ML для семантичного ядра

Semantic Core Automation

Автоматичне збирання, кластеризація та пріоритизація ключових фраз для Science Portal із підтримкою 66 мов і синхронізацією з контентним календарем.

🧠 ML-кластеризація 📈 Search Console API 🌍 Мультимовні корпуси ⚡ Автооновлення

Пайплайн автоматизації

Harvesting

Збір ключових фраз із Search Console, Semrush, Ahrefs, внутрішнього логу пошуку, запитів користувачів.

Normalization

Лематизація, очищення, визначення intent, переклад у базову мову, видалення дублів.

Clustering

ML (BERT embeddings, HDBSCAN) формують кластери за тематикою й намірами, визначають пріоритетні запити.

Activation

Зв’язок з `topic-cluster-strategy.html`, контент-календарем, рекомендації щодо оновлення чи створення сторінок.

Технологічний стек

  • Python Pipelines: Airflow / Prefect, pandas, scikit-learn, sentence-transformers.
  • Data Storage: BigQuery, PostgreSQL, Google Drive (CSV exports), Notion DB.
  • Visualization: Looker Studio, Datawrapper, внутрішній dashboard.
  • Automation: GitHub Actions, Slack webhooks, Zapier для контент-команди.
  • Localization tools: DeepL API, власні перекладацькі скрипти зі scripts/translation.

Ключові метрики

  • Keyword Coverage: частка пріоритетних запитів з релевантною сторінкою (ціль ≥ 88%).
  • Cluster Freshness: середній час від появи запиту до інтеграції (ціль ≤ 30 днів).
  • Intent Match Rate: відповідність сторінки пошуковому наміру (ціль ≥ 90%).
  • Localization Depth: кількість мов, що мають локалізований контент для кластерів.
  • Automation Coverage: частка процесів без ручного втручання (ціль ≥ 70%).

Дані для 2026 року

Кластер
Запитів
Мови
Пріоритет
Climate Science
4 850
18
🚀 Високий
AI Ethics
3 120
22
🚀 Високий
Quantum Simulation
2 070
16
⚡ Середній
Citizen Science
1 540
12
⚡ Середній

Часті запитання

Як часто оновлюється семантичне ядро?➕
Пайплайн запускається щотижня, квартальні ревізії проводяться вручну з участю SEO-команди.
Чи враховуються локальні тенденції?➕
Так, система підтягує локальні новини, освітні тренди, регіональні запити з локалізованих SERP.
Які алгоритми кластеризації використовуються?➕
Sentence-BERT embeddings, UMAP для зниження розмірності, HDBSCAN для формування кластерів.
Як інтегрується з контентним календарем?➕
Рекомендації автоматично з’являються в `seo-content-calendar.html` у вигляді тегованих задач.
Чи визначаються пріоритети?➕
Так, система розраховує Priority Score (volume, difficulty, conversion data, стратегічна важливість).
Як відстежується ефективність кластерів?➕
Кожен кластер має власний dashboard у Looker Studio з CTR, трафіком, позиціями, конверсіями.
Чи може команда додавати ручні запити?➕
Так, є форма Submit Keyword, яка додає запити в чергу для наступного запуску пайплайна.
Як система працює з новими мовами?➕
Додаємо мовні моделі, словники, правила нормалізації. Пайплайн адаптується через конфігураційні файли.
Які формати експорту доступні?➕
CSV, Google Sheets, API endpoint для внутрішніх інструментів, а також інтеграція зі scripts/automation.
Чи можна відкотити зміни?➕
Так, всі оновлення версіонуються, є лог змін, який зберігається в Git та BigQuery.

Запустіть ML пайплайн

Активуйте автоматичне збирання семантики, синхронізуйте результати з календарем і створіть новий topic-кластер з максимальною швидкістю.

🧭 Перейти до кластерів 🧪 Перевірити мета-теги