Вы здесь

Большая инструкция по использованию LSI слов

LSI (Latent Semantic Indexing, “скрытое семантическое индексирование” или “индексация скрытого смысла”) – это добавление в текст статьи релевантных, тематических и сопутствующих ключевому запросу слов, формирующих тему, на которую пишется контент.

Что такое LSI слова?

LSI слова – это ключевые слова, связанные с основным ключом семантически. Они являются неотъемлемым элементом алгоритма LSA, то есть латентно-семантического анализа, который американские инженеры использовали еще в 1988 году для индексирования текстов и отображения баз данных. Затем его стали применять с целью анализа знаний американских школьников.

Многие вебмастера ошибочно полагают, что LSI словами являются лишь синонимы к основным ключевым фразам. Но в качестве них выступают любые ключевики, отображающиеся в результатах выдачи рядом с ключевым запросом, указанным в строке поиска, потому что у них аналогичный контекст.

Что такое LSI копирайтинг?

LSI копирайтинг – это способ написания текстового материала, направленный на увеличение релевантности страницы при анализе поисковиком синонимов и сопутствующих фраз ключевику, а также смысла текста и его подачи. Данный метод копирайтинга убеждает поисковых роботов в актуальности, ценности и достоверности статьи, что способствует ее поднятию в первую десятку поиска Google и Яндекса.

Принцип LSI копирайтинга заключается в том, что поисковые системы в процессе анализа текстов на сайте, помимо ключей, формирующих семантическое ядро, учитывают еще сопутствующие слова и похожие друг на друга по смыслу, раскрывающие тематику статьи.

Ассоциативное ядро формируют синонимы, гипонимы, гиперонимы, смежные термины и понятия, ассоциации и прочие слова. И чем оно масштабнее, тем материал может быть ценнее для поисковиков, соответственно страница с таким контентом должна ранжироваться выше.

В связи с этим многие сеошники, составляя технические задания для копирайтеров, указывают в них не только ключи, но и LSI-слова, которые нужно применить в тексте.

Чтобы было понятнее, приведу пример. Возьмем высокочастотный запрос “гольф”. Вам нужно написать статью. Если затачивать ее лишь под один ключевой запрос, поисковой машине будет трудно разобраться, о чем идет речь: о машине, длинном носке, игре или свитере.

Чтобы разобраться, поисковый робот в ходе индексации занимается анализом тематического ядра, то есть текста, окружающего основной ключ. И если в тематическом облаке будут содержаться сопутствующие ключу слова, то поисковик быстро поймет, о чем статья.

Пример LSI ядра для запроса “гольф”:

  • игра;
  • мяч;
  • лунка;
  • игрок;
  • свинг;
  • удар;
  • трава;
  • матч и пр.

Здесь сразу понятно, что речь идет не о машине или одежде, а об игре.

Аналогичная ситуация и с более конкретными ключевиками. Если человек указывает в строке поиска запрос по типу “правила игры в гольф”, то грамотно составленное тематическое ядро выступает одним их важнейших факторов ранжирования, так как дает пользователю развернутый и полезный ответ на вопрос, избавляя его от длительных поисков релевантной информации.

LSI копирайтинг направлен на создание текстов под запросы с добавлением большого количества тематических слов со схожим смыслом. Он повышает релевантность и читабельность текста, что выгодно и пользователям, и роботам поисковых систем.

Как появился LSI копирайтинг?

В начале 21 века популярные поисковики Яндекс и Google, а с ними и многие другие системы были не такие совершенные, как сегодня. Они проводили анализ соответствия страницы пользовательскому запросу, основываясь на числе вхождений ключевиков. Этим пользовались многие оптимизаторы, используя в текстах чрезмерное количество ключевых слов и вдобавок выделяя их жирным шрифтом.

Читать подобные тексты “без слез” человеку было очень трудно, но поисковых роботов они вполне устраивали, в результате чего занимали в выдаче высокие места.

Вот пример одного из переоптимизированных текстов, заспамленого ключами:

Пример переспам текста

Еще двадцать лет назад подобный текст ранжировался хорошо, но сегодня страница с таким содержанием без сомнений попадет под фильтр, потому что поисковики существенно улучшили свою работу. Теперь они анализируют интент пользователя, отображают в результатах страницы с ответами, основываясь на типе запроса: информационный или коммерческий и намерения пользователя.

