В трендах копирайтинга уже давно закрепился вектор на «тексты для людей» и отсутствие переоптимизации по ключевым запросам. Теперь, помимо стандартных ключей, многие применяют и ключевики нового формата. В статье поговорим о том, что такое LSI-слова и как правильно собрать эти фразы для seo-оптимизации.
Что это такое
В переводе с английского (Latent Semantic Indexing) аббревиатура расшифровывается как латентное семантическое индексирование. Термин означает, что поисковики сканируют страницы не только на наличие СЯ, но и проверяют, упоминаются ли в текстах косвенно связанные с ним слова. Последние ПС выбирают на основе своей собственной статистики, для которой учитываются самые посещаемые среди пользователей источники.
LSI-ключевики считаются семантически релевантными для основных запросов — это то, что мог подразумевать юзер, даже если он выбрал иную формулировку. К примеру, главным SEO-запросом мы будем считать «автосервис», тогда в качестве задающих тематику выражений возьмем «ремонт», «диагностика», «автотехцентр».
Как работает LSI
Это метод анализа содержания текста, который позволяет определить семантическую связь между словами и понимать их значимость в контексте. Он используется для улучшения качества поисковых систем и тех, результатов, которые они выдают.
В основе лежат математические алгоритмы для создания модели текстового пространства, где каждая единица представлена в виде вектора с определенными значениями. Затем LSI анализирует и определяет семантическую близость между различными словоформами и документами. То есть одного наличия ключевиков недостаточно, и если наш материал про особенности производства творога, а мы будем вставлять туда запросы «заказать диван», индексироваться он не будет, потому что контекст не соответствует наполнению.
Типы LSI-ключей
- синонимические — близкие по значению к основным ключевикам;
- релевантные — косвенно относящиеся к контексту («замша», «стирка», «глажка», «хлопок» по отношению к «ткани»).
В работу и те, и другие берутся примерно в равных пропорциях, но приоритетными считаются синонимы, поскольку они могут подменять и расширять семантику, что особенно важно в случае с узкими тематиками.
Как подготовить LSI-фразы для SEO-текста
Разберем наиболее популярные способы.
Анализ похожих поисковых запросов
Исследуйте семантическое окружение целевых ключевых слов. Расширьте их список, добавив синонимы и антонимы. Возьмите на вооружение инструменты для поиска схожих выражений и фраз, такие как Google Keyword Planner или Яндекс Вордстат.
Анализ автозаполнения
Изучайте семантически близкие словосочетания в системах. Введите целевые ключи в строку и обратите внимание на предложенные варианты внизу страницы. Это может помочь вам найти дополнительные LSI-фразы, которые связаны с вашей темой.
Анализ поискового поведения пользователей
Провести его можно, например, в Я.Вордстат. Сервис предоставляет данные собственной статистики, по которым легко собрать как релевантную, так и синонимическую семантику. Но, разумеется, не вся информация, которую выдаст инструмент, окажется для вас полезной.
К примеру, нас интересует ключ «купить шкаф».
Словосочетания вроде «стулья цена», «магазин мебели кровати», «стол цена» будут для нас, очевидно, нерелевантными, а вот «стенка» и «шифоньер» нам подойдут и помогут расширить семантическое ядро.
Читайте также
SEO-текст: пишем полезную и оптимизированную статью
Почему LSI важны для SEO
Использование помогает улучшить релевантность и качество текстовых материалов. С их помощью вы создаете естественный и информативный контент, который помогает ПС больше понимать тематику вашей страницы.
- улучшение релевантности результатов;
- повышение понимания контекста со стороны систем;
- усовершенствование пользовательского опыта, за счет предоставления более точных и полезных результатов в выдаче.
Использование LSI-фраз позволяет оптимизировать ваш контент так, чтобы ПС воспринимали его как наиболее отвечающий интересам читателей, а страницы в связи с этим занимали высокие позиции в поиске.
