LSI-копирайтинг – что это и как он увеличивает трафик?

LSI-копирайтинг обложка

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 текста с большой плотностью ключевых слов

Пример LSI-текста:

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:

  1. Проведите семантический анализ текста в программе Адвего, определите количество уникальных слов
    уникальные слова в адвего
  2. Разделите количество тематических слов на количество уникальных.
  3. 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».

подсветки в поиске Google

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».

арсенкин возможности
Возможности сервиса Arsenkin Tools
арсенкин лемматизатор
Лемматизатор (анализ LSI-семантики) в Arsenkin Tools

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.