Карта визуализирует распределение ключевых слов в многомерном векторном пространстве, построенном с помощью трансформеров (SentenceTransformer).
Каждый ключ представлен как точка, координаты которой отражают его семантическое значение — близкие по смыслу ключи расположены рядом.
Оси Semantic X и Y получены методом PCA (Principal Component Analysis), который сохраняет глобальную структуру данных, проецируя высокоразмерные эмбеддинги в 2D для визуализации.
Как читать карту:
Ближайшие соседи определяются по косинусному расстоянию в исходном пространстве эмбеддингов — линии соединяют семантически близкие ключи
Цвет точки соответствует смысловой группе (см. список ниже)
Форма маркера — тип запроса (бренд, общий запрос, длинный хвост и т.д.)
Размер точки — объем трафика (Daily Impressions)
Обводка маркера — наличие данных конкурентов (ранг или DI в сравнительном отчете)
Такое представление позволяет выявлять кластеры релевантных ключей, находить семантические паттерны и оптимизировать ASO-стратегию на основе реальных связей между запросами.
Смысловые группы
Цвет — смысловая группа (список ниже); форма — тип запроса.
Наш бренд (ключей: 3, доля: 1.0%; score: 0.465; приоритет: 5)
Значения форм
Наш бренд
Бренд конкурента
Общие запросы
С длинным хвостом
Другой язык
Смешанный язык
Обводка маркера — есть данные конкурентов (ранг или DI в сравнительном отчете).
Фильтры
Приоритет:
?От 1 до 5, где 1 — низкий приоритет, 5 — ядро продукта. Приоритет рассчитывается на основе релевантности, трафика, позиций и сложности продвижения.
Фильтр по форме:
Отображение
Точки: показывает отдельные ключи с маркерами
Плотность: показывает распределение ключей через контурную карту плотности