особенности, отличия и инструкция для создания ТЗ для LSI-статьи

Термин SEO-копирайтинг, как и само понятие, так и необходимость в написании подобных текстов, отходит в прошлое. Вместо него все больше востребован LSI-копирайтинг.

SEO-копирайтинг или райтинг – написание информационных текстов для сайтов, которые были бы интересны читателям и отвечали требованиям поисковых систем.

LSI-копирайтинг (latent semantic indexing с англ. яз. «латентное семантическое индексирование») – методика написания текстов, которая объединяет ожидания пользователей с ожиданиями поисковых систем. При их создании широко используют:

• синонимы;
• слова, сопутствующие ключевому запросу: терминология, сленг, слова, задающие тематику;
• глубокую проработку содержания и смысла текста.

Отличие LSI-копирайтинга от SEO-копирайтинга

LSI-копирайтинг	SEO-копирайтинг
Семантическая вариативность	Ключевые слова
Соответствие контексту	Плотность ключевых слов
Экспертность (достоверность информации)	Расположение ключевых слов
Добавочная ценность	Виды вхождений (точное, разбавленное)
Отказы

В SEO-копирайтинге на первом месте стоят ключевые слова, которые можно подобрать с помощью специальных сервисов или получить в качестве одного из пунктов в ТЗ от SEO-специалиста. В отличие от SEO-копирайтинга LSI-копирайтинг, направлен на удовлетворение максимальных ожиданий читателя. Там более актуальна семантическая вариативность. Что это значит? К примеру, потенциальный покупатель вводит запрос «купить красные сапоги», поэтому в поисковой выдаче он должен получить текст, в котором будут описаны красные сапоги, а также обязательно предусмотрена возможность покупки данного товара.

Что касается плотности ключевых слов, этот термин специалисты по поисковому продвижению сейчас стараются не использовать даже при оформлении ТЗ для копирайтера. Вместо этого на первый план выступает понятие

соответствия контексту, то есть наличие в готовом тексте необходимого дополнительного набора слов по тематике, которые также используются пользователями при поиске информации в интернете.

В расположении ключевых слов тоже произошли изменения. Раньше большую значимость имело наличие ключей в основном заголовке, в первом по счету подзаголовке, в начале текста и т. д. В LSI-копирайтинге такой концентрации на четком расположении ключей нет. В первую очередь важна достоверность информации, которую предлагают потенциальному пользователю, ее уникальность и полнота.

Чтобы определить добавочную ценность текста на этапе его создания, необходимо перед началом работы над контентом изучить ТОП-10 похожих статей на конкурирующих сайтах, которые предлагает поисковая система Google или Yandex по интересующей тематике. На их основе будет легче составить приблизительный план. Вам необходимо будет проработать тему так, чтобы ваша статья была наиболее полной, отвечающей всем запросам пользователей. Особое внимание необходимо уделить заголовку, подзаголовкам, а также дополнительной информации: таблицам, графикам, картинкам, спискам, инфографике и пр.

Виды вхождений также принимают во внимание при написании качественного контента. Но поисковые системы уже используют алгоритмы по отслеживанию чрезмерного использования точных и разбавленных вхождений ключевых слов. Это привело к тому, что те сайты, которые чрезмерно насыщены ключами, попали под фильтры или выбыли из поиска. Именно поэтому в LSI-копирайтинге отдают предпочтение использованию синонимов.

Что касается пункта отказы, то этот показатель отслеживает SEO-специалист через панели вебмастера или системы аналитики. Что подразумевает под собой данное понятие? Если пользователь поисковой системы Yandex находится на сайте менее 15 секунд (для Google – просмотр только одной страницы), система расценивает это как нерелевантность текста запросу или его бесполезность. Если процент отказов слишком высок, контент считается не отвечающим ожиданиям пользователя и страница снижается в поисковой выдаче. В этом случае необходимо проработать всю страницу, включая контент-составляющую и юзабилити.

Виды LSI-ключей

Ключи для LSI-статей бывают трех основных видов:

• SEO-ключи – стандартный набор ключевых слов, подбираемый под тематику статьи точно так же, как и для SEO-статей.
• Синонимичные (sLSI) – ключи с синонимами основных SEO-запросов. Например, синонимом ключевого слова «авто из Китая» будет «китайское авто».
• Релевантные (rLSI) – это слова из окружения главного ключа, так называемые дополняющие ключевые слова, а также другие ключи, имеющие прямое отношение к теме статьи. К ним относятся сленг, узкая терминология и т.п. По ним поисковая система определяет насколько хорошо раскрыта тема текста. Например, релевантными словами к ключу «авто из Китая» будут «официально», «недорогие», «мотор», «двигатель», «высокотехнологичные» и т.п.

Признаки качественного текста для поисковых систем

Сейчас объемные тексты так же популярны, как и короткие. Длина статьи для вывода страницы на верхние строчки ПС определяется следующим образом: вычисляем среднее арифметическое на основе текстов, которые составляют ТОП-10 в выдаче поисковой системы по интересующей тематике.

Другими важными признаками хорошего текста, по мнению поисковых систем, являются:

• четкая структура: подзаголовки, списки, абзацы;
• уникальность;
• тематическая лексика, большое количество синонимов;
• использование слов, задающих тематику;
• полезность и новизна;
• простота изложения;
• ритмика текста;
• плотность ключевых слов и пассажей: равномерное распределение, отсутствие тавтологии;
• экспертная информация;
• отсутствие ошибок.

