Начнем с небольшой исторической вводной: в 1988 году группа американских инженеров разработала способ обработки информации на естественном языке, которую назвали latent semantic analysis (LSA). Прикладное значение латентно-семантического анализа — научить алгоритмы поисковиков понимать содержание и смысл текстовой информации: запросов пользователей, текстов на сайтах.
Способ получил собственное название LSI (latent semantic indexing) или латентно-семантическое индексирование. Если объяснить просто, то LSI-копирайтинг— это метод написания текста, наполненного не только поисковыми «ключами», а еще и словами, связанными с запросом пользователя по смыслу и содержанию, например ассоциациями. Такие тексты полностью раскрывают тему и развернуто отвечают на вопрос посетителя сайта или помогают ему решить проблему.
Эффективность такого подхода к контенту стала очевидной после введения основными поисковыми системами новых алгоритмов семантического поиска и ранжирования выдачи. История LSI-копирайтинга началась после внедрения в 2013 году алгоритма Hummingbird, который помогает Google ранжировать поисковую выдачу по запросу, учитывая смысл поисковой фразы и ее контекст, зачастую довольно сложный. Яндекс также последовательно совершенствовал свою работу — алгоритмы «Палех», «Королев», и вышедший в 2017 году «Баден-Баден» помогли отечественному поисковику лучше понимать запросы пользователей.
Теперь главными в поиске стали предпочтения человека, а не поискового робота — тексты, «переспамленные» ключевыми словами и фразами Google и Яндекс отправляют в самый низ выдачи а иногда такие опусы и вовсе не пропускаются внутренними фильтрами поисковиков. И наоборот, хорошо написанные информативные LSI-тексты с явной экспертной позицией поисковики «полюбили».
Пример: Дарья вводит в поисковик слово «машина». Поисковики пока не знают контекста запроса: может быть Даша хочет купить автомобиль? Или речь идет о стиральной машинке или игрушке для ее сына? Поисковые системы умеют «подсказывать» пользователю окончание запроса.
Но вот пользователь вводит полный запрос: «машина игрушечная». Скорее всего, Даша хочет купить подарок ребенку и умная поисковая выдача моментально подстраивается под её желание. Причем первым по запросу в выдаче стоит не коммерческое предложение, а экспертный текст — в нем рассказывается, как можно выбрать машинку, какие виды таких игрушек есть и чем они полезны ребенку. Так работает LSI-копирайтинг.
Пока нельзя однозначно отделять форматы этих текстов - дело в том, что грамотно оптимизированный текст часто может включать как LSI-ключи, так и уже привычные нам SEO-ключи. Причем ключи, предназначенные для улучшения латентно-семантической индексации могут быть как синонимами, так и просто быть связаны с ним по смыслу.
Проще всего будет разбираться на конкретных примерах.
Примеры SEO-запросов |
Примеры LSI-ключей |
Тур по России |
Кэшбэк, цена, автобусный, перелет, горящий, путешествие, Крым, хороший, лето, море, отпуск |
Пиццерия |
Тесто, тонкий, толстый, вкусно, доставка, телефон, сайт, еда |
Морс |
Клюква, ягоды, польза, здоровье, рецепт, сварить, напиток |
В качестве примера LSI-копирайтинга можно сгенерировать подобный текст:
«Хотите в путешествие по России со всей семьей? Для начала давайте разберемся, как удобнее добраться до желанной точки на карте: автобусом, быстрым перелетом в удаленный уголок страны или двухэтажным поездом с видом на красоты родины. Кстати, посмотреть стоимость билетов на любой вид транспорта внутри России можно на нашем сайте. А еще мы расскажем, как можно получить кэшбэк россиянам, которые выбрали для отпуска родные просторы».
В абзаце выше органично сочетаются поисковые запросы и дополнительные слова, которые помогают пользователю ориентироваться в многообразии информации и найти именно то, что ему нужно.
Кроме этого, дополнительная семантика в виде LSI-ключей делает текст «живым», легким для восприятия пользователем, а значит — более эффективным.
Отлично! Надеемся, мы разобрались, чем LSI-фразы отличаются от «стандартных» ключевых запросов. Но каждый, кто хочет оптимизировать свой текст согласно последним тенденциям в области копирайтинга должен знать, как этого НЕ надо делать.
Антипример, перенасыщенный ключевыми запросами:
«Вы не знаете, где купить тур по России в 2021 году? Мы поможем совершить путешествие по России за доступную цену, если вы ищете, где найти туры по России. У нас есть туры по Золотому кольцу в России. А еще мы поможем получить кэшбэк за туры по России!»