Реализация принципа анализа текстового материала на основе латентно-семантического индексирования была проведена именно для запросов информационного типа.

Зимой 2011 года Google внедрил алгоритм Panda, вследствие чего подход к ранжированию сайтов существенно изменился. Появление Гугловского алгоритма было направлено на нахождение и уменьшение количества некачественного контента в интернете, а также более высокое ранжирование веб-ресурсов с качественным, полезным и информативным контентом.

Про LSI копирайтинг впервые заговорили в 2012 году. В то время, кто обучался и использовал данный способ написания текстов, имели больше шансов добиться положительных результатов в пассивном продвижении.

Устаревшие методы создания контента подразумевали под собой спам ключевиками. Полотно из сотен или тысяч слов, где регулярно повторяются одни и те же ключевые слова и фразы, размещали в середине страницы или в самом ее верху. Маркетологи таким текстом были довольны, в отличие от обычных посетителей сайта.

Инженер по оптимизации в Google, Мэтт Катт, в 2012 году официально заявил, что отныне нужно писать максимально естественный текст. Материал должен быть ценным прежде всего для живой аудитории, а не ботов.

В 2013 году компания Google усовершенствовала семантический поиск за счет реализации алгоритма Колибри, еще известного как Hummingbird. Представители поискового гиганта сообщили, что ситуация изменится в более чем 90% страниц выдачи, формируемых системой для показа результатов на пользовательские запросы.

Алгоритм стал оценивать релевантность текстового контента запросам людей в поиске. Начальник отдела по разработке поисковой системы, Амит Смит, отметил, что данное обновление для Google стало самым ключевым с 2001 года. Создать алгоритм разработчики корпорации решили после учащения случаев употребления разговорной речи для поиска нужной информации в интернете.

На заметку. Именно с 2013 года специалисты начали все чаще говорить о том, что SEO-копирайтинг канул в Лету и всем придется обучиться LSI-копирайтингу.

Вслед за Гуглом последовал и Яндекс. В 2016 году вышел алгоритм “Палех”, после которого русскоязычные вебмастера больше заинтересовались термином LSI. Новая технология находит слова по смыслу при помощи нейронных связей.

Тогда-то многие копирайтеры впервые столкнулись с более сложными ТЗ, где кроме основных ключей им нужно было органично вписывать LSI слова, при этом создавать не оптимизированный под ключи текст с необходимым процентом плотности ключей, тошноты и прочих показателей, а реально качественный, более живой контент, с разбавленными ключами или вообще без них.

Уже спустя год (в 2017 году) вышло еще два обновления: “Королев”, тоже основывающийся на нейронных связях, а вслед за ним “Баден-Баден”. Они призваны проводить латентный семантический анализ, чтобы определять и понимать разговорную и естественную речь, а также наказывать сайты с переоптимизированным контентом.

Данный анализ обрабатывает текст, написанный естественным языком. По нему проводится латентное семантическое индексирование. Благодаря алгоритмам машина осознает контентный смысл, его содержание по сопутствующим и тематическим словам, синонимам, схожим и латентным запросам, тем самым оценка роботов стала близкой к человеческой оценке. Внедрение современных алгоритмов позволило поисковикам защитить свою выдачу от вебмастерских манипуляций.

Все это и привело к появлению терминов LSI-слова и LSI-копирайтинг, направленных на расширение ключевого запроса и, как следствие, создание владельцами сайтов качественной и полезной информации на своих площадках.

Важно знать! Сегодня поисковые роботы приветствуют не плотность ключевых слов и тошноту текста, а осмысленный копирайтинг, читабельный текст, создаваемый на основе проведения анализа семантики.

“Хвостовые” LSI запросы

Тексты с дополнительными ассоциативными ключами используются не только для оптимизации страниц с целью их лучшего ранжирования по поисковым запросам. Есть еще один нюанс, уделив внимание которому вы сможете повысить на сайте до 50% целевой аудитории из поисковиков. Речь идет о “хвостовых” запросах.

Хвостовыми запросами являются длинные запросы, которые люди вводят в поисковой строке очень редко – около 1-2 раз в месяц или даже раз в 2-3 месяца.