Мета-теги для страниц на сайте

Хотя SEO-тексты постепенно отходят в прошлое, их наличие на сайтах может помочь в улучшении его позиций в поисковой выдаче. При этом важно не только хорошо написать сам текст, но и правильно проработать мета-теги. Для них действуют следующие правила:

• Ключевое слово должно быть в <Title>.
• Уникальный, «продающий» <Description> с ключевым словом.
• Правильная структура страницы: h2 – единственный, использование h3, h4, h5 для подзаголовков.
• Ключевые слова в alt и title картинок.

Все эти пункты может прописать как SEO-специалист, так и автор статьи, если он знаком с основами продвижения сайтов. Делать это необходимо основываясь на изучении страниц конкурентов. При этом не нужно как-то выделять ключевые слова. Это даже вредно, так как может привести к попаданию под фильтры поисковых систем. При этом использование средств для выделения в тексте не является запретным. Просто лучше курсивом или полужирным выделять какие-то термины или важные мысли, а не отдельные ключевые слова и фразы.

Хотите научиться писать продающие тексты?

Видео-курс по копирайтингу — практические методики, 4 бонуса и сертификат о прохождении курса!

Читать подробнее

Примерная инструкция по созданию ТЗ для написания LSI-текста на сайт

На примере рассмотрим каким должно быть «идеальное» техническое задание для написания LSI-текста на сайт. Его цель заключается в том, чтобы автор, приступая к написанию текста, не тратил дополнительно время на работу с сервисами для поиска ключевых и тематических слов, а также определения рамок, которые помогут вывести страницу в ТОП поисковых систем. Определением важных параметров обычно занимается SEO-специалист, ответственный за продвижение сайта. Для этого он выполняет:

• Подбор ключевых слов через сервис Yandex.Wordstat, Планировщик ключевых слов от Google или Serpstat. Некоторые предпочитают использовать программу Key Collector.
• Подбор слов задающих тематику через бесплатный инструмент Александра Арсёнкина, «Пиксель Тулс», «похожие фразы» Serpstat или другого платного сервиса. Также для этого подходят поисковые автоматические подсказки Яндекса и Google.
• Проработку текстов из ТОПа выдачи на определение допустимого процента водности, заспамленности, рекомендованной длины текста. Как правило, нормальной считается водность до 15 %, заспамленность от 30 % до 60%. Но в зависимости от тематики эти показатели могут варьироваться в большую или меньшую сторону. Длина статьи определяется средним арифметическим, исходя из контента тех страниц, которые уже находятся в ТОПе.

На основании проработанной информации составляется ТЗ для автора. Некоторые SEO-специалисты не указывают никаких рамок и ключевых слов, предпочитая получить экспертный материал, который впоследствии «затачивают» под требования поисковых систем. Другие, наоборот, предпочитают сразу озвучить все требования к тексту, чтобы минимизировать количество доработок.

Проверка текста перед сдачей заказчику или размещением на сайте

• Проверка на грамматические и орфографические ошибки. С этим хорошо справляется gramota.ru и Орфограммка.
• Проверка на уникальность текста через сервисы content-watch.ru, text.ru или другие аналогичные.
• SEO-анализ текста и прогон через лемматизатор. Первое можно выполнить на сайте биржи Адвего, istio.com и т.п. Удобные лемматизаторы у Арсёнкина и на сайте SEO-прорыв.
• Оценку читабельности через  ru.readability.io, pr-cy.ru, Главред, Тургенев или Свежий взгляд. Каждый использует те инструменты, которые ему наиболее близки, так как в целом оценка любого текста – субъективна. Сервисы же помогают посмотреть на контент наиболее приближенным на поисковые системы взглядом.
• Сравнение текстов на схожесть, если необходимо быстро подготовить и загрузить несколько текстов на одну или близкую тему. Особенно актуально в том случае, если их написанием занимается один и тот же автор. Для этого удобно использовать сервисы utext.rikuz.com, text.num2word.ru или другие аналогичные.
• После получения результатов проверок текст дорабатывается на основании рекомендаций используемых сервисов.

Особенностью LSI-копирайтинга также можно назвать то, что процесс создания текстов по этому принципу практически беспрерывен. Через 2-3 месяца после публикации контента на сайте, следует провести анализ запросов, по которым на страницу попадают пользователи. Это даст дополнительные ключевые слова и идеи для улучшения статьи. Подобные апгрейды рекомендуется делать раз в полгода или чаще.

Источник: https://vlada-rykova.com/?p=7915

Данный материал является частной записью члена сообщества Club.CNews.
Редакция CNews не несет ответственности за его содержание.

что это и как искать LSI-фразы

Латентно-семантическое индексирование или LSI — это метод обработки информации нацеленный на решение проблем, связанных с анализом текста, например с синонимами, омонимами и полисемией.

Присоединяйтесь к нашему Telegram-каналу!

• Теперь Вы можете читать последние новости из мира интернет-маркетинга в мессенджере Telegram на своём мобильном телефоне.
• Для этого вам необходимо подписаться на наш канал.

Под синонимами понимаются слова, которые полностью или частично совпадают по значению. Например: «бой», «битва», «сражение»

Полисемия — это наличие у слова двух и более значений. Например: «пшеничное поле», «энергетическое поле», «поле деятельности», «поле битвы», «футбольное поле».

Под омонимами понимаются одинаковые по написанию и звучанию, но разные по значению слова. Например, «бор» в значении «сосновый лес» и «химический элемент».

Многие мемы строятся на игре слов. Но как объяснить это алгоритмам?

