I migliori strumenti di keyword clustering, dai gratuiti ai premium
Di Toy Wen Da, Co-founder · · 12 min di lettura
Tradotto dall'originale in inglese. Leggilo in inglese
Gli strumenti di keyword clustering raggruppano la tua lista di parole chiave in cluster tematici, confrontando l'intento di ricerca. La maggior parte usa i primi 10 risultati reali di Google, anziché limitarsi alle parole in comune. I migliori trasformano un foglio di calcolo con centinaia di keyword in una manciata di brief di contenuto chiari. Ognuno corrisponde a una sola pagina, invece che a dieci pagine in concorrenza tra loro.
Come funziona davvero il keyword clustering (prima di scegliere uno strumento)
Ogni strumento di clustering svolge lo stesso lavoro di base. Prende una lista disordinata di parole chiave e la divide in gruppi che stanno bene sulla stessa pagina. Il modo in cui decide cosa "sta bene insieme" è ciò che distingue gli strumenti. Questa differenza è il fattore più importante per capire se il risultato è utile o inutile.
Gli approcci principali sono quattro e producono una qualità sensibilmente diversa. Una serie di test molto citata ha messo a confronto 17 strumenti di clustering sullo stesso set di 216 keyword. I punteggi andavano da 9 su 100 a 95 su 100. Uno scarto così ampio rende il metodo che scegli più importante del nome dello strumento.
Clustering basato sui pattern
Gli strumenti basati sui pattern raggruppano le keyword che condividono delle parole. "Content marketing strategy" e "content marketing tips" finiscono insieme perché contengono entrambe "content marketing". Sembra ragionevole, ma spesso Google mostra risultati completamente diversi per le due ricerche, il che significa che servono pagine separate, non una sola. Nello stesso giro di test, gli strumenti di pattern matching hanno ottenuto in media tra 11 e 35 su 100. È il metodo più debole sul mercato, ed è anche il più economico da realizzare. Per questo tanti strumenti gratuiti lo usano ancora.
Clustering semantico e basato su AI/LLM
Gli strumenti semantici e basati su NLP usano modelli linguistici per capire il significato, anziché limitarsi ad accostare le parole. Sanno riconoscere che "buy running shoes online" e "purchase sneakers on the web" vogliono dire la stessa cosa, pur senza nessuna parola in comune. Il clustering basato su AI/LLM funziona allo stesso modo, solo con un modello più grande alle spalle. Entrambi sono veloci e utili per il brainstorming iniziale, ma nessuno dei due controlla ciò che Google posiziona davvero. Perciò possono raggruppare keyword che sembrano simili ma restituiscono risultati di ricerca del tutto diversi. Nello stesso set di dati, gli strumenti semantici e NLP hanno ottenuto da 33 a 47 su 100, quelli basati su AI/LLM da 42 a 50. Se vuoi vedere come funziona questo abbinamento sotto il cofano, la nostra guida sulla scoperta di keyword con l'AI ti dà più dettagli.
Clustering basato sulle SERP
Il clustering basato sulle SERP controlla i primi 10 risultati reali di Google per ogni keyword e raggruppa i termini che condividono un certo numero di quegli URL. Due keyword con abbastanza risultati in comune, spesso 3 o più tra i primi 10, di solito si possono targettizzare con una sola pagina. Due keyword con quasi nessuna sovrapposizione probabilmente richiedono contenuti separati. Questo metodo ha ottenuto da 70 a 89 su 100 nello stesso giro di test, ben davanti a tutti gli altri approcci. Si basa su ciò che i motori di ricerca fanno davvero, non su come le keyword appaiono sulla carta. È anche il metodo che la maggior parte degli strumenti di clustering premium usa oggi come impostazione predefinita.
Perché raggruppare le keyword cambia i risultati dei tuoi contenuti
Saltare il clustering di solito porta a uno di due esiti. O pubblichi una pagina scarna per ogni keyword e diluisci i tuoi posizionamenti, oppure pubblichi pagine sovrapposte che si fanno concorrenza. È un problema noto come cannibalizzazione delle keyword. In nessuno dei due casi ti posizioni meglio.
