Lsi слова что это

LSI-копирайтинг

В конце марта 2017 года Яндекс ввел новый алгоритм ранжирования Баден-Баден, название которого (повторение одних и тех же слов) хорошо раскрывает его назначение: борьба с перенасыщенностью ключевыми сочетаниями. Переоптимизированные статьи неэффективны по одной простой причине — полной информационной бесполезности для пользователя.

LSI-копирайтинг: что это?

LSI-копирайтинг заключается не в создании привычного SEO-оптимизированного текста, насыщенного «ключами», а в полном раскрытии смысла ключевых запросов в максимально интересной для пользователя форме. «Ключи» в таком контенте — вспомогательный инструмент оптимизации. Основным же выступают слова и выражения, связанные с конкретной темой статьи.

Важно! Ориентируясь на неявное семантическое индексирование при написании материалов, оптимизированных под LSI-алгоритм индексации, необходимо по возможности избегать редко используемых, понятных только узким специалистам терминов. И таких сложноподчиненных предложений, как предыдущее. Нужно понимать, что ИИ, анализирующий контент на странице, все-таки искусственный, а не искусный. Пока.

Закажите LSI-копирайтинг у лучших авторов биржи

Принципы создания LSI-контента

Главный критерий ранжирования страниц по LSI-алгоритму — насколько полный ответ на свой вопрос получит пользователь, перейдя по ссылке, появившейся в «серпе» (топ выдачи). Следовательно, определяющим фактором становится не строгое наличие в тексте определенных словосочетаний — ключей, а ответ на замаскированный в поисковом запросе вопрос.

Процесс LSI-оптимизации будет понятнее при его рассмотрении в сравнении с традиционной или классической SEO. Отметим 3 принципиальных отличия.

Важно! Иногда отдельные хорошо LSI-оптимизированные и интересно написанные статьи могут появиться на верхних позициях выдачи, даже если в них нет набранного в строке поиска ключа в чистом виде.

Техника LSI-копирайтинга

Обобщить все можно одной фразой: приоритет смысла над технологией. Что касается внедрения ключевых словосочетаний (поисковых запросов), то их вставка должна быть обоснованной с точки зрения пользователя. Вставленный ключ должен дополнять ответ на вопрос. В противном случае он лишний.

Основные запросы или семантическое ядро LSI-текста должно быть обязательно расширено дополнительными словами, часто используемыми в этой тематике. В их подборе поможет анализ:

Включение в ядро найденных дополнительных фраз и слов не только поможет исчерпывающе ответить на вопрос пользователя, но и облегчит определение точной тематической направленности страницы для поисковых роботов.

Если все сделано по правилам ЛСИ-копирайтинга, но выйти в топ не получается, то полезно доработать содержательную сторону материала. Дополнить его графиками, таблицами, изображениями, экспертными заключениями и т. д.

Пример: два фрагмента

По запросу «концерт»:

Обратите внимание, что в этих фрагментах слово «концерт» отсутствует, тем не менее, на релевантности это никак не отразилось. Причем первый образец в выдаче стоит выше: в нем больше дополнительных слов, связанных с концертной тематикой.

В заключение. Вернемся к ранжированию по принципу Баден-Баден. В отличие от алгоритма, работающего по принципу неявного семантического индексирования, его можно если не обмануть, то обойти. Для этого достаточно отследить количество повторений слов на странице и добиться, чтобы между этими цифрами не было больших разрывов, а слова из ключей располагались вверху списка.

С LSI-индексированием грубое применение этой методики станет скорее тормозить продвижение. Анализируя содержание каждой фразы и определяя суммарную смысловую направленность контента в целом, алгоритм мгновенно выявит несоответствия и понизит (хорошо, если только понизит) ранг страницы. О нетематических «врезках» нужно забыть.

И последнее. Правильно сформированный LSI-контент стоит значительно дороже классического SEO. Причин две. Во-первых, требуется высокая квалификация исполнителя не только в написании текстов, но и в предметной области. Во-вторых, для полного раскрытия вопроса с учетом этого алгоритма потребуется в 3–5 раз больший объем статьи.

eTXT — биржа копирайтинга для новичков и профессионалов, здесь вы найдете специалиста по любой теме и с любым опытом. Регистрируйтесь и заказывайте LSI-копирайтинг на своих условиях!

Источник

Что такое LSI-слова и как их использовать для SEO-продвижения

Примерно с 2013 года стали появляться публикации в духе «SEO-копирайтинг умер, да здравствует LSI-копирайтинг».

Сначала тренд был задан новыми алгоритмами Google — «Панда» (2011) и «Колибри» (2013), которые использовали LSI (латентное семантическое индексирование). Затем — алгоритмами «Яндекса»: «Палех» (2016), «Королев» (2017) и «Баден-Баден» (2017), направленными на понимание естественного языка и борьбу с переоптимизированными текстами.

Латентный семантический анализ (по нему и производится латентное семантическое индексирование) — способ обработки информации на естественном языке. Технология позволяет машине понимать смысл и содержание текста по тематическим словам, синонимам и похожим запросам. Тем самым она исключает или по крайней мере минимизирует манипуляцию выдачей за счет вписывания популярных ключевиков.

В итоге оптимизаторы помимо стандартных SEO-запросов стали добавлять в ТЗ копирайтерам так называемые LSI-ключи.

Что такое LSI-ключи

LSI-ключи — слова и фразы, связанные с основным запросом семантически, по смыслу. И это не только синонимы.

Само собой, дополнительная релевантная семантика позволяет сделать текст более живым, разбавить унылые ключевые слова или вообще отказаться от них — возможно, даже без вреда для продвижения в поисковых системах.

LSI-текст = полезный текст?

Не все так просто. Топорное вписывание LSI-слов вместо стандартных SEO-ключей также может привести к тексту, который формально подходит для продвижения, но:

К тому же страница со слабым, мало кому интересным текстом вряд ли получит много внешних ссылок, привлечет большой трафик и покажет хорошие поведенческие сигналы. А ведь все эти факторы оказывают куда большее влияние на продвижение в поиске, чем сам текст.

Источник

LSI ключевые слова: что это такое, как собрать и использовать фразы в SEO

09 декабря 2021

Что изменено?

Что такое LSI
LSI фразы (Latent Semantic Indexing) — это ключевые слова, семантически связанные с основным, фокусным ключевым словом. Являются частью алгоритма LSA, который расшифровывается как «латентно-семантический анализ«. LSA появился в 1988 году в США благодаря инженерам, применившим его для индексирования текстов и представления баз данных. Позже данный метод использовался для анализа знаний школьников в США.

Многие считают, что LSI-слова — это только синонимы. На самом деле, это любые ключевые слова, которые появляются в результатах поиска вместе с заданным ключевым словом, потому что имеют один и тот же смысл. Например, «apple» и «itunes» являются ключевыми словами LSI, поскольку имеют один и тот же контекст и часто встречаются вместе. Таким образом LSI ключевые слова можно поделить на два вида:

LSI и поисковые алгоритмы

Массовый интерес к LSI пришел после того, как Яндекс анонсировал алгоритм “Палех”, который находил слова по cмыслу, используя нейронные связи. Таким образом, копирайтеры стали писать уже не просто SEO-оптимизированные тексты, основанные на технической составляющей (например, плотность кл. слов, тошнота и т.д.), а высококачественные и полезные LSI-тексты, которые содержат все логические “оттенки” основного самого частотного ключевого слова (маркерного запроса) и охватывают весь его ассоциативный ряд, за счет чего полностью удовлетворяют запрос пользователя. Для поисковика, конечно же, LSI является очень ценным. Со временем у Яндекс появился алгоритм “Королев” — это следующий алгоритм на основе нейронных связей. А в Google в 2013-м появился “Колибри” (Hummingbird) — начиная с этого момента Google начал лучше обрабатывать запросы на естественном языке.

7-ми дневный бесплатный доступ к полному функционалу. Без привязки карты.

Как парсить LSI ключи

Поисковики поняли, что LSI наиболее точно нацелены на интент и удовлетворяют запрос пользователя и начали выводить их в подсказках в поле поиска, после заданного ключевого слова:

Поисковые подсказки Google и Яндекс зависят от региона пользователя и дают разные результаты, так как имеют различия в алгоритмах. Но все они содержат LSI ключевые слова, а поэтому являются обязательным источником семантики при составлении семантического ядра онлайн. Подробнее о том, как формируются подсказки в Яндекс — тут.

Подсказки обновляются не реже одного раза в день, хорошо показывают текущие тренды и с разных сторон «покрывают» запрос пользователя, в разы повышают релевантность текста и благодаря этому позволяют получить страницам дополнительный трафик.

Собрать подсказки, включающие LSI, можно с помощью функционала Сбор поисковых подсказок:

Инструмент позволяет за считанные минуты собрать подсказки сразу из нескольких ПС — не только Яндекс и Google, но и даже подсказки Youtube:

Отмечу, что парсер также собирает блоки «Вместе ищут» и «Похожие запросы»:

На выходе, все подсказки вы получите в одном итоговом Excel-отчете. Собранные LSI ключевые слова полезно использовать во всех текстовых зонах страницы: Title, H1-H2, Description, Анкорах, Фрагментах, ALT изображений и т.д.

Выводы

LSI копирайтинг однозначно наиболее эффективный метод продвижения информационных сайтов, за LSI будущее алгоритмов ранжирования Яндекс и Google, которые продолжают внедрять принципы LSA/LSI.

Итак, подытожим, что даст нам использование LSI:

Благодаря LSI, ваш текст будет полностью целостным и органичным, отвечающий на запрос пользователя, а значит и требованиям поисковика.

Источник

LSI-фразы: что это такое и как их собрать

Делюсь самым эффективным алгоритмом поиска LSI-фраз, которые постоянно использую в работе. В итоге вы тоже научитесь за полчаса вычислять необходимое количество LSI и находить нужные.

Что такое LSI-копирайтинг

«Пишите для людей», – говорят они. Как поисковику дать понять, что содержание мой страницы удовлетворяет желания пользователей? Эту задачу выполняет LSI-копирайтинг.

Если пользователь вводит в поисковик фразу «консультация гинеколога», он, как минимум, хочет увидеть информацию о ценах, задать уточняющий вопрос и заполнить форму записи. То есть фразы «гинеколог задать вопрос», «гинеколог цены», «запись к гинекологу» и «гинеколог онлайн» являются синонимами запроса.

Поисковик запоминает, на каких страницах пользователи задерживаются дольше и, отталкиваясь контента этих страниц, составляет список LSI-фраз. Далее при поиске он использует уже не только конкретный запрос, но и LSI-фразы.

Поисковик классифицирует страницу как коммерческую или информационную, отталкиваясь в том числе от LSI.

Сложно продвигать коммерческую страницу, если ее текстовый контент изобилует фразами, присущими информационному запросу, и наоборот. То есть LSI важен для правильной классификации страницы.

