Повне керівництво по підбору семантичного ядра
У цьому посібнику ми крок за кроком опишемо алгоритм підбору ефективного семантичного ядра.
Незважаючи на те, що в цьому посібнику часто згадується функціонал Rush Analytics, по суті не має значення, якими інструментами ви будете збирати дані.
Ви можете збирати дані навіть вручну, копіюючи їх з браузера, однак, на це піде в 100-300 разів більше вашого часу.
Дана методологія підходить для комерційних сайтів (сайтів послуг), для інтернет-магазинів і для інформаційних порталів. Однак для кожного типу сайтів є свої нюанси в пошуковому попиті - ви легко їх зрозумієте в процесі створення семантичного ядра.
Зміст
Базова парадигма збору семантики
На схемі вище показана єдино вірна логіка збору семантичного ядра - спочатку отримати базові запити (маркерні), які характеризують вашу тематику, а потім розширити їх додатковими запитами і сформувати структуру сайту.
Чому саме така методологія? Все просто: при такому підході до підбору семантичного ядра ви
а) будете контролювати процес збору семантики і не "закопати" в уйме ключових слів
б) вам практично не доведеться чистити семантичне ядро вручну
в) Це швидше, ніж будь-яка інша методологія.
Давайте раз і назавжди розберемося в термінології, яку наша команда використовує при роботі з семантикою
Фактично є 2 типи запитів: маркерні запити і запити з хмари ключових слів
маркерні запити
Маркерні запити - це запити, які чітко відповідають просуває сторінці. Такі запити зазвичай мають значиму частотність по Wordstat і є середньо-частотними (СЧ), або "жирними" Низькочастотник (НЧ), і можуть породити "хвіст" запитів, наприклад при додаванні слів "купити", "ціна", "відгуки".
приклади:
плаття
червоні сукні
Червоні сукні до підлоги
Телевізори
Телевізори Samsung
Телевізори Самсунг
LED телевізори Samsung
Пральні машини
Пральні машини для дачі
Пральні машини шириною 40 см
Часті питання про маркери:
Q: Чи можуть для сторінки бути кілька маркерів?
A: Так - звичайно - це досить частий випадок.
Наприклад, на одну сторінку можуть йти такі маркери як:
Телевізори Samsung
Телевізори Samsung купити
Телевізори Самсунг
Телевізори Самсунг купити
Телевізори сумісного ціна
Всі ці запити чітко відповідають одній сторінці
Так само на одну сторінку можуть йти два маркера-синоніма, не пов'язаних лінгвістично:
Спецоджеда
Робочий одяг
електроплита бош
електрична плита bosch
Це цілком нормально і логічно.
НЕ маркери - хмара запитів. Це все другорядні запити, які уточнюють маркерні запити - тобто по факту це маркери + 1/2/3 слова або синоніми маркерів. Як правило запити з хмари - менш частотні і тому ми будемо прив'язувати їх до маркерів
Як знайти маркерні запити?
Варіант №1: можна отримати маркери для сторінок свого сайту з Яндекс Метрики 2.0 - як це зробити - детально описано в цій статті. Плюси такого методу - що ви відразу будете знати релевантні URL для цих запитів.
Фактично маркери для вашого сайту будуть складатися з:
Важливо виконати цю частину роботи по підбору семантичного ядра максимально ретельно тому якщо ви втратили більшу частину маркерів - ви втратите більшу частину семантичного ядра.
Питання та відповіді про підбору маркерів:
Q: У мене великий сайт і маркерів сотні або тисячі - як бути ?!
Q: На скільки низкочастотное слово може бути маркером?
A: Тут все залежить від тематики. У вузьких тематиках навіть ключові слова з частотністю 15 по лапок "" можуть бути маркерними запитами. Головне правило - запитайте себе - хотів би мій користувач бачити окрему сторінку під цей запит (і пов'язані з ним?). Чи зручно йому буде користуватися тією структурою, що я створюю?
NB :! Для інтернет магазинів потрібно відразу ж схрестити всі маркери зі словами "купити" і "ціна" - це теж будуть маркери. Таким чином всі запити точно потраплять на потрібні сторінки.
Q: Як мені тримати маркери в Excell, щоб потім мені було зручно з ними працювати?
A: Ідеальний і єдино правильний варіант - завжди тримати зв'язку URL-маркер в Excel - так ви завжди зможете розуміти які маркери йдуть на один URL, навіть якщо ваш список перемішається.
Надалі таким чином ви зможете фільтрувати цілі кластери, які йдуть на одну сторінку - це може бути і 10 і 50 ключових слів. Дуже зручно.
Приклад правильного оформлення маркерів в Excel
Отже, після N часу роботи ми зібрали маркери для всього сайту (або частини сайту), що далі?