Вот пример: “какую игровую приставку лучше взять ребенку: Xbox One или Playstation 4 и почему”. Подобные запросы не отображаются в сервисах Google Keyword Planner и Яндекс.Вордстат. А называют их хвостовыми по той причине, что их окончание включает множество слов, содержащихся в тематическом ядре.

Теперь возьмем для примера две статьи, оптимизированные под запрос “Какую игровую приставку лучше купить ребенку”. Одна статья рассказывает обо всех поколениях игровых приставок Sony и Xbox, а вторая – конкретно о двух моделях из хвоста запроса. Разумеется, при прочих равных параметрах вторая статья окажется в результатах выдачи по “хвостовому” запросу выше.

Основное преимущество длинных запросов заключается в их большом количестве. Нет нужды оптимизировать страницы под каждый из них, потому что их сотни или даже тысячи. Но чем тщательнее проработано семантическое ядро, тем больше хвостовых запросов охватывается, значит вы сможете привлечь на сайт больше трафика.

На заметку. LSI тексты позволят привлекать масштабную аудиторию даже в нишах, где по основным запросам огромная конкуренция.

Если вы просмотрите на многие новые сайтов, то увидите, как начинающие вебмастера с копирайтерами стараются оптимизировать страницы под основные ключевые фразы. Но с молодыми проектами и для высококонкурентных запросов данный метод неэффективен, так как результаты будут крайне низкими.

Опытные специалисты в конкурентных нишах продвигаются по низкочастотным ключевикам, которые вводят не более 500 раз в месяц. Они делают акцент на LSI копирайтинг и “хвостовые” запросы. В данном случае хороших результатов можно ожидать уже спустя несколько месяцев.

Чем отличается LSI-текст от SEO-текста?

В случае с SEO-копирайтингом важны ключевые слова, их плотность в тексте и виды вхождения. Принцип LSI-копирайтинга заключается в том, что здесь релевантность текста зависит непосредственно от способов написания ключей и сопутствующих им слов, уместности их использования, а также соответствия контексту.

Важно и качество текстового контента, потребности и тематические предпочтения аудитории. Потребности пользователей изучаются за счет отказов. Отказом считается посещение читателем страницы длительностью меньше 15 секунд. Релевантность страницы больше зависит от ее текстового содержания и смысла информации, чем от количества и вхождений ключевых слов в текст.

Важно! LSI-тексты не заменяют SEO-копирайтинг. Это часть общего SEO-продвижения сайта, появившаяся из-за внедрения новых требований к качеству сайтов. Да, умение правильно формировать семантическое ядро поможет собирать трафик по длинным (”хвостовым”) низкочастотным и низкоконкурентным запросам. Но чтобы достичь максимальных результатов, нужен комплексный подход.

Для лучшего понимания разницы SEO текстов от LSI, приведу несколько примеров.

Прописываю в Яндексе запрос “купить эллиптический тренажер”, смотрю на качество текстов на страницах, занимающих разные позиции.

Страница №1. Перед вами описание раздела каталога интернет-магазина:

Плохой текст про эллиптический тренажер

Страница не попадает даже в ТОП-50 поисковой выдачи. В тексте есть переспам основного ключевого слова, он используется 12 раз, при том что объем текста небольшой. Заказчик дал копирайтеру задание написать текст, заточенный точно под необходимые запросы, при этом читабельность и информативность описания ушла на второй план. Классический неудачный SEO-текст, ориентированный на основной ключевик.

Страница №2. Текст интернет-магазина, уверенно занимающего свое место в первой десятке результатов выдачи:

Хороший текст про эллиптический тренажер

Это пример информативного и естественного контента, оптимизированного для людей. Но и у него есть недостаток – владелец сайта решил использовать в тексте фрагмент, посвященный услугам сервиса, в котором используются коммерческие ключевые слова и фразы: “скидки”, “доступные цены” и так далее. Здесь данная информация не имеет смысловой нагрузки.

Текст на втором примере является не заспамленным набором слов, а несет полезную информацию. И если удалить из контента основной запрос “купить эллиптический тренажер”, он сохранит смысл.

Если удалить тот же ключ из первой страницы и прописать вместо него другой тренажер, смысл не поменяется, а значит, текст шаблонный.

