MOSCOW ECONOMIC JOURNAL MOSCOW ECONOMIC JOURNAL Московский экономический журнал 2413-046X 74500 Отраслевая и региональная экономика Отраслевая и региональная экономика АНАЛИЗ ЗАПРОСОВ И ИХ КЛАСТЕРИЗАЦИЯ АНАЛИЗ ЗАПРОСОВ И ИХ КЛАСТЕРИЗАЦИЯ Плотников Андрей Викторович Plotnikov Andrey Viktorovich andreiplotnikovwork@gmail.com Черданцев Вадим Петрович Cherdantsev Vadim Petrovich cherdantsev.vadim@yandex.ru

доктор экономических наук;

doctor of economic sciences;

 Черникова Светлана Александровна Chernikova Svetlana Aleksandrovna schernikova2014@yandex.ru Пермский государственный аграрно-технологический университет имени академика Д.Н. Прянишникова ru Пермский государственный аграрно-технологический университет имени академика Д.Н. Прянишникова ru ФГБОУ ВО «Пермский государственный аграрно-технологический университет имени академика Д.Н. Прянишникова» Пермь Россия Perm State Agrarian and Technological University named after Academician D.N. Pryanishnikov Perm Russian Federation Пермский государственный аграрно-технологический университет имени академика Д.Н. Прянишникова ru Пермский государственный аграрно-технологический университет имени академика Д.Н. Прянишникова ru 25 12 2017 25 12 2017 2 5 15 15 07 12 2017 15 12 2017 https://qje.su/en/nauka/article/74500/view

В работе на практическом примере показан результат кластеризации запросов согласно поисковой системе Яндекс, собранных из поисковой системы Google. Обработано 400 запросов с порогом кластеризации 2. Используя строгую кластеризацию, по результатам сформировано 121 группа (из них 108 групп, содержат два и более запроса; 13 групп, содержат 1 запрос). Данные группы можно использовать в качестве ключевых слов для создания контент-маркетинговой стратегии.

The paper considers a practical example, the result of the clustering of queries in the Yandex search system, collected from the Google search engine, is shown. As a result, 400 requests were processed with clustering threshold 2, using strict clustering, 121 groups were formed according to the results (of them 108 groups containing two or more requests, 13 groups containing 1 query). These groups can be used as keywords for creating a content marketing strategy.

 контент-маркетинг кластеризация запросов потребительский поиск content marketing query clustering consumer search search engine marketing

The paper considers a practical example, the result of the clustering of queries in the Yandex search system, collected from the Google search engine, is shown. As a result, 400 requests were processed with clustering threshold 2, using strict clustering, 121 groups were formed according to the results (of them 108 groups containing two or more requests, 13 groups containing 1 query). These groups can be used as keywords for creating a content marketing strategy.