（例如，将存在页面“ White Decor”，“ Round Decor”，“ Romantic Decor”等）。 如果此后仍保留集群，则会为其优化相关产品卡。
该方法可以轻松扩展到任何项目。
得益于语义的聚类和词义化，您可以轻松地按搜索意图对短语进行分组，并基于这些短语形成一个在线商店结构，其中要考虑目标受众的真实兴趣。
该方法的优点是可伸缩性。 它适用于具有数万个密钥的小型平台和在线商店。 而且，在大型项目中，当无法进行手动直观的工作时，该方法最能体现自己。