Lsi копирайтинг пример – Что такое LSI копирайтинг, тексты и запросы: на примерах

Что такое LSI копирайтинг, тексты и запросы: на примерах

Пожалуй, каждый копирайтер, который пишет тексты для поискового продвижения (SEO), хоть раз слышал понятие LSI копирайтинг. Или LSI тексты. Если не слышал – тоже неплохо, потому что сегодня получит ударную порцию новой информации и сможет спокойно прибавить 20-30% к своему гонорару.

По хорошему, о латентно-семантическом индексировании (именно так расшифровывается аббревиатура) есть целая статья в Википедии, но написана она слишком научно и без примеров. Поэтому я решил сделать простую, понятную, доступную и наглядную статью-руководство о том, что такое LSI тексты, и как их правильно писать. Другими словами, я хочу сегодня поделиться с Вами прикладной информацией которую можно сразу применять на практике и получать результат. Готовы? Тогда устраивайтесь поудобнее, мы начинаем!

Что такое LSI копирайтинг

На заре 2000-х годов поисковые системы (Google, Yandex) и др. работали не так как сейчас. Они анализировали, насколько страница сайта соответствует запросу пользователя, считая количество вхождений ключевых слов. В результате оптимизаторы “накачивали” ключевиками тексты, под завязку. А для пущей убедительности еще и выделяли их полужирным шрифтом. Такие материалы читать было нереально, зато они неплохо ранжировались (занимали лидирующие места) в поисковой выдаче.

Пример переоптимизированного текста, который на заре 2000-х ранжировался хорошо, а теперь гарантированно попадает под фильтр.

Со временем поисковые системы стали более совершенными. Они научились анализировать интент (намерение пользователя, причину, по которой он вводит тот или иной запрос) и подбирать страницы с ответом, исходя из типа запроса: коммерческие (когда человек хочет что-то купить) и информационные (когда хочет что-то узнать). Для информационных запросов как раз и был внедрен принцип анализа текста на базе скрытого или латентно-семантического индексирования (Latent Semantic Indexing) или, проще говоря, LSI.

Суть принципа: поисковые системы, анализируя тексты на сайте, принимают во внимание не только ключевые слова (так называемое, семантическое ядро), но и сопутствующие по смыслу слова, которые раскрывают тему (так называемое, тематическое ядро): синонимы, ассоциации, гипонимы, гиперонимы, смежные понятия и пр. Чем больше и насыщеннее тематическое ядро, тем более ценным выглядит текст для поисковых систем и тем выше он ранжируется. Вот почему многие SEO-специалисты, когда дают авторам техническое задание (ТЗ), указывают не только ключи, но и тематический словарь – те самые сопутствующие слова для активации LSI-фактора.

Давайте рассмотрим на наглядном примере. Представьте, что у Вас есть высокочастотный (ВЧ) запрос “гольф”. И Вы пишете статью. Исходя из одного только запроса поисковая система не может понять, о чем Вы пишете: то ли об игре, то ли о машине, то ли о длинном носке. Поэтому робот при индексации начнет анализировать окружающий текст (его тематическое ядро). Например, если оно у нас будет как на рисунке ниже, то сразу станет понятно, о чем речь.

Пример тематического (LSI) ядра для запроса «гольф».

То же самое справедливо и для более предметных ключевых слов. Когда пользователь вводит запрос “правила игры в гольф”, один из весомых факторов ранжирования – проработанное тематическое ядро, чтобы дать человеку исчерпывающий ответ на его вопрос, сократив время поиска нужной информации до минимума.

Другими словами, направление LSI копирайтинга строится на том, чтобы писать тексты под запросы, добавляя в них максимальное количество “близких” по смыслу (тематических) слов (прорабатывать ассоциативное ядро, чтобы оно было лучше, чем у конкурентов).

“Хвостовые” LSI запросы

Главная причина, по которой в поисковом продвижении активно используются LSI тексты – не только ранжирование страниц по основным запросам. Есть еще одна тонкость, которая обеспечивает отдельным сайтам до 50% дополнительного трафика (аудитории из поисковых систем). И эта тонкость называется “хвостовые запросы”.

Хвостовые запросы – это длинные запросы, которые, как правило, вводят от силы 1-2 раза в месяц. Или еще реже: раз в 2-3 месяца. Например: “Какой ноутбук лучше для копирайтера: Asus, Dell, Lenovo или MacBook и почему”. Да, да, есть даже такие запросы, и они не показываются в инструментах Яндекс.Вордстат и Google Keyword Planner. Хвостовыми они называются потому что их окончание включает много слов (а-ля хвост) из тематического ядра.

А теперь представьте, что есть две статьи. Обе оптимизированы под запрос: “Какой ноутбук лучше для копирайтера”. Но одна описывает линейку Acer, MSI, Xiaomi и HP, а другая – модели из хвоста запроса. Как Вы считаете, которая из статей будет выше в выдаче по предложенному выше “хвосту”? Естественно, что при прочих равных условиях – вторая.

Главная сила хвостовых запросов в том, что их очень много: сотни, тысячи, десятки тысяч в месяц. И, само собой, под каждый в отдельности оптимизировать или, как еще говорят, “затачивать” страницу нет смысла. Но! Чем более проработанное у Вас тематическое ядро, тем больше хвостовых запросов Вы захватываете автоматически, а значит, тем больше людей можете привести на свой сайт. Вот она, истинная сила LSI копирайтинга: получать аудиторию даже тогда, когда по основным запросам бешеная конкуренция.

К слову, если Вы посмотрите на реалии SEO продвижения, то заметите, что начинающие оптимизаторы на пару с копирайтерами всеми силами пытаются “заточить” страницу под основные ключи. Однако в случае, когда проект новый или у запросов высокая конкуренция, это нецелесообразно, поскольку так можно ждать результатов хоть до корейской Пасхи.

Вот почему продвинутые оптимизаторы и копирайтеры для решения подобных задач делают упор на низкочастотные ключевые слова (которые запрашивают до 500-700 раз в месяц), LSI-продвижение и “хвостовые” запросы. Так можно получить первые результаты уже через 2-3 недели и развить сайт гораздо быстрее. Но главное: копирайтер может сам продвигать так свой сайт или блог, даже без помощи SEO-специалиста.

LSI тексты и SEO-копирайтинг

И здесь я должен сделать очень важное уточнение: LSI тексты – это не замена SEO-копирайтингу. Это лишь один из его атрибутов в реалиях современного поискового продвижения. Да, когда Вы умеете составлять тематическое ядро – это хорошее подспорье, и в ряде случаев Вы сможете собирать “хвостовой” трафик по низкочастотным запросам без конкуренции. Но для достижения максимального эффекта при решении задачи, основы SEO нужно знать обязательно.

Связь SEO и LSI копирайтинга.

Благо, сейчас есть хорошие бесплатные курсы в открытом доступе на YouTube. К слову, ссылку на один из них я даю в 13 уроке своего собственного открытого курса “Копирайтинг с нуля за 30 дней”: SEO и LSI-адаптация текста. Посмотрите.

Как писать LSI тексты (на примерах)

Процесс написания текста (чаще всего, статьи) с учетом фактора латентного семантического индексирования немного отличается от процесса написания обычной статьи (которую я описывал в предыдущей публикации). И главное отличие в том, что перед разработкой текста Вы продумываете тематическое ядро. Это очень важно, поскольку от него будут напрямую зависеть и LSI-фактор, и количество “хвостовых” ключей.

Чтобы это сделать, я сейчас покажу Вам очень простую, но мощную технику. Эта техника базируется на методике ассоциативного мышления, и ее можно применять не только в копирайтинге, но и в нейминге, разработке слоганов, а также в решении ряда других, более сложных задач. В качестве наглядной иллюстрации я возьму эту статью. Именно эту, которую Вы сейчас читаете — про ЛСИ копирайтинг. Кстати, русскоязычная аббревиатура в предыдущем предложении – одно из слов тематического словаря. Впрочем, обо все по порядку.