Ранжирование документов с LSI-оптимизацией и без

Между внутренними страницами сайта и внешними документами рассчитывается связь. Она похожа на связь при перелинковке и получении ссылок с других доменов, но только состоит из слов. Чем сильнее связь, тем лучше ранжируется страница. Напрямую об этом говорит патент Google (ранжирование документов с использованием словесных связей). Чем обширнее представлена LSI-семантика в документе и на сайте целиком, тем проще продвигать страницы.

Без применения LSI в конкурентных сферах делать нечего: поисковик воспримет контент сайта как недостаточно качественный, то есть неудовлетворяющий запросы.

Откуда взять LSI-семантику

Проблема 1. Как придумать синонимы и связанные фразы? Можно использовать мозговой штурм и сбор поисковых подсказок. В таком случае появляется другая проблема.

Проблема 2. Как понять, какие LSI-фразы из полученного массива имеют наибольшее значениее для поисковика?

Есть простой способ решить обе проблемы.

Шаг 1. Сбор маркерных запросов

Маркерные запросы – это костяк семантического ядра. Например, для коммерческого сайта по продаже кирпичей – «купить кирпичи», «кирпичи с доставкой» и т. д.

Базовая частотность – это сколько раз встречается фраза «купить кирпичи» во всех возможных вариациях: «купить силикатный кирпич», «купить красный кирпич дешево» и т. д.).

Точная частотность – количество конкретных запросов «купить кирпичи» без уточнений.

Чем больше разница между базовой частотностью и точным вхождением, тем больше можно сделать фраз из маркерного запроса добавляя другие слова и LSI-фразы.

Маркерные запросы имеют своей особенностью большую числовую разницу между базовой частотностью и точным вхождением фразы. Поэтому мы и ищем именно маркерные запросы по конкретному кластеру (смысловой группе) для 1 посадочный страницы.

Сформируйте и постранично сгруппируйте семантическое ядро для продолжения работы. Собирайте пока. Я пойду налью чай – вода уже закипает.

Шаг 2. Поиск конкурентов для изъятия LSI-фраз

Открываем Arsenkin Tools, ищем инструмент «Выгрузка топ-10 сайтов». Забиваем туда все маркерные запросы для одной страницы, выставляем регион (всегда делайте это, даже если сайт без геопривязки) и жмем «Начать проверку».

В качестве альтернативы Arsenkin можно использовать сервисы Key Collector, PR-CY, Serpstat, Pixeltools, Topvisor.

Мы получили по каждому запросу из введенного нами списка по столбику. В каждом столбике 10 сайтов из топа «Яндекса» по этому запросу. Рекламные объявления, разумеется, в столбиках отсутствуют. Столбики разноцветные: одинаковые URL, разбросанные по разным столбикам, подсвечены одним оттенком:

Наша задача – пролистать ниже до этого блока:

Как видите, я уже вычеркнул агрегаторы и выделил первые 10 подходящих ссылок. Эти страницы наиболее часто встречаются в результатах выгрузки, а значит, находятся в топе по большему количеству запросов, чем остальные. Делаем вывод, что маркерные запросы на этих страницах распарсены широко, охватывают много LSI, а страницы имеют хорошие поведенческие факторы.

Шаг 3. Таблица для исследования и веб-анализа LSI-семантики конкурентов

У меня было два варианта – считать все вручную для каждой страницы или внедрить формулы и сохранить шаблон для использования по мере необходимости. Я изготовил шаблон насколько мне это позволили навыки Excel. Я известный профессионал по Excel. Выглядит это вот так:

Обратим внимание на верхний блок и имеющиеся в нем строки: количество символов, тошнота, максимальная тошнота и минимальная тошнота. Мы вычислим эти значения для каждой из 10 страниц, а таблица посчитает среднее арифметическое. Так мы сможем увидеть тренды, в зависимости от которых страницы находятся в топе. Например, объем текста или плотность ключевых фраз.

Чуть ниже находятся два поля – бежевое и серое. Столбец формул левее этих полей представляет из себя переход от средней максимальной тошноты до средней минимальной тошноты, умноженный на 100 для удобства подсчетов.

В желтом поле будут находиться 5 страниц, возглавляющих топ, а в сером поле – замыкающая пятерка. Разница между первой и второй пятеркой заключается в их ранжировании. Первая пятерка имеет кратно превосходящий вес.

Все цифровые значения, которые мы получим в процессе работы, будем умножать на коэффициент. Для желтого поля он составит 1, а для серого – 0,5.

Справа внизу листа 1 – результаты нашей выборки, где каждому слову присваевается ранг. Чем выше ранг, тем ближе к максимальной тошноте должна быть плотность вхождений этого слова в тело документа. Чем ниже, тем ближе к минимуму, но все равно в интервале не меньше минимального.

Шаг 4. Парсинг LSI-фраз и обработка результатов

Переходим на сервис SeoLik (или его аналог p2pi) и находим инструмент «Анализ контента»:

Берем первую из десяти ссылок и вставляем в окошко для анализа контента страницы. В результатах ищем поля с картинок ниже и выписываем значения из них в таблицу в соответствующие ячейки:

На второй картинке видим список слов. Выписываем первые 20 в желтое поле таблицы в столбик. Значение минимальной тошноты для этой страницы у нас будет равно тошноте 20-го слова: «запой», «лечение», «врач», «пациент» и т. д.

Ту же процедуру повторяем с остальными девятью страницами, постепенно заполняя желтое и серое поля:

Теперь остановимся на желтом поле.

Нам нужно найти одинаковые фразы в каждом из пяти столбиков, перемножить каждую на соответствующее ей число из столбика левее желтого поля. Считаем сумму полученных значений, вписываем слово и полученный результат в соответствующие ячейки справа. В столбец «Количество» вписываем число совпадений.

Ту же процедуру проделываем отдельно с серым полем, но результаты вычислений вписываем в столбец с коэффициентом 0,5:

Копируем колонки «Фраза», «Количество» и «Ранг». Создаем новый лист в документе нажимам на ячейку B2 правой кнопкой мыши и выбираем «Специальная вставка» > «Вставить только значения»:

Удаляем столбец «Значения», фильтруем колонку «Ранг» от большего к меньшему. Получаем LSI-семантику. Располагаем слова по важности и узнаем плотность вхождений, которая у них должна быть:

Шаг 5. Сравнение

Теперь у нас два пути.

Шаг 6. Итог

Завершающий этап состоит в сравнении двух списков слов и «подтягивании» LSI-фраз, которые редко встречаются в теле нашей страницы, до необходимого уровня. Проверку проводим в SeoLik (или в p2pi), добавляем нужные фразы или убираем лишние до тех пор, пока столбец «Донор» и «Акцептор» не будут равны.

Сравним донорскую LSI-семантику с LSI-семантикой нашей страницы. Красным маркером пометим фразы, плотность вхождений которых нужно увеличить, а зеленым – слова, которые необходимо удалить:

Мы получили список: «клиника», «реабилитация», «центр», «нарколог», «кодирование», «помощь», «запой». Вписываем слова в текст страницы-акцептора. Проводим повторный анализ контента, получаем результаты, на которых видно, что список и ранг LSI-фраз донора и акцептора приблизительно равны, что и требовалось.

В Google и «Яндексе», соцсетях, рассылках, на видеоплатформах, у блогеров

Источник

Что такое LSI-фразы и почему они нужны в текстах

Технологии поискового маркетинга

Разработчики поисковых систем обращают наше внимание на то, что необходимо писать тексты для людей — полезные, интересные, информативные. И это не только слова: алгоритмы Panda и «Баден-Баден» не щадят страницы со слабым контентом и вытесняют их далеко за пределы ТОПа.

Что есть некачественный контент?

На этот вопрос мы постарались найти ответ в анализе последствий введения нового фильтра Яндекса.

Наряду с такими признаками, как

Именно об этом — качестве изложения — мы поговорим в новой статье и разберемся, при чем тут LSI-фразы и как с ними работать.

Что такое LSI

LSI-копирайтинг (LSI — аббревиатура от latent semantic indexing, что в переводе с английского языка означает «латентное семантическое индексирование») — методика написания и подачи текстового материала, повышающая его релевантность при анализе синонимов, слов, сопутствующих ключевому запросу, а также содержания и смысла текста поисковой системой.

Термин LSI стал звучать в профессиональной лексике оптимизаторов с запуском Google алгоритма Panda («Панда»). Но наиболее пристальное внимание ему стали уделять после прорыва поисковика в области семантического поиска и запуска алгоритма Hummingbird («Колибри»). Поисковая машина начала оценивать релевантность контента не столько на основании вхождения ключевого слова, сколько по степени смыслового соответствия текста исходному запросу. Над реализацией аналогичного подхода сейчас трудится и Яндекс.

Робот не просто цепляется за ключи как якоря, а сканирует и анализирует все содержание (контекст), что делает его оценку близкой к оценке человека.

В связи с этим закономерно появились термины LSI-фразы и LSI-копирайтинг. Они подразумевают расширение основного запроса, а именно: поиск его синонимов и сопутствующих тематических слов (латентных, то есть неочевидных ключей) и написание на их основе качественного материала.

Вместо расчета плотности и тошноты в дело вступает осмысленный подход, в основе которого лежит семантический анализ.

Цель этих действий — дать пользователю наиболее полный ответ на запрос, представить предметный текст в удобочитаемом виде.

Чем отличается LSI-текст от SEO-текста

Рассмотрим на примерах разницу между SEO-текстами и текстами, в которых учитывается LSI. Зададим в Яндексе запрос «купить эллиптический тренажер» и посмотрим на уровень качества контента сайтов с разных позиций.

На рис. 1 — описание раздела каталога интернет-магазина за пределами ТОП50. Мы видим изобилие основного ключа (12 раз в коротком тексте!). Копирайтер в точности подогнал текст под указанные запросы, отведя информативности и удобочитаемости второстепенное значение.

Рис. 1. Пример классического SEO-текста, заточенного под ключевой запрос

На рис. 2 — текст магазина из ТОП10, претендующий называться естественным и информативным. Единственное замечание касается врезки о сервисных услугах с целью добавить на страницу ряд коммерческих ключей: «доступные цены», «большой выбор», «гарантии», «скидки», «доставка» и т. д. В данном контексте эта информация не несет полезной нагрузки.

Рис. 2. Пример естественного текста, ориентированного на людей

Текст из второго примера являет собой не просто набор слов, а смысловую единицу. Если скрыть в нем основной ключевой запрос «купить эллиптический тренажер», смысл не потеряется и из контекста мы поймем, о чем идет речь. Попробуйте сделать то же самое с текстом из первого примера — можно подставить любой другой вид тренажера и ничего не изменится, что говорит о шаблонном формате контента.