Преимущества LSI текстов

Хочу выделить четыре основных достоинства текстов, написанных методом LSI копирайтинга:

1. Сайт поднимется в выдаче

Веб-ресурсы, содержащие LSI-тексты, лучше ранжируются поисковыми системами. Наиболее эффективно они работают для высококонкурентных ключевых запросов, когда сайт не может занять более высокие места, а оптимизаторы уже использовали множество факторов. Но это не значит, что LSI не пригодится для других видов запросов.

2. Меньше рисков попасть под фильтры поисковиков

Как показывает практика, тексты с применением LSI слов подвергаются санкциям из-за спама не так часто.

Известный SEO-специалист Алексей Чекушин утверждает:

У скрытого семантического индексирования в спам-алгоритмах вес гораздо меньше, нежели в алгоритмах ранжирования. И если ресурс попал под фильтры “Баден-Баден”, “Панда” и прочие, то один из вариантов выйти из-под них – переписать текстовый контент. Ну а чтобы и вовсе под них не попадать и не терять драгоценное время, LSI тексты лучше писать сразу.

3. Расширяется семантическое ядро

Помимо воздействия на факторы ранжирования, LSI контент за счет наличия дополнительных тематических слов и ключей является отличным источником трафика, охватывая больше целевой аудитории. А в ходе анализа конкурентов и популярных слов в своей нише можно получить большое количество идей для новых статей и даже целых рубрик.

Находя LSI-слова для коммерческих страниц веб-сайта, предоставляющего услуги, вы наверняка соберете новые темы для новых схожих страниц и информационных ключевиков для дальнейших публикаций.

4. Другие преимущества в ранжировании
  1. Улучшаются поведенческие факторы.
  2. Увеличивается количество ссылок и социальных сигналов.

И все это положительно влияет на позиции сайта в поисковой выдаче.

Пользователям куда удобней и приятней проводить время на сайте с удобочитаемым, полезным и информативным текстом. Хороший контент посетители чаще репостят, лайкают, скидывают ссылки в социальные сети, на страницах дольше проводят время, хотят почитать другие интересные статьи, что приводит к росту поведенческих, хостовых факторов, авторитета ресурса.

На заметку. Поисковые алгоритмы постоянно совершенствуются, и как раз в пользу ценных, естественных текстов, а не переоптимизированных, как это было десятки лет назад. Чтобы избежать проблем c санкциями со стороны поисковых систем, и потом не переписывать тексты, лучше прибегнуть к LSI методике, посмотреть, каких слов не хватает и дописать тексты, если они хорошие. А если плохие, то полностью их переделать.

Виды LSI ключей

Они делятся на два типа:

  1. Релевантные или сопутствующие (rLSI). Представляют собой слова, относящиеся к главному ключу, которые дополняют, описывают и характеризуют их. Также это слова и фразы, относящиеся непосредственно к тематике контента. Благодаря ним роботы поисковых систем могут понять, как сильно раскрыта тематика статьи.
  2. Синонимичные (sLSI). Являются словами-синонимами для основного ключевого запроса. На них обращают огромное внимание при оптимизации контента. Они позволяют избегать неоднократного повторения ключевика.

Если привести пример с вышеупомянутым запросом “эллиптический тренажер”, то синонимами для него могут выступать:

  • эллипс;
  • орбитек;
  • эллипсоидный;
  • эллипсоид.

А сопутствующими тематическими словами и фразами являются:

  • степпер;
  • велотренажер;
  • беговая дорожка;
  • спортивное оборудование;
  • купить тренажер;
  • кардиотренажер;
  • для похудения;
  • цена;
  • магазин;
  • складной;
  • домашний и так далее.

Как найти LSI фразы?

Многочисленные исследования показали, что роль текстовых факторов в ранжировании сайта составляет около 40% и даже больше, что зависит от типа запроса. Поэтому эффективность оптимизации сайта во многом зависит как раз от контента, который он содержит.

В качественных текстах помимо ключевиков должны быть LSI-фразы, семантически связанные с основным запросом. С их помощью поисковые боты находят смысловое соответствие страницы запросу пользователя и могут корректно классифицировать ее.