Из-за синонимов и полисемии в поисковой выдаче может возникнуть путаница. Например, когда люди ищут “что такое поле”, им могут показываться результаты и про электромагнитное поле, и про поле с пшеницей.

Чтобы такого не произошло и текст точно соответствовал запросу, в него нужно вставлять LSI-фразы, которые помогут раскрыть смысл запроса более точно. Использование LSI помогает алгоритму понимать смысл текста за счет тематических слов, синонимов и похожих запросов.

Читайте также:

Как найти ключевые слова с низкой конкуренцией: пошаговая инструкция по Semrush

Что такое LSI-копирайтинг и его роль в SEO

LSI-копирайтинг — это методика написания текста с использованием синонимов и максимального количества слов и фраз, релевантных ключевому запросу. Сегодня копирайтеры отходят от чрезмерного и неестественного заполнения текста ключевыми словами. Все больший фокус на удобный для читателя контент: текст написан естественно и несет пользу.

LSI-фразы — это слова, которые связаны семантически с главным по теме ключевым словом и релевантны ему. Они делают контент глубже. Разберем на примере поискового запроса “изменение климата”. Для начала подумайте, с чем у вас ассоциируется эта фраза.

Результаты по поисковому запросу “изменение климата”

При отправке запроса вы получите много разных страниц. Так, в сниппет или выделенное описание подтянется определение из «Википедии» с выделением важных для термина слов.

Далее в поисковой выдаче можно будет найти релевантные термины, например, «глобальное потепление». Это будут слова и фразы, которые встречаются чаще всего в текстах с введенным запросом.

Использование LSI-фраз помогает в создании органического контекста для поискового запроса и глубоком раскрытии темы. Вы можете воспринимать их как помощников при написании текста. Еще одно преимущество LSI-фраз — с их помощью вы можете улучшить внутреннее SEO. Инструменты LSI не нацелены на игру с алгоритмами. Они фокусируются на поиске расположенных рядом слов и фраз в текстах, которые уже есть в поисковой выдаче.

Читайте также:

Внутренняя оптимизация сайтов

Использует ли Google LSI-фразы?

По словам представителя Google Джона Мюллера, нет:

LSI-фразы не используются Google. Если кто-то утверждает обратное, он просто ошибается.

Тогда почему Google ассоциируется с латентно-семантическим анализом?

Мы точно знаем, что поисковая система отличает полисемы и синонимы. Для популярных поисковых запросов по крайней мере часть поисковой выдачи посвящена одному аспекту темы. При этом Google успешно идентифицирует ключевые слова и различает полисемы (не только при уточнении, но и на основе истории поиска) и даже интерпретирует поисковый интент, чтобы предложить наиболее релевантные тексты.

Пример полисемии в поисковой выдаче Google”

При этом, по данным Google, он получает каждый день 15 % поисковых запросов, с которыми ранее не сталкивался. Как же система с ними справляется?

Исследований на тему внедрения Google LSI нет. Сегодня поисковая система использует более продвинутые алгоритмы с естественным языком для сканирования интернета. Билл Славский, глава отдела поискового маркетинга в Go Fish Digital, отмечает, что, например, в RankBrain используется векторное представление слов.

Читайте также:

Обзор алгоритмов Google и дата их выхода

После одного из последних обновлений Google начал использовать алгоритм BERT, который улучшил релевантность результатов в поисковой выдаче. Нейросеть, выполняющая обработку на естественном языке, используется для ранжирования отрывков или понимания глубокой семантики в видео, что намного сложнее LSI. Для того объема данных, который есть сегодня, использование LSI непрактично, не говоря уже об обоснованности.

Подбор LSI-фраз: инструменты и сервисы

Чтобы улучшить свой контент, воспользуйтесь нашими советами.

1. Бесплатные инструменты от Google

Самый простой способ получить список LSI-фраз — посмотреть на рекомендации Google, когда вводите поисковый запрос. При этом привычные инструменты Google, связанные с поиском ключевых слов, нельзя относить к генераторам LSI-фраз. Помните, что алгоритмы поисковой системы не используют соответствующую технику.

Рекомендации Google

Хотя автоматическое завершение поискового запроса — определенно лучший источник для поиска ключевых слов, они не всегда соответствуют LSI-фразам. Важно также видеть разницу между ключевыми словами с длинным хвостом и семантическими LSI-фразами. В ключевые слова с длинным хвостом уже встроено главное ключевое слово, Они, скорее всего, впишутся в текст и их стоит использовать как целевую ключевую фразу. А вот в LSI-фразы главное ключевое слово может даже не попасть.

Похожие запросы

Чуть ниже в поисковой выдаче вы можете увидеть подборку похожих запросов. Это отличный способ найти несколько семантически смежных тем.

Похожие запросы дадут представление о том, что еще ищут люди по теме”

Раскрывая предложенные варианты, вы найдете еще больше вопросов и ответов. Чем больше вопросов вы просматриваете, тем больше рекомендует Google. Однако чем глубже, тем дальше они будут отходить от основной темы.

Читайте также:

О’кей, Google: Как оптимизировать сайт под голосовой поиск?

Похожие запросы помогут подобрать LSI-фразы, чтобы оптимизировать контент под мобильные поисковые запросы и блоки «вопрос-ответ».

Связанные запросы

В самом конце страницы поисковой выдачи располагается блок со связанными запросами. Эти темы используются чаще всего с главным поисковым запросом. С помощью связанных запросов можно найти несколько хороших подтем, которые можно добавить к основному контенту. Это сделает статью еще глубже. Синонимы и смежные термины — отличный способ углубить контент.

