Як залучити більше трафіку, використовуючи LSI-фрази

  1. Кілька слів про алгоритми Google
  2. Що таке LSI?
  3. LSI-слова або LSI-фрази потрібні щоб:
  4. Як це виглядає в Google?
  5. Де ще знайти LSI-фрази?
  6. Serpstat
  7. Niche laboratory
  8. Answer the Public
  9. Як згрупувати LSI-фрази?
  10. Підведемо підсумки

Не так давно я створив свій перший інтернет-магазин. Ми торгували меблями. Здавалося б, меблі потрібні всім, а, маючи розкручений інтернет-ресурс, справи просто зобов'язані були піти в гору семимильними кроками.

Здавалося б, меблі потрібні всім, а, маючи розкручений інтернет-ресурс, справи просто зобов'язані були піти в гору семимильними кроками

Маючи невеликий досвід в області розкрутки сайтів , Я почав шукати найбільш продуктивні шляхи просування і відкрив для себе багато нового. Одним з одкровень стало те, що крім SEO-тексту, набитого ключовими словами, існує інший підхід - LSI-фрази. На перші позиції пошукових систем портал мені допомогли підняти саме вони. Про LSI-текстах я розповім далі.

Давно минув час, коли тексти на сайтах писалися для пошукових роботів. Зараз потрібно і важливо створювати контент для реальних читачів! Якщо Ви хочете оптимізувати свій пост в блозі, не можна просто заповнити його основними ключовими фразами. Це зробить статтю нечитаною!

Ключові LSI-фрази допоможуть подолати ці проблеми. Ви зможете скористатися всіма перевагами: створити привабливий контент і оптимізувати його для пошуку Google. Давайте з'ясуємо, як це працює.

Кілька слів про алгоритми Google

Кілька слів про алгоритми Google

Уявіть собі: в пошуковому рядку Google Ви набираєте «купити кошеня». За цим запитом він видає 15 мільйонів відповідей. Як він визначив, які сайти показувати і в якому порядку? Це і є алгоритми Google.

Простіше кажучи, алгоритми - це правила, яким Ви повинні слідувати, якщо хочете, щоб ваш сайт був вище. І LSI - це один з нових алгоритмів.

Що таке LSI?

Поняття латентно-семантичного індексування (LSI) ми дізналися відносно недавно, коли Google запустив новий алгоритм Panda ( «Панда»). Здавалося б, нічого особливого, але це був перший крок по зміні алгоритму пошуку в сторону семантичної спрямованості. Остаточний переворот стався в момент настання Hummingbird ( «Колібрі»). Google перестав проводити оцінку релевантності на основі знаходження в текстах ключового слова. Тепер в пріоритеті смислове навантаження. Має значення на скільки вона в цілому відповідає початковому запиту. Дуже скоро подібний підхід буде і у Яндекса, вони щосили працюють над цим.

Якщо зовсім по-простому, то для Google тепер важливий не стільки контент, скільки контекст сторінки!

Якщо зовсім по-простому, то для Google тепер важливий не стільки контент, скільки контекст сторінки

Що я мав на увазі під під фразою «контекст сторінки»? Наприклад, Ви набрали в пошуковику слово «вікна». Цей запит може означати:

  • Вікна будинку, отвір в стіні;
  • Microsoft Windows - операційна система (і відповідні інструменти і програми);
  • Windows, фільм-трилер 1980 року.

І це далеко неповний список можливих значень!

Як Google розуміє, що потрібно показувати і чого ми від нього хочемо? Через приховану семантичну індексацію.

Коли на сторінці сайту Google бачить слова «кіно», «фільм», «продюсер», «сценарій», то за допомогою алгоритмів може припустити, що ми запитували його про фільм, а не про вікна в будинку.

Таким чином, семантичні ключові слова - це слова, пов'язані за змістом з основним ключевиком. Вони дають непряму додаткову інформацію про поняття.

LSI-слова або LSI-фрази потрібні щоб:

  • зробити контент сайту природним;
  • залучити читача;
  • сприяти охопленню ширшої аудиторії.

Таким чином, в текстах на вашому сайті повинні бути як основні ключові слова, так і допоміжні LSI - фрази.

Як це виглядає в Google?

Перше, що я роблю - перевіряю пропозиції від Google для мого запиту.

Наприклад, я ввів ключову фразу: «купити пальто».

Опускаємося вниз сторінки і бачимо ось цей розділ:

Тут зібрані найбільш поширені запити, пов'язані з моєю ключовою фразою. Це - саме те, що Google називає «прихованою семантичної системою індексування».

