Specialiști care scriu pentru Search Engine Land, publicație de marketing digital afiliată Semrush, arată că, în gestionarea conturilor Google Ads și în optimizarea SEO, metode precum n-grams, distanța Levenshtein și similaritatea Jaccard rămân instrumente fundamentale pentru a transforma volume uriașe de termeni de căutare în structuri de campanie scalabile și ușor de înțeles. Din primele epoci ale motoarelor de căutare până la actuala eră a inteligenței artificiale, marketingul pe căutare a progresat constant printr-un amestec de automatizare și bune practici; acum, când oricine poate genera rapid cuvinte-cheie cu AI, stăpânirea acestor tehnici simple, dar eficiente, separă cheltuielile irosite de rezultate cuantificabile.
N-grams sunt, practic, fragmente de cuvinte extrase dintr-o expresie: un unigram e un cuvânt, un bigram sunt două cuvinte consecutive, un trigram trei cuvinte. Pentru expresia private caregiver nearby avem trei unigrame, private, caregiver, nearby, două bigrame, private caregiver și caregiver nearby, și un trigram, private caregiver nearby. Aplicarea n-gramelor ajută la comprimarea listelor enorme de termeni: într-un caz recent, peste 100.000 de interogări au fost regrupate în circa 6.000 unigrame, 23.000 bigrame și 27.000 trigrame. Dintr-un set redus astfel poți identifica tipare: poate toate expresiile care conțin free performează slab, deci le marchezi ca negative; sau nearby obtine rezultate bune, ceea ce te încurajează să testezi pagini locale. Metoda are însă limitări: necesită volume mari de date, iar pentru valori mari ale lui n numărul combinațiilor crește prea mult, impunând tehnici adiționale.
Distanța Levenshtein măsoară câte operații de editare sunt necesare pentru a transforma un șir de caractere în altul: cat în cats are distanța 1, iar cat în dog distanța 3. În practică, această metrică ajută la identificarea rapidă a greșelilor de scriere ale brandurilor și concurenților; de exemplu, uber și uver au distanța 1, ceea ce permite excluderea formei greșite din campaniile non-brand. Levenshtein este folosit și pentru consolidarea grupurilor de anunțuri: după ce ai generat clustere inițiale cu n-gramele, calculezi distanța între interogări din grupuri diferite și le unești acolo unde diferența e mică, evitând o structură excesiv de fragmentată care complică raportarea și duce la pierderi. Un exemplu frecvent sunt variantele pentru 24/7 plumber scrise în moduri diferite; un prag de similitudine bine ales permite gruparea logică.
Similaritatea Jaccard compară două seturi de n-grame prin raportul dintre elementele comune și totalul elementelor unice din ambele seturi. Este utilă pentru a elimina duplicatele care diferă doar prin ordinea cuvintelor: new york plumber versus plumber new york au similaritatea 1 pentru că aceleași trei unigrame apar în ambele cazuri. În schimb, new york plumber versus NYC plumber au o valoare semnificativ mai mică, pentru că NYC și new york sunt tratate lexical diferit, deși semantic ar trebui echivalente. Jaccard e o metodă rapidă și simplă pentru a detecta suprapuneri, dar pentru sinonime și echivalențe semantice sunt necesari pași suplimentari.
Combinând aceste instrumente obții seturi compacte și utile. De exemplu, într-o analiză a celor mai căutate 10 expresii legate de cybersecurity courses în Statele Unite, volumul mediu lunar era: cybersecurity courses 5.400, cybersecurity online course 1.900, free cybersecurity courses 1.300, online cybersecurity courses 1.300, cybersecurity course 1.000, cybersecurity courses online 880, google cybersecurity course 880, cybersecurity courses free 720, cybersecurity free courses 590, cybersecurity online courses 480. Aplicând mai întâi Levenshtein pentru a consolida variante foarte apropiate și apoi Jaccard pentru a elimina reorder-urile redundante, rezultatul se poate reduce la patru grupuri clare: cybersecurity courses, cybersecurity courses online, free cybersecurity courses și google cybersecurity course. La fiecare etapă se agregă costuri, conversii și alți KPI astfel încât analiza să rămână utilă pentru deciziile de optimizare.
Pe plan practic, aceste tehnici permit refacerea rapidă a conturilor mari: n-grammele scot în evidență teme relevante, Levenshtein curăță erorile și aproape-duplicatele, iar Jaccard deduplicatează variantele cu ordini diferite. Inteligența artificială poate accelera sumarizarea inițială, dar bazarea exclusivă pe ea expune la riscul garbage in, garbage out; este nevoie de context uman pentru a stabili ce trebuie tratat ca negativ, ce segmentezi separat și ce transformi în pagini de destinație sau strategii de licitare. Broad match amplifică acoperirea, dar și zgomotul, iar aceste tehnici readuc atenția pe interogările cu adevărat relevante. Contribuțiile sunt semnate de autori selectați pentru expertiză, sub supravegherea redacției, iar publicația este deținută de Semrush; opiniile rămân ale autorilor.
N-grams sunt un instrument eficient pentru a comprima zeci de mii de termeni de căutare în seturi de lucru; de pildă, o curățare pornită de la peste 100.000 de termeni a ajuns la aproximativ 6.000 unigrame, 23.000 bigrame și 27.000 trigrame. Aplicând apoi Levenshtein pentru a grupa variante aproape identice și Jaccard pentru a elimina reorder-urile, poți obține grupuri precum cybersecurity courses sau google cybersecurity course, potrivite pentru structuri clare de campanie și măsurare consecventă. Acest flux, n-grams, Levenshtein, Jaccard, oferă un echilibru între automatizare și intervenție umană, util în special în conturi cu volume mari de căutare.
Ai testat vreodată combinația dintre n-grams, Levenshtein și Jaccard în campaniile tale de Google Ads sau SEO?
Fii primul care comentează