Google Картинки

Google Картинки — еще один способ найти ключевые слова. Инструмент предлагает наиболее популярные ключевые слова с коротким хвостом, близко связанные по семантике с главным запросом.

Google Картинки помогут найти ключевые слова с коротким хвостом

2. XLSTAT

XLSTAT — простой генератор LSI-фраз в виде расширения для Excel. XLSTAT предлагает пробную версию на две недели и демо, рассказывающее как применить LSI к терм-документной матрице (математическая матрица описывающую частоту терминов, встречающихся в документах).

Сначала вам нужно будет создать терм-документную матрицу с двоичными значениями для частотности слов в тексте. После этого активируйте разрешение XLSTAT в Excel. Перейдите в панель XLSTAT. Выберите опцию Text mining → Latent Semantic Analysis. Укажите настройки для своих данных и выполните анализ.

Скриншот расширения XLSTAT для Excel

Инструмент предложит список тем, найденных в ваших данных. Для более быстрой интерпретации результатов предлагается график осадки, измеряющий важность темы через собственный вектор и совокупный процент изменчивости. Кроме того, предлагается визуализация связи между терминами и документами.

3. LSI Graph

LSI Graph — еще один инструмент для поиска LSI-фраз. Для работы с русскоязычной версией придется приобрести подписку.

В бесплатной версии можно работать с англоязычными ключевыми словами. В день можно выполнить 10 запросов. Просто введите основной запрос и получите список LSI-фраз в совокупности с SEO-статистикой, которая поможет выбрать наиболее привлекательные.

В LSI Graph можно посмотреть объем поискового запроса, стоимость за клик (Cost-Per-Click) и тренды. В основе поиска в LSI Graph лежит собственная система измерения — латентно-семантическая значимость (LSV). С правой стороны в колонке Top Performing Content вы увидите контент с наиболее высоким ранжированием. Ссылки активны, поэтому можно сразу посмотреть на примеры.

Для работы с русскоязычным сегментом придется приобрести подписку

В премиум-версии LSI Graph доступно управление множественными ключевыми словами и инструмент Semantic Writer. С его помощью можно оптимизировать контент, сгенерировать LSI-фразы и посчитать количество слов в тексте, плотность ключевых слов и т. д. Semantic Writer может быть полезен для SEO-копирайтеров, предлагая особый фокус на LSI-фразы.

Читайте также:

Как написать хороший текст: 10 советов от мастеров копирайтинга

4. Keysearch

Keysearch — еще один инструмент для поиска LSI-фраз. Алгоритм анализирует все материалы на первой странице поисковой выдачи в Google, находя часто встречающиеся слова и фразы.

Здесь тоже будет немало дополнительной информации: тренды, стоимость за клик, трафик, популярность в социальных сетях.

Keysearch предлагает много дополнительных сведений

У Keysearch также есть инструмент Content Assistant, который использует алгоритм с более глубоким анализом. Он предлагает дополнительные LSI-фразы, но доступен только для запросов на английском языке. Инструмент включает похожие запросы из Google плюс высокоранжирующиеся ключевые слова с первой страницы поисковой выдачи. Keysearch сочетает в себе свойства инструмента поиска ключевых слов и инструмента по написанию контента, который помогает создавать его на основе анализа поисковой выдачи.

5. Content Editor

Content Editor — часть инструмента WebSite Audito. Это инструмент от SEO PowerSuite, который сочетает в себе функциональность приложения для краулинга и оптимизации контента.

Чтобы найти LSI-фразы, запустите WebSite Auditor. Перейдите в раздел «Page Audit» → «Редактор страницы». Введите адрес страницы, которую вы хотите оптимизировать (можно создать контент и для новой) и добавьте целевое ключевое слово. Content Editor проанализирует поисковую выдачу первых страниц и предложит советы по оптимизации.

В основном окне предлагается редактор, где можно создать новую единицу контента и проверить балл оптимизации.

Рекомендации можно экспортировать в формате PDF. Вы также можете просмотреть текущую частотность ключевых слов, отредактировать их значения и добавить больше LSI-фраз.

Content Editor даст советы по оптимизации

Есть также специальный TF-IDF инструмент. По большому счету, эта техника следует той же схеме, что и LSI, до применения сингулярного разложения. LSI определяет, какие темы и в каком документе встречаются в библиотеке, а TF-IDF определяет вес темы в них.

Комплексная веб-аналитика

• Позволяет видеть каждый источник трафика, его качество — процент конверсии по каждой кампании, группе объявлений, объявлению, ключевому слову.
• Даст понимание насколько качественный трафик дает каждый канал, стоит ли в него вкладываться или стоит ограничить.

Content Editor представляет TF-IDF в виде графика. Инструмент показывает среднюю частотность ключевого слова на страницах конкурентов и рассчитывает частотность, которую стоит использовать вам. Инструмент с рекомендациями может посоветовать добавить новое ключевое слово или использовать их в меньшем количестве.

TF-IDF модуль в Content Editor

Content Editor предлагает рекомендованное количество ключевых слов для контента на основе анализа конкурентов и TF-IDF. Можно посмотреть конкурентов, варианты тем и вопросов (из блока похожие запросы) и облако слов (топ слов, используемых на анализируемой странице).

Как встроить LSI-фразы в контент

Может ли упоминание связанных по теме слов и фраз улучшить ранжирование? Гарантированного эффекта не будет. Вы добавляете релевантные ключевые слова и углубляете тему. Одновременно с этим на странице появляется больше ключевых слов, а целевые ключевые слова поддерживаются расширенным контекстом.