Raggruppare prima le keyword risolve entrambi i problemi. Ti mostra quali ricerche richiedono davvero pagine separate e quali possono trovare risposta in un'unica pagina completa. Quella singola pagina ha allora una possibilità concreta di posizionarsi per decine di query correlate invece che per una sola. Tratta l'argomento per intero, non solo una sua fettina. Le stesse linee guida Search Essentials di Google lo riflettono in modo diretto. Premiano i contenuti organizzati e completi su un argomento, non quelli che esistono semplicemente in maggior quantità.
Risolve anche la pianificazione. Una lista grezza di 500 termini è travolgente. Gli stessi 500 termini divisi in 20-40 cluster diventano un calendario dei contenuti con priorità chiare. Ogni cluster ti mostra il suo volume di ricerca complessivo e quante pagine devi davvero scrivere. Le keyword raggruppate condividono l'intento, quindi suggeriscono in modo naturale una buona struttura di link interni tra pagine correlate.
Strumenti di keyword clustering gratuiti o a pagamento: quando conviene passare al piano superiore?
Gli strumenti di clustering gratuiti e a pagamento non sono lo stesso prodotto a un prezzo diverso. Tendono a differire per metodo, scala e quanta parte del flusso di lavoro coprono, non solo per ciò che costano.
| Caratteristica | Piano gratuito tipico | Piano a pagamento tipico |
|---|---|---|
| Keyword per elaborazione | Circa da 50 a 500 | Da 2.000 a 20.000+ |
| Metodo di clustering | Spesso pattern matching o semantico di base | Di solito basato sulle SERP, a volte affinato con l'AI |
| Etichette di intento di ricerca | Raramente incluse | Comuni dalla fascia intermedia in su |
| Nuovo clustering / cronologia | Elaborazioni singole, nessuna cronologia salvata | Nuovo clustering istantaneo, cronologia salvata nell'account |
| Prezzo di partenza | 0 $ | Circa da 19 a 25 $/mese, fino a 79-119+ $/mese |
Uno strumento gratuito basato sulle SERP, per esempio, può raggruppare fino a 200 keyword per elaborazione senza costi. È davvero sufficiente per un piccolo sito che pianifica il suo primo cluster di contenuti. Il piano a pagamento passa a 50.000 crediti keyword al mese. Raggruppa fino a 20.000 keyword in un'unica elaborazione, con un algoritmo più veloce. I prezzi partono da circa 19,90 € al mese.
LowFruits ha un punto d'ingresso simile. Gli abbonamenti partono da 21 $ al mese, e i crediti SERP a consumo partono da 25 $ per 2.000 crediti. Topical Map di Surfer, pensato più per pianificare interi hub di contenuti che per il clustering puro, parte da 79 $ al mese. Una guida di confronto tra strumenti, in circolazione da tempo, imposta la scelta di passare al piano superiore sul tempo, non sul prezzo di listino. Uno strumento più caro che fa risparmiare 10 ore di pulizia manuale a settimana può battere uno più economico che richiede sempre la tua attenzione.
La risposta onesta su quando fare l'upgrade: se raggruppi occasionalmente meno di qualche centinaio di keyword, uno strumento gratuito basta. Quando fai clustering ogni settimana, ti servono le etichette di intento o lavori con liste da migliaia di keyword, il discorso cambia. I piani a pagamento si ripagano con il tempo risparmiato. Puoi vedere l'intera gamma di opzioni a costo zero, compreso il clustering, nella nostra rassegna dei 25 strumenti SEO gratuiti che non costano nulla.