Далее рассмотрим, как построить основу (найти ядро запросов) для создания качественного релевантного текста, обогащенного LSI-лексикой.

Как найти слова для LSI-ядра

Начнем с того, что LSI-фразы условно можно разбить на две категории: синонимичные и сопутствующие (связанные тематикой с основным запросом). Первая группа слов позволяет избежать многочисленных повторов ключа, вторая — раскрыть тему текста. Можно предположить, что это будут НЧ-запросы, но это не совсем верно. LSI-фразы связаны по значению с основным запросом, и в их числе могут быть разные по частотности слова и словосочетания.

В нашем примере с эллиптическими тренажерами синонимами основного ключа могут быть:

Дополняющие тематические слова:

Вопрос в том, как собрать это ядро запросов. Рассмотрим несколько бесплатных способов.

1. Поисковые подсказки

Изучаем актуальный поисковый спрос в рамках искомого запроса. Яндекс выдает десять поисковых подсказок, Google — всего три.

Рис. 3

2. «Яндекс.Вордстат»

Находим «Запросы, похожие на …» в правой колонке сервиса «Вордстат» (рис.4).

3. «Вместе с этим ищут»

Смотрим на рекомендации Яндекса и Google, основанные на других интересах людей в рамках искомого запроса. Блок располагается в нижней части страницы с результатами поисковой выдачи (рис. 5).

Рис. 5

4. Тексты сниппетов в ТОП10

Ранее для поиска дополнительных слов можно было использовать поисковые подсветки Яндекса (выделенные слова в сниппетах наряду с искомым запросом). Однако сейчас в подсветках ничего кроме региона найти не удастся (рис. 6).

Рис. 6

Так как подсветки более не помогают, можно использовать другой вариант работы со сниппетами — просмотреть тексты в ТОП10 и выделить наиболее часто встречающиеся слова. Важное примечание: для анализа следует брать сниппеты некоммерческих сайтов, если продвигаемый сайт является коммерческим, и наоборот (рис. 7).

Рис. 7

5. Генератор семантического ядра SeoPult

По сути этот инструмент агрегирует все перечисленные выше способы и исключает рутину. Указав основной запрос в ячейке и нажав кнопку «Семантика», вы за секунды получите список из нескольких десятков LSI-фраз (рис. 8). В их числе будут и синонимы, и расширяющие тематику слова. Фразы можно разбить на составляющие и брать для текста однословные запросы во избежание повторов ключа. Подборщик доступен в модуле контекстной рекламы на шаге 2, блок «Ручной подбор слов».

Рис. 8

В результате проведенной работы вы соберете довольно широкое LSI-ядро, однако далеко не все слова будут необходимы для конкретного текста. Нужно исходить из задачи и оставлять только те запросы, которые удовлетворят требованиям. Например, описание для раздела каталога магазина и информационная статья о выборе тренажера будут иметь разное назначение и отличный набор фраз.

Найденные LSI-запросы можно использовать не только для написания новых текстов, но и коррекции существующих. После очередного текстового апдейта поисковых машин вполне вероятно, что обновленный контент появится в выдаче по дополненным ключам.

Применяй с умом

Написание текстов на основе LSI-фраз — метод рабочий, но тем не менее не решающий проблему качества контента. Можно собрать богатую семантику для насыщенной и полезной статьи, но применить ее так, что текст невозможно будет читать.

Пример на рисунке ниже является тому подтверждением.

Важно осмысленно подходить к тому, что вы пишите — не нужно превращать текст в бессвязный набор предложений.

Помните, что ключи можно использовать не только в теле текста, но также в заголовке (Title) и описании страницы (Description), заголовках H1 и подзаголовках.

Только при комплексной оптимизации и регулярном создание новых страниц сайта с тематическим контентом можно рассчитывать на внимание читателей и расположение поисковых машин. В реализации этой задачи вам помогут профессиональные копирайтеры и редакторы.

Источник

Как вывести сайт в топ при помощи скрытой семантики (LSI)

LSI (latent semantic indexing) – это скрытое семантическое индексирование. А скрытая семантика позволяет определить релевантность документа ключевому запросу.

Проще говоря, LSI-метод указывает на то, что теперь поисковики смотрят не только на наличие в тексте ключевого слова, но и анализируют его окружение. А это окружение, в свою очередь, должно быть в непосредственной связи с ключевым словом. Таким образом, упоминая LSI, мы подразумеваем набор слов и словосочетаний внутри одной темы, которые также называют LSI-ключами (LSI keywords).

В тексте должны присутствовать слова, релевантные основному ключу (rLSI). Чем их больше, тем лучше, так как по ним, согласно методике, можно судить, насколько полно раскрыта заданная тема.

Вторая категория LSI-ключей – синонимы основного ключевого запроса (sLSI), которые также можно и даже нужно использовать, чтобы не только разнообразить текст, но и способствовать его продвижению.

Чтобы не запутаться окончательно в определениях, перейдем к примерам.

Бывает так, что по одному запросу в интернете можно найти страницы совершенно разной направленности. Например, вам нужна информация о фильме «Такси», но поиск не понимает, о чем речь, и предлагает список компаний, предоставляющих услуги по перевозке.

Как же тогда поисковик отличает эти два понятия?

Робот поисковой машины сканирует содержание страницы, выявляя отличительные определения по каждой теме:

Так с помощью LSI поисковые системы ведут нас прямо к цели – мы хотим купить пиццу, а не прочитать о ней.

Как выглядят LSI-ключи в поиске

Прежде всего, это поисковые подсказки, которые указывают на слова, которые могут относиться к указанному запросу.

Если прокрутить страницу поисковой выдачи «Яндекса» или Google, можно увидеть блок рекомендаций, содержащий набор LSI-фраз.

Вы наверняка догадываетесь, что это далеко не все варианты слов, которые связаны с основным запросом или являются его синонимами. О том, как собрать более полный список, поговорим позже.

В Google и «Яндексе», соцсетях, рассылках, на видеоплатформах, у блогеров

Что представляет собой LSI-текст

Итак, мы выяснили, где найти релевантные ключи. Теперь нужно понять, как использовать их при написании контента.

К примеру, нужно продвинуть страницу по запросу «надувной бассейн».

Проанализируем рекомендации поисковых систем.

Для сравнения приведу два описания для каталога надувных бассейнов. Одно из них представляет собой типичный водянистый текст, которыми грешат многие сайты, а другое (тоже не без воды) разбавлено LSI-словами из приведенных скриншотов.

Разумеется, это не идеальный пример описания. Но по нему можно понять, как работать с LSI-ключами.

Наличие синонимов и релевантных терминов и фраз в статье позволяет пользователям находить ее по самым разным запросам. Таким образом, вы можете привлекать на сайт больше трафика.

Часто статьи, написанные с помощью методики скрытого семантического индексирования сравнивают с экспертными. Человек, разбирающийся в теме, подготовит материал, охватывающий всевозможные нюансы, то бишь и все необходимые слова для привлечения трафика использует.

Но это не всегда так.

Не каждый специалист будет задействовать всю необходимую лексику (он использует одни слова, а пользователь при поиске может использовать совершенно другие). К тому же, по некоторым запросам в выдаче уже столько хорошего контента, что конкурировать становится сложно и приходится обращать внимание на каждую мелочь.

Поэтому во многих случаях возникает необходимость прибегать к сбору LSI-слов и анализу материалов конкурентов. Главное – не увлекаться, пытаясь обхитрить поисковую систему. Текст должен оставаться информативным, а не представлять собой плотную массу LSI-ключей.

Использование LSI-фраз в тексте (в том числе заголовке и описании) является одним из 200 факторов ранжирования в Google. Но заметьте – одним из. Метод латентно-семантического индексирования не решит всех проблем. Но исключать его из зоны внимания – большая ошибка. Особенно в условиях нынешней конкуренции.

Да и «Яндекс» во всем подражает «Гуглу». По крайней мере, пытается.

Главная проблема семантики, которая мешает поисковому продвижению

LSI и «Яндекс»

«Яндекс», как и Google, непрестанно совершенствует свои алгоритмы. Последним его изобретением стал «Баден-Баден», разработанный с целью фильтрации сайтов, использующих переспам ключевых слов. Оптимизаторы пытаются по максимуму напичкать ими тексты, чтобы оказаться на первых позициях страницы выдачи. Особенно это касается коммерческих сайтов. «Да кто эти описания читает?» – мысль, которая усыпляет бдительность многих вебмастеров.

Неудивительно, что «Баден-Баден» взбудоражил сообщество оптимизаторов. Тем, кто руководствовался позицией «и так сойдет», пришлось несладко. Разумеется, среди них много несогласных с полученными санкциями. В некоторых случаях алгоритм действительно способен дать осечку, особенно на первых порах. Однако если почитать ветку форума оптимизаторов, где «Баден-Баден» стал одной из горячих тем, можно наткнуться на некоторые забавные изречения.

После таких умозаключений как-то перестаешь думать о том, что «Баден-Баден» – очередная попытка «Яндекса» загнать как можно больше компаний в «Директ». А это, кстати, крайне популярная среди вебмастеров точка зрения.

Поэтому смотреть в сторону LSI-копирайтинга можно и нужно, если вы продвигаетесь в «Яндексе». Использование синонимов и фраз, имеющих непосредственное отношение к ключевому запросу, позволит разнообразить ваш текст и снизить вероятность попадания под фильтр. К тому же, одни и те же фразы утомляют в процессе чтения.

Как копирайтерам и оптимизаторам работать с LSI

LSI-копирайтинг в Рунете появился относительно недавно. Иногда складывается ощущение, что пока еще не все понимают, что это и для чего нужно. Услуги по написанию LSI-статей предлагают наиболее продвинутые копирайтеры, что неудивительно, ибо для написания подобных материалов нужны определенные знания и опыт. На биржах и форумах оптимизаторов по-прежнему преобладает SEO-копирайтинг, как правило, без привязки к LSI.

Почему LSI-копирайтинг менее популярен:

Чтобы оптимизатору объяснить все свои «хотелки» автору, придется написать довольно объемное ТЗ. Копирайтеры, специализирующиеся на LSI-текстах, способны самостоятельно собрать список необходимых слов и на их основании написать качественный материал.

В реальности же у многих оптимизаторов уходит немало времени на то, чтобы найти оптимальный баланс между стоимостью и качеством материала. Кто-то сразу пойдет к специалистам, а кто-то захочет снизить затраты и будет обучать биржевого юнца основам LSI. Во втором случае возникнет несколько вопросов:

В любом случае, написание LSI-текста начинается со сбора необходимых слов. Для этого можно воспользоваться некоторыми полезными онлайн-сервисами.

Сервисы для сбора LSI-фраз

Прежде всего, помимо самой страницы поиска (как было показано ранее) для получения информации можно использовать сервисы статистики «Яндекса» и «Гугла».