Поисковые алгоритмы могут обнаружить дополнительные поисковые запросы, на которые отвечает ваша страница. Это привлекает больше релевантного органического трафика на сайт и улучшает его видимость.

Читайте также:

16 источников бесплатного трафика для вашего сайта

Какие дополнительные слова лучше всего подходят для внутренней оптимизации? Как встроить их в контент?

• Начните с полноценного исследования ключевых слов. Изучите, какие LSI-фразы присутствуют на странице конкурентов. Возможно, вы найдете определенные пробелы на своих страницах.
• Выберите лучшие LSI-фразы. Проверьте, сколько раз за месяц использовалось каждое ключевое слово и какой трафик по нему получили конкуренты. Изучите поисковый интент, стоящий за ключевыми словами.
• Не перегружайте текст ключевыми словами. Частотность LSI-фраз не имеет такого же значения, как целевые ключевые слова. Кроме того, перегруженный ключевыми словами текст смотрится неестественно.
• Фокусируйтесь на пользовательском опыте. В первую очередь LSI-фразы должны снизить показатель отказов, поскольку контент по ключевому слову будет более конкретный.
• Подумайте об улучшении внутренних ссылок. Используйте LSI-фразы рядом с внутренними анкорными ссылками (по крайней мере, в том же абзаце). Анкоры кратко описывают, что пользователь увидит по ссылке. Наиболее важные анкоры на странице могут повлиять на ранжирование в поисковой выдаче.

Вне зависимости от того, используют ли поисковые системы LSI, концепция LSI-фраз используется в SEO при создании контента. Понимание роли LSI-фраз поможет эффективно использовать их при создании стратегии по подбору ключевых слов. Просто не забывайте, что поисковые системы используют сотни факторов ранжирования, но качество контента — один из важнейших.

Вне зависимости от того, какие инструменты вы будете использовать или какие техники применять, фокусируйтесь на создании высококачественного контента. Не пугайтесь написания длинных текстов. Пользователи всегда оценят хороший контент, как и поисковые системы.

SEO-копирайтинг и подбор LSI-фраз

Сайт

Телефон

Является ли это фактором ранжирования Google?

Скрытое семантическое индексирование (LSI) — это метод индексирования и поиска информации, используемый для выявления закономерностей в отношениях между терминами и понятиями.

С помощью LSI математический метод используется для поиска семантически связанных терминов в наборе текста (индекс ), где в противном случае эти отношения могли бы быть скрыты (или латентно ).

И в этом контексте это может быть очень важно для SEO.

Верно?

В конце концов, Google — это массивный индекс информации, и мы слышим самые разные вещи о семантическом поиске и важности релевантности в алгоритме ранжирования поиска.

Если вы слышали слухи о скрытой семантической индексации в SEO или вам советовали использовать ключевые слова LSI, вы не одиноки.

Но действительно ли LSI поможет улучшить ваш поисковый рейтинг? Давайте взглянем.

Утверждение: скрытая семантическая индексация как фактор ранжирования

Утверждение простое: оптимизация веб-контента с использованием ключевых слов LSI помогает Google лучше понять его, и вы будете вознаграждены более высоким рейтингом.

Backlinko определяет ключевые слова LSI следующим образом:

«Ключевые слова LSI (скрытое семантическое индексирование) — это концептуально связанные термины, которые поисковые системы используют для глубокого понимания содержимого веб-страницы».

Используя контекстно-зависимые термины, вы можете лучше понять Google ваш контент. Или так история идет.

Этот ресурс продолжает приводить довольно убедительные аргументы в пользу ключевых слов LSI:

• « Google полагается на ключевые слова LSI, чтобы понимать контент на таком глубоком уровне».
• “ Ключевые слова LSI НЕ являются синонимами. Напротив, это термины, которые тесно связаны с вашим целевым ключевым словом».
• « Google выделяет жирным шрифтом не ТОЛЬКО термины, точно соответствующие тому, что вы только что искали (в результатах поиска). Они также смелые слова и фразы, которые похожи. Излишне говорить, что это ключевые слова LSI, которые вы хотите использовать в своем контенте».

Помогает ли эта практика «разбрызгивания» терминов, тесно связанных с вашим целевым ключевым словом, улучшить ваш рейтинг с помощью LSI?

Доказательства того, что LSI является фактором ранжирования

Релевантность определяется как один из пяти ключевых факторов, которые помогают Google определить, какой результат является лучшим ответом на тот или иной запрос.

Как объясняет Google в своем ресурсе «Как работает поиск»:

«Чтобы выдать релевантные результаты по вашему запросу, нам сначала нужно установить, какую информацию вы ищетеーнамерение, стоящее за вашим запросом».

После установления намерения:

«…алгоритмы анализируют содержимое веб-страниц, чтобы оценить, содержит ли страница информацию, которая может иметь отношение к тому, что вы ищете».

Google продолжает объяснять, что «самым основным сигналом» релевантности является то, что ключевые слова, используемые в поисковом запросе, появляются на странице. В этом есть смысл — если вы не используете ключевые слова, которые ищет поисковик, как Google может сказать, что вы лучший ответ?

Некоторые считают, что здесь вступает в игру LSI.

Если использование ключевых слов является сигналом релевантности, использование только правильных ключевых слов должно быть более сильным сигналом.

Существуют специальные инструменты, предназначенные для того, чтобы помочь вам найти эти ключевые слова LSI, и сторонники этой тактики рекомендуют также использовать все виды других тактик исследования ключевых слов для их идентификации.