I migliori strumenti di keyword clustering a confronto
I test indipendenti condotti sul mercato offrono un utile controllo di realtà su quali strumenti funzionano davvero. La tabella qui sotto si basa su un confronto pubblicato che ha valutato 17 strumenti, gratuiti e a pagamento, sullo stesso set di keyword. Misura la qualità dei cluster, la copertura e la velocità di elaborazione.
| Strumento | Metodo | Punteggio riportato | Prezzo di partenza | Ideale per |
|---|---|---|---|---|
| Keyword Insights (Pro) | Basato sulle SERP | 95/100 | 58+ $ (in base all'uso) | Flusso completo di clustering e contenuti |
| Keyword Insights (prova) | Basato sulle SERP | 89/100 | Prova a 1 $ | Provare il clustering basato sulle SERP a basso costo |
| Ahrefs Keywords Explorer | Basato sulle SERP | 81/100 | 99+ $/mese | Clustering veloce su larga scala |
| Keyword Cupid (prova) | Basato sulle SERP | 70/100 | Prova a 1 $ | Accuratezza con un budget ridotto |
| Writersonic | Basato su AI/LLM | 61/100 | 19+ $/mese | Clustering legato alla generazione di contenuti |
| SEMrush Strategy Builder | Basato su AI/LLM | 52/100 | 119+ $/mese | Team che usano già una piattaforma all-in-one |
| LowFruits | Basato sulle SERP | 51/100 | 25 $ + a consumo | Clustering basato sulle SERP a budget contenuto |
| ChatGPT (prompt manuali) | Basato su AI/LLM | 47/100 | Gratis | Raggruppamento semantico rapido e approssimativo |
| SEO Scout | Semantico/NLP | 35/100 | Gratis | Identificazione di pattern di base |
| Serpstat | Semantico/NLP | 30/100 | 69+ $/mese | Solo per chi usa già Serpstat |
Il divario nella tabella è proprio il punto. Una prova a 1 $ basata sulle SERP ha ottenuto un punteggio più alto di strumenti che costano oltre 100 $ al mese, perché il metodo ha contato più del prezzo. Se stai ancora costruendo la lista di keyword da cui parte questo clustering, la nostra guida passo passo alla keyword research copre prima quel lavoro preliminare.
Strumenti basati sulle SERP per cui vale la pena pagare
Gli strumenti in testa a questa tabella, Keyword Insights, Ahrefs, Keyword Cupid e LowFruits, hanno tutti una caratteristica in comune. Raggruppano controllando i risultati reali di Google, non i pattern di parole. È il metodo con la massima accuratezza nei test, e lo si vede nei dati di copertura. Diversi di questi hanno raggiunto il 100% di copertura nei test. Ogni keyword dell'elaborazione è finita in un cluster utilizzabile, invece di essere scartata.
Opzioni gratuite e a basso costo
Se il vincolo è il budget, un prompt manuale su ChatGPT ha ottenuto 47 su 100, davanti a diversi strumenti a pagamento. Gli manca comunque qualsiasi controllo delle SERP, quindi considera il suo risultato una prima bozza approssimativa, non un piano definitivo. Uno strumento di clustering gratuito basato sulle SERP, con un limite di 200 keyword, è l'opzione gratuita più solida quando l'accuratezza conta più del volume. Usa il metodo che ottiene i punteggi migliori, a costo zero.
Come scegliere uno strumento di keyword clustering per il tuo flusso di lavoro
Lo strumento giusto dipende meno dal tuo budget e più da ciò che vuoi davvero produrre. Usa questa tabella come filtro iniziale.
| La tua situazione | Cosa cercare | Perché |
|---|---|---|
| Sito piccolo, clustering occasionale | Uno strumento gratuito basato sulle SERP | Volume sufficiente per un singolo cluster di contenuti, nessuna spesa sprecata |
| Agenzia che fa clustering per più clienti | Uno strumento con cronologia salvata ed esportazione in blocco | Le elaborazioni ripetute e i report per i clienti richiedono una traccia scritta |
| Serve velocità più che precisione | Uno strumento basato su AI/LLM | Raggruppamenti rapidi e approssimativi per il brainstorming iniziale |
| Costruisci un flusso di lavoro completo sui contenuti | Uno strumento basato sulle SERP con etichette di intento | I cluster alimentano direttamente i brief, non solo un foglio di calcolo |
| Paghi già Ahrefs, SEMrush o Serpstat | La funzione di clustering integrata in quella piattaforma | Eviti di pagare due volte per dati sulle keyword che si sovrappongono |
Ci sono altri due filtri che contano più di quanto dicano la maggior parte delle guide all'acquisto. Primo, verifica se lo strumento ti permette di regolare la soglia di clustering, a volte chiamata sovrapposizione minima delle SERP. In questo modo cluster più stretti o più ampi diventano un'impostazione, non una nuova elaborazione completa. Secondo, verifica che cosa succede alle keyword che lo strumento non riesce a collocare con sicurezza. Alcuni strumenti le scartano in silenzio; quelli migliori le segnalano per una revisione manuale. Uno strumento che scarta di nascosto il 30% della tua lista non ti fa davvero risparmiare tempo.