Ранжирование с LSI-оптимизацией и без
Латентный семантический индекс позволяет поисковикам лучше понять содержание веб-страницы и ее соответствие запросам пользователей.
- ПС анализирует ключевики, которые вводит человек, и ищет их в тексте документа;
- если материал точно перекликается с ключевым словами, он может быть ранжирован выше в результатах.
- однако, ПС не учитывает семантическую связь между фразами и контекст, если LSI не используется.
- Система лучше понимает тематику веб-страницы и учитывает смысловую близость между запросами юзеров и документами.
- Материалы, оптимизированные с учетом латентного индекса, могут ранжироваться выше и занимать лучшие позиции.
Где взять LSI-семантику
Способы, которые мы описывали ранее, подойдут даже для тех, кто не является специалистом в SEO. Однако, если у вас уже есть некоторые навыки, СЯ можно собрать и по-другому. К примеру, вы можете попробовать спарсить его у конкурентов в поиске или просто у сайтов, текстовый контент которых кажется вам наиболее удачным. Для этого подойдет Arsenkin Tools.
В окошки вводим ключи, по которым будем готовить материал, выбираем поисковик, в котором хотим провести анализ, регион продвижения и глубину проверки.
В результате мы получаем списки ресурсов, которые стоят в топе Яндекса по каждому запросу. Совпадающие ссылки подсвечены одинаковыми цветами. Но мы пролистываем ниже до этого списка:
Это страницы, на которых собрано больше всего интересующих нас фраз. На основании статистики можно сделать вывод, что СЯ здесь отработано максимально широко, а, значит, публикации (за вычетом агрегаторов и Ютуба) следует взять для парсинга.
Далее переходим к p2pi. Вводим в строку статьи конкурентов по одной и получаем ряд наиболее часто употребляемых в них выражений.
Сравниваем их с основным СЯ и те слова, которые в нем не задействованы (если они подходят нам с точки зрения логики), можно учитывать как дополнительную семантику.
Читайте также
13 бесплатных и проверенных курсов для обучения копирайтингу от авторитетных платформ
Инструменты для поиска и подбора LSI-фраз
Если вы не хотите заниматься ручным сбором и анализом, есть несколько онлайн-сервисов, с помощью которых можно улучшить процесс.
Pixel Tools
Инструмент создан для автоматического формирования ТЗ для копирайтинг, но в рамках функционала ещё исобирается дополнительная семантика. Для работы нужно заполнить стандартные поля, также можно прописать стоп-слова.
Среди результатов нас интересуют вот эти два столбца.
Здесь встречаются синонимичные выражения из подсветки в выдаче, которые можно использовать для повышения релевантности текста.
Яндекс Вордстат
Вы вбиваете один из основных ключей и перед вами открываются две колонки, обе из которых будут полезны, чтобы расширить СЯ. В ряду что искали со словом» мы видим различные вариации вашего ключевика, среди которых можно отыскать много подходящих, которые пойдут в копилку общей семантики. В списке «запросы, похожие на» перечислены пользовательские ассоциации, которые Яндекс предлагает рассмотреть, и вот здесь уже можно подобрать много синонимов, которые станут LSI-фразами.
Engine SEO Интеллект
Поля заполняются по аналогии с Pixel Tools.
Мы ввели «свадебное платье» и в результате проверки получили несколько вариантов словосочетаний, которые наиболее часто встречаются в статьях аналогичной тематики, а также различные интерпретации, в которых их можно использовать.
Заключение
Мы разобрали, что такое LSI, как применять эту семантику в текстах на сайтах, а также рассмотрели несколько сервисов, которые подойдут для анализа и подбора дополнительного СЯ. Стоит отметить, что использование таких слов просто ради их наличия — не лучшая стратегия, поскольку живой и интересный материал очень легко может превратиться в нечитабельную статью, написанную для роботов, а не для людей. Поэтому важно держать баланс между оптимизацией под поисковые системы и подготовкой контента, который будет действительно полезен для читателей.
