Термин LSI-текст все чаще оказывается в поле зрения копирайтеров, но далеко не все понимают, что это такое и как с ним работать. Заполняем возникший пробел.
Определение LSI-копирайтинга
LSI, латентное семантическое индексирование, основано на технологии LSA, латентном семантическом анализе. Эта методика используется для автоматической индексации текста и проверки семантической структуры на наличие логических связей.
LSA задействует обновленные алгоритмы обработки данных с целью обнаружить в тексте не просто шквал ключевых слов, соответствующих поисковому запросу пользователя, а уловить общий смысл материала. С помощью LSA Яндекс, Google и другие поисковые машины могут находить для людей релевантный и полезный контент.
Подробнее о LSA
Ключевая задача LSA как метода – выявить логические связи в тексте. Поисковые боты используют эту методику для анализа естественного языка и формирования общей идеи текста, чтобы выдать статью в результатах поиска при вводе соответствующего запроса (в тот же Google или Яндекс).
Механизм LSA представляет собой систему сопоставления запроса с встречающимися в статьях терминами, а также модель анализа часто встречающихся в тексте слов с их определениями (проверка на соответствие фразы конкретной теме). Этот процесс позволяет «понять» тематику материала и оценить его качество без оглядки на плотность используемых ключевых слов.
Кратакая история индексации статей в интернете (появление тематического ядра)
В нулевых поиск работал примерно следующим образом:
-
Вы вводите какой-то поисковой запрос. Например, «купить гитара Москва недорого».
-
Получаете на первой странице десятки статей, которые идеально подогнаны под SEO благодаря огромному количеству ключей в тексте. Но смысла и пользы в этих статьях никакой.
На ранжирование влияли именно ключи. Они вставлялись даже в том случае, если не вписывались в текст логически и визуально. Тексты трудно было читать, они не несли внятной смысловой нагрузки, но все равно были в топ-10 статей по запросу.
С появлением новых алгоритмов (после 2011 года) поисковики научились анализировать содержимое текстов и фильтровать некачественные материалы, содержащие избыток ключей в груде исковерканного текста.
В ход пошли синонимы, ассоциации, гиперонимы, любые связанные текстовые элементы. В общем, некое тематическое ядро, напрямую не зависящее от выбранных ключевых слов. Именно тематическое ядро стало главным критерием при определении релевантности и качества текстов.
Пример тематического ядра
Блогер Koma Live в своей публикации на Medium описал наглядный пример использования тематического ядра и его влияния на результаты поиска.
Представим себе часто используемый поисковой запрос – «гольф». И вы взялись писать текст на эту тему, используя только одно ключевое слово. Основываясь только на нем, поисковик не сможет понять, о чем ваша статья. Об игре? Об автомобиле? Или о длинных носках? Поэтому робот будет пытаться проанализировать контекст (то самое тематическое ядро).
По этой причине копирайтерам в ТЗ часто указывают не только основные ключевые запросы, но и дополнительные слова, которые нужно использовать, чтобы сыграть на LSI-факторе (помимо SEO).
Проблема ключевых слов с длинным хвостом
Любой запрос в интернете, даже самый длинный, является ключом. Даже что-то в духе «обзор на лучшие ноутбуки 2020 года для программистов: HP, Lenovo, MSI, Samsung». Такие фразы не видны при поиске в подсказках Google, но они существуют и могут быть использованы для оптимизации.
Проблема таких ключей заключается в их избыточном количестве. И оптимизировать текст под каждый из них не получится. Отсюда возникает вопрос: оптимизировать текст под длинные ключи или просто упомянуть эти слова в контексте всего материала? На практике, при прочих равных, лучше работает второй метод.
LSI-копирайтинг на том и построен, что автор текста без определенных намерений адаптирует текст под бесконечное множество «хвостатых ключей», создавая тематическое ядро, которое поможет поисковику найти статью и закинуть ее в топ. Главное, чтобы сам материал оставался качественным.
Использование методик LSI для внедрения ключей с длинными хвостами позволяет ресурсам многократно увеличить трафик.
Отличия SEO-копирайтинга от LSI
Оба способа оптимизации контента направлены на повышение трафика. Тексты нужны, чтобы привлекать аудиторию. Конкретно в нашем случае – аудиторию из поисковых систем.
SEO-копирайтер достигает этой цели следующим путем:
-
Все тексты пишутся на основе ключевых слов. Это база, вокруг которой строится материал. Наличие ключей в заголовках, подзаголовках, конкретных абзацах, картинках – обязательное правило, которое нельзя игнорировать. Зачастую даже вопреки здравому смыслу.