Доказательства против LSI как фактора ранжирования

Джон Мюллер из Google высказался по этому поводу предельно ясно:

«…у нас нет концепции ключевых слов LSI. Так что это то, что вы можете полностью игнорировать».

В SEO существует здоровый скептицизм по поводу того, что Google может говорить вещи, которые могут ввести нас в заблуждение, чтобы защитить целостность алгоритма. Так что давайте копать здесь.

Во-первых, важно понять, что такое LSI и откуда он взялся.

Скрытая семантическая структура возникла как методология извлечения текстовых объектов из файлов, хранящихся в компьютерной системе, в конце XIX века.80-е годы. Таким образом, это пример одной из первых концепций поиска информации (IR), доступных программистам.

По мере увеличения емкости компьютерной памяти и увеличения объема доступных в электронном виде наборов данных становилось все труднее находить именно то, что нужно, в этой коллекции.

Исследователи описали проблему, которую они пытались решить, в патентной заявке, поданной 15 сентября 1988 г.: системы утомительны в использовании или применении к большим разнородным компьютерным информационным файлам, содержание которых может быть незнакомо пользователю».

В то время сопоставление ключевых слов использовалось в IR, но его ограничения были очевидны задолго до появления Google.

Слишком часто слова, которые человек использовал для поиска информации, которую он искал, не полностью соответствовали словам, используемым в проиндексированной информации.

Для этого есть две причины:

• Синонимия : разнообразный набор слов, используемых для описания одного объекта или идеи, приводит к упущению соответствующих результатов.
• Многозначность : различные значения одного слова приводят к получению нерелевантных результатов.

Это все еще проблемы сегодня, и вы можете себе представить, какая это огромная головная боль для Google.

Однако методологии и технологии, которые Google использует для определения релевантности, давно перешли от LSI.

LSI автоматически создала «семантическое пространство» для поиска информации.

Как поясняется в патенте, LSI рассматривает эту ненадежность ассоциативных данных как статистическую проблему.

Не вдаваясь в подробности, эти исследователи, по сути, полагали, что существует скрытая латентная семантическая структура, которую они могут извлечь из данных об использовании слов.

Это раскроет скрытое значение и позволит системе вернуть более релевантные результаты — и только наиболее релевантные результаты — даже если нет точного соответствия ключевому слову.

Вот как на самом деле выглядит этот процесс LSI:

Скриншот автора, январь 2022 г.

И вот самое важное, что вы должны отметить в приведенной выше иллюстрации этой методологии из заявки на патент: происходят два отдельных процесса.

Сначала коллекция или индекс подвергается скрытому семантическому анализу.

Во-вторых, запрос анализируется, а уже обработанный индекс ищется на предмет сходства.

И вот здесь-то и кроется фундаментальная проблема с LSI как сигналом ранжирования в поиске Google.

Индекс Google равен огромный на сотни миллиардов страниц, и он постоянно растет.

Каждый раз, когда пользователь вводит запрос, Google за долю секунды сортирует его индекс, чтобы найти лучший ответ.

Использование вышеуказанной методологии в алгоритме потребует от Google:

1. Воссоздать это семантическое пространство , используя LSA для всего его индекса.
2. Проанализируйте семантическое значение запроса.
3. Найти все сходства между смысловым значением запроса и документы в семантическом пространстве, созданные на основе анализа всего индекса.
4. Отсортируйте и ранжируйте этих результатов.

Это сильное упрощение, но дело в том, что это не масштабируемый процесс.

Это было бы очень полезно для небольших коллекций информации. Это было полезно, например, для поиска соответствующих отчетов в компьютеризированном архиве технической документации компании.

Патентная заявка иллюстрирует, как работает LSI, используя набор из девяти документов. Это то, для чего он был разработан. LSI примитивен с точки зрения компьютеризированного поиска информации.

Скрытое семантическое индексирование как фактор ранжирования: наш вердикт

Несмотря на то, что основополагающие принципы устранения шума путем определения семантической релевантности, безусловно, повлияли на развитие поискового ранжирования с тех пор, как LSA/LSI были запатентованы, сама LSI сегодня не имеет полезного применения в поисковой оптимизации. .

Это не исключено полностью, но нет никаких доказательств того, что Google когда-либо использовал LSI для ранжирования результатов. И сегодня Google определенно не использует ключевые слова LSI или LSI для ранжирования результатов поиска.

Те, кто рекомендует использовать ключевые слова LSI, цепляются за концепцию, которую они не совсем понимают, пытаясь объяснить, почему способы, которыми слова связаны (или нет), важны для SEO.

Релевантность и намерение являются основополагающими факторами в алгоритме поискового ранжирования Google.

Это два важных вопроса, которые они пытаются решить, чтобы найти лучший ответ на любой запрос.

Синонимия и полисемия по-прежнему остаются серьезными проблемами.

Семантика, то есть наше понимание различных значений слов и того, как они связаны, необходима для получения более релевантных результатов поиска.

Но LSI здесь ни при чем.

---

Избранное изображение: Paulo Bobita/Search Engine Journal

Категория SEO

Что такое скрытое семантическое индексирование и почему оно важно для вашей стратегии SEO?

Если вы чем-то похожи на меня, вы, вероятно, прочитали заголовок этого поста и подумали: «Скрытая семантическая индексация… подождите, что это такое?»

Скрытое семантическое индексирование (для краткости LSI) может показаться ошеломляющим и запутанным термином для тех, кто слышит его впервые.