1. Создание ассоциативного ядра (LSI-ядра) первого порядка

Тематическое или, как его еще называют, ассоциативное ядро создается не сразу, а поэтапно. На первом этапе мы берем локальное семантическое ядро (список ключевых слов) для текста и выписываем его. Либо сводим в интеллект-карту. Так будет гораздо проще и нагляднее в дальнейшем.

Локальное семантическое ядро для этой статьи.

Например, для этой статьи семантическое ядро состоит из четырех основных запросов. Есть еще второстепенные, но я их здесь не указывал, чтобы было проще. Буду потом смотреть, какие позиции они обеспечат материалу в поисковой выдаче.

Далее, к каждому ключевому слову (или набору ключевых слов, если их много) мы создаем облако ассоциаций, синонимов, гипонимов, гиперонимов и других связанных слов. Это, так называемые, LSI запросы первого порядка. Если у Вас получилось достаточно слов, и тематика не особо конкурентная, то на этом можно и остановиться.

LSI слова первого порядка.

Если запросы похожи, как в данном случае, то тематические ядра будут во многом совпадать. Тогда лучше сгруппировать ключевые слова, чтобы сэкономить время и избавить себя от лишней работы.

2. Создание тематического ядра второго порядка

У нас есть LSI-запросы первого порядка. Далее, мы берем каждое из этих слов и делаем для них свои ассоциативные мини-ядра. Например, для ассоциации SEO у нас получится вот такой фрагмент мини-ядра. Если будут слова, которые пересекаются с ядром первого порядка — не страшно.

Важно: ядро второго порядка должно быть прямо или косвенно связано с ядром первого, т.е. если Вы будете включать все слова, которые относятся к SEO, но не имеют связи с копирайтингом, толку будет немного.

Тематическое ядро второго порядка.

При составлении таких ассоциативных ядер большую роль играет словарный запас и здравый смысл. Программным способом их определить не так просто. Вроде как есть системы, но они либо сложные и платные (Just Magic), либо примитивные (Pixel Tools), либо далеки от совершенства и уступают методу ассоциативного мышления (Ultimate Keyword Hunter). По хорошему, здесь нужно подключать нейронные сети. А поскольку мощности требуются большие, как таковых онлайн сервисов для подбора LSI слов на базе нейросетей пока нет. Поэтому в LSI копирайтинге чем выше уровень эрудиции и начитанности автора — тем лучше.

3. Добавление LSI фраз

Для большинства задач первых двух пунктов хватает за глаза. Но мы-то легких путей не ищем, а потому усилим стратегию и составим из ассоциативного ядра набор дополнительных устойчивых словосочетаний (LSI фразы), которые используются в естественной речи.

К слову, этот пункт я добавил в статью по совету своего друга, SEO-специалиста, Антона Шабана. Он в свое время написал несколько классных статей для моего блога: о том, как написать SEO-текст правильно и об 11 инструментах копирайтера для продвижения.

Фрагмент облака ассоциативных фраз у нас выглядит вот так.

Фрагмент облака LSI фраз.

4. Пишем LSI текст с учетом всех ядер

Итак, у нас есть семантическое и тематическое ядра. Теперь выбираем формат статьи, создаем структуру и пишем текст. О том, какие форматы статей бывают, я рассказываю в этом видеоуроке. О том, как разработать структуру статьи, я рассказывал в предыдущей публикации.

Структура у меня получилась следующая:

1. Заголовок
2. Вводный абзац с постановкой задачи
3. Блок о том, что такое LSI копирайтинг, слова, тексты и запросы
4. Блок о “хвостовых” запросах
5. Модуль о связи латентно-семантического индексирования и поискового продвижения (SEO)
6. Методика написания LSIтекста
7. Ассоциативное ядро первого порядка
8. Тематическое ядро второго порядка
9. Ассоциативные фразы
10. Структура и сам текст
11. Наглядный результат на примере текущей статьи

Чтобы получить максимальный эффект, я распределяю LSI слова и фразы равномерно по всему тексту.

Результат (пример LSI статьи)

В этой статье главное удобство в том, что Вы видите результат сейчас прямо перед собой. Сама статья — это показательный пример того, как писать LSI текст. Другой вопрос, насколько эффективно она будет ранжироваться. Об этом я узнаю спустя какое-то время. И расскажу Вам. Во всяком случае, в остальных материалах я использую такой же подход, и свои 4000 посещений в сутки блог имеет.

Пример LSI статьи.

Если материалы будут занимать высокие позиции в поисковой выдаче и привлекать трафик — хорошо. Не будут — значит нужно пересмотреть LSI запросы, изучить еще раз конкурентов и “пересобрать” текст. Плюс, поработать над поведенческими факторами, о которых я также буду рассказывать в одной из следующих статей.

Попробуйте применить эти советы на практике, и я убежден: у Вас все получится!

Искренне Ваш, Даниил Шардаков.

shard-copywriting.ru

LSI-копирайтинг: принципы, инструменты, рекомендации по составлению текстов

Эволюция поисковых систем предъявляет новые требования к написанию текстов для сайта. SEO-копирайтинг уходит в прошлое, на смену приходит LSI-копирайтинг. Подробно рассказываем, что это и как работает.

Задача поисковых систем — найти информацию, которая наиболее точно отвечает запросам пользователя. Для этого машины должны были научиться распознавать смысл на основе содержания, а не только по отдельным «маякам» — поисковым запросам.

Классическая схема «запрос-документ» стала неактуальной из-за заспамленности большинства тематик. Поэтому ей на смену пришли алгоритмы латентного семантического анализа, а затем нейросети. В ответ специалисты SEO стали внедрять LSI-копирайтинг.

Термин

LSI-копирайтинг — метод написания текстов на основе анализа синонимов поискового запроса и сопутствующих ключевых слов.

Цель — повышение релевантности, полезности, актуальности и достоверности материала. LSI-копирайтинг помогает поисковым системам лучше понимать смысл и содержание текста. В результате сайт может попасть на первые страницы выдачи, даже имея минимальное количество ключевых слов.

На практике это значит, что в тексте необходимо использовать синонимы основного запроса, сопутствующие ключевые слова и дополнительные фразы из смежных тематик. Это позволит полностью охватить и раскрыть тему. Такой контент оценят и пользователи, и поисковые системы.

История

В 1988 latent semantic analysis (LSA) получил патент U.S. Patent 4,839,853. Создатели метода — группа инженеров-исследователей: Скотт Дирвестер, Сьюзен Дюмэ, Джордж Фурнаш, Ричард Харшман, Томас Ландауэр, Карен Lochbaum и Линн Стритер.

Первоначально LSA применяли для выявления семантической структуры и автоматического индексирования текста. Затем — для построения когнитивных моделей и представления баз знаний. В США метод использовался для проверки качества обучающих методик и знаний школьников.

Суть метода

LSA, латентный семантический анализ — способ обработки информации на естественном языке. Он анализирует связь между коллекциями документов и терминами, которые в них встречаются. Латентный семантический анализ сопоставляет запросы и документы согласно тематике. Это позволяет выявлять скрытые ассоциативные и семантические связи.

LSI — аббревиатура от latent semantic indexing, с английского — латентное семантическое индексирование. Это способ использования LSA в области поиска информации.

Проще говоря, LSA позволяет машинам понимать смысл и содержание документа. А при ранжировании уравнивает «веса» разных по написанию, но близких по смыслу слов. Таким образом структурируются синонимы и запросы схожей тематики.

Основа системы — терм-документная матрица, разбор которой и является LSA. Терм-документная матрица представляет собой таблицу, в которой совмещаются «термы» (слова, фразы, термины) и документы. Строки соответствуют документам, а столбцы — терминам. Число обозначает количество пересечений.

	Документ 1	Документ 2	Документ 3	Документ 4	Документ 5	Документ 6
Корабль	1	0	0	0	0	0
Лодка	0	1	0	0	0	0
Океан	1	1	0	0	0	0
Вояж	1	0	0	1	1	0
Путешествие	0	0	0	1	0	1

Процесс семантического анализа подобен работе простейшей нейросети — машина ищет пересечения связи между двумя слоями данных. Матрица описывает частоту, с которой встречаются термины в коллекциях документов.

