Семантическое ядро сайта пример excel

SEO-Excel для кластеризации семантического ядра (СЯ)

Содержание

1. Кластеризация по составу фразы
2. Догруппировка кластеризированной семантики
3. Склонение и генерация тегов

SEO-Excel — это надстройка для Microsoft Excel, которая содержит 22 бесплатных инструмента для SEO-специалиста, позволяющая автоматизировать большую часть процессов при работе с семантическим ядром. Презентовал Андрей Ставский из Rush Analytics летом 2017 года, как альтернативу буйжуйской SeoTools for Excel.
Основные возможности:

• Разбор и перегруппировка семантики;
• Генережка SEO тегов и URL;
• Работа с морфологией;
• Парсинг Title и текстов из выдачи Яндекса;
• Построение MindMap по URL.

Системные требования:

• Windows 10 / 8.1 / 8 / 7 / Vista;
• Microsoft Excel 2007 / 2010 / 2013 / 2016 / 365.

Рассмотрим, как SEO-Excel может в помочь в кластеризации семантического ядра на примере запросов для категории Bluetooth наушников крупного интернет магазина. Для этого я собрал запросы из Wordstat по маркерам со стоп-словами, снял частотность, очистил от неявных дублей и брендов.Получили большой список запросов, который в данном виде нам мало чем полезен. Для дальнейшего продвижения по этим запросам, их необходимо сгруппировать по какому-то признаку и закрепить за страницами на сайте. Задачу группировки (кластеризации) запросов как раз и помогает решить надстройка.

Кластеризация по составу фразы

Инструмент “Выжимка”, который позволяет удалять определенные слова из запросов, мы будем использовать для кластеризации семантики по составу фразы.

Копируем запросы в соседний столбец и делаем в нем выжимку, исключая запросы, не влияющие на интент (потребность): купить, цена, интернет, магазин, заказать, стоимость, bluetooth, блютуз, беспроводные, наушник, телефон и т.д. Можно указывать в сокращенном варианте, чтобы исключить также словоформы данных слов.

Далее сортируем столбец с выжимкой по А до Я, выделяем его и применяем инструмент “Красит” ко всем столбцам. Получаем запросы кластеризованные по составу фразы, где в столбце «Выжимка» содержится интент, т.е. запросы с уже сформированной потребностью.Кто хоть немного понимает в наушниках скажет, что капельки, вакуумные, внутриканальные и затычки — это все об одном типе наушников. С точки зрения потребности, эти запросы логично объединить в одну группу. С точки зрения хитрого сеошника, можно разбить и на разные страницы, чтобы за счет точных вхождений попробовать опередить конкурентов в ТОПе.

В Техпорте работают последние:

• www.techport.ru/katalog/products/hi-fi-i-audio/naushniki/tag/vnutrikanalnye
• www.techport.ru/katalog/products/hi-fi-i-audio/naushniki/tag/vakkumnye
• www.techport.ru/katalog/products/hi-fi-i-audio/naushniki/tag/zatychki

Хотя наушники-капельки проигнорировали. Хитрые, но не до конца…

В МВидео не стали заморачиваться — разместили все на одну страницу

• www.mvideo.ru/naushniki/naushniki-3967/f/category=naushniki-vkladyshi-1150

Оба сайта в ТОПе, вот и не понятно, а как же сгруппировать правильно запросы, чтобы и нам там быть, и трафика по-максимуму собрать.

Кластеризировать по данному способу — это очень долго, нудно и не точно, ведь нужно пройтись по всем запросам, определить интент и перегруппировать по ТОПу.

Недостатки кластеризации по составу фразы

• Синонимы и переформулированные фразы попадают в разные кластера и нужно потратить уйму времени, чтобы их руками перебрать и объединить;
• Информационные запросы часто попадают вместе с коммерческими в одну группу;
• Даже после перебора руками, нет уверенности, что группировка правильна. Запросы, которые вы считаете, что нужно продвигать на одну страницу, на самом деле нужно продвигать на разные.
• Для избежания ошибок приходится дополнительно анализировать ТОП выдачи по каждой группе. При больших ядрах — это задача может растянуться на многие месяцы. Ни у кого нет столько времени ждать вашу семантику.