Wordstat

Переходим по адресу wordstat.yandex.ru, вводим запрос и смотрим варианты в правой колонке. Это и есть LSI-фразы.

«ПиксельТулс»

Чтобы воспользоваться возможностями данного сервиса, необходимо перейти по адресу tools.pixelplus.ru и зарегистрироваться. После подтверждения электронного адреса перейдите в личный кабинет и выберите «ТЗ на SEO-копирайтинг».

Анализ текстов от MegaIndex

Инструмент от MegaIndex анализирует тексты страниц, находящихся в топе выдачи по заданному ключевому слову/фразе. В результате анализа мы получаем не только список LSI-однословников, но и статистику по использованию каждого из них на страницах топовых конкурентов.

Довольно важный показатель в таблице – уровень соответствия страницы запросу (TF*IDF). Если конкуренция в нише высокая, можно ориентироваться на показатели конкурентов при написании контента.

Необходимо также учитывать, что перечисленные инструменты не идеальны. Старайтесь внимательно изучать предложенные ими LSI-ключи и отбрасывать наименее релевантные. Иначе можно получить на выходе бредотекст.

Рекомендации к написанию LSI-текстов

При написании контента делайте упор на полноту информации. Но не стремитесь написать больше знаков – стремитесь максимально раскрыть тему и при этом донести свои мысли в наиболее понятной и краткой форме.

Опирайтесь на релевантные ключи и синонимы, но не злоупотребляйте ими. Текст должен быть естественным.

LSI-ключи следует использовать:

Споры по поводу метода

В сети (особенно в русскоязычном сегменте) можно встретить самые разные мнения по поводу методики латентно-семантического индексирования. Кто-то пишет, что давно ее использует и доволен результатом. Кто-то, напротив, считает, что не стоит заморачиваться с этим, так как результаты непредсказуемы. Можно потратить деньги впустую, в то время как конкуренты со своими переспамленными текстами будут ранжироваться выше.

Здесь снова стоит напомнить, что не все зависит от одних лишь текстов. Факторов ранжирования огромное множество. В конце концов, чтобы принять решение о том, на какую позицию поместить вашу статью, поисковики анализируют в том числе и поведение пользователей на сайте.

Даже экспертная статья, приносящая пользу, может быть оформлена так, что поведенческие факторы намекнут ПС о том, что данный сайт стоит держать как можно дальше от начала выдачи. Или он будет напичкан горой рекламы, которая не только раздражает пользователей, но и снижает скорость загрузки сайта. А если юзер открыл статью со своего слабого старенького ноутбука, она будет виснуть при каждой прокрутке, что также приведет к закрытию страницы. Можно продолжать приводить примеры бесконечно.

В защиту же можно привести довольно веский аргумент. Использование LSI-ключей обосновано в том числе и логически. По-настоящему качественный текст должен максимально раскрывать тему. О том, насколько она раскрыта, как уже было сказано, можно судить по наличию релевантных основному запросу слов. Синонимы обычно используются, чтобы не повторяться в терминах и разнообразить предложения. На выходе получаем статью экспертного уровня, которую приятно читать – то, что нужно пользователю.

Что касается личного опыта, могу сказать, что LSI оказался для меня действенным способом продвижения информационного сайта с очень ограниченным бюджетом. Причем, в тот момент, когда я писала статьи, я даже не подозревала, что задействую LSI-ключи.

Получилось так, что одна статья, для которой я по максимуму задействовала похожие запросы, до сих пор приносит больше трафика, чем любая другая на моем сайте. При этом варианты запросов самые разные.

Пожалуй, это одна из немногих страниц сайта, которая занимает одинаково высокие позиции как в «Гугле», так и в «Яндексе».

Семантическая разметка – must have для сайтов. У вас точно она есть?

Выводы

Текст, привлекательный для поисковых машин, становится ближе к тексту, привлекательному для человека. Применение метода скрытого семантического анализа в поиске информации – еще один шаг навстречу запросам пользователей.

Будем надеяться, что со временем верхушки выдачи будут занимать только по-настоящему качественные статьи, дающие наиболее конкретную и полную информацию, которые интересно читать не только обывателям, но и специалистам.

Источник

Как создавать тексты, которые повысят позиции сайта в поисковых системах

Что такое LSI и с чем его едят? Расскажет SEO-специалист Artsofte Digital, Надежда Коробова.

Поисковая система анализирует текстовое содержание сайтов, чтобы определить насколько конкретная страница соответствует введенному пользователем запросу. Другими словами, смотрит релевантность страницы. Релевантность оказывает наибольшее влияние на позиции сайта, поэтому оптимизаторы уделяют текстам особое внимание.

При этом важно следить за тем, чтобы текст не был заспамлен ключевыми словами, так как за это поисковые системы быстро отправят сайт в бан. Ранее мы рассказывали о том, к каким последствиям может привести использование переспамленного текста.

Спасением от переспамленных текстов стало понимание метода анализа, который помогает поисковой системе разделить все слова на определенные группы по тематикам, установить между ними связи — LSI — латентно-семантический индекс (Latent Semantic Index).

Разговоры об этом методе не утихают в кругах SEO на протяжении последних лет.

В статье разберем, что же такое LSI и как мы его применяем, чтобы создавать тексты, эффективные для продвижения и безопасные с точки зрения поисковых фильтров.

Также собрали рекомендации для создания эффективного текста, которые можно использовать, чтобы контролировать качество своего контента или контента, предлагаемого подрядчиком.

Поисковые системы совершенствуются. Сегодня они стремятся выдавать на первых строчках максимально полезный контент. То есть тот контент, который решает проблему пользователя, а не просто содержит ключевые слова.

Приведем популярный пример: если ввести запрос «купить новую машину», поисковая система без труда поймет, что пользователь хочет найти автосалон, где можно купить новый автомобиль. В выдаче будут выведены релевантные запросу страницы. При этом ключевое слово «машина» на них даже не использовано.

Благодаря алгоритму LSI поисковая система умеет распознавать близкие по значению слова.

Из примера видно, что алгоритм LSI определяет слова «машина», «авто» и «автомобиль» в одну тематическую группу. Поэтому при запросе «купить новую машину» показываются также сайты, содержащие фразу «купить авто» и «продажа новых автомобилей».

Практика показывает: поисковые системы отдают предпочтение текстам с тематическими словами (LSI-фразами). Они считают, что такие тексты дают наиболее полный ответ на запрос пользователя. В SEO такие тексты получили названия LSI-тексты. Именно они считаются наиболее эффективными с точки зрения поискового продвижения.

Мы собрали главные особенности, которые следует учитывать при создании эффективного текста.

Чтобы превратить обычный SEO-текст в эффективный для продвижения LSI-текст, необходимо:

Чтобы выполнить первые два пункта, к каждому предложению задайте 2 вопроса: «В предложении есть полезная информация?», «Говорим ли мы так в жизни?». Если оба ответа «да», предложение может стать частью LSI-текста.

Как сделать третий пункт разберем подробно.

Самым простым и очевидным источником LSI-фраз являются подсветки поисковых систем. Но данный метод требует много времени для обработки каждого запроса, поэтому не применим в большинстве случаев.

Сайты автодилеров, с которыми мы работаем, чаще всего имеют большое количество продвигаемых фраз: от 500 запросов. И более 20 продвигаемых страниц. Поэтому для сбора LSI-ядра мы используем специализированные сервисы.

В Интернете можно найти множество инструментов, мы можем порекомендовать 3 простых и удобных:

PixelTools в сравнении с инструментом Арсенкина подбирает большее количество разнообразных фраз и имеет более удобный интерфейс. У него есть дополнительные инструменты для эффективного анализа готового текста. Мы используем «Проверка переоптимизации текста» и «Анализ ТОП выдачи Яндекс и Google».

В ежедневной работе мы отдаем предпочтение PixelTools.

Мы подбираем тематические фразы, чтобы составить техническое задание для копирайтера.

Рассмотрим пример составления ТЗ для написания текста. Текст будет размещен на странице модели Lexus LX 570 на сайте официального дилера в Уфе.

Шаг 1. Определяем запросы.

От 20 до 80 запросов приходится в среднем на каждую продвигаемую страницу сайта. Из всего списка мы выбираем приоритетные запросы: чаще частотные или конверсионные. Например, для сайтов автодилеров это запросы, которые содержат «официальный дилер». Остальные запросы делим на группы и пишем составные запросы.

Шаг 2. Подбираем тематические LSI-фразы.

Далее загружаем в сервис PixelTools полученный сокращенный список запросов, выбираем регион продвижения, нажимаем кнопку «Обработать».

Необходимые нам LSI-фразы находятся в двух правых столбцах. Копируем оба столбца и чистим слова, которые выбиваются из логики текста. Например, для текста автодилера из Уфы точно не подойдут слова «Москва» или «Россия». Также исключаем сокращения («лкс»), слова, которые уже встречаются на странице («фото») и слова, которые будут неуместно смотреться в тексте («объявление», «рубль»).

Шаг 3. Составляем ТЗ.

Полученную в ходе обработки информацию формируем в задание. LSI-запросы отмечаем как рекомендуемые к использованию. Дополнительно указываем технические требования к тексту.

Итоговое задание копирайтеру выглядит следующим образом:

На такие тексты требуется больше времени, денег, но без этого рассчитывать на рост в поиске невозможно.

LSI фразы для запроса «купить новую машину»:
цена
автосалон
официальный
дилер
комплектация
пробег
наличие
год
скидка
россия
кредит
выбор
актуальный
объявление
выбирать
выгодный
каталог

На будущее! LSI фразы это не слова из запроса и не слова из подсветок, это слова задающие тематику, то есть слова которые описывают решение проблемы по запросу и которые чаще всего попадаются в ТОП по запросу.

Вот поэтому я и ненавижу агентства. Лапшу на уши клиентам вешаете.

Здравствуйте, Сергей.
Мы ценим время, которое Вы потратили на написание комментария. Противоречия между ним и содержанием статьи нет. Формулировки мы применяем одинаковые.
Рекомендуем посмотреть раздел «Как мы используем LSI?» в нем мы описали, как подбираем «слова, задающие тематику».
Отметим, что LSI-ключи могут быть не только релевантными (rLSI), которые Вы приводите в пример, но и синонимичными (sLSI) – их использование особо важно для успешной оптимизации.
Используемый нами инструмент, работу с которым мы описываем в статье, осуществляет сбор LSI-ключей обоих типов.

Но согласитесь, общая то суть по делу была?)

100500 лайков! вообще, если ты хорошо владеешь темой и русским, всей этой херней не надо заниматься. Надо посмотреть основные ключи и просто написать текст для людей, используя синонимы этих основных ключей и слова из этой темы, которой владеешь. Они итак ясны.

