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使用 Ngram 工具对大数据进行分类
对大多数数字营销人员来说，将关键词归类是一项古老的挑战，但这是了解数据分布的关键步骤。细分关键词的最佳方法之一是使用共同词。如果您缺乏人工智能和机器学习能力，那么值得信赖的 Ngram 分析器就是您的最佳选择。我喜欢使用 的这款Ngram 工具——它看起来不怎么样，但速度快，值得信赖。

将我的 19,000 个关键词放入工具中并按单词组（或 1 个单词的短语）进行分 韩国手机号码数据 析后，我会手动选择适合我客户业务和受众的类别。我还会确保单词组包含相当数量的关键词（例如，我不会选择只有 2 个关键词的单词组）。

将关键词上传至 Ngram 分析器
然后，我使用这些数据创建一个类别映射表，并将一个单元词或“触发词”映射到一个类别，如下所示：

您会注意到，对于“窗帘”和“窗帘”，我都将其映射到窗帘类别。对于我的客户来说，他们将这些视为同一种产品，这样做可以让我考虑到关键字的变化，但最终按照我想要的方式对它们进行分组以进行分析。

使用这种方法，我根据整个数据集创建了触发词-类别映射。可能不是每个关键词都属于某个类别，这没关系——这可能意味着该关键词不够相关或重要，不值得考虑。

创建关键字意图图
与识别对关键字进行分组的常见主题类似，我将遵循类似的过程，但目标是根据意图修饰符对关键字进行分组。

搜索意图是用户使用搜索引擎的最终目标。数字营销人员可以利用这些术语和修饰语来推断消费者想要的结果或行动类型。

例如，如果某人搜索“我附近的白色百叶窗”，则可以肯定地推断出此人想购买白色百叶窗，因为他们正在寻找销售这些百叶窗的实体店。在这种情况下，我会将“我附近”归类为交易修饰语。