字分组的经典示例与词干提取有关。 以单词“play”为例，它也是“plays”和“playing”的词干。 Google 在关键字规划师中将这三个术语组合在一起，并将它们呈现为具有相同的平均每月搜索量和建议的出价。 再一次，我们也看到了同样的图表问题，似乎有人对这些术语进行排名可以享受每月近 100 万次搜索。 这实际上是对已经分组的关键字的错误陈述。 play-example 有时运气好，如果关键词足够商业化，你可以在Keyword Forecaster中看到它们实际的比例关系。 这并非总是如此。 当 Forecaster 将分组关键字视为拼写错误而不是简单的相似术语时，它会出现非常奇怪的行为。 这种对词汇相关术语与语义相关术语的不同处理方式使得 Forecaster 无法单独替代关键字规划器，但在这种情况下，它可以作为一个不错的例子。
如果我们在 Google 中为这些字词设置相同的出价，关键字“play”将返回比“playing”或“pl ays”更多的展示次数和点击次数。 play-example-forecaster 我们可以用我们的点击流数据来证实这一点，它给了我们类似的表示。 我们可以将点击流数据与历史数据、预测数据和计划数据结合起来，建立我们自己的流量预测。 playing-example-clickstream 全部 德国电话号码表 解决后，看起来像这样： play-moz plays-moz playing-moz 问题 2：关键字规划器已开始限制未运行活动活动的用户对原始数据的访问。 也许是一个更大的重磅消息宣布，谷歌已经开始混淆那些没有在 Adwords 上花足够钱的用户的数据。 范围非常大，坦率地说，对于任何想要进行关键字研究（对于 Adwords 或 SEO）的人来说，这是行不通的。 但是，再一次，Moz Keyword Explorer 的混合技术让我们保持领先地位。
即使我们再也无法从 Google Keyword Planner 获得关键字量，我们也能够继续为用户提供一组稳定的量度指标，这些指标与实际的 Google 搜索量密切相关。 我们如何做： 1. 我们如何确定单词何时组合在一起？ 这是尺寸真正重要的地方。 Moz 拥有超过 20 亿个关键词的庞大关键词语料库，我们已经从 Google 收集了数亿个关键词。 因此，我们可以识别出两个词具有相同搜索数据历史（相同的 CPC、竞争、数量等）的罕见情况。 有时两个词偶然共享相同的历史记录，因此我们随后使用各种 NLP 和字符串相似性测量，包括由 Matt Peters 博士建立的令人难以置信的深度学习模型来确定关键词是否彼此相关。 使用多种方法很重要，因为字符串相似性方法非常挑剔。 一旦我们将这些不同的字符串相似性指标应用于具有相同指标的关键字集，我们就可以识别那些由关键字规划师分组的关键字。