Пока вы пишите LSI статьи, я сайты в ТОП загоняю полезными статьями для людей)))

Здравствуйте,
будем рады увидеть Ваш кейс!)
В своей статье мы также призываем создавать полезный для пользователя контент.
В хорошем тексте “для людей” от идеального копирайтера неизбежно будут присутствовать LSI-ключи (как минимум, синонимы), даже если их не указывать в задании.
Применение описанной нами методики помогает упростить процесс взаимодействия с копирайтером и подтолкнуть его к созданию нужного нам контента.

а ну ка рассказывай давай!

Вопрос: не дешевле будет вместо содержания штата вышеперечисленных специалистов платит Гуглу с Яндексом за выдачу на первых четырех строчках и дальнейшем преследование из каждого утюга? Я собственно веду речь не о многомиллионных лексусах, куда грех не тратить, а о среднестатистическом магазине с чеком 1000-5000 рублей

В прошлом году делал ремонт в Подмосковье, двушка, без золотых унитазов 750 000. Друг в Звенигороде пару лет назад в новую трешку вбухал 3 500 000. На мой взгляд цена вполне оправдана на дорогостоящую услугу

да. это все хорошо, но какая маржа?
в продаже бетона там тоже чеки на 50-200 тыс.руб. каждый день, но маржинальность бизнеса на уровне 5-10%, что едва хватает себе на житье

У услуги маржа почти 100%, материалы покупает заказчик, исполнитель парой даже подоходный не отдает

Извините, я что-то проспал? Когда это стройка стала не прибыльным бизнесом? Да, сейчас кризис, просесть пришлось всем, но прибыль все равно идёт отличная. Сейчас все плачут что денег нет, а продажа премиальных авто только растёт

да, у меня тоже картина не срастается: в торговый центр в субботу машину негде было поставить, а у ремонтников, бетонщиков и строителей продажи падают. и мне сраные 10 т.р. заплатить не могут за прошлый месяц за клиентов. устал звонить и клянчить свои деньги (((

До боли знакомо! Когда я был на вольных хлебах всегда за свой труд оплату вымаливать приходилось. И чем зажиточнее барин, тем сложнее забрать у него свои крохи. Так рассказывают о том как все плохо что хотелось ему последнюю мелочь из кармана на хлеб высыпать

Здравствуйте, Николай.
Согласимся с комментарием выше: реклама – далеко не всегда дешевле, а главное проще. Не следует упускать из внимания аудиторию, которая принципиально не переходит по рекламным объявлениям. Поисковое продвижение также эффективно собирает неохваченный рекламой НЧ трафик и положительно влияет на доверие пользователя благодаря работе с контентом сайта.
Вы правы, содержание собственного штата для небольшого проекта неоправданно по многим причинам, не только финансовым. Гораздо дешевле и проще продвигаться в агентстве.

У нас собственно свой штат. И вчерашние копирайтеры и оптимизаторы сейчас переквалифицировались на рекламу. С первой строки поисковой выдачи компания собирает больше в конечном счёте дохода, а туда попадаешь только платя. Я не хочу сказать что забейте совсем на тексты и оптимизацию, без них ставки на рекламу будут выше, но и сео-боготворящем назвать его нельзя. Был у нас случай из-за того что за рекламу и наполнения сайта контентом отвечают разные люди, мы 4 дня продавали успешно товар в карточке которого не было описания и вместо фото заглушка «изображение будет позже»

«убрать все «пустые» предложения без смысловой нагрузки (например, «Это несложно сделать…»);»

Н-да. пропагандируете lsi-тексты и тут же предлагаете высушивать их, превращая в телеграммы. «Ой, тут предложеньице без смысла!» «Ой, В КАЖДОМ слове должен быть смысл!». Ильяховщина в худшем смысле слова. Именно так ведут себя неофиты-поклонники оранжевой книжки и копирайтеры-филфаковцы, которым надо, скорее, корректорами работать, а не самим тексты писать.

Здравствуйте, Илья.
Не видим связи между LSI и написанием пустых “водянистых” текстов из разряда:
“сейчас мы расскажем о том, как можно купить машину в автосалоне. Это вообще сделать не сложно. Достаточно просто обратиться к менеджеру нашего салона”.
Можно сказать лаконичнее:
“Свяжитесь с менеджером автосалона для приобретения машины”
— такое предложение проще, понятнее и содержит LSI-ключи.

Отметим, что в статье приведены рекомендации по составлению ТЗ и оценке готового текста, и не рассматривает процесс написания с точки зрения копирайтера.

«В автосалоне официального дилера представлен полный модельный ряд автомобилей БМВ. Интересует подробная информация? Свяжитесь с нами для уточнения цен, наличия моделей и условий оформления покупки»

Источник

Как LSI копирайтинг поможет вывести сайт в топ и почему он лучше обычного SEO

SEO статьи работают уже не так хорошо, как раньше. Поисковые роботы научились понимать: какой контент качественный, а какой нет. Поэтому сегодня SEO тексты пропадают из топа поисковой выдачи, а продвигаются экспертные материалы, их еще называют LSI статьями.

Сегодня поговорим об LSI копирайтинге. Разберемся, чем он лучше SEO копирайтинга. Статья будет полезна новичкам в копирайтинге и заказчикам, которые хотят получать качественные материалы.

Что такое LSI копирайтинг

LSI копирайтинг (Latent semantic indexing — латентно семантическое индексирование) — это вид подачи текста, в котором ключевые слова выступают в роли скелета и вокруг них строится сама статья. Поэтому в LSI копирайтинге ключи не вставляются в готовый текст, а используются в процессе создания статьи:

Если кратко, LSI статья — это когда смысл текста соответствует запросу пользователя. Давайте разберемся на примере.

Допустим, вы ищете планшет для рисования. Планшеты бывают: графические, обычные, навигаторы (почему-то их тоже называют планшетами в магазинах). Вы идете в поиск и вбиваете: «купить планшет». Примерно такие ответы от «Яндекс» вы получите:

Это не то, что вы искали. Поэтому добавляем в конец фразы «для рисования» и получаем другую выдачу:

«Яндекс» понял, что вы хотите и нашел статью с подходящими ключами и синонимами. В этом помог LSI контент.

Вывод: LSI копирайтинг — это метод, который повышает релевантность текста при его оценке поисковыми роботами. Машины оценивают смысл, содержание и синонимы к ключевому запросу.

Автоматизация email рассылок

Отправляйте цепочки триггерных сообщений приветствия, брошенной корзины, реактивации, совмещая внутри одной цепочки email, SMS и web push.

Сравнение LSI копирайтинга и SEO копирайтинга

Теперь обратимся к примерам, чтобы закрепить информацию. Возьмем запрос «отдых в Турции».

Первый сайт

Первый сайт писали по принципам LSI:

Такую статью называют экспертной: она раскрывает тему, содержит высокочастотные (ВЧ) и низкочастотные (НЧ) запросы. Благодаря статье страница сайта на первом месте в выдаче «Яндекс».

Второй сайт

Вторая статья написана по канонам SEO. Прямые вхождения слов, текст ради текста и никаких картинок. А фотографии важны: поисковые роботы между статьей с иллюстрациями и без них выбирают первую.

И да, я сделал скриншот целой статьи. Угадайте, на каком месте в поисковой выдаче находится этот сайт? На пятой странице. Вот и различия между LSI и SEO контентом.

Обратите внимание на второй подзаголовок в примере. Странно, что автор совместил ключи «климат Турции» и «цены на туры по месяцам». Такой заголовок считается переспамленным, то есть состоит только из ключевых слов. Поисковые системы занижают подобный контент в списке выдачи.

В чем преимущества LSI копирайтинга

Заказчикам:

Авторам:

Если вы хотите зарабатывать больше, стоит писать экспертные материалы, используя LSI копирайтинг. Такие материалы выше в цене, чем обычные SEO тексты. О том, как писать LSI тексты, расскажу далее в статье.

Недостатки LSI копирайтинга

Заказчикам. За LSI контент придется платить в 2-5 раз больше, чем за SEO.

Авторам. На LSI статью уйдет больше времени. Вам придется составлять семантическое и тематическое ядра, анализировать поисковые запросы, разбирать статьи конкурентов. Для создания экспертного материала понадобится брать интервью, рисовать схемы и структурировать текст.

Как написать LSI текст: пошаговый план для автора

Допустим, к вам пришел заказчик и попросил написать статью для блога: «кто такой таргетолог». Заказчик не дает подробного ТЗ со списком ключевых слов и планом. Вот план ваших действий.

Анализируете целевую аудиторию. Для кого вы пишите, кто эти люди, чем они занимаются. Скорее всего, вы пишите для человека, который только пришел в онлайн-заработок. Он не знает, как устроен рынок, сколько здесь зарабатывают. Поэтому пишите простым языком, объясняйте понятия и раскладывайте все по полочкам.

Собираете информацию. Для этого читаете статьи конкурентов, помечаете, что нужно упомянуть. Смотрите видео на YouTube, читаете про профессию таргетолога на SkillBox и «Нетологии».

Собираете список ключевых и синонимичных запросов. Это называется семантическим и тематическим ядрами. Для сбора слов есть ручные и автоматические способы.

Ручной — выписываете ключи из головы. Думаете, о чем писать в статье: определение, о деньгах, биржи, заказчиков и так далее. Рекомендую использовать его как дополнение к автоматическому, чтобы ничего не упустить.

Автоматический — идете в Google или «Яндекс» и вбиваете запрос: «кто такой таргетолог». И выписываете поисковые подсказки, которые предлагают Google и «Яндекс».

Это простой и быстрый способ, который дал нам целевые запросы:

Следующий этап — это сбор ключевых слов через Wordstat.Yandex. Переходим на сайт и вводим наш запрос.

Добавляем новые подтемы в статью: настройки рекламы, где обучиться, вакансии. На этом этапе можно закончить со сбором ключевых слов. Потому что вы уже напишете экспертный материал, который поможет читателю.

Если хотите сделать лучше — используйте платные сервисы для подбора ключевых слов. Например, WordTracker, Serpstat, Rush Analytics. У WordTracker и Rush Analytics есть бесплатные пробные версии.

Вот пример выдачи ключей из Serpstat.

Ключи распределяйте равномерно по тексту. Нет точной формулы, как в SEO. Главное, чтобы ключ органично смотрелся в тексте.

Как не надо: Покупайте окна Москва у нас.

Как надо: Мы продаем и доставляем окна по Москве и МО.

Пишете объемную статью, раскрываете тему. Большие статьи лучше ранжируются поисковиками.

Важно! Структурируйте текст. Делите на абзацы, используйте подзаголовки, маркированные и нумерованные списки, выделяйте курсивом и жирным. Делайте так, чтобы статью сканировали.

Берете интервью у эксперта. В такой статье это полезно. Потому что люди верят авторитетам. Востребованный таргетолог — авторитет.