Природно, що маркери, це далеко не повна семантика - тепер нам потрібно зібрати хмара запитів - розширити наше семантичне ядро.
Хмара запитів - розширення семантичного ядра
Хмара запитів - це все ключові слова, отримані парсинга пошукових підказок і Яндекс Wordstat за маркерними запитам.
З нашого досвіду найефективніше отримувати розширення запитів з пошукових підказок Яндекса + Google і лівої колонки Яндекс Wordstat.
Чи не тому, що в Rush Analytics є парсинг тільки Яндекс Wordstat і пошукових підказок :)
Тому, що ці джерела семантики: а) Мають максимальною повнотою б) Підказки спочатку трастовий джерело семантики тому сам Яндекс виправляє орфографію і додає в підказки ТІЛЬКИ реальні запити користувачів. Що нам і потрібно.
Часті питання зі збору хмари запитів
A: Якщо говорити про готових базах даних (наприклад, База Пастухова), то погані вони ось чим а) незрозуміло звідки взяті ці запити - реальні чи це запити або ж це "криві" запити горе-оптимізаторів б) Більшість запитів в готових базах даних банального згенеровані або вже втратили актуальність.
SeoPult і Sape можна використовувати, щоб прикинути свої маркери - іноді там можна знайти цікаві ключові слова
Таким чином, простіше зібрати свіжі та актуальні ключові слова для своєї тематики, ніж "копатися в смітті".
Більш детально ознайомитися з оглядом джерел ключових слів можна в цій статті з нашої бази знань
Повірте - всі придатні запити цих баз даних є в Яндекс Wordstat і пошукових підказках. Ми перевіряли.
Отже - у нас є 2 потенційних джерела семантики - Яндекс Wordstat і пошукові підказки.
Алгоритм збору хмари запитів
ВАЖЛИВО: в пошукових підказках вам будуть зустрічатися нецільові ключові слова. Уникнути ручного чищення цих слів досить просто - для цього в Rush Analytics є функціонал стоп-слів, який вирізає нецільові ключові слова "на льоту" - вказавши список стоп-слів для вашої тематики - у фінальній вивантаженні ви отримаєте список тільки потрібних і цільових ключових слів .Як працювати зі стоп-словами і як визначити їх для вашої тематики, ми детально розповіли в цій статті.
Також в статті представлений великий список стоп-слів, який підходить для більшості тематик.
Тематичні списки стоп-слів і гео запити інтегровані безпосередньо в інтерфейс Rush Analytics - в усі типи проектів (Wordstat, збір підказок і в кластеризацию).
Формуємо фінальне хмара запитів:
Фінальне хмара запитів буде включати в себе:
а) Ключові слова, зібрані з лівої колонки Wordstat
б) Ключові слова, отримані з пошукових підказок
Тобто вам потрібно об'єднати 2 масиву даних (2 файли), які ми отримали з пошукових підказок і з Яндекс Wordstat.
Не забудьте перевірити частотність зібраних підказок по Wordstat - це стане в нагоді вам в подальшій роботі.
Тут ви повинні мати від декількох тисяч до декількох сотень тисяч цільових ключових слів + знати їх частотність по Wordstat. Вже на даному етапі зрозуміло, що зібрана база ключових слів в 10-50 разів перевищує ту, що мають конкуренти :)
Побудова фінальної структури сайту - кластеризація ключових слів.
Зрозуміло, що прив'язати отримане хмара запитів до маркерів вручну дуже трудомістке завдання, що вимагає нелюдською концентрації і силу-силенну часу. Саме це стало однією з причин, по якій ми реалізували в Rush Analytics функціонал кластеризації запитів за методом подібності видачі пошукових систем.
Як працює алгоритм кластеризації ключових слів в Rush Analytics?
Ми збираємо ТОП10 результатів пошуковий видачі (Яндекса або Google - на вибір), далі порівнюємо - які запити мають кілька (від 3 до 8ми) загальних URLв ТОПі і виходячи з цих даних автоматично групуємо запити в кластери.
Питання та відповіді про кластеризації ключових слів:
Q: Яка ще мета кластеризації, крім полегшення рутинної роботи по угрупованню ключових слів?
A: Кластеризація ключових слів на основі даних з пошукової видачі - гарантує те, що запити, які потрапили в один кластер будуть УСПІШНО просуватися на одну сторінку. Кластеризація за методом подібності ТОПів виключає потрапляння комерційних та інформаційних запитів в один кластер.
Ділові пропозиції від ніколи не просунуться на одну сторінку з інформаційними. Часта помилка при просуванні інтернет-магазинів, яка призводить до сумних наслідків - це просуванні комерційних та інформаційних запитів на одну сторінку.