Невозможно написать текст на основе LSI слов без нужных запросов, поэтому нужно учиться их искать. Поиск связанных ключевиков подразумевает под собой не только применение специальных инструментов, но и самостоятельное изучение темы, поиск идей, как сделать контент ценнее, чем у конкурентов. Это достигается путем:

  1. Анализа основных ключевых запросов в сервисе Wordstat от Яндекса.
  2. Изучение ТОП конкурентов и их сниппетов.
  3. Поиск непосредственных конкурентов и сайтов с похожей тематикой, тематических каналов на Youtube, социальных сетей, форумов и так далее.
  4. Просмотр статистики контекстной рекламы вашего сайта, а также запросов, по которым используется контекстная реклама у конкурентов.

Рассмотрим популярные инструменты для сбора LSI-фраз.

Бесплатные инструменты

Подсказки поисковых систем Яндекс и Google

Поисковики сделали вывод, что скрытое семантическое индексирование точнее всего направлено на интент, максимально удовлетворяя пользовательские запросы. В связи с этим они стали показывать тематические слова и фразы в подсказках в поисковом поле после того, как человек введет ключевое слово.

Это отличный и легкий способ найти запросы, сопутствующие основному ключевику – посмотреть на запросы, пользующиеся большим спросом у людей. Вводя ключевую фразу, Яндекс и Гугл в подсказках поиска отобразят несколько вариантов запросов, которые пользователи ищут наиболее часто в пределах данного ключа.

Вот так подсказки выглядят у Яндекса:

Подсказки Яндекса

А так у Google:

Подсказки Google

На заметку. Подсказки поисковиков отличаются в зависимости от региона, где находится пользователь. По этой причине результаты разнятся. Однако во всех них есть LSI ключи, значит, они помогут составить семантическое ядро. Подсказки обновляются минимум один раз в сутки, отображают актуальные тренды, покрывают запросы, в несколько раз увеличивают релевантность контента, благодаря чему привлекают на страницы больший объем трафика.

Можно парсить подсказки Яндекса и Google вручную или с помощью программы KeyCollector или сервисов, например бесплатный Пиксель Тулс. С его помощью можно найти LSI слова даже в Youtube.

Важно! Подсказки Яндекса для поиска LSI слов и фраз более эффективные, так как Google выдает очень мало узкотематических подсказок. По тому же запросу “LSI-запросы” Яндекс выдает 10 подсказок, в то время как Google всего лишь 3.

Рекомендации Яндекс и Google

Блок 'Вместе с этим ищут' Google

Поисковые системы внизу страницы поиска показывают рекомендации, еще известные как “Вместе с этим ищут”, то есть что пользователей, которые ввели определенный запрос, интересует еще. В данном случае намерения человека сохраняются, у разных фраз схожая семантическая связь. В рекомендациях есть LSI слова и фразы, в которых вообще нет ни единого слова из основного запроса.

Бесплатный парсинг блока “Вместе с запросом ищут” обеспечивает все тот же сервис Пиксель Тулс. Инструмент вы найдете здесь.

Яндекс.Вордстат

Яндекс.Вордстат

Ссылка: https://wordstat.yandex.ru/

Тут вам понадобится правая колонка инструмента, называющаяся "Запросы, похожие на основной запрос". Это не значит, что левая колонка бесполезная, она служит для формирования основного семантического ядра. А благодаря словам из правой колонки мы наполним LSI-ядро дополнительными словами.

Парсить Вордстат можно в сервисе Moab, но бесплатно доступны первые 5000 фраз. Он сочетает в себе не только парсинг Wordstat, но и подсказок. Сервис чистит и соединяет их в одно.

Пиксель Тулс тоже предоставляет возможность анализа ТОП выдачи, показывая наиболее частотные слова из поиска (ТОП 5-15 или ручная выписка веб-ресурсов необходимого типа), которых нет у вас, то есть сервис сравнивает с вашим релевантным документом в Яндексе.

Google Keyword Planner

Планировщик ключей Google

Ссылка: https://ads.google.com/home/tools/keyword-planner/

Планировщик от Гугла. Для работы в сервисе нужен аккаунт в AdWords. Еще потребуется указать данные для рекламного объявления. Информацию по платежным картам вводить не обязательно. Для перехода к планировщику ключевиков вам понадобится раздел “Инструменты”.

