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. Он называется LSI — латентно-семантический индекс (Latent Semantic Index).

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

И дадим рекомендации для создания эффективного текста. Вы сможете проконтролировать качество своего контента или того, что предлагает подрядчик.

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 выведутся релевантные запросу страницы. При этом ключевое слово «машина» на них даже не будет использовано.

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 LSI-тексты дают наиболее полный ответ на запрос пользователя. Поэтому они наиболее эффективны 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:

1. убрать все «пустые» предложения без смысловой нагрузки (например, «Это несложно сделать…»);
2. разбавить ключи другими словами для естественности (например, ключ «автосалон BMW, цена» разделить на 2 предложения);
3. добавить в текст тематические слова и фразы (например, «автомобиль, модельный ряд, продажа»).

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. 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:

• TextAnalyzer

http://www.textanalyzer.ru. Анализирует исходный текст. Применяется для выявления фраз, которые используют конкуренты, поэтому данный инструмент эффективен при подборе фраз для сайтов услуг. На таких сайтах, как правило, пишутся большие тексты под каждую услугу, и через этот инструмент их можно прогонять и собирать фразы;

• Парсинг подсветок среди инструментов Арсенкина

http://arsenkin.ru/tools/sp/. Показывает подсветки. Составляет словарь частотных слов на основе анализа сниппетов;

• PixelTools

https://tools.pixelplus.ru/tools/copywriters. Работает по принципу Арсенкина, но количество собираемых тематических фраз получается больше.

При обработке большого количества фраз инструменты Арсенкина и PixelTools показались нам удобнее инструмента TextAnalyzer.

PixelTools в сравнении с инструментом Арсенкина подбирает большее количество разнообразных фраз и имеет более удобный интерфейс. Также 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 разместим на сайте дилера в Уфе на странице модели Lexus LX 570.

Шаг 1. Определяем запросы.

От 20 до 80 запросов в среднем приходится 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. Подбор тематических LSI-фраз.

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. Составление 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 и денег, но без этого рассчитывать на рост в поиске невозможно.