Пошуковик пропонує семантично пов'язані ключові слова - LSI-фрази. Вони виділені жирним шрифтом. Далі нічого складного: саме ці поняття мають бути включені в текст сторінки, яку ви оптимізуєте. Звичайно, якщо вони підходять за змістом.

Якщо ви хочете розповісти про газовану воду, введіть цей запит і перевірте що видає Google. Навіть завдяки цій простій роботі, можна зібрати досить великий список LSI-фраз.

Де ще знайти LSI-фрази?

Є кілька інструментів для збору таких ключових слів. Давайте поговоримо про основні.

Serpstat

- це інструмент «все-в-одному» для SEO, який складається з 5 модулів. При проведенні аналізу він ґрунтується на всіх ключових словах, отриманих з пов'язаних сторінок.

Введіть своє ключове слово, виберіть базу даних, а потім перейдіть в розділ «SEO-аналіз> Схожі фрази»:

Введіть своє ключове слово, виберіть базу даних, а потім перейдіть в розділ «SEO-аналіз> Схожі фрази»:

Тут видно все пошукові запити, семантично пов'язані з потрібною ключовий фразою. Схожі поняття підбираються як топ-20 їх пошукової видачі.

Графа «Сила зв'язку» буде відповідати кількості єдиних URL-адрес у видачі на наш запит і словах представлених в звіті.

Як це працює? Наприклад, якщо сила зв'язку 8, в топ-20 у різних понять збігається 8 адрес сайтів.

Також, тут можна знайти майже 3000 ключових слів, якими можна користуватися, щоб не повторяться.

Перший модуль підбирає популярні пошукові запити, що з'являються під панеллю пошуку, коли починаєш вводити свій запит в Google, Amazon або YouTube.

Другий - це фрази в формі питань.

Niche laboratory

- інструмент для пошуку ключових слів і генератор ключових слів LSI. Ввівши свої ключові слова в поле, натисніть кнопку «Запустити нішу». Через пару хвилин Лабораторія ніші надасть звіт.

У звіті буде інформація про фразах, ключових фразах, оцінка популярності запиту, впливові записи, ресурси, статті, форуми у вигляді списків.

Це виглядає ось так:

Іноді ці дані можуть бути досить безладними, але і з них можна почерпнути масу нових ідей з написання LSI-текстів для вашого сайту.

Answer the Public

виконує ті ж функції, що попередні інструменти, але сортує запити по слову питання, приводу, порівнянь і алфавітом. На жаль, в безкоштовному профілі немає російськомовної версії, але якщо частина ваших ключових слів англійською, то можна спробувати скористатися даною системою. Звіти виходять досить цікавими:

Класна ідея, якій зараз користуються багато блогерів - використовувати такі питання як тим для своїх статей і підзаголовків в них.

Як згрупувати LSI-фрази?

Тепер у Вас є багато слів і LSI-фраз до них - розкручування часто називають це семантичним ядром. Як їх упорядкувати і провести сортування?

  • Вручну - довго і нудно.
  • За допомогою інструменту Кластерізатор СЯ.

Для цього додайте файл формату excel або csv в кластерізатор ключових слів .

Наприклад, я ввів 500 варіантів ключових слів, які містять слово «сайт». В результаті отримав 84 групи.

При цьому, якщо скористатися додатковими функціями, можна задати необхідні параметри: мінус-слова, обов'язкові слова, синоніми і т.д.

Детальніше про цей інструмент можна подивитися тут:

Підведемо підсумки

У сучасних реаліях оптимізація вашої сторінки або статті для одного ключового слова більше не працює. Більш того, це може завдати шкоди вашому сайту. Майбутнє за LSI-фразами! Тільки семантично пов'язані ключові слова змусять ваші повідомлення виглядати природно і бути релевантними.

Звичайно, збір і аналіз великої кількості ключових слів вимагає багато часу. Добре, що у нас є інструменти для автоматизації цієї роботи! Я описав лише деякі з них, крім того, не можна забувати про автоматизацію процесу угруповання за допомогою інструментів SEO.

Пам'ятайте: контент створюється не для пошукових роботів, а для людей! Перевірте цей метод, і зростання рейтингу не змусить себе чекати.

Де ще знайти LSI-фрази?
Як він визначив, які сайти показувати і в якому порядку?
Що таке LSI?
Що я мав на увазі під під фразою «контекст сторінки»?
Як Google розуміє, що потрібно показувати і чого ми від нього хочемо?
Як це виглядає в Google?
Де ще знайти LSI-фрази?
Як це працює?
Як згрупувати LSI-фрази?
Як їх упорядкувати і провести сортування?