LSI в алгоритмах поисковых систем

Первое упоминание LSA в поисковых системах связано с алгоритмом Panda от Google. Обновление ставило себе цель — найти и снизить количество контента низкого качества, который был создан с целью манипуляции поисковой выдачей. Алгоритм был запущен в феврале 2011, а уже в 2012 году появились первые упоминания об LSI-копирайтинге.

Окончательно новые требования к качеству текстов сформировались к 2013 году. В это время Google запустил новый алгоритм — Hummingbird («Колибри»). Главное отличие нового алгоритма — поиск стал понимать поисковые запросы разговорного типа. Google научился отыскивать нужные документы, исходя из семантических связей, а не просто по запросам.

Яндекс подхватил эстафету в ноябре 2016 года — запустил алгоритм «Палех». Его задача — распознавать низкочастотные и сложные запросы из «длинного хвоста». То есть понимать запросы в разговорном ключе. Общая масса таких запросов составляет порядка 40% от объема текста.

Для работы алгоритма были использованы нейросети и машинное обучение. Подробнее о механике и принципах работы алгоритма можно прочитать в блоге Яндекса на Хабрахабре. Введение в работу «Палеха» подогрело интерес к LSI-текстам в русскоязычном интернете.

Весной 2017 года Яндекс вводит «Баден-Баден» — новый алгоритм определения текстов, которые перенасыщены ключевыми словами. Тысячи сайтов попадают под фильтр и понижаются в выдаче, условием возврата трафика называется отказ от SEO-текстов.

Осенью 2017 Яндекс запускает «Королев» — алгоритм поиска на основе нейросетей. По заявлению Яндекса, алгоритм «…сопоставляет смысл запросов и веб-страниц…». Новый алгоритм работает на нейросетях, но при этом не отменяет LSI, а усиливает сложившиеся тенденции. Теперь писать SEO-тексты нет никакого смысла — вместо ТОПа можно получить фильтр за переоптимизацию.

Отличие LSI от SEO-копирайтинга

Для удобства используем сравнительную таблицу

Отличия	SEO-тексты	LSI-тексты
Цель	Написать текст с нужными ключевыми словами и определенным числом вхождений	Полностью удовлетворить запрос пользователя
Задача	Вписать ключевые слова с определенной плотностью и расположением	Охватить весь спектр ассоциативных связей, рассмотреть проблему со всех сторон
Нахождение ключевых слов в тексте	В заголовках, в первом абзаце, выше по тексту	Не важно
Оформление статьи	Непринципиально	Необходимо
Способы оценки качества текста	Техническая уникальность, плотность вхождений, частота использования слов на определенный объем текста	Смысловая уникальность, полезность, удовлетворенность пользователя
Объем текста	От 2000 знаков с пробелами	Столько, сколько нужно для раскрытия темы. На практике 5000–10 000 знаков и больше.

Как видим, основное отличие — отход от чисто технических параметров текста к здравому смыслу: пользе, удобству читаемости. Можно сказать, что это эволюция SEO-копирайтинга — материалы создаются для людей, а не для роботов.

Это результат того, что теперь поисковые машины оценивают релевантность контента по смыслу. Учитывается контекст, уместность, семантические варианты запросов и их окружение. Вкупе с поведенческими факторами это позволяет оценивать качество текста и потребности читателей.

Преимущества и недостатки

Преимущества

Те, кто сумел приспособиться к новым требованиям поисковых систем, получают определенные преимущества.

• Увеличивается семантическое ядро. Все LSI-фразы — это дополнительные, низкочастотные ключи по той же тематике.
• Увеличивается «длинный хвост» запросов и трафик. Используйте сопутствующие запросы и получите посетителей по широкому спектру редких ключевых слов.
• Улучшаются поведенческие факторы. Объемная, полезная статья захватит больше читательского внимания и времени. Даже просто на то, чтобы пробежаться по заголовкам и разобраться, понадобится время.
• Вырастет количество социальных сигналов и естественных ссылок. Полезным материалом делятся, о нем рассказывают, сохраняют у себя на страницах, чтобы использовать в будущем.
• Вырастут позиции в поиске по высокочастотным фразам. «Длинный хвост» запросов подтянет за собой конкурентные ключевые слова, в этом ему помогут поведенческие и социальные факторы.
• Сайт не попадет под фильтр. Все современные алгоритмы нацелены на отсев бесполезных текстов, заточенных под роботов. Использование принципов LSI-копирайтинга позволит избежать подобной ситуации.
• Проще структурировать сайт. Если раньше приходилось создавать несколько страниц для охвата синонимов или сопутствующих запросов, то теперь можно создать одну страницу.

LSI-копирайтинг требует серьезного вложения труда как SEO-специалиста, так и копирайтера. Но этот труд окупится сторицей. Вы получите стабильное нахождение в ТОПе и внимание пользователей.

Недостатки

Несмотря на вышесказанное, LSI — не панацея и имеет ряд недостатков:

• Модель работает на допущении, что у слова есть всего одно значение.
• Текст рассматривается просто как набор слов, взаимосвязи и порядок игнорируются.
• Смысл текста не всегда может быть дословным, не учитывается сарказм, ирония, иносказания и т.п.
• Часть данных теряется в любом случае. Это происходит, потому что сингулярное разложение позволяет работать только с самыми значимыми данными терм-документной матрицы.

Однако даже с подобными недостатками метод LSI превосходит существовавшие прежде методы индексации. А использование нейросетей позволяет обучать поисковые машины еще быстрее и эффективнее.

Требования к LSI-текстам

К современным материалам предъявляются определенные требования.

• Польза и достоверность. Нужно раскрыть тему — текст должен давать пользователю полноценный ответ.
• Насыщенность LSI-фразами и наличие поисковых запросов. Нужно использовать ключевые слова, дополнительные слова из тематики и сопутствующие запросы.
• Простота изложения. Стиль и терминология подбираются таким образом, чтобы текст был понятен рядовому пользователю.
• Структура. Четкая структура и иерархия упрощают усвоение материала, читатель получает возможность «просканировать» документ и понять о чем речь с первого взгляда.
• Ритм текста. Рекомендуется чередовать длинные и короткие предложения. Это создает определенную динамику, которая увлекает читателя.
• Грамотность и достоверность информации. Не должно быть фактических и грамматических ошибок. Недостоверность определит пользователь, а ошибки — поисковые системы. И те, и другие сделают вывод о низком качестве текста.

Подведем итог. Существует спрос на качественные тексты экспертного уровня. Они должны обладать дополнительной ценностью для пользователей и поисковых машин, а не только содержать в себе ключевые слова.

Как создать LSI-текст

Этапы работы:

• Собрать семантическое ядро из основных запросов.
• Подобрать LSI-фразы — сопутствующие запросы и дополнительные слова из тематики.
• Составить техзадание для копирайтера. Упор делать на качество текста, а не вхождения тех или иных слов. Плотность, тошнота, частота вхождения и прочие технические параметры текста не важны. Важнее, чтобы тема была раскрыта.
• Готовый текст используйте для создания плана страницы — решите, как лучше использовать визуальный контент.

LSI-ключи

Различают два вида ключей:

• Релевантные — слова из тематики главного ключа, которые дополняют и уточняют его. Также сюда относятся фразы, которые имеют прямое отношение к теме статьи. Наличие таких фраз в статье позволяет понять, насколько тема раскрыта.
• Синонимичные — синонимы основного запроса. На них делается упор при базовой оптимизации текста. Это позволяет не создавать дополнительных страниц и привлекать отраслевой трафик на одну страницу.

LSI-запросы можно использовать:

• В анкорах входящих ссылок.
• В заключении или вступлении статьи.
• В окружающем тексте обратных и входящих ссылок.
• В названиях изображения, подписях и ALT.
• В заголовках и метатегах.

Важно не переусердствовать и не забывать об основном запросе. Достаточно единственного упоминания в тексте.

Инструменты для сбора LSI-фраз

На данный момент существует достаточное количество способов подобрать LSI-фразы.