Добавляете схемы, иллюстрации, фотографии. Визуальный контент выполняет две роли: помогает продвигать текст в выдаче и доносить информацию. Показывайте скриншотами, как строится общение с таргетологами. Например, покажите скриншот переписки таргетолога с клиентами. Так читатель поймет, какие вопросы задавать клиенту, как вести беседу. Также показывайте программы на рабочем столе, чтобы читатель знал, что устанавливать.

Анализируете готовый материал. Для этого воспользуйтесь сервисами Text.ru и Advego. На text.ru проверяйте уникальность. Она должна быть 95-100%. На Advego проводите SEO анализ. Смотрите на графы «классическая тошнота документа» и «академическая тошнота документа». Первое значение должно быть ниже 7. Если выше, текст считается переспамленным. Второе значение должно лежать в диапазоне от 4 до 8%. Выше — переспам.

Это базовые принципы, которые помогут написать экспертный материал и попасть на первые строчки поисковой выдачи.

Как понять, что вам написали LSI текст, а не SEO, если вы заказчик

Допустим, вы составили подробное ТЗ для копирайтера, создали таблицу в Excel с ключевыми словами, ВЧ и НЧ запросами, нашли хвостовые запросы. Копирайтер написал статью, прислал ее вам. Что теперь нужно проверить.

Прочитайте текст. Если статья структурированная, с последовательным изложением и с примерами — перед вам экспертный материал. Такой текст может попасть в топ, даже если ключей использовано 2-3 штуки на 5000-7000 символов.

Проверьте уникальность. Рекомендую проверять через Text.ru, там адекватная проверка. Обычно у LSI текстов уникальность 95-100%.

Проверьте использование ключевых слов. Для этого подойдет Istio.

Сервис выделит ключевые слова, запросы и тематические слова, которые вы введете в верхнюю рамку.

Это поможет оценить содержание текста и распределение слов.

А внизу страницы вы найдете анализ текста. Он поможет оценить текст в общем: вхождение слов, их плотность относительно других и по тексту. Процент слов в ядре и по тексту держите в пределах 2-4%. Так статья не будет считаться переспамленной.

Проверьте читаемость текста. Для этого используйте glvrd.ru. Если оценка текста выше 7, значит он не переспамлен мусором, водой и ненужными предложениями ради вставки ключей.

Примеры LSI статей

Подборка из трех статей на разные темы. Все статьи находятся на первой странице поисковой выдачи «Яндекс». Для каждой статьи я перечислил факторы, которые помогли им выйти в топ. Это мое мнение, оно может не совпадать с вашим. Также использование всех способов, которые я перечислил в статье, не гарантия, что вы выйдете в топ.

Почему статья в топе:

Кстати, академическая тошнота — 14%. Такая высокая из-за специфики темы: слова фонд и индекс другими не заменишь. Но это не помешало попасть ей в топ выдачи, поэтому не гонитесь за показателями в ущерб качеству статьи.

Почему статья в топе:

Почему статья в топе:

Резюме

Поисковые системы продвигают экспертные тексты. А LSI статьи — это и есть экспертный контент.

Давайте повторим, что нужно делать автору для создания LSI статьи:

Запомните: кто пишет для людей, а не поисковых роботов — зарабатывает больше.

Если вы заказчик, проверяйте статью по пунктам:

Публикуйте только полезный контент — он поможет привлечь аудиторию и получить новых клиентов!

Помогаю компаниям рассказывать о себе и своих новых продуктах. Ко мне обращаются, когда нужно написать статьи в блог, упаковать кейс.

Источник

Что такое LSI-ключи, как их найти и внедрить на сайт

В этой статье речь пойдёт о том, что такое LSI, как и где искать LSI-запросы, как внедрить на сайт, и каких результатов можно достичь с их помощью.

LSI (от англ. latent semantic indexing или скрытое семантическое индексирование) — это методика написания текста с использованием семантически связанных слов и фраз, которая повышает релевантность содержания и смысла текста.

Многие заблуждаются в том, что LSI-запросы — это только синонимы. На самом же деле, это любые ключевые слова, которые появляются в результатах поиска вместе с заданным ключевым словом, потому что имеют один и тот же смысл.

Таким образом, ключевые слова LSI делятся на два вида:

LSI-запросы играют важную роль для продвижения, так как алгоритм LSI лежит в основе современных поисковиков. С помощью них поисковые системы намного лучше понимают смысл вашего контента. Робот анализирует веб-страницы и определяет те слова, которые наиболее часто употребляются вместе. Это и есть LSI-ключи.

Немного предыстории

LSI является частью алгоритма LSA, который расшифровывается как «латентно-семантический анализ». LSA появился в 1988 году в США благодаря инженерам, применившим его для индексирования текстов и представления баз данных. Однако до СНГ это добралось только с выходом алгоритма «Палех» в 2016 году.

Развитие LSI

1. Февраль 2011 — запуск алгоритма Panda в Google

Его появление способствовало изменениям в поисковом ранжировании веб-сайтов. Главная цель нововведения — распознать и снизить количество низкокачественного контента в интернете, при этом увеличить рейтинг сайтов с добротными и полезными текстами.

После выхода этого алгоритма в 2012 появилась первая информация о LSI-копирайтинге, а Мэтт Катт (главный инженер поисковой оптимизации Google) призвал создавать естественный контент.

2. Ноябрь 2016 — запуск алгоритма Палех в Яндексе

Яндекс подхватил эстафету только в 2016 году и выкатил алгоритм Палех. Его задача — распознавать низкочастотные и сложные запросы из «длинного хвоста». То есть понимать запросы в разговорном ключе.

3. Декабрь 2019 — запуск алгоритма Вега в Яндексе

После запуска алгоритма «Палех» появился ещё один алгоритм «Королёв», который работает на базе нейронных сетей. Поэтому Яндекс умеет искать не только по словам, но и по смыслу.

С выходом алгоритма «Вега» нейросети используются уже на стадии составления поисковой базы, поэтому Яндекс заранее выявляет в базе близкие по смыслу веб-документы и объединяет их в смысловые кластеры.

Запуск этих алгоритмов в полной мере раскрывает значимость LSI-методики для поискового продвижения, но, к сожалению, не все это ещё понимают.

Где найти LSI-ключи для своего сайта

Доступны разные варианты поиска и подбора LSI-запросов. Мы рассмотрим их в порядке от самых простых до более сложных способов.

1. Поисковые подсказки

Поисковые подсказки являются самым простым способом добычи LSI-ключей. При введении ключевой фразы в поисковой строке Яндекса или Google нам покажут, что чаще всего люди ищут в рамках такого запроса.

2. Похожие запросы

Поисковые системы в конце первой страницы выдачи добавляют блок «Поиск по похожим запросам». Здесь вы сможете найти LSI-фразы, которые могут и не содержать ни одного слова из исходного запроса, однако между ними будет смысловая связь.

3. Поиск по картинкам

Если ввести запрос и открыть поиск по картинкам, как в Яндексе, так и в Google под строкой поиска Вы увидите теги с уточняющими запросами, которые можно отлично использовать в качестве LSI-ключей.

4. Яндекс.Вордстат

Для работы используйте и левую, и правую колонку Вордстата, так как там зачастую находятся значимые синонимические (sLSI) ключи. Поэтому первое, на что нужно обратить внимание, это правая колонка сервиса. А дальше уже точечно просматривать левую колонку, так как может быть такое, что из поисковых подсказок мы вытянули неполный список LSI-запросов.

5. Megaindex

У Megaindex есть очень удобный, на мой взгляд Инструмент для SEO-анализа текста, который позволяет собрать дополнительные LSI-запросы, которые используют ваши конкуренты из ТОП-10 по Google и Яндексу.

Введя основные запросы Вашего сайта:

Вы получите список конкурентов из ТОПа и список запросов, которые они используют. Единственный минус в том, что все они — однословные.

Дополнительно он покажет такие показатели, как: оценка важности слова в контексте — TF*IDF и инверсия частоты, с которой слово встречается в документах коллекции — IDF.

6. Arsenkin

Также хороший инструмент парсинга подсветок, позволяющий быстро собрать слова, задающие тематику по 50 введённым запросам.

7. GSC и Y.Webmaster

Дополнительный способ поиска LSI-запросов — поисковые запросы, по которым люди попадают на ваш сайт.

Алгоритм работы следующий:

1) Выгрузить запросы из Google Search Console:

2) Воспользоваться лемматизатором текста, для того чтобы разбить фразы на односоставные слова и понять, что пользователи чаще всего употребляют с основными запросами.

3) Получить список лемматизированных слов, в которых можно найти много полезных вариантов, задающих тематику:

Как внедрять LSI-запросы на сайт

Во внедрении LSI-запросов нет абсолютно ничего сложного, а внедрять их можно на любом этапе работ.

1. Техническое задание на написание статьи

Начните с составления качественного ТЗ копирайтеру с использованием дополнительного списка LSI-запросов. Такое ТЗ позволит получить хорошие тексты на выходе, так как:

2. Дописывайте дополнительные блоки в уже готовую статью

Также LSI-ключи можно внедрять дополнительными блоками к уже готовому тексту, например, к статье о строительных или бытовых отходах не лишним будет добавить информацию о штрафах за несанкционированный выброс таких отходов.

3. Дополнительные методы

Для внедрения LSI можно использовать:

Выводы и результаты

Сегодня LSI — отличный способ продвижения. Убедился в этом на собственном опыте. Точечно проработав страницы своего сайта по LSI-ключам, получил следующие результаты в поисковой системе Яндекс:

LSI были внедрены до выхода алгоритма Вега в Яндексе, и после результаты значительно усилились. Отсюда вывод, что дополнительная ценность на страницах для Яндекса сейчас важна.

В заключение хотелось бы сказать, что благодаря LSI:

Возникли проблемы с оптимизацией сайта? Обращайтесь к нам!

Начинал с изучения вёрстки, затем плавно переключился на SEO, и вот уже на протяжении 2 лет занимаюсь продвижением коммерческих сайтов в компании Siteclinic.

Веду несколько проектов под руководством опытного SEO Team Lead. Одним из основных направлений моей работы является анализ Usability веб-сайтов и изучение поведения пользователей на них. Считаю, что простота и удобство использования — главный фактор, напрямую влияющий на конверсии и продажи коммерческих веб-проектов.

Источник

LSI в 2021 году: от сбора семантики до оптимизации страниц + топ-7 эффективных приемов

Все меняется, так и поисковая оптимизация уже никогда не будет прежней. Эффективность традиционных SEO-методов снижается. Забивать текст ключами в 2021 году относительно бесполезное занятие. Альтернативой этому является LSI.

Хороший LSI поможет справиться с фильтрами поисковых систем. Плюс вы получите расширение собранной семантики по низко- и среднечастотным запросам, а также повысите качество поведенческих факторов своего ресурса.

