Regroupement de mots-clés (léger)
Transforme une liste plate de mots-clés en clusters de la taille d'une page. Chaque cluster reçoit un mot-clé pilier (le volume le plus élevé, ou le plus court s'il n'y a pas de volume), une intention majoritaire et le type de page qui se classe généralement pour cette intention.
Quand l'utiliser
- "Regroupe ces mots-clés", "organise cet export de mots-clés", "quels mots-clés peuvent partager une même page ?"
- Planifier un hub de contenu pilier/cluster à partir d'un export d'outil de mots-clés (Ahrefs, Semrush, GSC, Keyword Planner).
Comment l'exécuter
- Enregistrez les mots-clés dans un fichier
.txt(un par ligne) ou un CSV avec une colonnekeywordouquery. Une colonne optionnellevolume/search volume/impressionsest utilisée pour choisir les piliers et ordonner les clusters. - Exécutez :
python3 scripts/cluster.py keywords.csv # seuil par défaut 0.5 python3 scripts/cluster.py keywords.txt --threshold 0.4 # clusters plus lâches - Présentez le tableau Markdown. Pour les 3 premiers clusters, suggérez un slug d'URL et un H1 chacun.
Fonctionnement (et ses limites)
Clustering lexical : les mots vides sont supprimés, les mots sont légèrement racinisés, et un mot-clé rejoint le cluster dont le pilier partage au moins threshold de ses termes principaux (Jaccard). Les noyaux d'un seul mot ne rejoignent que des noyaux identiques. Il ne consulte pas les SERPs en direct, donc les synonymes ("pas cher" vs "abordable") restent séparés et deux clusters avec les mêmes URL classées ne sont pas fusionnés. Dites à l'utilisateur de vérifier la SERP en direct pour les clusters principaux avant de fusionner ou diviser des pages.
Exemple
Saisie : best crm for small business, small business crm software, crm for small business, crm vs erp, erp vs crm difference.
Sortie : cluster 1 "crm for small business" (commercial, page de comparaison, 3 mots-clés) ; cluster 2 "crm vs erp" (commercial, 2 mots-clés).
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cluster_keywords: cygnix-seo-mcp