К счастью, хотя это звучит так, как будто для этого требуется степень в области компьютерных наук, на самом деле это концепция, с которой вы, вероятно, уже знакомы, особенно если у вас есть базовые знания о ключевых словах и их тесной связи с поисковой оптимизацией (SEO).

В этом посте мы дадим определение LSI и то, как этот процесс может потенциально принести пользу вашей общей стратегии SEO, более подробно рассмотрим способы поиска ключевых слов на основе LSI и расскажем, как добавить эти ключевые слова в ваш контент.

Давайте нырнем прямо сейчас, хорошо?

Доступ сейчас: Технический глоссарий SEO

Что такое скрытое семантическое индексирование?

Скрытое семантическое индексирование, также известное как латентный семантический анализ , представляет собой математический метод, который помогает классифицировать и извлекать информацию о конкретных ключевых терминах и понятиях с помощью разложения по сингулярным значениям (SVD).

С помощью SVD поисковые системы могут сканировать неструктурированные данные и выявлять любые отношения между этими терминами и их контекстом, чтобы лучше индексировать эти записи для пользователей в Интернете.

До появления SVD компьютерам было довольно сложно пытаться понять различия между синонимами или семантическими изменениями.

Чтобы помочь нарисовать картинку, возьмите слова «глупый» и «верёвка». Когда эти слова разделены, они представляют собой два очень независимых определения, но когда они объединяются, их образование создает совершенно новое понятие: «глупая струна».

Если вы работаете в компании электронной коммерции, которая продает глупые строки, вы не хотите, чтобы ваш контент появлялся только из-за слова «глупый» — в этом случае вам нужно будет использовать ключевые слова LSI, чтобы поисковые системы знали для каких поисков он должен обслуживать ваш контент.

По мере адаптации технологии качество пользовательского поиска было значительно улучшено благодаря более сильным шаблонам релевантности. Посредством «стемминга» компьютеры начали учитывать различные формы, которые слово могло представлять на странице.

В зависимости от содержания сайта поисковые системы могут выдавать результаты на основе релевантности (не используя чтение мыслей, а вместо этого используя ключевые слова LSI).

Поисковые системы используют ключевые слова LSI, чтобы добавить контекст к страницам, чтобы обеспечить лучшие результаты поиска.

По мере того, как LSI становилась все более изощренной, появилась возможность тематически группировать текст, что для многих авторов контента, ориентированных на ранжирование, означало, что синонимы стали вашими лучшими друзьями.

Итак… чем выше рейтинг ключевых слов LSI, тем выше ваша общая позиция, верно? Смотря как.

Что такое ключевые слова LSI?

Ключевые слова LSI основаны на идее, что использование похожих ключевых слов в вашем контенте для усиления вашей темы или темы может помочь повысить общую эффективность SEO.

В конце концов, если вы в конечном итоге ранжируете по одному ключевому слову, вероятность того, что вы ранжируете по связанному ключевому слову, звучит разумно.

Однако это не всегда так. Существует довольно много противоречивых анализов, ставящих под сомнение, насколько LSI действительно повышает ваш контент.

Поскольку Google и другие поисковые системы стали более сложными и продвинутыми, мы узнали, что существует множество внешних факторов, влияющих на общий рейтинг.

На самом деле, нет уверенности в том, что LSI является частью алгоритма ранжирования Google. LSI — это практика, восходящая к 1980-м годам, и в наши дни мы знаем, что Google слишком умен, чтобы полагаться только на синонимы для извлечения и индексирования информации.

Таким образом, сила «ключевых слов LSI» ставится под сомнение. Однако некоторые утверждают, что даже если Google не использует LSI, добавление синонимов к вашему контенту не причинит вреда, если они не перегружены и не используются естественным образом.

Итак, как можно улучшить SEO, не полагаясь на LSI?

1. Используйте структурированные данные! Нет ничего, что Google любил бы больше и вознаграждал бы больше, чем данные, которые могут понять пользователи. Для получения дополнительной информации о том, что такое структурированные данные и как добавить их на свой веб-сайт, ознакомьтесь с Руководством для начинающих по структурированным данным для организации и оптимизации вашего веб-сайта.
2. Практикуйте совместное появление, которое основано на относительности понятий, частоте появления ключевых слов и близости ключевых слов на разных веб-сайтах. Поисковые системы, как правило, используют этот метод для сканирования и индексации наиболее тесно связанных веб-сайтов. Поэтому, если вы ищете, с чего начать, вам следует:
   • Определите длинное ключевое слово или фразу, по которой вы хотели бы ранжироваться
   • Исследуйте самые популярные статьи
   • Найдите общие понятия или ключевые слова
   • Включите и оптимизируйте свои выводы!

Это не означает, что ключевые слова, управляемые LSI, плохи для SEO, это просто означает, что они не должны быть вашими универсальными. На самом деле, есть множество способов, которыми ваш контент может извлечь выгоду из ключевых слов LSI. Итак, давайте углубимся в то, как вы можете использовать контент LSI в своих интересах.

Преимущества исследования ключевых слов на основе LSI

Поисковые системы постоянно ищут наиболее релевантное и подробное содержание для заданного запроса. Интернет очень похож на вселенную, постоянно расширяющуюся и большую. Тем не менее, даже для лучших поисковых систем, таких как Google, непростая задача определить, о чем на самом деле содержание страницы.