LSI или латентное семантическое индексирование — это один из алгоритмов Google, цель которого определить качество контента с точки зрения пользовательского восприятия.

Допустим: у вас на странице находится текст о страховании жизни. Google определяет, что этот текст повествует о страховании жизни по косвенным признакам. Но для подтверждения тематизма статьи в тексте должны встречаться сугубо специфические слова, например: «договор», «полис», «дмс», «медицина», «страховой полис», «страховая пенсия» (условно). Именно по этим словам Google понимает, что текст релевантен первоначальной поисковой фразе.

Хорошая поисковая оптимизация коммерческого сайта никогда не бывает одна, она является частью системного электронного маркетинга компании. Хотите знать о том, как построить комплексную стратегию маркетинга для бизнеса? Читайте наш кейс — «Комплексное SEO для завода с сетью дилеров».

Что значит термин LSI

LSI — это сингулярное разложение терм документной матрицы отдельных документов по конкретной поисковой фразе (а точнее — запросу) с последующим определением веса терминов и фраз, с соблюдением строгой зависимости их популярности в документах.

Это было научное определение термина, а теперь простыми словами: LSI — это слова или фразы, которые мы используем для написания контента страницы. Цель LSI — увеличение тематической близости и релевантности по отношению к первоначальной поисковой фразе.

Немного предыстории

Еще десять-пятнадцать лет назад поисковые системы определяли содержание страницы только по ключевым словам, которые на ней находились.

Объясню на конкретном примере: Google «видел» на странице ключ «купить айфон» и он соотносил такую страницу именно с покупкой айфона. А еще невероятно важной была плотность ключевых слов на странице.

Забавно, но даже в 2021 году начинающие оптимизаторы продолжают требовать от копирайтеров определенный % плотности для каждого ключа.

Да, плотность ключей на странице была важным фактором и она работала. Но в 2021 году алгоритмы Google значительно «поумнели». Они больше не учитывают плотность фраз, как это было раньше. Сегодня цель Google, как мы уже выяснили выше, — идентифировать главную тему страницы. Добавлять на страницу ключи в прямом или разбавленном вхождении уже не так эффективно.

Для определения содержимого страницы Google использует более сотни сигналов. Главные из них:

LSI — один из ключевых сигналов. Например: вы опубликовали в своем блоге заметку о холодном кофе. Google по-прежнему сканирует страницу целиком, чтобы узнать где и как именно вы используете фразу «холодный кофе» (в теге заголовка, в тексте страницы, в альте изображения). Но теперь краулеры (роботы поисковых систем) сканируют страницу и на предмет наличия LSI-слов, связанных с тематикой холодного кофе — «фильтр», «температура», «зерно», «измельчение», «холодная вода», «лед». Если краулер найдет эти слова на странице, то Google сможет считать, что она целиком посвящена тема холодного кофе. Google также заявил, что алгоритмы пристально изучают «слова, часто встречающиеся вместе», чтобы понять основную тему статьи.

Не путать с синонимами!

Всё верно. LSI — это не синонимы. LSI — это слова и термины, тесно связанные с главным запросом. Например: возьмем слово «пробежка». «Пробежка» — это просто синоним слова «бег», но семантически несколько измененный. Нет ничего плохого в том, чтобы использовать синоним «пробежка» в вашей статье о беге и скорее всего оно положительно повлияет на внутреннюю оптимизацию страниц. Но «пробежка» — не совсем LSI-ключ для слова «бег». Это не околотематическое слово, а слово из одной тематики. Если мы берем отдельные LSI-слова для «бега», то это — обувь, кроссовки, дистанция, расстояние, кардио и многое другое.

Теперь о том, как подобрать LSI-слова для любого запроса.

Как собирать и работать с LSI

Чтобы облегчить задачу по сбору LSI-слов, я рекомендую использовать специально предназначенные для этого сервисы.

Внимание: для сбора LSI-фраз при помощи сервисов, необходимо использовать только маркерные типы запросов.
Определить маркерный ключ можно анализируя базовую и точную частотность фразы. У маркерных она выражена наиболее заметно.

Даже самые лучшие сервисы для сбора LSI не снимают с вас задачу, связанную с ручной сортировкой полученных фраз. Собранная сервисами LSI-семантика также имеет неравномерное качество и нуждается в значительной доработке. Какой — расскажу далее.

При сборе LSI-семантики придерживайтесь следующего чек-листа:

Тематическая, интентная и контентная связь между внутренними документами сайта, обязательно учитывается алгоритмами Google и влияет на итоговое ранжирование сайта.

Чем больше специфичных, но относящихся к тематике страницы слов будет присутствовать на ней, тем лучше. Совсем необязательно гнаться за теми словами, которые вы собрали самостоятельно или при помощи сервисов.

Если у вас есть эксперт по конкретной теме — не стоит загонять его в рамки LSI-семантики. Эксперт и так напишет качественный текст со всеми необходимыми терминами. В последнем случае разумнее утверждать не отдельный список фраз, а структуру текста (разделы и заголовки).

Для сбора LSI выбирайте только маркерные запросы исходя из интента главной фразы. Если ключевых фраз очень много, то разумно разбить их на смысловые кластеры.

Используйте LSI в описании

Хорошее описание страницы чрезвычайно полезно, когда дело касается SEO. Используйте основное ключевое слово и LSI-фразу. Позиции сайта могут улучшиться, ведь алгоритмы Google будут оценивать содержание страницы как более релевантное ключевым словам, которые вы используете на странице.

Используйте основное ключевое слово и разбавляйте его несколькими LSI-словами в теле статьи

LSI не заменяют основные ключевые слова, они лишь дополняют их. Рассматривайте LSI в качестве помощников. Вот наши рекомендации:

Эти простые советы помогли нам избежать фильтров на 3 сайтах. Используя их вы можете не бояться пессимизации (наложение санкций на ваш сайт Google’ом или «Яндексом»).

Обновление / актуализация старого контента

LSI-фразы отлично подойдут и для обновления старого контента. Вы сможете добавить новые разделы, разнообразить структуру и сделать полезные тезисы.

Используя веб-аналитику (чаще Google Search Console) + инструменты для снятия позиций я неоднократно замечал: старые страницы начинали ранжироваться гораздо выше, после обновления контента с помощью LSI-фраз.

Обновление контента в идеале проводится только автором-экспертом. Просто добавить LSI-слова к основной ключевой фразе и надеяться на улучшение позиций не стоит.

Используйте ключевые слова LSI для кампаний контекстной рекламы и других стратегий интернет-маркетинга.

Потенциал LSI-семантики раскрывается и в PPC-кампаниях (контекстная реклама с оплатой за клик) «Google Рекламы». Смело добавляйте LSI-слова наравне с обычными ключевиками. Ваши объявления будут чаще показываться и вы улучшите их CTR.

Добавьте LSI в метаданные страницы

Так вы сообщите поисковым системам максимум о содержании страницы. Использование LSI в метаданных предохраняет контент от наказания за чрезмерное использование ключевых слов и придает ему естественный вид.

Уменьшите или удалите все искусственно добавленные ключевые слова на страницах, которые не ранжируются

Фильтры за переспам могут подстерегать каждого вебмастера. Если пессимизация была наложена на сайт, страницы будут обходиться краулерами как обычно, но ранжироваться — уже не будут. Выйти из под санкций можно кардинальной переработкой контента: нужно уменьшить суммарное ключевых слов на странице и разбавить контент LSI-фразами.

Оптимизация изображения

LSI-фразы можно добавлять и для оптимизации изображений. Когда вы загружаете картинку на сайт — не забудьте заполнить все её метатеги. Если у вас есть старое изображение в статье, которая не приносит трафик, вы можете освежить его: пропишите все теги, добавляя самые популярные LSI-фразы.

Создавать релевантный визуальный контент далеко не так просто, как может показаться. Если фотостоки уже не помогают, то попробуйте улучшить полезность изображений заполняя их теги LSI-словами.

Этот метод может вдохнуть новую жизнь в старый контент, добавив ему пользы и помогая странице с такими изображениями снова показываться в SERP. Говорю по своему опыту: заполнение метатегов изображений LSI-словами реально увеличивает трафик. Не намного, но результат заметен.

Как не надо использовать LSI: топ-n ошибок

Главная ошибка при сборе LSI-фраз — это собирать поисковые подсказки и синонимы. Почему? Всё просто: все подобные ключи будут относиться к разным кластерам, иметь несовпадающие интенты, геопривязку, релевантность.

Подсказки и синонимы — это не LSI.

Главная опасность LSI заключается в том, что даже при добросовестном подходе можно получить плохочитаемый текст:

Со списком LSI-фраз нужно уметь работать. Вот основные правила:

Поясним четвертый пункт: сейчас Google тестирует алгоритм E-A-T, который автоматически идентифицирует авторитетный и полезный контент, отличая его от бесполезных «простыней», написанных для искусственного манипулирования выдачей.

Особенно вышесказанное актуально для высококонкурентных тематик и высокочастотных фраз — по ним в топе присутствуют домены, занимающие первые позиции уже несколько лет. Подвинуть их просто так, даже при помощи очень качественного и полезного контента, новорегу будет невозможно.

Подбирайте LSI с умом и не путайте их с поисковыми подсказками и другими фразами. Подписывайтесь на наш блог и читайте наши новые материалы, чтобы быть в курсе всех изменений по LSI и алгоритмам поиска. Интернет-маркетинг развивается невероятно стремительно и уследить за всем самостоятельно просто невозможно.

💛 Понравилась статья? Расскажите о ней в соцсетях

Источник

Что такое LSI копирайтинг, тексты и запросы: простыми словами и на примерах

Пожалуй, каждый копирайтер, который пишет тексты для поискового продвижения (SEO), хоть раз слышал понятие LSI копирайтинг. Или LSI тексты. Если не слышал – тоже неплохо, потому что сегодня получит ударную порцию новой информации и сможет спокойно прибавить 20-30% к своему гонорару.

По хорошему, о латентно-семантическом индексировании (именно так расшифровывается аббревиатура) есть целая статья в Википедии, но написана она слишком научно и без примеров. Поэтому я решил сделать простую, понятную, доступную и наглядную статью-руководство о том, что такое LSI тексты, и как их правильно писать. Другими словами, я хочу сегодня поделиться с Вами прикладной информацией которую можно сразу применять на практике и получать результат. Готовы? Тогда устраивайтесь поудобнее, мы начинаем!

Что такое LSI копирайтинг

На заре 2000-х годов поисковые системы (Google, Yandex) и др. работали не так как сейчас. Они анализировали, насколько страница сайта соответствует запросу пользователя, считая количество вхождений ключевых слов. В результате оптимизаторы “накачивали” ключевиками тексты, под завязку. А для пущей убедительности еще и выделяли их полужирным шрифтом. Такие материалы читать было нереально, зато они неплохо ранжировались (занимали лидирующие места) в поисковой выдаче.

