1. 克拉克松简介

【资料图】

克拉克松（Clustering）是一种基于相似度的数据分析方法，可以将一组相似的对象分成若干个簇。在SEO领域中，利用克拉克松可以对网站关键词进行分类，为网站优化提供有效的参考。

2. 克拉克松在网站优化中的作用

克拉克松可以将大量的关键词按照相似度分成若干个簇，让优化人员更好地把握不同簇内的关键词特点，从而制定更为有效的优化策略。通过分析不同簇内的关键词的搜索量、竞争程度、排名情况等指标，可以制定出更为科学合理的优化计划。

3. 克拉克松在关键词挖掘中的应用

克拉克松还可以应用在关键词挖掘中，对于一个主题或者一个行业，通过对相关关键词进行克拉克松聚类，可以发现隐藏在其中的一些亚簇，这些亚簇内的关键词有时候可能被忽视而被竞争者所利用。通过对这些亚簇的关键词进行优化，可以在竞争激烈的行业中赢得更多的流量。

4. 如何运用克拉克松进行关键词分类

（1）选择关键词。首先选择一个或者多个主要关键词，将这些关键词所涉及的其他相关关键词进行提取，得到一个关键词库。

（2）计算相似度。通过计算关键词之间的相似度，得到不同关键词之间的距离矩阵，从而进行聚类。

（3）确定簇数。根据预设的簇数或者通过评估聚类效果，确定最终的簇数。

（4）解释聚类结果。通过对聚类结果进行解释，确定不同簇之间的关键词特点，并制定出相应的优化策略。

5. 克拉克松优缺点浅析

克拉克松的优点在于可以帮助优化人员更好地了解关键词之间的相似度关系，为制定优化策略提供依据。同时，克拉克松可以挖掘出一些隐藏关键词，为优化提供新的思路。克拉克松的缺点在于需要考虑的变量较多，需要进行充分的数据探索和清理，同时对于多维数据的处理方法和簇数的选择也需要一定的技术水平。

6. 结论

通过运用克拉克松进行关键词的聚类分析，可以对网站关键词进行分类，制定更为有效的优化策略，并且可以挖掘出一些隐藏的关键词，为优化提供新的思路。但是在运用克拉克松进行分析时需要注意对数据的质量进行控制，同时需要技术力量的支持，才能有效地实现优化目标。