8 лет назад для выведения в ТОП-10 нужно было разместить в статью побольше ключей. Алгоритмы поисковых систем изменились – бот уже умеет проверять содержание текстов, их соответствие запросам, банить за спамовый контент. Чтобы избежать бана, все больше специалистов переходят на сторону LSI-копирайтинга.
Что такое LSI-копирайтинг?
Аббревиатура LSI расшифровывается как latent semantic indexing – латентное (скрытое) семантическое индексирование. Метод скрытого индексирования контента позволяет определить релевантность текстового контента страницы основному ключевому запросу.
Такой анализ роботов влияет на ранжирование самой страницы в поисковых системах. Это и привело к появлению особого подхода к написанию SEO-оптимизированных текстов – LSI-копирайтинг: создание релевантного контента с использованием LSI-запросов.
LSI-запросы – это контекстные символы, тематические слова, словоформы, выражения из потенциальных поисковых запросов.
Плюсы работы с латентной семантикой
Метод превращает контент из скучного набора ключевых фраз в действительно интересный людям. Это несет за собой немало плюсов:
- Высокая информативность контента;
- Отсутствие отказов из-за нерелевантности информации;
- Увеличивается времяпровождение посетителей на сайте;
- Появляется возможность продвижения по низкочастотным ключевым словам;
- Сайты с большей вероятностью ссылаются на качественную информацию, поэтому для вас это шанс получить ссылки на сайт.
Минусы использования латентной семантики
Существует обратная сторона медали, где LSI в копирайте имеет недостатки:
- Бот может обратить внимание только на значимые для него выражения, игнорируя остальные (в числе которых могут оказаться и ваши основные ключи);
- Каждое слово бот рассматривает отдельно, поэтому может не учесть контекста, посчитать полезным бессвязный набор информации или наоборот;
- Нужно внимательно следить, чтобы смысл статьи совпадал с контекстом, иначе даже невинная метафора может показаться боту неуместной.
LSI-контент для поисковых систем
LSI-копирайтинг применяется с целью сделать статью полезной и для людей, и для ботов, шире раскрыть затронутую тему. Благодаря информативности в разы увеличивается трафик, популярность сайтов.
Алгоритмы поисковых систем умеют определять некачественный контент, написанный только для роботов – текстовый спам. После анализа содержания, бот найдет информацию, связанную между собой по смыслу, и сочтет ее релевантной.
LSI: что это такое на примере?
Фрагмент статьи с большой плотностью ключей:
Пример LSI-текста:
Скрытая семантика или классический SEO-текст?
LSI-контент выигрывает у классического SEO по нескольким параметрам:
- Ключевые фразы применяют в том виде, в котором они уместны – точные вхождения, разбавленные или со склонениями по падежам;
- Не существует переспама ключами;
- Информативность в LSI – главная задача, у SEO – дополнительная;
- Позиции в ТОПе повышаются, за счет дополнительных релевантных слов и фраз;
- Появляется возможность захватить более обширный список позиций по низкочастотным запросам.
Приемы использования скрытой семантики SEO-специалисты уже давно практикуют – к ТЗ копирайтерам добавляют полезный словарь. Стоит отметить, что 50 % позиций в ТОПе продолжают ранжироваться благодаря обычному SEO-подходу. Правда статистика показывает, что эта ситуация будет меняться.
Кому и зачем нужно использовать LSI-текст?
В первую очередь, использование этой технологии в своих работах необходимо копирайтерам. Даже если в ТЗ отсутствует такая задача, применение принципов поможет повысить уровень пользы и содержательности, снизит риск написания штамповых предложений.
Также статьи со скрытой семантикой больше нравятся пользователям – в одной статье можно найти развернутые ответы на множество вопросов по конкретной теме. Владельцам сайтов стоит использовать технологию LSI, чтобы повысить доверие к своему продукту и бренду.
Как использовать латентную семантику?
Для начала нужно разобраться что такое LSI-текст. Техника создания такой статьи основывается на информативности – должна полностью раскрывать тему и давать ответы на вопросы пользователя. Если Вы генерируете такой контент, значит уже используете LSI копирайтинг. Понять насколько контент релевантный можно по нескольким признакам.