Нажимаете на “Поиск ключевых слов и получение статистики запросов”. Дальше пишите необходимый запрос в блоке “по фразе, сайту или категории”. Кликаете “Получить варианты”:

Keyword Planner Получить варианты

Тестирование словосочетаний не дало полезных результатов. Подсказки по LSI тематике относятся к копирайтингу, биржам и иным словам, которые окажутся полезными лишь при написании статьи об LSI-контенте. Оказались бессильными и фразы “как найти”, “как собрать” и тому подобные.

А вот для “копирайтинга” планировщик предложил 354 тематических ключевых слова.

На заметку. Инструмент актуален для использования только в случае популярных ключевиков. Плюс планировщика в том, что он показывает подробную статистику по любому слову: “уровень конкуренции”, “среднее количество запросов в месяц”.

Инструменты Арсенкина

Инструменты Арсенкина Парсинг подсветок

Ссылка: https://arsenkin.ru/tools/sp/

Данный инструмент парсит подсветки Яндекса, хотя поисковик их частично отключил, и кроме этого формирует частотный словарь, анализируя сниппеты. В нем показываются самые часто используемые слова. Отличный сервис, чтобы найти дополнительные ключи индексации скрытого смысла.

Можно изучать сниппеты и находить дополнительные слова самостоятельно. Просто просматриваете описания страниц в ТОП-10 результатов выдачи и находите слова, встречающиеся чаще всего.

Не могу не упомянуть и про еще один бесплатный и не менее полезный инструмент онлайн от Арсенкина – Парсинг тегов H1-H6 по конкурентам из ТОП-10 поисковой выдачи.

Хорошо подходит для парсинга LSI-слов, а также синонимов и дополнительных ключевиков. Инструмент поможет найти идеи для статей, которые смогут полностью охватить тему материала.

Укажите запрос и проанализируйте первые 5 или 10 страниц из выдачи Яндекса. Еще можно составить собственный список из 20 УРЛ-адресов страниц сайтов-конкурентов. Инструмент удобен тем, что дает возможность собрать их мета-теги Title и Description.

Text Analyzer

Text Analyzer главная страница

Ссылка: https://www.textanalyzer.ru/

Эффективность результатов инструмента зависят от изучаемого текста. Тут анализируется не запрос, а весь текстовый материал сайтов из ТОП выдачи. Это текстовый анализатор, он формирует частотные словари по одно- и многословникам. А слова, полученные в результатах, можно применять в качестве LSI.

Pixel Tools – ТЗ для копирайтеров

Ссылка: https://tools.pixelplus.ru/tools/copywriters

Pixelplus ТЗ для копирайтера

Сервис работает подобно инструментам Арсенкина, показывает только LSI ключи, состоящие из одного слова. Использование инструмента отлично дополнит парсинг LSI слов и фраз вышеуказанными методами.

Megaindex

Megaindex анализатор текста

Ссылка на SEO анализ текста: https://ru.megaindex.com/a/textanalysis

Тоже показываются лишь однословные ключи, но они отлично дополняют данные, полученные из других сервисов.

Найти инструмент можно, перейдя в “Продукты” –> “Приложения” –> “Анализ текста”. Регистрация не требуется. Вводите в специальное поле нужный запрос и кликаете “Показать”.

Megaindex изучает все страницы из ТОП поиска, предлагая одиночные сопутствующие слова для указанного запроса.

Promopult

Promopult главная страница

Ссылка: https://promopult.ru/

Инструмент представляет собой генератор ключевых слов. Прописываете основной ключевой запрос в ячейке и кликаете на кнопку “Семантика”. Через несколько секунд будет сформирован список из десятков LSI-фраз:

Promopult список LSI фраз

Среди них есть и тематические слова, и синонимы. Сервис предоставляет возможность разбивать фразы на составляющие и использовать в тексте запросы из одного слова, чтобы не допустить повторное написание ключа.

Платные инструменты

Rush Analytics – cбор поисковых подсказок

Rush Analytics сбор подсказок

Ссылка: https://www.rush-analytics.ru/land/parser-podskazok-yandeks-i-google-onlayn

Платный парсер, помогающий в SEO-продвижении сайта и создании семантического ядра. Найти функцию вы сможете в разделе “Сбор поисковых подсказок”. Инструмент всего за несколько минут отыщет подсказки из Яндекса, Google и Youtube.