Подсказки поисковых систем

В Яндексе можно подобрать слова, если применять разные вариации написания.

В Google ситуация сходная.

Блоки «Вместе с..» и «… часто ищут»

Статистика запросов Яндекс и Google

У обоих «поисковиков» есть собственная статистика ключевых слов. Для подбора LSI-фраз можно воспользоваться ими. Это бесплатно, но долго. В Яндексе — это сервис Вордстат, а в Google — Google Keyword Planner. В последнем работать можно только из аккаунта Google AdWords.

Pixel Tools

Сервис доступен после регистрации. Нам нужен раздел «ТЗ для копирайтера». Вбиваем запрос и получаем тематические слова. В разы быстрее, чем при ручном сборе из поиска, но требует оплаты.

Схожие возможности имеют Megaindex и Serpstat. Оба сервиса платные.

Arsenkin Tools

Набор бесплатных инструментов для работы SEO-специалиста от arsenkin.ru. По нашей теме предлагает сразу два сервиса: «Парсинг подсветок Яндекса» и «Парсинг тегов h2–H6». Первый поможет подобрать сопутствующие запросы, второй — проанализировать структуру и распределение «ключей» конкурентов.

Ubersuggest tool

Для глубокой проработки LSI-фраз рекомендуем воспользоваться сервисом Ubersuggest tool. Сервис довольно прост в использовании и выдает довольно много вариантов дополнительных слов.

Видеогайд по инструментам для сбора LSI-фраз от Сергея Кокшарова

Создание структуры

Скелет любой статьи — структура. Именно она позволяет с первого взгляда оценить качество. Текст должен иметь иерархию и подчиняться внутренней логике. Части статьи не должны противоречить друг другу.

• Статья должна содержать заголовки и подзаголовки, маркированные списки и таблицы. Если это страница сайта, то стоит предусмотреть расположение отдельных элементов: кнопок, форм заказа, фотографий.
• Заголовок должен отражать основную идею материала, заголовки второго уровня — развивать тему в различных аспектах. Подзаголовки и заголовки третьего уровня указывают на частности или какие-то подробности.
• Заголовок и абзацы образуют, так называемые блоки. В каждом блоке может быть несколько абзацев. Абзац содержит от трех до шести строк и раскрывает одну определенную мысль. Короткие абзацы создают ощущение легкого, динамичного текста.
• Иерархию заголовков можно создать, опираясь на ключевые слова. Их нужно сгруппировать по смыслу. В статье идите от общего к частному — получится четкое и логичное повествование.

Обычно высокочастотные запросы касаются общей информации. Группа среднечастотников даст возможность глубже раскрыть тему. А низкочастотники позволят охватить нюансы, которые интересны пользователям.

Пример проработки структуры статьи

Постановка технического задания

Техническое задание стоит оформлять так, чтобы у копирайтера не возникало вопросов. Опишите требования максимально подробно и четко. Чем лучше вы подготовитесь, тем меньше придется переделывать. И учтите, что для LSI-копирайтинга требуются специалисты более высокого уровня. Идеально, если копирайтер имеет личный опыт в описываемой тематике.

Пример ТЗ

Набор лемматизированных слов

Выбор исполнителя

Есть несколько подходов к написанию хорошего LSI-текста:

• Обратиться к эксперту, попросить рассмотреть тему со всех сторон, рассказать о нюансах. Таким образом, LSI-фразы уже будут в тексте, либо их можно будет аккуратно добавить.
• Дать задание копирайтеру. Попросить вписать основные запросы в статье и заголовках, а сопутствующие запросы использовать для раскрытия темы.
• Другой вариант — дать копирайтеру основные ключи, а сами LSI-фразы добавить, когда текст будет написан.
• Заказать в агентстве. Вам не придется собирать техническое задание, копирайтеры в агентстве работают по обкатанным схемам — их не придется обучать или переделывать работу.

Сравнение LSI и SEO-текста

Пример текста с включением LSI-фраз. Это часть большого текста для страницы сайта. Рассматриваются все виды съемной тонировки. Отмечаются особенности каждого вида.

Пример классического SEO-текста. Проставлено несколько необходимых вхождений с определенной плотностью. Пространство между ключевыми словами заполнено общими, ничего не значащими фразами. Имитация информативного текста.

Частые вопросы по LSI

Если вы что-то не поняли или у вас возникли вопросы, посмотрите видео с Сергеем Кокшаровым. В ролике он отвечает на вопросы SEO-специалистов.

Вопросы-ответы от Сергея Кокшарова

Выводы

Иногда поднимается вопрос о целесообразности подбора LSI-фраз, ведь по логике, достаточно написать текст экспертного уровня. Но здесь не все так просто — невозможно всего лишь «прикинуть» в голове весь спектр сопутствующих слов. Поисковые системы анализируют огромные базы данных, без их статистики ключевых слов вы наверняка что-нибудь упустите.

Основная задача LSI — фильтрация спама и распознавание смысла текста. Непосредственно на ранжирование она влияет опосредованно. Но в условиях жесткой конкуренции необходимо прорабатывать сайт полностью. Поскольку иногда именно мелочи могут дать решающее преимущество.

LSI-копирайтинг — не идеальный метод, но имеет ряд преимуществ: позволяет не попасть под текстовые фильтры и улучшить старые материалы. Переработка текстов дает возможность вывести сайт из-под санкций и увеличить посещаемость сайта.

Латентный семантический анализ и индексирование — явление уже свершившееся. Более того, поисковые системы уже подключили к своей работе нейросети и машинное обучение. Логическим продолжением такой эволюции будет искусственный интеллект в информационном поиске. 

www.seonews.ru

Как написать текст, который понравится поисковикам

Технологии поискового маркетинга

Разработчики поисковых систем обращают наше внимание на то, что необходимо писать тексты для людей — полезные, интересные, информативные. И это не только слова: алгоритмы Panda и «Баден-Баден» не щадят страницы со слабым контентом и вытесняют их далеко за пределы ТОПа.

Что есть некачественный контент?

На этот вопрос мы постарались найти ответ в анализе последствий введения нового фильтра Яндекса.

Наряду с такими признаками, как

• чрезмерный объем,
• плохая читабельность и
• смещение текста из видимой зоны, о низком качестве контента говорит
• неестественность языковых конструкций.

Именно об этом — качестве изложения — мы поговорим в новой статье и разберемся, при чем тут LSI-фразы и как с ними работать.

Что такое LSI

LSI-копирайтинг (LSI — аббревиатура от latent semantic indexing, что в переводе с английского языка означает «латентное семантическое индексирование») — методика написания и подачи текстового материала, повышающая его релевантность при анализе синонимов, слов, сопутствующих ключевому запросу, а также содержания и смысла текста поисковой системой.

Термин LSI стал звучать в профессиональной лексике оптимизаторов с запуском Google алгоритма Panda («Панда»). Но наиболее пристальное внимание ему стали уделять после прорыва поисковика в области семантического поиска и запуска алгоритма Hummingbird («Колибри»). Поисковая машина начала оценивать релевантность контента не столько на основании вхождения ключевого слова, сколько по степени смыслового соответствия текста исходному запросу. Над реализацией аналогичного подхода сейчас трудится и Яндекс.

Робот не просто цепляется за ключи как якоря, а сканирует и анализирует все содержание (контекст), что делает его оценку близкой к оценке человека.

В связи с этим закономерно появились термины LSI-фразы и LSI-копирайтинг. Они подразумевают расширение основного запроса, а именно: поиск его синонимов и сопутствующих тематических слов (латентных, то есть неочевидных ключей) и написание на их основе качественного материала.

Вместо расчета плотности и тошноты в дело вступает осмысленный подход, в основе которого лежит семантический анализ.

Цель этих действий — дать пользователю наиболее полный ответ на запрос, представить предметный текст в удобочитаемом виде.

Чем отличается LSI-текст от SEO-текста

Рассмотрим на примерах разницу между SEO-текстами и текстами, в которых учитывается LSI. Зададим в Яндексе запрос «купить эллиптический тренажер» и посмотрим на уровень качества контента сайтов с разных позиций.