Признаки LSI-текста:
- Нет «водных» предложений, которые можно использовать во многих статьях – «Современный темп жизни диктует свои правила», «В нашей команде работают опытные профессионалы» и т.д;
- Каждое предложение содержит полезную и полную информацию – «Доказано, что благодаря глазам человек получает 80 % информации от мира» вместо «Благодаря глазам человек получает большую часть информации»;
- Каждое предложение содержит 1-3 тематических слова или одну фразу – робот поймет, что статья отвечает заданной теме;
- Используются естественные словоформы – все фразы правильно склоняются по падежам.
Тексты требуют глубокого погружения в тему, а поэтому получаются довольно объемными – как правило от 10 тысяч символов. Академическая тошнота, вода и частота употребления слов ориентируется на конкурентов – показатели должны быть выше. Часто такие статьи пишет автор узкой специализации.
Что такое LSI-пригодность?
Существует такое понятие как LSI-пригодность текста – процентное соотношение скрытой семантики в статье. Чтобы ее определить, придется посчитать количество тематических слов. Далее нужно использовать простую формулу LSI-пригодности с помощью площадки Адвего.
Формула LSI-пригодности:
- Проведите семантический анализ текста в программе Адвего, определите количество уникальных слов
- Разделите количество тематических слов на количество уникальных.
- Умножьте это число на 100 %.
Пригодным является текст из соотношением слов LSI относительно уникальных – 17-20 %. Пока что это единственная рабочая формула в этой области копирайта.
Как собирать латентные семантические запросы ?
Собирать LSI запросы можно ручным способом, в поисковых системах и специальными сервисами. Ручной способ – подбор синонимов и выражений по теме. Способ ручного поиска почти не используется, поскольку он занимает много времени. Проще собрать ключи в поисковиках или сервисах, а лучше – использовать их вместе.
Сбор латентных семантических ключей в поисковых системах
В системе гугл используют подсветки, подсказки и Google Keyword Planner.
Подсветки – нужно ввести в поисковую строку главный ключ статьи, нажать на поиск и выписать фразы, которые Google «подсветил».
Подсказки – при вводе основного ключа, Google показывает похожие запросы. Эти подсказки обязательно нужно взять на заметку, поскольку они – вопросы, волнующие людей в последнее время. Такие подсказки есть и в поиске Яндекса. Раздел «вместе с…часто ищут» – также поможет вам сформировать базу латентных ключевых слов.
Google Keyword Planner – бесплатный инструмент гугл для статистики запросов. Аналогом этого инструмента у Яндекса является Yandex Wordstat.
Сбор LSI-запросов в сервисах
Для подбора ключей в сервисах используют несколько программ: Arsenkin Tools, Pixxel Tools, Megaindex, Ubersuggest Tool.
Arsenkin Tools – сервис для SEO-оптимизаторов, в котором есть три бесплатных инструмента анализа семантики контента конкурентов: для проверки семантики – лемматизатор, для быстрого анализа подсветок Яндекса – «парсинг подсветок Яндекса», для анализа структуры текстов – «парсинг тегов Н1-Н6».
Pixel Tools – сервис помогает в создании технического задания для копирайтеров. При вводе основного ключа, выдает латентную семантику в колонке «слова, задающие тематику».
Megaindex – бесплатный сервис, который проводит seo-анализ конкурентов в топе, после чего выдает фразы.
Ubersuggest Tool – сервис глубокой проверки фраз, выдает большое количество дополнительных выражений.
Выводы
Необходимость использования LSI-копирайтинга – предмет споров между оптимизаторами уже несколько лет.
Зачем заморачиваться техниками скрытой семантики, если достаточно написать экспертную статью? С другой стороны, роботы обрабатывают огромное количество баз данных, поэтому без технологий LSI можно упустить что-то важное.
Методика скрытой семантики – не совершенная, но применяя ее на практике можно обойти поисковые фильтры, увеличить трафик, улучшить качество контента или старый материал.