Поэтому группировка по составу фразы не используется в чистом виде. Тем не менее, данный метод позволяет значительно сократить время на обработку семантического ядра после сервисов автоматической кластеризации, которые работают на основании анализа ТОПа поисковой выдачи.

Преимущества кластеризаторов по ТОПу

• Синонимы и переформулированные фразы при «чистой» выдаче попадают в одну группу;
• Проверяется совместимость продвижения запросов на одной странице. Несовместивые запросы разбрасываются по разным группам;
• Существенная экономия времени, особенно на больших ядрах.

Догруппировка кластеризированной семантики

Сервисы автоматической кластеризации по ТОПу позволяют значительно сэкономить время и деньги, группируя запросы на основании подобия сайтов из ТОПа, но и они не лишены недостатков.

Недостатки кластеризации по ТОПу

• Необходимость поиска баланса между полнотой и точностью кластеризации. При высокой полноте группируется больше фраз, но страдает точность, из-за чего в группы попадает много лишнего. При высокой точности очень низкая полнота — группы маленькие и большой список несгруппированных фраз, которые нужно раскидывать самостоятельно. Оптимальная по полноте кластеризация выбирается каждый раз индивидуально;
• Если выдача «плохая», то запросы, которые должны продвигаться на разных страницах, при кластеризации могут попасть в одну группу. Наоборот, запросы с одним интентом, попадают в разные группы.
• Кластеризация запросов без однозначного интента, по которым в выдаче как коммерческие, так и информационные сайты, дает неудовлетворительные результаты. Например, мы бы хотели запрос продвигать например, как коммерческий, но кластеризатор положил его в группу с информационниками.

Догруппировать имеющийся результат согласно нашим требованиям помогут инструменты «Выжимка» и «Разбор».

Определяем состав фразы в файле кластеризации от Rush Analytics. Самыми удачными результаты кластеризации мне показались при силе связи 4.
Запросы «спортивные наушники bluetooth» и «наушники для спорта беспроводные» объединились в одну группу. Вакуумные наушники разбросало 3 по разным кластерам, а вкладыши, мини и капельки — по 2. К тому же попался запрос и без сформированного интента — «наушники для телефона купить». Проходимся таким образом по всем кластерам. Благодаря выжимке это легко читается.

Кластеризатор не дал нам точного ответа, поэтому здесь нужно дополнительно перебрать запросы вручную. При обнаружении ошибок кластеризации, приходится решать, оставлять ли конкретный запрос в данном кластере, переместить в другой или создать новую группу:

Если мы решили объединить «внутриканальные» и «вакуумные» можем сразу задать одинаковые названия кластеров для этих запросов. В данном случае мы используем название «беспроводные наушники внутриканальные».

Если же запросы разбросаны по файлу или мы не знаем, есть ли уже похожий кластер, можно скопировать ключевое слово в соответствующую ячейку «название кластера», например «блютуз наушники капельки купить».

Нет необходимости искать по всему файлу подходящий кластер или запоминать названия уже существующих.
Снимаем заливку и сортируем от А-Я по столбцу с названием кластера. Далее красим все столбцы с помощью инструмента “Красит”.
Произошла группировка запросов по общему названию. В одну группу мы добавили вакуумные и внутриканальные. В тоже время мы не стали «капельки» сводить к общему названию, поэтому они находятся в разных кластерах. Чтобы устранить данный момент, применяем инструмент «Разбор» для быстрого объединения кластеров по названию их вершин.
Для вершин кластеров в столбце «А» необходимо повторно применить выжимку, по которой будет сразу понятно, кластера с каким названием вершин нужно объединить.