Также инструмент занимается парсингом блоков “Похожие запросы” и “Вместе с запросом ищут”.

Подсказки будут представлены в отчете в виде документа Excel. Сформированные LSI ключи эффективно применять в любых текстовых элементах документа: заголовках H1-H6, Title, Description, анкорах ссылок, атрибутах Alt и Title изображений и так далее.

Click.ru

Click.ru главная страница

Ссылка: https://click.ru/

Сервис сбора и парсинга семантического ядра на основе LSI слов. Стоимость: от 7 копеек за операцию. Первые 50 слов и фраз – бесплатно.

LSIGraph

LSIGraph Keyword

Ссылка: https://lsigraph.com/keyword/

Специализированный сервис стоимостью 27 долларов в месяц. Первые 20 операций в сутки доступны бесплатно.

Just Magic

Модуль Акварель-генератор

Ссылка: https://just-magic.org/serv/aqua_gen.php

Сервис “Акварель-генератор” стоимостью 10 копеек за операцию или 1000 рублей за подписку эффективный, но очень ресурсоемкий. Чтобы проверить одно слова, нужно потратить 3 XML-запроса. А для составления списка потребуется около 2300 запросов XML.

Serpstat

Serpstat главная страница

Ссылка: https://serpstat.com/

Любимый многими вебмастерами и оптимизаторами сервис, так как у него очень много полезных функций, одна из которых – поиск LSI фраз, подсказок, синонимов, анализ семантики. Сервис условно-бесплатный, так как первые 30 запросов доступны бесплатно, а дальше действуют следующие тарифы:

  • До 300 запросов – 19 долларов в месяц.
  • До 1000 запросов – 69 долларов в месяц.

Расстраивает то, что по узкотематическим запросам результаты анализа ключевых слов очень скудные:

Serpstat суммарный отчет 'LSI ключи'

Ну а для более популярных запросов ситуация куда радостнее. Тут показываются и популярные фразы, и ключевые фразы, есть даже возможность посмотреть данные из разных поисковых систем:

Serpstat поисковые подсказки 'копирайтинг''Результаты для запроса "копирайтинг"

На заметку. Для парсинга LSI семантики по НЧ запросам и узкой теме инструмент малоэффективен, чего не скажешь о ВЧ запросах и популярной нише.

Как применять LSI в тексте

Писать текст с использованием латентного семантического индексирования – не одно и то же, что писать стандартную SEO статью. Основное отличие заключается в том, что перед созданием контента вебмастер составляет тематическое ядро LSI слов и фраз.

Это важнейший подготовительный этап, так как в дальнейшем он непосредственно повлияет на качество LSI фактора в статье, а также число “хвостовых” ключевых фраз.

Сейчас я расскажу поэтапно, как грамотно применять LSI в тексте.

1. Создайте тематическое ядро первого порядка

Его еще иногда называют ассоциативным ядром. Создают его не сразу, а в несколько этапов. На начальном этапе берете список ключевиков, которые собираетесь прописывать в тексте статьи, и выписываете их. Затем сводите семантику в интеллект-карту, что дальше облегчит вам жизнь.

Вот так выглядит локальное семантическое ядро для статьи про LSI копирайтинг:

Семантическое ядро для статьи про LSI копирайтинг

В него входят четыре фокусных запроса. Есть и второстепенные ключи, но для легкости восприятия информации я указал только основные.

Потом ко всем ключевикам создаете группу синонимов, ассоциаций, гиперонимов, гипонимов и прочих связанных слов, то есть LSI запросов первого порядка. Если образовалось большое количество слов, а ниша не сильно конкурентная, то этого будет достаточно. Вот пример набора LSI слов первого порядка:

LSI ядро первого порядка

Тут запросы похожи, значит есть вероятность, что тематические облака будут совпадать. Тогда рекомендую сгруппировать ключи.

2. Создайте тематическое ядро второго порядка

У вас уже сформированы LSI запросы первого порядка. Дальше для каждого слова создаете тематические мини-ядра. Так, для слова “SEO” выйдет примерно следующее мини-ядро:

LSI ядро второго порядка

Не переживайте, если в нем будут встречаться слова, аналогичные словам из ядра первого порядка. Все нормально.