Конечно, мы немного утрируем. Но этот абзац отлично подойдет, если Вы хотите минимизировать роль текста при поисковой выдаче ваши страниц — здесь плохо все: много воды, заспамленность ключами, отсутствие экспертной позиции. Такой текст неплохо показывал себя в поисковой выдаче в 2000-х, но в 2021 году станет первым кандидатом на фильтрацию в выдаче Яндекса и Google.
Важно помнить и о других характеристиках LSI-текстов: они объемней, потому что шире раскрывают тему, а точность и плотность вхождения ключевых слов в для них не так важна — слова и фразы могу быть органично распределены по всему объему.
LSI-тексты |
SEO-тексты |
|
Примерный объем |
от 4000 до ∞ символов |
от 500 до 2500 символов |
Точность вхождения ключей |
Точное, морфологическое, вхождение по синонимам |
Точное |
Дополнительные ключевые слова |
Синонимы, гиперонимы, гипонимы, «хвостовые» запросы |
- |
Форматирование |
Разбивка на абзацы, добавление заголовков, списков, картинок |
Не имеет значения |
Плотность ключевых слов |
Не имеет значения |
1,5-4,5% |
Параметры качества текста |
Определяются поведенческими характеристиками: полезность, уникальность подачи контента, удовлетворенность пользователя |
Определяются метриками: тошнота, водность, уникальность |
Тематика |
Информационная, экспертная |
Информационная, продающая |
У активного использования LSI-запросов в тексте есть много плюсов:
У оптимизации текста методом LSI-копирайтинга есть относительные минусы:
Конечно, опытный автор знает все эти тонкости. Больше того, если текст пишет настоящий эксперт, он по умолчанию будет вставлять LSI-слова в контекст статьи.
Пример: Ольга, кондитер и владелец небольшой пекарни, пишет статью в свой блог о приготовлении торта «Наполеон». Начинает она так: «Привет, ребята! Сегодня будем готовить настоящий императорский торт — «Наполеон». Чтобы приготовить его дома, не нужно долго стоять у плиты или искать экзотические ингредиенты. Достаточно взять яйца, муку, сахар и масло. В моем рецепте коржи делаются просто, а в заварной крем мы добавим немного ванили».
Ольга пишет так, как подсказывает ей профессиональный опыт, поэтому в ее тексте достаточно много LSI-фраз, которые люди ищут вместе с «торт Наполеон». Например: «рецепт», «коржи», «заварной крем», «приготовить дома».
Но часто бывает так, что текст нужно написать самому или поручить такую задачу копирайтеру. В этом случае Вам пригодиться алгоритм сбора ключевых LSI-запросов. О нем мы и поговорим ниже.
Чтобы собрать качественное ассоциативное или, как его по-другому называют, LSI-ядро для статьи, достаточно научиться использовать несколько совсем несложных инструментов.
Помните наш пример с Дашей, из начала статьи? Напомним: Даша хотела купить игрушечную машинку ребенку и вот какие подсказки предложил ей Яндекс при поиске:
Очень часто такие подсказки - готовые LSI-фразы, которые хорошо будут смотреться в экспертном тексте, целиком или по частям.
А еще имеет смысл заглянуть в самый низ поисковой выдачи от Яндекса — там находится раздел «Люди ищут». Это тоже готовый почти готовый сборник ключевых LSI-запросов.
Кстати, подобный метод сбора ключевых фраз актуален и для Google! Теперь достаточно проанализировать получившийся список запросов и выбрать те, которые Вы хотите видеть в своем тексте.
Если времени искать подсказки для ассоциативного ядра немного, Яндекс и Google предлагают очень удобные инструменты для автоматического сбора: сервис Яндекс. Вордстат, особенно в сочетании с виджетом Yandex Wordstat Assistant или планировщик ключевых слов в Google AdWords.
Еще один вариант: сбор LSI-ключей с помощью сторонних сервисов:
А в поиске запросов, по которым продвигаются Ваши конкуренты, хорошо помогут сторонние сервисы, например Google Keyword Planner, Serpstat или Semrush.
Если у Вас есть свободное время, можно попробовать еще один способ поиска LSI-ключей — методом ручного анализа текстов конкурентов из ТОП 10. Прочитайте тексты, определите интересные стилистические ходы, общую подачу материала и полезные ключевые запросы, по которым продвигаются Ваши коллеги.
А еще Вы можете заказать простой и эффективный сайт в Мегагрупп.ру. Мы поможем его продвинуть, а все SEO-тексты на наших сайтах уже оптимизированы SLI-ключами.