要对相似产品进行聚类以用于导航或 SEO，首先要定义相似性标准并应用算法对项目进行分组。产品属性，如类别、规格或用途，是常见的起点。例如，电子产品可以按品牌、技术特性（如电池续航时间）或用户意图（如“游戏本”对比“预算本”）进行分组。使用自然语言处理 (NLP) 分析产品描述或标题，提取关键词或嵌入向量（文本的数字表示）来衡量相似性。像 TF-IDF 或词嵌入（如 Word2Vec）这样的工具可以将文本转换为可比较的值。然后，像 k-means 或层次聚类这样的聚类算法根据这些值对产品进行分组。例如，鞋子可能会根据“缓震鞋底”或“防水”等关键词聚类为“跑步”、“徒步”和“休闲”。
接下来，为 SEO 和导航构建这些聚类结构。创建反映聚类的类别页面，确保 URL 和元标签包含相关关键词（例如，/running-shoes，标题如“最佳长跑鞋”）。使用内部链接连接聚类中的相关产品，这有助于搜索引擎理解产品之间的关系。例如，无线耳机的产品页面可以链接到“降噪耳机”类别。实施 Schema 标记以在结构化数据中定义产品类别，从而改善搜索引擎索引和显示结果的方式。避免过于宽泛的聚类——争取与用户意图相匹配的粒度。如果用户经常搜索“适合敏感肌的有机护肤品”，确保带有“有机”和“敏感肌”标签的产品与普通“护肤品”分开分组。
最后，进行验证和迭代。使用 Google Search Console 等工具监控类别页面在搜索结果中的表现。检查点击率 (CTR) 和跳出率等指标，查看聚类是否符合用户预期。例如，如果“预算本”类别的跳出率很高，则细化聚类标准以排除中端设备。使用脚本自动化更新，在新产品添加时重新计算聚类。使用 scikit-learn 聚类模块的 Python 脚本可以定期分析产品数据并更新类别分配。测试不同的聚类方法（例如，主题建模对比基于属性的方法），找到最适合您的产品目录的有效方法。定期审计您的导航结构，确保随着库存变化，聚类保持逻辑性。