На рис. 1 — описание раздела каталога интернет-магазина за пределами ТОП50. Мы видим изобилие основного ключа (12 раз в коротком тексте!). Копирайтер в точности подогнал текст под указанные запросы, отведя информативности и удобочитаемости второстепенное значение.

Рис. 1. Пример классического SEO-текста, заточенного под ключевой запрос

На рис. 2 — текст магазина из ТОП10, претендующий называться естественным и информативным. Единственное замечание касается врезки о сервисных услугах с целью добавить на страницу ряд коммерческих ключей: «доступные цены», «большой выбор», «гарантии», «скидки», «доставка» и т. д. В данном контексте эта информация не несет полезной нагрузки.

Рис. 2. Пример естественного текста, ориентированного на людей

Текст из второго примера являет собой не просто набор слов, а смысловую единицу. Если скрыть в нем основной ключевой запрос «купить эллиптический тренажер», смысл не потеряется и из контекста мы поймем, о чем идет речь. Попробуйте сделать то же самое с текстом из первого примера — можно подставить любой другой вид тренажера и ничего не изменится, что говорит о шаблонном формате контента.

Далее рассмотрим, как построить основу (найти ядро запросов) для создания качественного релевантного текста, обогащенного LSI-лексикой.

Как найти слова для LSI-ядра

Начнем с того, что LSI-фразы условно можно разбить на две категории: синонимичные и сопутствующие (связанные тематикой с основным запросом). Первая группа слов позволяет избежать многочисленных повторов ключа, вторая — раскрыть тему текста. Можно предположить, что это будут НЧ-запросы, но это не совсем верно. LSI-фразы связаны по значению с основным запросом, и в их числе могут быть разные по частотности слова и словосочетания.

В нашем примере с эллиптическими тренажерами синонимами основного ключа могут быть:

• эллипс,
• эллипсоид,
• эллипсоидный,
• орбитрек.

Дополняющие тематические слова:

• беговая дорожка,
• степпер,
• кардиотренажер,
• велотренажер,
• лыжи,
• спортивное оборудование,
• домашний,
• профессиональный,
• для пресса,
• для похудения,
• для ходьбы,
• для спины,
• складной,
• магнитный,
• купить тренажер,
• цена,
• магазин и так далее.

Вопрос в том, как собрать это ядро запросов. Рассмотрим несколько бесплатных способов.

1. Поисковые подсказки

Изучаем актуальный поисковый спрос в рамках искомого запроса. Яндекс выдает десять поисковых подсказок, Google — всего три.

 

Рис. 3

2. «Яндекс.Вордстат»

Находим «Запросы, похожие на …» в правой колонке сервиса «Вордстат» (рис.4).

Рис. 4

3. «Вместе с этим ищут»

Смотрим на рекомендации Яндекса и Google, основанные на других интересах людей в рамках искомого запроса. Блок располагается в нижней части страницы с результатами поисковой выдачи (рис. 5).

Рис. 5

4. Тексты сниппетов в ТОП10

Ранее для поиска дополнительных слов можно было использовать поисковые подсветки Яндекса (выделенные слова в сниппетах наряду с искомым запросом). Однако сейчас в подсветках ничего кроме региона найти не удастся (рис. 6).

Рис. 6

Так как подсветки более не помогают, можно использовать другой вариант работы со сниппетами — просмотреть тексты в ТОП10 и выделить наиболее часто встречающиеся слова. Важное примечание: для анализа следует брать сниппеты некоммерческих сайтов, если продвигаемый сайт является коммерческим, и наоборот (рис. 7).

Рис. 7

5. Генератор семантического ядра SeoPult

По сути этот инструмент агрегирует все перечисленные выше способы и исключает рутину. Указав основной запрос в ячейке и нажав кнопку «Семантика», вы за секунды получите список из нескольких десятков LSI-фраз (рис. 8). В их числе будут и синонимы, и расширяющие тематику слова. Фразы можно разбить на составляющие и брать для текста однословные запросы во избежание повторов ключа. Подборщик доступен в модуле контекстной рекламы на шаге 2, блок «Ручной подбор слов».

Рис. 8

В результате проведенной работы вы соберете довольно широкое LSI-ядро, однако далеко не все слова будут необходимы для конкретного текста. Нужно исходить из задачи и оставлять только те запросы, которые удовлетворят требованиям. Например, описание для раздела каталога магазина и информационная статья о выборе тренажера будут иметь разное назначение и отличный набор фраз.

Найденные LSI-запросы можно использовать не только для написания новых текстов, но и коррекции существующих. После очередного текстового апдейта поисковых машин вполне вероятно, что обновленный контент появится в выдаче по дополненным ключам.

Применяй с умом

Написание текстов на основе LSI-фраз — метод рабочий, но тем не менее не решающий проблему качества контента. Можно собрать богатую семантику для насыщенной и полезной статьи, но применить ее так, что текст невозможно будет читать.

Пример на рисунке ниже является тому подтверждением.

Важно осмысленно подходить к тому, что вы пишите — не нужно превращать текст в бессвязный набор предложений.

Необходимо:

• выделить наиболее релевантные ключи для конкретного материала,
• уместно вписать их в контекст,
• грамотно структурировать информацию,
• использовать приемы визуализации (заголовки, списки, абзацы, графику и проч.),
• изложить материал простым и доступным аудитории языком с соблюдением правил русского языка.

Помните, что ключи можно использовать не только в теле текста, но также в заголовке (Title) и описании страницы (Description), заголовках h2 и подзаголовках.

Только при комплексной оптимизации и регулярном создание новых страниц сайта с тематическим контентом можно рассчитывать на внимание читателей и расположение поисковых машин. В реализации этой задачи вам помогут профессиональные копирайтеры и редакторы.

© Николай Коноплянников, руководитель SeoPult.TV автоматизированной рекламной системы SeoPult

fortress-design.com

LSI копирайтинг [пример использования]

Довольно уже замыленная тема «LSI в копирайтинге», но по-прежнему популярная и на мой взгляд все больше набирающая обороты, особенно с введением нового алгоритма Королев. Я написал данную статью, чтобы практически показать, как можно использовать данную методику при написании SEO текстов.

Определение и понятие LSI

LSI расшифровывается, как латентно-семантическое индексирование (latent semantic indexing) — один из методов дистрибутивной семантики, наряду с word2vec, bag of words, adagram и др. Но само понятие LSI часто используется не верно.

По ошибке под этим термином объединяют все методы определения семантически близких слов. Ну типа появилось модное словечко, давайте теперь все будем так называть. В этой статье я тоже пойду по данному тренду и буду все методы нахождения тематичных слов называть LSI 🙂 Все-таки эта статья заточена под такие ключи.

В общем:

Смысл в том, что поисковик вытаскивает из документов отдельные слова, которые характеризуют ту или иную тематику и составляет терм-документную матрицу. Например, для тематики страхование ОСАГО матрица будет выглядеть вот так.

	Т1	Т2	Т3	Т4	Т5	Т6	Т7	Т8	Т9
осаго	0	1	0	0	1	1	0	0	1
автогражданский	1	0	0	0	1	0	1	0	0
купить	1	1	0	1	0	1	0	1	0
полис	0	1	1	1	0	0	0	1	0
безаварийность	0	0	1	0	1	0	1	0	1
каско	1	1	0	1	0	1	0	0	0
кбм	0	0	1	0	0	0	1	0	1

В строках те самые термины, а в столбцах — документы. 0 и 1 означает отсутствие или присутствие термина в документе. Производится сингулярное разложение матрицы и вычленяются LSI слова.

Методика и технологии LSI в копирайтинге

При написании обычного коммерческого SEO текста нужно грамотно и органично вставить ключевые фразы, равномерно распределить их по тексту, не допуская высокой плотности и переспама.

Раньше в старые добрые времена текст мог быть полное говно, главное, чтобы в нем были ключевики, во многих случаях даже один ключ, который вставляли раз 5 на 1000 символов и выделяли жирным. И такие тексты заходили в ТОП.