Улучшенная адресная категоризация помогает издателям, маркетологам и пользователям. Например, издатели могут повысить вовлеченность, поскольку контент на основе LSI направляется и отбирается для конкретной аудитории. Онлайн-пользователи получают взаимную выгоду, поскольку запросы, которые они ищут, обрабатываются быстрее и точнее.

И, в конце концов, пользователи, которые находят контент, отвечающий на их вопросы, становятся счастливыми пользователями, а счастливые пользователи с большей вероятностью вовлекаются или конвертируются.

5 способов найти ключевые слова LSI

Вы на один шаг ближе к тому, чтобы стать экспертом LSI. Поздравляю! Теперь, когда вы немного узнали о важности ключевых слов LSI, давайте рассмотрим различные способы определения новых ключевых слов для предстоящих сообщений и контента блога.

1. Простой поиск в Google

Один из самых простых способов найти ключевые слова LSI — это сам Google. Когда вы вводите термин в поле поискового запроса, он автоматически показывает ключевые слова, связанные с конкретным запросом.

Давайте снова воспользуемся предыдущим примером «дурацкой строки». Первоначальный поиск слова дает следующие результаты:

Опять же, есть много страниц, на которые может указывать это конкретное ключевое слово, поэтому нам нужно использовать LSI, чтобы добавить больше контекста. Если вы продолжите прокручивать вниз, вы найдете раздел под названием «Поиски, связанные с» и заданный вами запрос:

Используйте список ключевых слов в качестве отправной точки для потенциальных ключевых слов LSI, поскольку он показывает, что Google уже связывает с вашими основными ключевыми словами.

Лучшая часть? Этот метод на 100% бесплатный!

2. Используйте Планировщик ключевых слов через Google AdWords

Если у вас есть доступ к Google AdWords, вы также можете использовать их инструмент Планировщик ключевых слов.

Опять же, мы будем использовать пример «дурацкой строки». Начните с добавления термина в исходное поле запроса. Нажмите «Получить идеи», и вы будете перенаправлены на страницу, которая предлагает связанные ключевые слова и представление о том, насколько конкурентоспособны поисковые рейтинги для указанного термина.

3. Воспользуйтесь преимуществами инструмента базы данных исследования ключевых слов SERP Stat

Еще один бесплатный инструмент для вас — SERP Stats. Инструмент базы данных исследования ключевых слов SERP Stat очень похож на планировщик ключевых слов Google. Просто добавьте свой запрос в строку поиска, и вы получите результаты, основанные на объеме запросов и цене за клик.

4. Используйте генератор ключевых слов LSI

Генератор ключевых слов LSI Graph/LSI — еще один бесплатный инструмент, идеально подходящий для определения ключевых слов LSI. Подобно предыдущим упомянутым инструментам, он следует тому же процессу полоскания и повторения. Добавьте термин в строку поиска, нажмите «Создать» и выберите из множества связанных ключевых слов ниже.

5. Попробуйте Ubersuggest

Наконец, еще один бесплатный инструмент для поиска ключевых слов LSI — Ubersuggest. Я уверен, что на данный момент вы можете догадаться, насколько прост каждый из этих инструментов. Все, что вам нужно сделать, это ввести основное ключевое слово, а Ubersuggest сделает все остальное! Исходя из объема поиска, сложности ключевых слов и цены за клик, вы можете ожидать сгенерированный список связанных поисковых запросов.

Как выбрать (и использовать) лучшие ключевые слова LSI

К этому моменту вполне вероятно (и это нормально) иметь длинный список потенциальных ключевых слов LSI. Лучший способ выбрать самые лучшие ключевые слова — сузить варианты до тех ключевых слов, которые наиболее связаны с вашим контентом и имеют достаточный объем поиска. Дополнительные баллы, если вы можете определить эти ключевые слова с золотым самородком как с большим объемом поиска, так и с низкой сложностью ключевых слов.

Понимание трех различных типов намерений

Крайне важно, чтобы ваши ключевые слова LSI помогали отвечать на любые вопросы, которые могут возникнуть у людей о вашем основном ключевом слове, поэтому обязательно проведите небольшое исследование своей целевой аудитории, чтобы выяснить типы запросов, которые они могут задать. в Google, чтобы найти свой контент.

Мы снова вернемся к «дурацкой строке», на этот раз в контексте того, что она находится на сайте, посвященном изучению того, «как работает глупая строка». Ниже приведены три различных типа намерений, которые могут возникнуть у пользователей Google при поиске «глупой строки»:

• Информационное намерение : Этот тип запроса обычно имеет гораздо более широкий масштаб. Примером может быть: «Как работает дурацкая струна?»
• Навигационное намерение : Это более конкретный тип запроса. Например, кто-то может захотеть узнать, кто изобрел дурацкую нить или из чего она сделана.
• Транзакционное намерение : Этот тип запроса относится к покупке чего-либо. Что касается нашего примера, это может быть связано с покупкой глупой строки.

Выбирайте слова, которые добавляют контекст, но не переусердствуйте

Некоторые ошибочно полагают, что вы должны использовать как можно больше ключевых слов LSI, чтобы дать вашему контенту больше шансов превзойти другие.

Это называется чрезмерным наполнением вашего контента, и вы должны избегать этой практики, потому что это может фактически удержать вас от ранжирования. Лучший способ убедиться, что ваш контент не перегружен, — это перечитать его после добавления всех ключевых слов. Если конкретное слово звучит неестественно, пропустите его.

Помните, что LSI — это только часть эффективной SEO-стратегии

LSI — всего лишь потенциально один из многих факторов, определяющих ранжирование вашего контента в поисковых системах.