LSI-копирайтинг и оптимизация текстов

Последнее изменение поста: Май 18, 2017

Привет всем! Сегодня я решил написать подробно об LSI-оптимизации и что это такое. Статья эта будет полезна тем, кто еще не знаком с новым алгоритмом «Баден-Баден» от Яндекс, и для тех, кто хочет научиться  LSI-копирайтенгу.

Что такое LSI?

LSI (Latent semantic indexing) переводится как скрытое (латентное) семантическое индексирование. Говоря простым языком, это способ определения тематики текстов. То есть, если в тексте встречаются слова: душ, мочалка, веревка, пена, то вероятнее всего идет речь о мыле, а если встречаются слова: масло, шелуха, халва, подсолнечник, то о семечках.

LSI - это мешок слов, где расстояние между текстом и количество вхождений - не имеет значения. Семантическое значение текста определяется набором слов, которые идут, как правило, вместе, и каждое слово имеет единственное значение, т. е. многозначность не допускается.

LSI проводит анализ большого объема документов, на основе встречающихся в них слов, и относит документ к той или иной тематике. Сейчас стало модно использовать этот термин, но не все понимают, что его противопоставляют обычным SEO текстам.

Некоторые рассуждают так: LSI тексты - хорошо, а SEO-тексты - плохо. Да, это верно! Но надо понимать, что в тексте должны встречаться не только ключевые слова, но и синонимы этих слов, и слова, которые встречаются в других текстах содержащие эти ключевые слова.

Пока я искал информацию в Интернете по SLI-копирайту, заметил, что у людей на эту тему разные мнения. Кто-то относится к этому серьезно, а кто-то считает, что LSI имеет некоторые недостатки. Но, если Вы еще не в теме, что это такое, читайте далее, чтобы определиться, стоит ли придерживаться скрытой оптимизации.

Почему LSI, а не SEO?

Немного предыстории. Менее чем два года назад, появился новый алгоритм «Минусинск» от Яндекс, который наказывал сайты за применение SEO ссылок. Закупки ссылок после этого заметно снизились, и многие стали уделять большее внимание текстам. Тексты стали писать переоптимизированные, и в больших количествах.

Читать такие статьи стало невозможно, так как содержание их имело мало смысла и полезной информации. Написаны они больше под поисковые алгоритмы, а не для людей. Тексты с большим количеством ключей, должны были отсеиваться при помощи фильтра «переспам» и «переоптимизация».

Первый фильтр понижал страницы сайта только по конкретным запросам, а второй понижал конкретную страницу сайта, с группой релевантных запросов. Именно для таких сайтов и был разработан алгоритм Баден-Баден, который появился совсем недавно, и 23 марта 2017 года, в блоге Яндекс появился анонс.

Новый алгоритм теперь понижает весь сайт за переоптимизацию, а не какие-то определенные страницы, и Яндекса не предоставляет информацию о том, какие именно страницы на сайте нарушают политику поисковых систем. Также Яндекс отказывается привести пример текста, который может нарушать правила поисковых систем, чтобы не создать новую волну переоптимизированных текстов.

LSI-копирайтинг и оптимизация

Переходим к теме LSI-оптимизации и копирайтингу, как к методу пересмотра стратегии по написанию текста.

Виды LSI-ключей

  1. Слова синонимы основного запроса, на который следует делать упор в первую очередь. Их может быть очень мало, но на них стоит обращать внимание.
  2. Релевантные слова - это слова, относящиеся к освещаемой в статье теме.

Например, Вы пишите статью о ягодах годжи. В этом случае, нужно добавлять такие слова как "купить", если это коммерческая статья, "Нинся гоуци", "ягоды Дерезы" и другие запросы которые относятся к теме. По этим словам робот будет определять, насколько широко раскрыта тема.

Основные требования к LSI-текстам:

  1. текст должен нести пользу;
  2. у текста должна быть структура и достоверная информация на экспертном уровне.

Все это так, но недостаточно создать только структуру текста и напихать в него тематических запросов. Текст должен быть экспертным, и помогать людям разобраться в вопросе.

Как подобрать LSI-ключи?

Первое, что можно сделать – это посмотреть подсветки в поисковой выдаче.

LSI-копирайтинг

В этом примере видно, что на запрос в Яндекс «купить notebook», можно выбрать ключ «ноутбук», а «Минск» никак не является релевантным запросом, так как регион было подобран автоматически по IP. Прокрутив страницу в самый низ, можно тоже подобрать несколько ключей для текста.

LSI-копирайтинг

Можно еще воспользоваться сервисом подбора подсветок Яндекс.

Еще ключи можно брать в поисковых подсказках, которые появляются при наборе текста в  поиске.

LSI-копирайтинг

Можно подбирать ключи и в правой колонке Яндекс Wordstat. На скриншоте можно видеть дополнительные ключи по запросу «ягоды годжи»

LSI-копирайтинг

Быстро запросы можно подбирать и на сервисе Serpstat, о котором я ранее писал в своем блоге.

Отличный инструмент для подбора слов и планировщик Google. Переходим на сервис, а затем выбираем ИНСТРУМУНТЫ. Жмем ПЛАНИРОВЩИК КЛЮЧЕВЫХ СЛОВ, а затем слева жмем на вкладку ПОИСК НОВЫХ КЛЮЧЕВЫХ СЛОВ ПО ФРАЗЕ, САЙТУ ИЛИ КАТЕГОРИИ. В поле ВАШ ПРОДУКТ ИЛИ УСЛУГА, вводим ключевую фразу, а затем жмем МИНУС СЛОВА. Появляется окошко, в котором эту же ключевую фразу нужно добавить в минус слова, после чего жмем СОХРАНИТЬ.

LSI-копирайтинг

Далее, чуть правее, в блоке «параметры поиска», нажимаем ВАРИАНТЫ КЛЮЧЕВЫХ СЛОВ, и включаем первый тумблер, а затем жмем СОХРАНИТЬ.

LSI-копирайтинг

И напоследок, жмем кнопку ПОЛУЧИТЬ ВАРИАНТЫ, после чего выводит список похожих (релевантных) запросов.

LSI-копирайтинг

Также можно анализировать запросы у конкурентов из ТОП 10. Делаем все то же самое, но в поле «целевая страница» добавляем адрес сайта конкурента.

Таким образом, мы собираем запросы, которые являются дополняющими тему статьи, и желательно их добавлять в самом конце, когда статья уже будет написана.

Через некоторое время, важно собрать статистику по этой статье в Яндекс Метрике, и посмотреть, по каким еще поисковым запросам ее находили. Все эти запросы также добавляем в текст, и возможно через эта статья поднимется еще выше в ТОП.

Получайте свежие статьи на свою почту

Поделиться статьей с друзьями


Комментариев еще нет.

Оставить комментарий

Яндекс.Метрика