Se non sei sicuro che una keyword appartenga ai termini che ha intorno, passala prima da un verificatore gratuito dell'intento delle keyword. Può chiarire il dubbio prima di dedicarle un intero brief di contenuto.
Come testare l'accuratezza del clustering prima di scegliere uno strumento
Ogni strumento di clustering sembra convincente in una demo. Per scoprire se funziona davvero per il tuo sito, devi provarlo su keyword che conosci già.
- Scegli da 30 a 50 keyword che conosci bene. Meglio se sono termini che hai già ricercato a mano, così sai già quali condividono lo stesso intento.
- Passale nello strumento esattamente come faresti in produzione. Non ripulire prima la lista. Uno strumento che funziona solo con un input ordinato non ti sta dimostrando niente di utile.
- Controlla a mano tre o quattro cluster. Per ognuno, cerca la keyword principale e dai un'occhiata ai primi 10 risultati. Le altre keyword di quel cluster stanno davvero bene sulla stessa pagina?
- Guarda che cosa è rimasto fuori. Uno strumento che scarta in silenzio il 15% di una lista di keyword pulita sta prendendo di nascosto decisioni che non hai approvato.
- Cronometra l'intera elaborazione. In quel giro di test, i tempi di elaborazione per lo stesso compito andavano da circa 1 minuto a oltre 40 minuti a seconda dello strumento. Quel divario conta se raggruppi liste ogni settimana.
Questo controllo richiede 20 minuti e ti dice più di qualsiasi tabella di confronto delle funzionalità. Se i cluster di uno strumento hanno senso sulle keyword che conosci già, puoi fidarti di più su quelle che non conosci.
Si integra con il tuo stack SEO attuale?
Il clustering delle keyword è un passaggio di un processo più lungo. Uno strumento che produce un ottimo cluster ma lo esporta in un formato inutilizzabile crea solo un nuovo lavoro manuale. Prima di sceglierne uno, verifica tre cose. Esporta in un formato che il tuo calendario dei contenuti usa davvero (il CSV è la base sicura)? Si collega alla keyword research e al monitoraggio delle posizioni che già usi? E i cluster passano nei tuoi brief di contenuto senza un passaggio di copia e incolla?
Per questo gli strumenti di clustering autonomi e le piattaforme SEO complete risolvono problemi diversi. Uno strumento dedicato al clustering è spesso più veloce ed economico per il solo passaggio di raggruppamento. Una piattaforma in cui keyword research e clustering condividono gli stessi dati evita del tutto il ciclo di esportazione e reimportazione. Ogni keyword è già associata a una pagina prima ancora che parta il clustering. Qualunque strada tu scelga, confronta l'elenco delle funzionalità dello strumento con il tuo flusso di lavoro reale, non con la sua pagina di marketing. Il divario tra le due è di solito il punto in cui si nasconde l'abbonamento sprecato.
Trasformare i cluster di keyword in un calendario dei contenuti
Un cluster completato non è ancora un contenuto. È una decisione su quali keyword stanno su una pagina e su quanto volume di ricerca quella pagina potrebbe catturare, più o meno. Per trasformarlo in un calendario vero e proprio servono altri tre passaggi.
Primo, ordina i tuoi cluster per volume di ricerca complessivo e per quanto si avvicinano all'intento d'acquisto. Un cluster pieno di ricerche commerciali di solito merita uno slot di pubblicazione prima di uno puramente informativo. La nostra guida su come puntare sulle keyword che generano davvero vendite spiega come fare questa scelta senza andare a intuito.