Важно знать! Нужна косвенная или непосредственная связь ядра первого порядка со вторым. Не будет никакого толку, если использовать слова, имеющие связь с SEO, но не относящиеся к копирайтингу.

Составляя подобные тематические ядра нужно отталкиваться от словарного запаса и не забывать про ассоциативное мышление. Сформировать их программой очень нелегко. В идеале, необходимо применять нейронные сети, но для этого требуются большие мощности, а существующие сегодня сервисы поиска LSI слов не имеют нейронных сетей.

Вот почему в LSI копирайтинге важна осведомленность в нише и большой словарный запас автора.

3. Добавьте LSI фразы

Чтобы успешно решать вопрос улучшения текстовых факторов, первых двух процедур хватает вполне. Но мы разрабатываем более совершенную тактику и из ассоциативного облака формируем список дополнительных LSI фраз, применяемых людьми в естественной речи.

Так выглядит часть ядра тематических фраз:

Ядро LSI фраз
4. Делаете LSI копирайтинг на основе всех полученных ядер

Вы создали тематическое и семантическое ядра. Дальше вам нужно определиться с форматом контента и структурой материала, а затем написать текст. Приведу в пример хорошую структуру статьи про LSI:

  • Заголовок.
  • Вводный абзац с указанием задачи, которую решает статья.
  • Блок про LSI слова, копирайтинг, запросы и тексты.
  • Блок про “хвостовые” запросы.
  • Модуль про связь LSI и SEO.
  • Правила написания текста с LSI словами.
  • Тематическое ядро первого порядка.
  • Ассоциативное ядро второго порядка.
  • Тематические слова и фразы.
  • Структура и непосредственно текст.
  • Пример.

На заметку. Для достижения высоких результатов LSI фразы нужно распределять по тексту равномерно.

Если страницы поднимутся на высокие позиции и будут собирать большой объем трафика – отлично. Если нет, вам потребуется еще раз изучить LSI запросы, проанализировать конкурентов и переделать контент. Также не забывайте об оптимизации поведенческих и ссылочных факторов.

Исходя из всего вышесказанного можно выделить семь основных правил написания LSI текстов:

  1. Польза. Важно, чтобы автор понимал, для какой целевой аудитории он создает и размещает контент, какие у читателей потребности и интересы. Только так LSI текст сможет отвечать требованиям посетителей.
  2. Простота изложения мысли. Несложный, понятный даже для человека “не в теме” и интересный текст легко и прекрасно воспринимается пользователями. Нужно подобрать подходящий стиль написания и максимально упростить терминологию.
  3. Структура статьи. Не менее важно обеспечить приятную визуализацию текста. Четкий, конкретный и информативный заголовок с подзаголовками, маркированные и нумерованные списки – все это улучшает восприятие информации читателем.
  4. Ритм текста. Чередуйте длинные и краткие предложения, чтобы материал был динамичным и читался быстрее и проще.
  5. Плотность ключей и их распределение по тексту. Это необходимо как для SEO, так и для LSI.
  6. Актуальность и достоверность контента. В статье необходимо раскрывать тематику как эксперт, а не обычный рерайтер.
  7. Отсутствие ошибок. Важно придерживаться грамматики, синтаксиса и структуры предложений. Текст должен отвечать правилам языка.

Только в таком случае тексты будут максимально релевантными поисковым запросам.

Заключение

Написание текстов по принципу латентно семантическому индексированию – самый эффективный способ продвижения информационных веб-ресурсов. Поисковые системы с каждым годом все больше подстраивают свои алгоритмы под LSI тексты. Они дадут вам такие преимущества:

  • Отсутствие переспама и воды, хороший ритм, содержательность и удобочитаемость текста.
  • Улучшение видимости и повышение позиций сайта по большенству низкоконкурентных (НК) и высококонкурентных (ВК) запросов, страница появится в поисковой выдаче не только по основному ключу, но и по всем его “хвостам”.
  • Привлечение трафика по страницам с оптимизированным LSI контентом.
  • Улучшение поведенческих факторов за счет более высокой релевантности, уменьшение отказов, рост траста, ИКС и PageRank ресурса.

Использование LSI слов и фраз в тексте делают текст естественным, целостным, отвечающим пользовательским запросам и требованиям поисковых систем.

Источник