Q: Чому частина ключових слів в моєму проекті некластерізованний?
A: Спочатку сервіс Rush Analytics створювався для внутрішніх потреб агентства Rush Agency. Наш основний профіль - просування великих Ecommerce проектів, де основна завдання не згрупувати запити "як-небудь", а згрупувати їх так, щоб вони успішно потрапляли в ТОП пошукової видачі вже в момент індексації сторінок, зроблених під семантику. Таким чином - ми кластерізуем тільки ті ключові слова, для яких знайшлася пара, і які реально будуть просуватися на одну сторінку. Решта ключових слова ми залишаємо некластерізованний, щоб не вводити в оману фахівців, які працюють з семантикою.
Q: Чому в кластеризації є налаштування точності? Навіщо вони?
Q: В чому різниця в ваших алгоритмах кластеризації? Який для якого випадку використовувати?
A: У нас є 3 алгоритму кластеризації:
- Кластеризація з ручними маркерами
- Кластеризація по Wordstat
- Комбінований алгоритм кластеризації (ручні маркери + Wordstat)
Працюють вони по одному і тому ж базовому принципу - порівняно подібності ТОПів пошукових систем, але призначені для вирішення кілька різних завдань.
Алгоритм з використання ручних маркерів:
Алгоритм кластеризації по Wordstat
Комбінований алгоритм (ручні маркери + Wordstat) - поєднує підходи двох попередніх методів.
Фіналізіруем структуру сайту - робимо комбіновану кластеризацию
Так як ми спочатку збирали семантику правильно (формуючи маркерні запити для нашого сайту) - будемо використовувати комбінований алгоритм кластеризації.
Для виконання кластеризації ваш список запитів повинен виглядати так:
Де в першій колонці знаходяться ключові слова, в другій розмітка маркер / НЕ маркер (1/0), а в третій будь-яка частотність Wordstat (та, яку ви зазвичай використовуєте для просування). Завантажити приклад файлу для завантаження в кластерізатор
Докладні рекомендації, з питання яку частотність використовувати для просування, наведені в цій статті
Ви можете не фільтрувати вручну ключові слова з частотністю, нижче який ви не працюєте з ключовими словами - такий функціонал передбачений прямо в проектах по кластеризації. Функціонал особливо корисний при кластеризації по Wordstat.
Визначення релевантних URL для кластерів.
В результаті кластеризації ви отримаєте готовий список кластерів, під які потрібно просувати сторінки вашого сайту. Тепер головне питання полягає в ухваленні рішення - на яку сторінку просувати той чи інший кластер.
Ми в Rush Agency, вважаємо за краще відразу продумувати структуру сайту і URL сторінок і відразу прив'язувати маркерні запити (а відповідно і кластери) до сторінок. Але це вимагає великої підготовки і прорахунку на етапі створення семантики - не завжди на це є час і ресурси. Так само для інформаційних порталів та інтернет-магазинів не завжди можна передбачити всі пошукові бажання користувачів використовуючи логічні гіпотези і доводиться робити кластеризацию списку ключових слів використовуючи тільки частотність Wordstat.
Працює алгоритм наступним чином:
Після кластеризації наші алгоритми перевірять, чи не знаходиться ваш сайт вже ТОПі по маркерні запитом - якщо так, то ми дамо кластеру і всім його запитам URL вашого сайту, який вже в ТОПі і підсвітити його зеленим кольором в веб-інтерфейсі і в XLSX вивантаження.
Якщо ваш сайт не в ТОПі по маркерні запитом - ми спробуємо визначити релевантну сторінку на вашому сайті використовуючи пошук по вашому сайту з оператором "site:". Знайдений URL з вашого сайту буде присвоєно кластеру і всім, хто входить в нього запитам. Такі URL маю звичайний колір - чорний.
Не зрозуміло на якій URL просувати кластер і його ключові слова? Чи не можете прийняти рішення - просувати стару сторінку або робити нову?
Не біда - ми детально розглянули це злободенне питання в цій статті
замість висновку
В результаті, при правильному підході до створення семантичного ядра, описаному в даному керівництві - ви в найкоротші терміни отримаєте максимально повне семантичне ядро для вашого сайту. До того ж запити, згруповані за методом подібності пошукової видачі з великою ймовірністю потраплять в ТОП видачі пошукових систем вже в момент індексації (або переиндексации) сторінок, на які вони просуваються.
Пам'ятайте, що потрапляння в ТОП безпосередньо залежить від правильної внутрішньої оптимізації сторінок вашого сайту - про це ми розповідаємо в цій статті
Успіхів при роботі з семантичним ядром. Ми раді, що ви з нами і використовуєте наші інструменти, в які ми вкладаємо дуже багато праці!
____
Команда Rush Analytics