-
SEO-копирайтер работает с заранее выданными ключевыми запросами. Сохраняет четкий порядок, склонения. Адаптирует текст под ключи и важнейшим критерием считает количество ключей.
-
Важную роль играют технические параметры. Статистическая вода, статистический спам, а также уникальность, проверяемая через антиплагиат-системы в духе text.ru, advego и так далее.
LSI-копирайтер действует иначе:
-
Тексты также пишутся с учетом ключевых слов, но акцент делается на смысле материала. На первом месте стоит комфорт для читателя, поэтому вхождения поисковых запросов тут вписаны максимально натурально.
-
Текст разбавлятся не дополнительными ключами, а набором слов из тематического ядра. Привязка к конкретным запросам необязательна.
-
Статистические параметры не так важны, как семантические. Поэтому предпочтение отдается актуальности материала (он должен быть уникален не только статистически). Также текст должен быть полезен для читателей и интересен им, а не только поисковикам.
Как писать LSI-тексты?
Написание текстов с учетом методик LSI и алгоритмов LSA отличается от создания SEO-материалов.
Ключевое отличие заключается в подготовке к написанию текста. В случае с SEO сначала необходимо собрать семантическое ядро, те самые поисковые запросы, на которые будет ориентироваться автор текста, чтобы пробиться в топ Google.
LSI начинается с подбора тематического ядра. Автор (или SEO-специалист) должен выбрать некое ядро (основную тему) и собрать как можно больше «ключей с длинным хвостом» вокруг него. Затем его расширяют, чтобы охватить больше потенциальных запросов (это актуально для популярных тем, о которых писали уже сотни раз). Разбавляем это «естественными» LSI-фразами и структурируем.
Далее разберем каждый шаг более подробно.
Создаем первичное ядро
Оно формируется поэтапно. Сначала мы берем 3-4 основных поисковых запроса. После этого вокруг каждого слова/фразы формируется облако ассоциаций, синонимов, гиперонимов и других связанных элементов.
Проще организовать добытый контент в интеллект-карту. Так будет легче ориентироваться в ключевых запросах и писать по ним материал, а также добавлять дополнительные ключи по мере необходимости.
Чем больше слов, тем эффективнее ранжирование. Вот два примера:
-
Все места заняты. Рефери берет в руки футбольный мяч и выходит на поле вместе с игроками Барселоны и Реала. Матч скоро начнется.
-
Посещаемость побила все существующие рекорды. Нас ждет невероятное шоу, которое запомнит каждый поклонник игры.
Оба текста о футболе. Оба можно понять в контексте, но первый займет более высокие позиции, потому что он содержит больше конкретной информации по теме, больше конкретной лексики и т.п.
Создаем дополнительные ядра
Если по выбранной теме у вас не очень много конкурентов, то можно остановиться на первичном ядре. Дополнительные понадобятся на случай подготовки текстов на распространенные темы, когда борьба за топовые позиции в поисковой выдаче становится слишком ожесточенной.
Принцип тот же, что и с основным ядром. Нужно для дополнительных слов подобрать как можно больше ассоциирующихся с ними фраз и запросов. Массив ключей станет неприлично большим, но точно сработает, если их грамотно подобрать.
Добавляем LSI-фразы
Усилить позиции статьи в глазах поисковых роботов можно с помощью известных выражений, напрямую связанных со словами из первичного ядра. Представим себе, что мы пишем текст про SEO-продвижение. Основными ключами станут слова в духе:
-
SEO,
-
продвижение,
-
оптимизация,
-
семантическое ядро.
Из них можно составлять фразы, которые естественным образом впишутся в текст и могут быть использованы в заголовках. Например, «что такое SEO-продвижение», «как правильно собрать семантическое ядро в SEO» и т.д.
В обоих ядрах важную роль играет эрудиция и начитанность автора. Автоматизированные системы подбора LSI-ключей помогают, но все еще работают недостаточно хорошо. А те, что работают неплохо (с помощью нейросетей) стоят дорого. Так что успех статьи во многом зависит от SEO-специалиста, подбирающего LSI-запросы, и автора, который может разбавить их дополнительными связанными словами.
Структура LSI-текста
То, как по итогу будет выглядеть текст, зависит от пожеланий автора и особенностей ресурса, где публикуется статья. Обычно заказчики текстов настаивают на делении материала на небольшие блоки, внедрении большого количества списков, таблиц, цитат и других элементов, упрощающих чтение.
В случае с LSI это тоже работает. Можно использовать LSI-запросы в подзаголовках, в элементах списков, в сносках, цитатах. В любых видных местах. В заголовке и в описании (тег description) тоже, разумеется.