Но эти времена прошли, и сейчас поисковики оценивают текст коренным образом по-другому. И большое значение здесь имеют тематические слова. При продвижении обязательно наличие таких LSI слов в тексте.

Само их расположение особой роли не играет. То есть можно разбросать их по тексту, употребить вначале или в конце, главное, чтобы они полно раскрывали тематику и были гармонично вставлены.

Отдых в ресторане “Аристократ” вам понравится больше всего на свете. Только у нас вы можете насладиться изысканным сервисом и удобством. Стиль и оформление нашего ресторана предполагает легкость и комфорт пребывания в нем. На нашем сайте вы найдете подробную информацию о нашем ресторане.

Если убрать из этого текста слово “ресторан”, то будет совершенно непонятно, о чем идет речь. Нет никаких слов, которые задают тематику, все общие фразы и “вода”.

А вот пример LSI слов в копирайтинге.

Вы можете посетить ресторан “Аристократ” в любое вечернее время с 17 часов. У нас разнообразное меню, большой ассортимент спиртных напитков и доступные цены. Наше заведение пользуется популярностью и положительными отзывами у многих горожан. Посетите наш ресторан по адресу город Москва, улица Маркса, 13.

Как видим здесь уже присутствуют специфические слова (меню, спиртные напитки, заведение, адрес), и даже без слова “ресторан” будет понятно, что речь идет об общепите.

Как вписать LSI в тексты

Сам принцип определения и написания LSI в контенте мало чем отличается от обычных качественных SEO текстов. Я здесь не говорю про говнотексты, которых пруд пруди в интернете и его производство до сих пор происходит в промышленных масштабах.

Часто на клиентских сайтах такие отвратительные тексты, что хочется оторвать руки тому, кто их писал. А при заказе статей на бирже я вообще умолчу, что там в большинстве своем пишут. Даже не знаю, когда изменится эта ситуация и копирайтеры начнут писать адекватные тексты. Но я отвлекся о наболевшем…

Качественный текст, который написан специалистом своего дела априори будет включать в себя специальные термины и слова задающие данную тематику и в принципе уже не нужно применение оптимизации.

Поиск LSI ключевых слов

При составлении ТЗ на текст я включаю в него LSI запросы или тематические слова. Находить их можно несколькими способами. Самый простой — это использование подсветок. Я пользуюсь сервисом arsenkin.ru, который подсвечивает синонимы, общие слова по тематике, геопривязку.

Вводим ключевые фразы страницы, на которую нужно написать текст, выбираем регион продвижения, глубину проверки начинаем с ТОП-10. Если результат удовлетворяет (я использую количество слов 5-10 штук), то на этом заканчиваем сбор. Если же слов очень мало, как в данном случае всего 1 слово, то углубляем до ТОП-20 или ТОП-50.

В итоге получилось вот так. Этот список нужно очистить от бесполезных общих слов типа “один”, “использовать”, “выбирать” и так далее. Также я удаляю слова, которые уже есть в ключевых запросах, чтобы не было дублирования. В данном случае все слова подходят, можно включать их в ТЗ.

Еще один способ поиска LSI ключей — это самостоятельный анализ на основе ТОП-10 Яндекса и Google, текстов конкурентов, запросов из контекстной рекламы.

Например, вводим запрос в Яндекс и смотрим, какие фразы встречаются чаще всего, какие слова характеризуют и дополняют тематику. Этим способ можно нормально полно собрать ядро LSI тематических слов для текста.

Еще один способ, который я использую — это сервис Just-magic.org и его модуль “Акварель-генератор”. С помощью данного метода можно анализировать всю коллекцию документов Яндекса и вытаскивать наиболее точные слова и фразы.

Этот метод хорошо работает в совокупности с вышеназванными, правда цена его достаточно высока, поэтому использую крайне редко для особых тематик.

Вот результат анализа “Акварель-генератора”. Как видно, здесь есть дополнительные слова, которые не встречаются в методах используемых выше.

Кроме того, “Акварель” можно использовать для LSI анализа текста статей. В принципе, полезная вещь, но для себя я не вижу смысла ею пользоваться. Хватает того, о чем я писал выше.

Посмотрите подробное видео, как искать тематические слова:

Если вам понравилась статья, то поделитесь ею в социальных сетях, пишите комментарии, отзывы, вопросы, дополнения.

Хотите продвинуть ваш сайт? Оставьте заявку на бесплатный анализ сайта!

Загрузка…

mydaoseo.ru

Статья о LSI-копирайтинге: материалы блога 1PS

Представим, что вы читаете статью о выборе масла для двигателя. И вдруг замечаете в тексте слова «купить губную помаду». Перед вами устаревший, но пока используемый метод SEO. Когда ключи добавляют в тексты, не подходящие по теме.

Позже стали стараться употреблять прямое вхождение ключей. Что тоже уже относится к олдскульному SEO, хотя в некоторых тематиках до сих пор работает.

На данный момент чаще используют другой метод – следят за технической уникальностью, количеством вхождений ключевых слов, спамностью текста и т.п.

Но и этот привычный способ продвижения уходит в прошлое и передает эстафету инновационному LSI-копирайтингу.

LSI-копирайтинг – что за фрукт?

Начнем с LSI или latent semantic indexing. В переводе на русский – «латентное семантическое индексирование». В переводе на более понятный язык – метод индексирования, благодаря которому поисковые роботы Яндекс и Гугл могут обращать внимание на общий смысл текста, а не только на уникальность и насыщенность ключевыми словами.

Например, вы ввели в строку поиска «LSI-копирайтинг». Робот найдет множество страниц со сходными терминами и аббревиатурами, названиями организаций. Но в результатах выдачи на первых местах будут качественные статьи про SEO и LSI-тексты. Все остальное – на последних страницах.

Теперь перейдем к LSI-копирайтингу – это написание текстов, основанных на технологии скрытого семантического индексирования. То есть таких текстов, в которых важно не наличие ключевого слова, а содержание.

Разница между традиционным SEO-копирайтингом и инновационным LSI-копирайтингом в нескольких словах:

SEO-копирайтинг

• Написание текста на основании списка ключевых слов, с обязательным их вхождением в теги, заголовки, первые абзацы и т.п.

• Работа с плотностью ключевых слов в тексте.

• Работа с технической уникальностью.

LSI-копирайтинг

• Написание текста на основании списка ключевых слов, с упором на смысл, а не на вхождение этих ключей.

• Добавление в текст слов, которые связаны с основными запросами.

• Работа над полезностью и смысловой уникальностью материала.

Когда поисковые роботы стали применять LSI?

Латентно-семантический анализ запатентовали в далеком 1988 году. Однако поисковые системы начали постепенно внедрять LSI примерно 5 лет назад.

В 2011 Google стал использовать поисковый алгоритм Панда. Его цель – борьба с текстами плохого качества. Панда оценивает взаимодействие пользователя с сайтом – уровень вовлеченности человека при изучении определенной страницы.

При формировании мнения человека о странице основную роль играет текст. Поэтому при введении Панды выдача избавилась от кучи сайтов с некачественным контентом – публикациями, которые были созданы не для людей, а для вписывания ключевых слов.

В 2013 Google внедрил алгоритм Колибри. С этого момента поисковые запросы обрабатываются не только по ключам, но и по смыслу. Однако это не конец – в 2016 процесс поиска усовершенствовали, ввели сигнал ранжирования RankBrain, своего рода искусственный интеллект, который должен уметь понимать не отдельно смысл каждого слова и даже не общего содержания, а суть всей фразы целиком.

Нововведение связано с тем, что люди начали вводить в строку поиска лаконичные запросы с ключами, а также стали использовать «естественные» запросы – фразы из разговорной речи, порой длинные и сложные.

Схожая ситуация наблюдается и в Яндексе. В ноябре 2016 года Яндекс порадовал нас алгоритмом Палех. Из-за чего интерес к написанию LSI-текстов резко возрос.

Поисковики все сильнее обращают внимание на содержание, а не на технические показатели (наличие ключей, количество вхождений и т.д.). Теперь нужно говорить не только о «релевантности слов-маячков», но и о «релевантности смыслов». Что является последней тенденцией в семантическом поиске.

