Вам удалось с помощью ИИ делать кластеризацию?

а зачем это если есть кейассорт и остальные ? 

можно еще молотком шурупы забивать 

Потому что КА, КК, ПТ и т.д. не умеют в интент. А кластеризация софт/хард - это помойка. 

Это не ИИ, это скрипт для Питона. Нормально ИИ не умеет ни в каком виде. Но предобработку я круто сделал. Минус в том, что на джемике не запустить, только платные лимиты. Чат обрабатывает куски по 300 запросов.

UPD:

У меня кластеризация идёт 4 (четвёртым) скриптом + огромная база знаний. Но до полного автомата ещё далеко. Но результат, конечно, лучше, чем по СЕРПу.

Это история по типу Захотели так все оптимизировать, что на оптимизированный процесс в 2 раза больше времени теперь уходит. Чат гпт не всесилен и не все задачи способен решать.

Процесс написания заголовков к постам или к видео на Ютуб, а также точечные мета-теги он ускорит. А семантику не, сорян, сам давай собирай)

главное не слушать всяких теоретиков, а делать как делают практики, при помощи простых погнятных проверенных инструментов. Кстати гугл адс хорошо кластеры подсказывает еще на стадии поиска ключей

Вам удалось с помощью ИИ делать кластеризацию?

Мне - нет. Много раз пыталась. Не получается у него. Я думаю, потому что он не отдельное слово анализирует, а по вероятности подбирает, какое слово следующее.  Я пыталась одно время на ключи делать embeddings и потом их сравнивать. Типа чем ближе, тем скорей всего кластер. Но лыжи не поехали. Правда это было примерно год назад и после этого я больше не пробовала. Может быть на новых версиях уже едут. 

Не совсем так. У меня, например, такой склад, что я очень хорошо работаю с "да" или "нет".  А когда всякие семантики-маркетинги появляются, где нет - 70%, а да - 30%, у меня случается когнитивный диссонанс. И меня это вводит в ступор.  Поэтому речь даже не об оптимизации, а как раз о попытке избавиться от диссонанса и передать такие решения машине, чтобы не мучить свои бинарные мозги. 

Присоединяюсь к мнению коллег. В общем, и в целом - нет.

Тут я считаю так, если вы делаете информационник и под него генерируете контент, пытаясь вывести какие угодно запросы, и а бы какой угодной трафик, то на каком-то этапе ИИ может как-то собрать просто потому, что он что-то соберет.

В реальности с большими списками запросов ИИ работает плохо, а когда это проект из сотен кластеров, где на кластер могу быть тысячи и более запросов, то ИИ может выдавать бог знает что.

Коварство ИИ в том, что он может сделать неправильно, не учесть условия/не посчитать часть данных и сделает вид, что всё нормально. Причём, если ты ему укажешь на эту проблему, он пишет - окей, давай пересчитаем. 

ИТОГО:

Если вы ответственно и сознательно собираете семантику под коммерцию, то списки запросов всё равно придётся проверять под рабочие интенты и здесь только опыт, и инструменты, которые уже звучали: кластеризаторы, KC, KA, результат которых тоже надо проверять.

Самый продвинутый и функционально удобный инструмент (по моему мнению) сейчас KA (KeyAssort), с учётом того, что он активно поддерживается командой разработки и дополняется.

ИИ не работает с частотами (не предоставляет их), ИИ можно (и нужно использовать) для семантического расширения (синонимов, переформулировок, LSI), но о полноценной кластеризации говорить очень рано.

Верно. На небольших списках он может это сделать, но на проектах из XX тысяч запросов и выше он перестаёт выдавать адекватные результаты.

Смею предположить, что для этого нужно иметь запущенные ADS-кампании? У меня без запущенного эдса другой интерфейс, чем у тебя, и функционал, соответственно, отличается.)

Семантика - это вообще аналитический процесс, где иногда разбивку нужно делать даже лучше, чем то, что сейчас есть в выдаче. Это вообще невозможно никак автоматизировать. Уже 20 лет пытаются, ну нет, нужно самостоятельно с семантикой работать. Сколько уже сервисов по автогруппировке было, все шляпа.

Вот это важный нюанс, потому как состав топа определяет накликанный спрос, а семантика отдельной страницы может планировать под реалии бизнеса.