Недавние изменения в алгоритмах поисковых систем и нашумевший Баден-Баден от Яндекса ознаменовали начало новой эпохи SEO. На этом фоне стало набирать популярность такое понятие как «LSI-текст». Давайте разберемся, в чем же преимущества такого контента, каковы основные принципы его построения и почему я начал материал с фразы-клише про новую эпоху.
Что это?
Честно говоря, я до этого момента особо не вникал в значение термина и что оно за собой несет. А когда стал разбираться — черт меня подери, неужели это новомодное словечко и «современный» подход к написанию текстов возник только сейчас, породив волну такого ажиотажа в рунете? Все новое — это хорошо забытое старое. Тут эта поговорка подходит просто идеально. То что сейчас называют LSI-фразами, я наверно еще лет 5 назад называл поисковым семантическим спектром.
Ну ладно, это так, просто моё искреннее удивление. LSI-копирайтинг (от буржуйского «latent semantic indexing» — «латентное семантическое индексирование») — технология написания текстов, при которой упор делается на включение в материал смысловых синонимов и слов, сопутствующих основной теме и, соответственно, интентам пользователя.
Иными словами, чтобы текст считался максимально релевантным относительно заданного пользователем вопроса, он должен содержать слова и словосочетания, которые, по мнению поисковых систем, в обязательном порядке должны присутствовать в статье, максимально полно и качественно раскрывающей заявленную тему.
Приведем пример. Если вы оптимизируете текст под запрос «лечение гипертонии», то с высокой степенью вероятности в этом нем должны присутствовать слова «сосуды», «препараты», «давление», «болезнь» и т.д. Взято из головы, руководствуясь лишь здравым смыслом, если что.
LSI и SEO-тексты
В чем ключевое отличие LSI-текстов от SEO-статей? Во-первых, SEO-тексты зачастую не стремятся дать ответ на поставленный пользователем вопрос и не несут полезной нагрузки. Например, под запрос «лечение гипертонии» в процессе «поисковой оптимизации» вполне может быть написана водянистая статья, не дающая конкретных рекомендаций и не описывающая методик лечения этого недуга, а содержащая лишь пространные рассуждения на эту тему, в которых периодически будут мелькать ключи вида «лечение гипертонии цена».
Во-вторых, как уже было сказано, SEO-оптимизация зачастую сводится к внедрению в материал ключевых слов из семантического ядра, а деликатная сторона вопроса ограничивается подкручиванием математических значений (например, плотность вхождения). В то же время LSI-тексты, помимо ключей, должны содержать целый пул отдельных слов и словосочетаний, задающих семантический профиль текста.
Сбор LSI-фраз
Из основных инструментов, позволяющих собрать LSI-слова и произвести их анализ, могу выделить следующие.
Поисковые подсказки Яндекс и Google
Вы их не раз уже видели. Начинаете вводить свой запрос в поисковую строку Яндекса (или Google) и вам сразу предлагается несколько вариантов окончания. Вот эти хвосты (в большинстве своём) и будут LSI-фразами вашей темы.
Рекомендации Яндекс и Google
Тут тоже самое. Область «вместе с #ваш запрос# ищут» внизу первой страницы результатов поиска подскажет вам слова и фразы, раскрывающие тему или релевантные ей. Берем только подсвеченные жирным слова, а не все словосочетания, которые там выводятся. Само собой, кастрированные фразы в этом случае округляем до самодостаточных слов: «препараты для лечения гипертонии» — «препараты для» — «препараты».
Яндекс Wordstat
Здесь нас интересует правая колонка — «запросы, похожие на #ваш запрос#», которая предлагает, суть, то же самое, что и в предыдущем пункте. Из этого списка мы берем запросы и хвосты, которые либо логически связаны с основным (например, являются его синонимом), либо имеют его в своём составе.
Key Collector
Программный вариант решения задачи, в котором присутствует автоматический парсинг значений по 1 и 3 пункту данного списка.
Pixel Tools
Вариант с использованием сервиса. Тут себя неплохо зарекомендовал Pixel Tools, собирающий значения по 1-3 пунктам списка. К сожалению, он переваривает только отдельные слова и не предлагает LSI-словосочетаний.
Инструмент Арсенкина
Еще один полезный бесплатный инструмент, который проанализирует поисковую выдачу Яндекс и выдаст список подсвеченных слов (связанных с поисковым запросом), а также словосочетания и фразы, наиболее часто выводящиеся в сниппетах (задающие текматику).
Serpstat
Инструмент от сервиса Serpstat, который собирает запросы, семантически связанные с искомой ключевой фразой. Похожие фразы ищутся по их подобию в ТОП-20 поисковой выдачи.
Параметр «Сила связи» соответствует количеству одинаковых URL в выдаче по искомой фразе и фразе из отчета, что помогает определить популярность LSI-словосочетаний.
Ultimate Keyword Hunter
Завершает данный список бесплатная программа под названием Ultimate Keyword Hunter. Минус у неё только один — она заточена исключительно под ПС Google. Плюсов же масса: она выдает одно-, двух-, трех- и четырехсловные фразы (в отличие от предыдущих сервисов, которые работают только с отдельными словами); через неё можно проверять тексты на предмет вхождения заданного списка фраз (невероятное упрощение процедуры проверки работы копирайтера); это самый подробный и полезный инструмент, которым, при желании, можно и ограничиться при сборе LSI-фраз. Ниже прилагаю скриншоты-инструкции по использованию.
Написание LSI-текстов
Первым делом советую ознакомиться с моими рекомендациями относительно текстов, изложенными в материале по Баден-Бадену. В остальном же мы имеем следующее.
Во-первых, в ТЗ копирайтеру нужно указывать как ключи, так и LSI-фразы. То есть вы готовите два списка — с ключевыми словами («лечение гипертонии цена», «лечение гипертонии спб» и т.д.) и с LSI («препарат», «врач»). При этом, тема в рамках каждой LSI фразы должна быть раскрыта в материале. Если вы готовите статью с названием «как приготовить яичницу» и в LSI-списке есть «ветчиной», то в тексте в обязательном порядке должен быть подраздел на эту тему.
Тупое вписывание (например, «мы расскажем, как приготовить такую яичницу так, что вам не захочется её делать с ветчиной») в долгосрочной перспективе не прокатит. Таким образом, еще на этапе сбора LSI-фраз, нам нужно профильтровать их на предмет того, чего гарантированно не может быть описано в планируемом материале.
Во-вторых, в идеале, в каждом предложении текста должен присутствовать либо ключ, либо LSI-фраза. Читабельность из-за этого не пострадает — они, как правило, и без того являются органичной и неотъемлемой частью профессионально написанного тематического материала.
Количество вхождений отдельных LSI-фраз особо не регламентируется — каждое слово достаточно включить хотя бы один раз. Но для пущей уверенности, перед тем как писать, можно промониторить количество их вхождений в текстах страниц, сидящих в ТОП-10.
Проверка вхождений
Из-за включения LSI-фраз в ТЗ, существенно увеличиваются в объеме трудозатраты не только копирайтеров, но и ваши, на проверку. Однако её можно автоматизировать через один из сервисов — например, «SEO-Case», в котором вы указываете список ключей и LSI фраз, вставляете текст и система быстро проверяет его на вхождение заданного списка.
Также для этих целей рекомендую упомянутую ранее бесплатную программу Ultimate Keyword Hunter. Принцип работы тот же.