Пример переоптимизированного текста, который на заре 2000-х ранжировался хорошо, а теперь гарантированно попадает под фильтр.

Со временем поисковые системы стали более совершенными. Они научились анализировать интент (намерение пользователя, причину, по которой он вводит тот или иной запрос) и подбирать страницы с ответом, исходя из типа запроса: коммерческие (когда человек хочет что-то купить) и информационные (когда хочет что-то узнать). Для информационных запросов как раз и был внедрен принцип анализа текста на базе скрытого или латентно-семантического индексирования (Latent Semantic Indexing) или, проще говоря, LSI.

Суть принципа: поисковые системы, анализируя тексты на сайте, принимают во внимание не только ключевые слова (так называемое, семантическое ядро), но и сопутствующие по смыслу слова, которые раскрывают тему (так называемое, тематическое ядро): синонимы, ассоциации, гипонимы, гиперонимы, смежные понятия и пр. Чем больше и насыщеннее тематическое ядро, тем более ценным выглядит текст для поисковых систем и тем выше он ранжируется. Вот почему многие SEO-специалисты, когда дают авторам техническое задание (ТЗ), указывают не только ключи, но и тематический словарь – те самые сопутствующие слова для активации LSI-фактора.

Давайте рассмотрим на наглядном примере. Представьте, что у Вас есть высокочастотный (ВЧ) запрос “гольф”. И Вы пишете статью. Исходя из одного только запроса поисковая система не может понять, о чем Вы пишете: то ли об игре, то ли о машине, то ли о длинном носке. Поэтому робот при индексации начнет анализировать окружающий текст (его тематическое ядро). Например, если оно у нас будет как на рисунке ниже, то сразу станет понятно, о чем речь.

Пример тематического (LSI) ядра для запроса «гольф».

То же самое справедливо и для более предметных ключевых слов. Когда пользователь вводит запрос “правила игры в гольф”, один из весомых факторов ранжирования – проработанное тематическое ядро, чтобы дать человеку исчерпывающий ответ на его вопрос, сократив время поиска нужной информации до минимума.

Другими словами, направление LSI копирайтинга строится на том, чтобы писать тексты под запросы, добавляя в них максимальное количество “близких” по смыслу (тематических) слов (прорабатывать ассоциативное ядро, чтобы оно было лучше, чем у конкурентов).

“Хвостовые” LSI запросы

Главная причина, по которой в поисковом продвижении активно используются LSI тексты – не только ранжирование страниц по основным запросам. Есть еще одна тонкость, которая обеспечивает отдельным сайтам до 50% дополнительного трафика (аудитории из поисковых систем). И эта тонкость называется “хвостовые запросы”.

Хвостовые запросы – это длинные запросы, которые, как правило, вводят от силы 1-2 раза в месяц. Или еще реже: раз в 2-3 месяца. Например: “Какой ноутбук лучше для копирайтера: Asus, Dell, Lenovo или MacBook и почему”. Да, да, есть даже такие запросы, и они не показываются в инструментах Яндекс.Вордстат и Google Keyword Planner. Хвостовыми они называются потому что их окончание включает много слов (а-ля хвост) из тематического ядра.

А теперь представьте, что есть две статьи. Обе оптимизированы под запрос: “Какой ноутбук лучше для копирайтера”. Но одна описывает линейку Acer, MSI, Xiaomi и HP, а другая – модели из хвоста запроса. Как Вы считаете, которая из статей будет выше в выдаче по предложенному выше “хвосту”? Естественно, что при прочих равных условиях – вторая.

Главная сила хвостовых запросов в том, что их очень много: сотни, тысячи, десятки тысяч в месяц. И, само собой, под каждый в отдельности оптимизировать или, как еще говорят, “затачивать” страницу нет смысла. Но! Чем более проработанное у Вас тематическое ядро, тем больше хвостовых запросов Вы захватываете автоматически, а значит, тем больше людей можете привести на свой сайт. Вот она, истинная сила LSI копирайтинга: получать аудиторию даже тогда, когда по основным запросам бешеная конкуренция.

К слову, если Вы посмотрите на реалии SEO продвижения, то заметите, что начинающие оптимизаторы на пару с копирайтерами всеми силами пытаются “заточить” страницу под основные ключи. Однако в случае, когда проект новый или у запросов высокая конкуренция, это нецелесообразно, поскольку так можно ждать результатов хоть до корейской Пасхи.

Вот почему продвинутые оптимизаторы и копирайтеры для решения подобных задач делают упор на низкочастотные ключевые слова (которые запрашивают до 500-700 раз в месяц), LSI-продвижение и “хвостовые” запросы. Так можно получить первые результаты уже через 2-3 недели и развить сайт гораздо быстрее. Но главное: копирайтер может сам продвигать так свой сайт или блог, даже без помощи SEO-специалиста.

LSI тексты и SEO-копирайтинг

И здесь я должен сделать очень важное уточнение: LSI тексты – это не замена SEO-копирайтингу. Это лишь один из его атрибутов в реалиях современного поискового продвижения. Да, когда Вы умеете составлять тематическое ядро – это хорошее подспорье, и в ряде случаев Вы сможете собирать “хвостовой” трафик по низкочастотным запросам без конкуренции. Но для достижения максимального эффекта при решении задачи, основы SEO нужно знать обязательно.

Связь SEO и LSI копирайтинга.

Благо, сейчас есть хорошие бесплатные курсы в открытом доступе на YouTube. К слову, ссылку на один из них я даю в 13 уроке своего собственного открытого курса “Копирайтинг с нуля за 30 дней”: SEO и LSI-адаптация текста. Посмотрите.

Как писать LSI тексты (на примерах)

Процесс написания текста (чаще всего, статьи) с учетом фактора латентного семантического индексирования немного отличается от процесса написания обычной статьи (которую я описывал в предыдущей публикации). И главное отличие в том, что перед разработкой текста Вы продумываете тематическое ядро. Это очень важно, поскольку от него будут напрямую зависеть и LSI-фактор, и количество “хвостовых” ключей.

Чтобы это сделать, я сейчас покажу Вам очень простую, но мощную технику. Эта техника базируется на методике ассоциативного мышления, и ее можно применять не только в копирайтинге, но и в нейминге, разработке слоганов, а также в решении ряда других, более сложных задач. В качестве наглядной иллюстрации я возьму эту статью. Именно эту, которую Вы сейчас читаете — про ЛСИ копирайтинг. Кстати, русскоязычная аббревиатура в предыдущем предложении – одно из слов тематического словаря. Впрочем, обо все по порядку.

1. Создание ассоциативного ядра (LSI-ядра) первого порядка

Тематическое или, как его еще называют, ассоциативное ядро создается не сразу, а поэтапно. На первом этапе мы берем локальное семантическое ядро (список ключевых слов) для текста и выписываем его. Либо сводим в интеллект-карту. Так будет гораздо проще и нагляднее в дальнейшем.

Локальное семантическое ядро для этой статьи.

Например, для этой статьи семантическое ядро состоит из четырех основных запросов. Есть еще второстепенные, но я их здесь не указывал, чтобы было проще. Буду потом смотреть, какие позиции они обеспечат материалу в поисковой выдаче.

Далее, к каждому ключевому слову (или набору ключевых слов, если их много) мы создаем облако ассоциаций, синонимов, гипонимов, гиперонимов и других связанных слов. Это, так называемые, LSI запросы первого порядка. Если у Вас получилось достаточно слов, и тематика не особо конкурентная, то на этом можно и остановиться.

LSI слова первого порядка.

Если запросы похожи, как в данном случае, то тематические ядра будут во многом совпадать. Тогда лучше сгруппировать ключевые слова, чтобы сэкономить время и избавить себя от лишней работы.

2. Создание тематического ядра второго порядка

У нас есть LSI-запросы первого порядка. Далее, мы берем каждое из этих слов и делаем для них свои ассоциативные мини-ядра. Например, для ассоциации SEO у нас получится вот такой фрагмент мини-ядра. Если будут слова, которые пересекаются с ядром первого порядка — не страшно.

Важно: ядро второго порядка должно быть прямо или косвенно связано с ядром первого, т.е. если Вы будете включать все слова, которые относятся к SEO, но не имеют связи с копирайтингом, толку будет немного.

Тематическое ядро второго порядка.

При составлении таких ассоциативных ядер большую роль играет словарный запас и здравый смысл. Программным способом их определить не так просто. Вроде как есть системы, но они либо сложные и платные (Just Magic), либо примитивные (Pixel Tools), либо далеки от совершенства и уступают методу ассоциативного мышления (Ultimate Keyword Hunter). По хорошему, здесь нужно подключать нейронные сети. А поскольку мощности требуются большие, как таковых онлайн сервисов для подбора LSI слов на базе нейросетей пока нет. Поэтому в LSI копирайтинге чем выше уровень эрудиции и начитанности автора — тем лучше.

3. Добавление LSI фраз

Для большинства задач первых двух пунктов хватает за глаза. Но мы-то легких путей не ищем, а потому усилим стратегию и составим из ассоциативного ядра набор дополнительных устойчивых словосочетаний (LSI фразы), которые используются в естественной речи.

К слову, этот пункт я добавил в статью по совету своего друга, SEO-специалиста, Антона Шабана. Он в свое время написал несколько классных статей для моего блога: о том, как написать SEO-текст правильно и об 11 инструментах копирайтера для продвижения.

Фрагмент облака ассоциативных фраз у нас выглядит вот так.

Фрагмент облака LSI фраз.

4. Пишем LSI текст с учетом всех ядер

Итак, у нас есть семантическое и тематическое ядра. Теперь выбираем формат статьи, создаем структуру и пишем текст. О том, какие форматы статей бывают, я рассказываю в этом видеоуроке. О том, как разработать структуру статьи, я рассказывал в предыдущей публикации.

Структура у меня получилась следующая:

Чтобы получить максимальный эффект, я распределяю LSI слова и фразы равномерно по всему тексту.

Результат (пример LSI статьи)

В этой статье главное удобство в том, что Вы видите результат сейчас прямо перед собой. Сама статья — это показательный пример того, как писать LSI текст. Другой вопрос, насколько эффективно она будет ранжироваться. Об этом я узнаю спустя какое-то время. И расскажу Вам. Во всяком случае, в остальных материалах я использую такой же подход, и свои 4000 посещений в сутки блог имеет.

Пример LSI статьи.

Если материалы будут занимать высокие позиции в поисковой выдаче и привлекать трафик — хорошо. Не будут — значит нужно пересмотреть LSI запросы, изучить еще раз конкурентов и “пересобрать” текст. Плюс, поработать над поведенческими факторами, о которых я также буду рассказывать в одной из следующих статей.

Попробуйте применить эти советы на практике, и я убежден: у Вас все получится!

Источник