Secondo, assegna un cluster a una pagina. Resisti alla tentazione di dividere un cluster in due contenuti solo perché è lungo. Dividere un cluster ricrea esattamente il problema di cannibalizzazione che il clustering doveva evitare.
Terzo, usa le keyword secondarie del cluster come mappa dei sottotitoli. Se un cluster contiene "content marketing strategy", "content marketing plan" e "content marketing framework", diventano candidati naturali per gli H2 all'interno di un'unica pagina. Non servono tre URL separati. Qui si vede anche il valore di una solida keyword research di partenza. Un cluster costruito su dati scarsi produce sottotitoli scarsi. Se non hai ancora consolidato quelle fondamenta, vale la pena leggere come fare una keyword research efficace che si posiziona davvero prima della tua prossima elaborazione.
Domande frequenti
Qual è il miglior strumento di keyword clustering?
Non esiste un unico strumento migliore per tutti. Gli strumenti basati sulle SERP hanno ottenuto i punteggi più alti nei test indipendenti perché raggruppano le keyword in base a ciò che Google posiziona davvero, non alle parole in comune. Tra questi, a decidere sono il budget e quanta parte del flusso di lavoro dei contenuti vuoi avere in un'unica piattaforma. La qualità del clustering da sola non basta.
Vale la pena usare gli strumenti di keyword clustering gratuiti?
Sì, per elaborazioni piccole o occasionali. Lo strumento gratuito di keyword clustering di SearchBlueprint è basato sulle SERP: raggruppa fino a 20 keyword in base ai primi 10 risultati di Google che condividono. Uno strumento gratuito basato sulle SERP con un limite di 200 keyword di solito è più accurato di uno gratuito basato sul pattern matching senza limiti. Il metodo conta più del tetto di volume. Gli strumenti gratuiti diventano un collo di bottiglia quando raggruppi regolarmente migliaia di keyword.
Quante keyword dovrei raggruppare in una volta?
Dipende dallo strumento e dal sito. Un singolo cluster di contenuti per una pagina raramente richiede più di qualche decina di keyword. Per pianificare un intero calendario dei contenuti, sono tipici lotti da qualche centinaio a qualche migliaio di keyword. È lì che i piani a pagamento con limiti di keyword più alti iniziano a contare.
Posso usare ChatGPT al posto di uno strumento di clustering dedicato?
Puoi, e funziona abbastanza bene per una prima bozza veloce, ottenendo nei test indipendenti risultati competitivi rispetto ad alcuni strumenti a pagamento. Il limite è che raggruppa per significato, senza controllare i risultati di ricerca reali di Google. Può raggruppare keyword che sembrano simili ma si posizionano in modo completamente diverso. Considera il suo risultato una bozza da verificare, non un cluster definitivo.
Che cos'è la sovrapposizione delle SERP e perché conta per il clustering?
La sovrapposizione delle SERP è il numero di URL in comune tra i primi 10 risultati di Google di due keyword. Una sovrapposizione alta, spesso tre o più risultati in comune su dieci, indica che le keyword si possono targettizzare con una sola pagina. Una sovrapposizione bassa indica che servono pagine separate. È il segnale alla base del clustering basato sulle SERP, il metodo che ha ottenuto i punteggi più alti nei test indipendenti.
Scopri come appare in pratica una strategia di keyword raggruppate
Scegliere uno di questi strumenti di keyword clustering serve solo quando i cluster diventano un piano di contenuti che funziona. Guarda come appare in pratica: dai un'occhiata a un esempio di report SEO, dalle keyword raggruppate a un calendario dei contenuti con le priorità.
Risorse / Riferimenti
Fonti
Sull'autore
SearchBlueprint ha ricercato, scritto e valutato questo articolo con la stessa pipeline di contenuti che i nostri clienti usano sui loro siti. Il punteggio indicato nella firma è quello che il nostro motore di contenuti ha assegnato a questa pagina prima della pubblicazione. Nulla qui è rivisto a mano, ed è proprio questo il punto: è il risultato del prodotto, pubblicato dove chiunque può verificarlo.