Критерии хорошего LSI-текста
-
Большое количество ассоциативных слов, синонимов и т.п. Какой бы вопрос ни задал пользователь в сети, он должен попасть на вашу статью (чтобы сработал и «топ-10 лучших ноутбуков для программистов», и «самые мощные лэптопы для разработчиков»).
-
Текст должен раскрывать тематику полностью, чтобы пользователи и поисковые роботы повысили его рейтинг и, соответственно, позиции в поисковой выдаче. Если тема раскрыта слабо, то его могут воспринять как незаконченный.
-
Понятная структура текста. Деление материала на логические блоки.
-
Соответствие информации актуальным и реальным данным.
3 способа подобрать LSI-ключи
Целенаправленный поиск слов может не понадобиться, если автор хорошо разбирается в теме. Тогда будет достаточно персональной эрудиции и словарного запаса. Правда, все равно придется перед этим создать частотный словарь, чтобы ориентироваться на часто употребляемые слова и фразы.
Поиск LSI-ключей в поисковой выдаче
Вы видели такие подсказки много раз. Начиная вводить запрос в поисковом поле или в адресной строке браузера, вы заметите с десяток подсказок, которые помогают быстрее завершить запрос. Их можно использовать для составления фраз, включенных в текст.
Они могут быть недостаточно удобны для естественного внедрения в материал (из-за несоответствующих грамматике окончаний), но их можно корректировать под нужды текста.
Также можно использовать раздел «похожие запросы». В нем отображаются фразы, которые часто вводят другие пользователи. Причем это действительно актуальные данные, потому что их собирают поисковые машины.
Яндекс.Вордстат и Google AdWords
Обе системы помогают находить релевантные слова. Они отображают, как часто употребляются ключи и их вариации. Но что важнее, они показывают, какие фразы и слова ассоциируются с главным запросом.
Даже если вы уверены в том, что собрали максимум слов и фраз, необходимых для продвижения, все равно загляните в Вордстат и введите пару главных ключей. Возможно, найдете упущенные фразы, которые по итогу заметно повысят трафик.
Программы для подбора семантики
Не обойдется и без стороннего программного обеспечения, разработанного с целью выявлять LSI-ключевые слова и использовать их при написании статей. В этом разделе разберем только несколько популярных утилит. Подробнее о ПО для сбора семантического ядра можно узнать тут.
Pixel Tools
Это простейшая веб-утилита для быстрого поиска информации о ключевых словах. Она показывает стоп-слова, уникальные слова в запросе, слова из подсветки в выдаче и слова, задающие тематику. Нас интересует именно третий пункт. Это дополнительные слова, часто используемые при введении выбранного запроса. Эти слова сформируют ассоциативное ядро вокруг основных запросов.
Арсенкин
Бесплатный инструмент для анализа поисковой выдачи. Он работает по тому же принципу, что и Pixel Tools, т.е. показывает связанные с тематикой слова. Можно использовать как альтернативу или дополнение на случай, если одна из программ покажет больше подходящей лексики. А еще Арсенкин отображает фразы, которые часто появляются в сниппетах страниц по соответствующему запросу.
Serpstat
Целый комбайн для SEO-специалистов с огромным набором функций. Одна из них – отображение связанных с темой ключевых слов. Система Serpstat ищет похожие фразы, опираясь на 20 наиболее популярных сайтов, появляющихся в поисковой выдаче при вводе выбранного ключа.
LSI Keyword Generator
Этот веб-сервис был создан специально для сбора LSI-ключей. Для поиска нужно лишь ввести основной запрос в поисковую строку сервиса и нажать на кнопку «Generate». Под ней через несколько секунд появится список выражений и слов, которые нужно добавить в текст, чтобы «поднять» его в поисковой выдаче.
Ultimate Keyword Hunter
Бесплатная программа, помогающая искать часто встречающиеся слова, соответствующие одному запросу в сети. Работает так же, как и описанные выше утилиты, но имеет одну отличительную особенность: в UKH встроен текстовый редактор, в который можно вставить статью для подсчета необходимых ключевых фраз в процентном соотношении.
Вместо заключения
Поисковые системы постоянно эволюционируют и становятся более продвинутыми. Самостоятельно разыскивают в текстах смысл, оценивают их релевантность для пользователя и выдают людям лучшие из возможных ссылок. Многие копирайтеры и SEO-специалисты за ними не особо спешат и все еще зависят от неактуальных механизмов влияния на поисковики.
LSI – современный метод написания текстов с целью улучшить позиции сайта. Он отличается от SEO лишь иным расположением ключевых запросов и логикой составления частотного словаря, так что освоить эту методику не составит труда.
Комментарии