Яркий пример того, как поисковики работают сейчас: попробуйте ввести в строку поиска «фильм про парня который слышал женские мысли».

В первой десятке результатов выдачи будут такие страницы, в заголовке, а где-то и в содержании которых нет этого ключа:

Как писать тексты сегодня?

1. Раскройте суть ключевых слов и избегайте нетематических запросов. Когда закончите статью, спросите себя: если я введу ключ в поисковую строку, подойдет ли мой текст в качестве лучшего ответа?

   Небольшая хитрость: используйте технику «Небоскреба». Находите самый интересный материал и создавайте более совершенный текст.

2. Но, к сожалению, пока поисковики понимают суть не всех запросов, однако стремительно развиваются в этом направлении. Поэтому для лучшего результата, мы в случаях, когда это необходимо, сочетаем оба метода. И пока не получается отказаться насовсем от традиционной модели написания текстов. Тем не менее, при любых условиях во главу угла ставим смысл, а не вхождение ключей. Главное, чтобы читателям материал нравился. При необходимости слегка колдуем над оптимизацией, без ущерба для пользователя, но в угоду поисковикам.
3. Не забывайте отслеживать результат, если статья не попадает в ТОП, ее лучше «допилить», начав со смысла – какие-то моменты развернуть чуть подробнее, добавить картинок, провести исследование. Материал на самом деле должен лучше других отвечать на запрос пользователя.

4. Включите в семантическое ядро страницы не только основные запросы, но и дополнительные ключевые слова. Они помогут поисковым роботом лучше понять смысл текста, поэтому обеспечат большие шансы на привлечение трафика на сайт.

   Для поиска LSI-фраз есть как минимум 3 простых и бесплатных способа:

   • поисковые подсказки – проанализируйте спрос пользователей

     

   • Яндекс.Вордстат – смотрите на колонку «Что искали со словом»

     

   • рекомендации поисковиков – обратите внимание на конец первой страницы результатов поисковой выдачи

     

5. Самое главное – вникайте в тему, пишите уникальные, полезные и интересные тексты. Такие, которые вы сами прочли бы с удовольствием.

P.S. Мы пишем именно такие тексты. Заказать их можно здесь.

1ps.ru

LSI-копирайтинг в примерах | Агентство копирайтинга – АПТекст

 

По какому принципу подбирать семантические слова к тексту?

1. Анализируйте запросы читателей.

Введите название своего продукта или услуги в поисковую строку. Google предложит вам популярные варианты запроса. Выберите из них отдельные слова, которые максимально подходят к теме текста. Например, услугу «таможенное оформление» часто ищут по таким запросам:

Из этого списка можно взять слова грузы, авто, услуги, брокер, Украина, растаможка. Они конкретизируют ключевую фразу «таможенное оформление», то есть считаются тематическими.

2. Исследуйте сайты конкурентов.

Это могут быть соперники, которые находятся на одинаковом уровне с вами, и те, которые попали в ТОП поисковой выдачи. Анализируйте контент на их страницах для того, чтобы выявить семантические слова. Лексические единицы, которые встречаются на большинстве топовых сайтов, считаются тематическими. Среди них попадаются не только синонимы ключевых слов, но и географические названия (Украина, Киев, Одесса), разные глаголы (купить, заказать) и т. д. Чем чаще слово встречается в текстах по вашей теме, тем больше причин его использовать.

3. Учитывайте данные статистики контекстной рекламы.

Клиенты могут находить вас по запросам, о которых вы даже не догадываетесь. Статистика способна подсказать полезные LSI-ключи, так как Google быстро улавливает новые тренды и учитывает их при индексировании страниц.

aptxt.com

LSI копирайтинг (наглядные примеры)

«Подготовил новую статью-практикум об LSI-копирайтинге. В этой статье простыми словами о том, как привлекать больше людей из поисковых систем, используя тематическое ядро и хвостовые запросы в тексте. Звучит жутковато, но на деле весело :).» © Даниил Шардаков.

Пожалуй, каждый копирайтер, который пишет тексты для поискового продвижения (SEO), хоть раз слышал понятие LSI копирайтинг. Или LSI тексты. Если не слышал – тоже неплохо, потому что сегодня получит ударную порцию новой информации и сможет спокойно прибавить 20-30% к своему гонорару.

По хорошему, о латентно-семантическом индексировании (именно так расшифровывается аббревиатура) есть целая статья в Википедии, но написана она слишком научно и без примеров. Поэтому я решил сделать простую, понятную, доступную и наглядную статью-руководство о том, что такое LSI тексты, и как их правильно писать. Другими словами, я хочу сегодня поделиться с Вами прикладной информацией которую можно сразу применять на практике и получать результат. Готовы? Тогда устраивайтесь поудобнее, мы начинаем!

Что такое LSI копирайтинг

На заре 2000-х годов поисковые системы (Google, Yandex) и др. работали не так как сейчас. Они анализировали, насколько страница сайта соответствует запросу пользователя, считая количество вхождений ключевых слов. В результате оптимизаторы «накачивали» ключевиками тексты, под завязку. А для пущей убедительности еще и выделяли их полужирным шрифтом. Такие материалы читать было нереально, зато они неплохо ранжировались (занимали лидирующие места) в поисковой выдаче.

Со временем поисковые системы стали более совершенными. Они научились анализировать интент (намерение пользователя, причину, по которой он вводит тот или иной запрос) и подбирать страницы с ответом, исходя из типа запроса: коммерческие (когда человек хочет что-то купить) и информационные (когда хочет что-то узнать). Для информационных запросов как раз и был внедрен принцип анализа текста на базе скрытого или латентно-семантического индексирования (Latent Semantic Indexing) или, проще говоря, LSI.

Суть принципа: поисковые системы, анализируя тексты на сайте, принимают во внимание не только ключевые слова (так называемое, семантическое ядро), но и сопутствующие по смыслу слова, которые раскрывают тему (так называемое, тематическое ядро): синонимы, ассоциации, гипонимы, гиперонимы, смежные понятия и пр. Чем больше и насыщеннее тематическое ядро, тем более ценным выглядит текст для поисковых систем и тем выше он ранжируется. Вот почему многие SEO-специалисты, когда дают авторам техническое задание (ТЗ), указывают не только ключи, но и тематический словарь – те самые сопутствующие слова для активации LSI-фактора.

Давайте рассмотрим на наглядном примере. Представьте, что у Вас есть высокочастотный (ВЧ) запрос «гольф». И Вы пишете статью. Исходя из одного только запроса поисковая система не может понять, о чем Вы пишете: то ли об игре, то ли о машине, то ли о длинном носке. Поэтому робот при индексации начнет анализировать окружающий текст (его тематическое ядро). Например, если оно у нас будет как на рисунке ниже, то сразу станет понятно, о чем речь.

То же самое справедливо и для более предметных ключевых слов. Когда пользователь вводит запрос «правила игры в гольф», один из весомых факторов ранжирования – проработанное тематическое ядро, чтобы дать человеку исчерпывающий ответ на его вопрос, сократив время поиска нужной информации до минимума.

Другими словами, направление LSI копирайтинга строится на том, чтобы писать тексты под запросы, добавляя в них максимальное количество «близких» по смыслу (тематических) слов (прорабатывать ассоциативное ядро, чтобы оно было лучше, чем у конкурентов).

«Хвостовые» LSI запросы

Главная причина, по которой в поисковом продвижении активно используются LSI тексты – не только ранжирование страниц по основным запросам. Есть еще одна тонкость, которая обеспечивает отдельным сайтам до 50% дополнительного трафика (аудитории из поисковых систем). И эта тонкость называется «хвостовые запросы».

Хвостовые запросы – это длинные запросы, которые, как правило, вводят от силы 1-2 раза в месяц. Или еще реже: раз в 2-3 месяца. Например: «Какой ноутбук лучше для копирайтера: Asus, Dell, Lenovo или MacBook и почему». Да, да, есть даже такие запросы, и они не показываются в инструментах Яндекс.Вордстат и Google Keyword Planner. Хвостовыми они называются потому что их окончание включает много слов (а-ля хвост) из тематического ядра.

