Карта визуализирует распределение ключевых слов в многомерном векторном пространстве, построенном с помощью трансформеров (SentenceTransformer). Каждый ключ представлен как точка, координаты которой отражают его семантическое значение — близкие по смыслу ключи расположены рядом. Оси Semantic X и Y получены методом PCA (Principal Component Analysis), который сохраняет глобальную структуру данных, проецируя высокоразмерные эмбеддинги в 2D для визуализации.

Как читать карту:

• Ближайшие соседи определяются по косинусному расстоянию в исходном пространстве эмбеддингов — линии соединяют семантически близкие ключи
• Цвет точки соответствует смысловой группе (см. список ниже)
• Форма маркера — тип запроса (бренд, общий запрос, длинный хвост и т.д.)
• Размер точки — объем трафика (Daily Impressions)
• Обводка маркера — наличие данных конкурентов (ранг или DI в сравнительном отчете)

Такое представление позволяет выявлять кластеры релевантных ключей, находить семантические паттерны и оптимизировать ASO-стратегию на основе реальных связей между запросами.