А теперь представьте, что есть две статьи. Обе оптимизированы под запрос: «Какой ноутбук лучше для копирайтера». Но одна описывает линейку Acer, MSI, Xiaomi и HP, а другая – модели из хвоста запроса. Как Вы считаете, которая из статей будет выше в выдаче по предложенному выше «хвосту»? Естественно, что при прочих равных условиях – вторая.

Главная сила хвостовых запросов в том, что их очень много: сотни, тысячи, десятки тысяч в месяц. И, само собой, под каждый в отдельности оптимизировать или, как еще говорят, «затачивать» страницу нет смысла. Но! Чем более проработанное у Вас тематическое ядро, тем больше хвостовых запросов Вы захватываете автоматически, а значит, тем больше людей можете привести на свой сайт. Вот она, истинная сила LSI копирайтинга: получать аудиторию даже тогда, когда по основным запросам бешеная конкуренция.

К слову, если Вы посмотрите на реалии SEO продвижения, то заметите, что начинающие оптимизаторы на пару с копирайтерами всеми силами пытаются «заточить» страницу под основные ключи. Однако в случае, когда проект новый или у запросов высокая конкуренция, это нецелесообразно, поскольку так можно ждать результатов хоть до корейской Пасхи.

Вот почему продвинутые оптимизаторы и копирайтеры для решения подобных задач делают упор на низкочастотные ключевые слова (которые запрашивают до 500-700 раз в месяц), LSI-продвижение и «хвостовые» запросы. Так можно получить первые результаты уже через 2-3 недели и развить сайт гораздо быстрее. Но главное: копирайтер может сам продвигать так свой сайт или блог, даже без помощи SEO-специалиста.

LSI тексты и SEO-копирайтинг

И здесь я должен сделать очень важное уточнение: LSI тексты – это не замена SEO-копирайтингу. Это лишь один из его атрибутов в реалиях современного поискового продвижения. Да, когда Вы умеете составлять тематическое ядро – это хорошее подспорье, и в ряде случаев Вы сможете собирать «хвостовой» трафик по низкочастотным запросам без конкуренции. Но для достижения максимального эффекта при решении задачи, основы SEO нужно знать обязательно.

Благо, сейчас есть хорошие бесплатные курсы в открытом доступе на YouTube. К слову, ссылку на один из них я даю в 13 уроке своего собственного открытого курса «Копирайтинг с нуля за 30 дней»: SEO и LSI-адаптация текста. Посмотрите.

Как писать LSI тексты (на примерах)

Процесс написания текста (чаще всего, статьи) с учетом фактора латентного семантического индексирования немного отличается от процесса написания обычной статьи. И главное отличие в том, что перед разработкой текста Вы продумываете тематическое ядро. Это очень важно, поскольку от него будут напрямую зависеть и LSI-фактор, и количество «хвостовых» ключей.

Чтобы это сделать, я сейчас покажу Вам очень простую, но мощную технику. Эта техника базируется на методике ассоциативного мышления, и ее можно применять не только в копирайтинге, но и в нейминге, разработке слоганов, а также в решении ряда других, более сложных задач. В качестве наглядной иллюстрации я возьму эту статью. Именно эту, которую Вы сейчас читаете — про ЛСИ копирайтинг. Кстати, русскоязычная аббревиатура в предыдущем предложении – одно из слов тематического словаря. Впрочем, обо все по порядку.

1. Создание ассоциативного ядра (LSI-ядра) первого порядка

Тематическое или, как его еще называют, ассоциативное ядро создается не сразу, а поэтапно. На первом этапе мы берем локальное семантическое ядро (список ключевых слов) для текста и выписываем его. Либо сводим в интеллект-карту. Так будет гораздо проще и нагляднее в дальнейшем.

Например, для этой статьи семантическое ядро состоит из четырех основных запросов. Есть еще второстепенные, но я их здесь не указывал, чтобы было проще. Буду потом смотреть, какие позиции они обеспечат материалу в поисковой выдаче.

Далее, к каждому ключевому слову (или набору ключевых слов, если их много) мы создаем облако ассоциаций, синонимов, гипонимов, гиперонимов и других связанных слов. Это, так называемые, LSI запросы первого порядка. Если у Вас получилось достаточно слов, и тематика не особо конкурентная, то на этом можно и остановиться.

Если запросы похожи, как в данном случае, то тематические ядра будут во многом совпадать. Тогда лучше сгруппировать ключевые слова, чтобы сэкономить время и избавить себя от лишней работы.

2. Создание тематического ядра второго порядка

У нас есть LSI-запросы первого порядка. Далее, мы берем каждое из этих слов и делаем для них свои ассоциативные мини-ядра. Например, для ассоциации SEO у нас получится вот такой фрагмент мини-ядра. Если будут слова, которые пересекаются с ядром первого порядка — не страшно.

Важно: ядро второго порядка должно быть прямо или косвенно связано с ядром первого, т.е. если Вы будете включать все слова, которые относятся к SEO, но не имеют связи с копирайтингом, толку будет немного.

При составлении таких ассоциативных ядер большую роль играет словарный запас и здравый смысл. Программным способом их определить не так просто. Вроде как есть системы, но они либо сложные и платные (Just Magic), либо примитивные (Pixel Tools), либо далеки от совершенства и уступают методу ассоциативного мышления (Ultimate Keyword Hunter). По хорошему, здесь нужно подключать нейронные сети. А поскольку мощности требуются большие, как таковых онлайн сервисов для подбора LSI слов на базе нейросетей пока нет. Поэтому в LSI копирайтинге чем выше уровень эрудиции и начитанности автора — тем лучше.

3. Добавление LSI фраз

Для большинства задач первых двух пунктов хватает за глаза. Но мы-то легких путей не ищем, а потому усилим стратегию и составим из ассоциативного ядра набор дополнительных устойчивых словосочетаний (LSI фразы), которые используются в естественной речи.

Фрагмент облака ассоциативных фраз у нас выглядит вот так.

4. Пишем LSI текст с учетом всех ядер

Итак, у нас есть семантическое и тематическое ядра. Теперь выбираем формат статьи, создаем структуру и пишем текст.

Структура у меня получилась следующая:

1. Заголовок.
2. Вводный абзац с постановкой задачи.
3. Блок о том, что такое LSI копирайтинг, слова, тексты и запросы.
4. Блок о «хвостовых» запросах.
5. Модуль о связи латентно-семантического индексирования и поискового продвижения (SEO).
6. Методика написания LSIтекста.
7. Ассоциативное ядро первого порядка.
8. Тематическое ядро второго порядка.
9. Ассоциативные фразы.
10. Структура и сам текст.
11. Наглядный результат на примере текущей статьи.

Чтобы получить максимальный эффект, я распределяю LSI слова и фразы равномерно по всему тексту.

Результат (пример LSI статьи)

В этой статье главное удобство в том, что Вы видите результат сейчас прямо перед собой. Сама статья — это показательный пример того, как писать LSI текст. Другой вопрос, насколько эффективно она будет ранжироваться. Об этом я узнаю спустя какое-то время. И расскажу Вам. Во всяком случае, в остальных материалах я использую такой же подход, и свои 4000 посещений в сутки блог имеет.

Если материалы будут занимать высокие позиции в поисковой выдаче и привлекать трафик — хорошо. Не будут — значит нужно пересмотреть LSI запросы, изучить еще раз конкурентов и «пересобрать» текст. Плюс, поработать над поведенческими факторами, о которых я также буду рассказывать в одной из следующих статей.

Попробуйте применить эти советы на практике, и я убежден: у Вас все получится!

Искренне Ваш, Даниил Шардаков.

Дополнительная информация

Источник: создание текстов (копирайтинг): основы, секреты копирайтинга, приемы, рекомендации, блоггинг.
Автор: Даниил Шардаков — профессиональный копирайтер и опытный интернет-маркетолог.

Нравится информация? Расскажите о ней в своей социальной сети!

15wmz.com