Переносим кластера, которые хотим объединить начиная со столбца «В» в одну строку. Удаляем пустые строки и завершаем разбор.
На вкладке “Конечная семантика” получаем объединенные кластера с сортировкой по убыванию суммарной частоты.

Когда кластеризация не показывает однозначного распределения запросов по кластерам, как например в данном примере, приходится принимать решение на основании того, насколько хорошо мы разбираемся в тематике и никакая автоматизация не поможет.

Перед тем, как кластеризировать свои запросы, обязательно изучите специфику продаваемых товаров или услуг.

Получив конечную семантику, мы можем сгенерировать теги для SEO продвижения.

Генерация h2

Заголовок h2 будем задавать по самой частотной фразе в кластере. Для этого сначала отсортируем итоговую семантику по столбцу с частотностью. Применяем инструмент «Сортировка» и запросы в каждом кластере сортируются по убыванию частоты.

С помощью инструмента «h2» указываем столбец с запросами и столбец для заголовка.Берется первая закрашенная ячейка столбца «B» и записывается на весь кластер. С помощью данного инструмента можно быстро протянуть любой идентификатор.

Генерация Title

Для генерации Title есть 2 шаблона:

• с разделителем. Позволяет вставить дополнительные слова в начало и конец Title, который формируется из первых двух запросов, разделенных вертикальной чертой.
• скользящий. Позволяет вставить дополнительные слова в середину и конец Title, который формируется из двух запросов, разделенных дефисом. К преимуществам данного шаблона относятся возможность изменять падеж, использовать название кластера или третий запрос в списке.

Примечание: запросы должны находиться в столбце «B», название кластера — в столбце «A». Title генерируется в первый пустой столбец.

Генерация Description

Для генерации мета-описания воспользуемся инструментом «Description», который позволяет задать префикс, постфикс, изменить падеж запроса и добавить UTF-8 символы.

Примечание: запрос, добавляемый в шаблон, берется из столбца «A». Description генерируется в первый пустой столбец.

Ознакомиться с полным функционалом и скачать SEO-excel бесплатно можно на официальном сайте seo-excel.ru.

На выходе всех сервисов кластеризации получается файл, который нужно дополнительно обрабатывать: объединять и перегруппировать кластера, чистить от мусора. Специалист тратит много времени и ручного труда на выявление ошибок. С настройкой SEO для Excel получается значительно снизить трудо- и времязатраты на доработку кластеризированного семантического ядра.

kytaichuk.ru

Анализ больших семантических ядер, или «Робот-распознаватель» / RealWeb corporate blog / Habr

Говорят, метатеги для целей SEO мертвы и больше нет смысла прописывать заветную строку meta keywords. Действительно, в современных многофакторных алгоритмах этот тег потерял свой вес. Но это вовсе не значит, что нужно отказываться от работы с семантическим ядром сайта — оно по-прежнему бесценно для структурирования сайта, формирования тематики (которой и интересуются поисковики) и даже для контекстной рекламы. Собрать ядро — задача не из лёгких, собрать его с умом и не превратить в «накидайте мне синонимов» — ещё сложнее. Так вот, в статье пойдет речь о макросах и формулах MS Excel, которые упростят обработку больших семантических ядер. Представляем вам небольшого Excel-робота от нашего изобретательного и не жадного специалиста отдела контекстной рекламы RealWeb Дмитрия Тумайкина. Ему и слово.

«Привет, Хабр! C самого начала хочу предупредить читателей, что разработка не является чем-то новым на рынке по логике и принципу работы, но имеет ряд преимуществ перед другими известными инструментами:

• Является полностью бесплатной для всех пользователей(в отличие от KeyCollector и ряда других подобных сервисов).
• Не требует подключения к интернету + использует локальные мощности (есть версия, созданная для Google Docs, но на больших объемах данных работает медленнее вашего компьютера, даже одноядерного, т.к. корпорация добра по привычке ограничивает процессорные мощности на 1-го пользователя.
• Представляет собой оптимизированный (насколько позволяет знание алгоритмов вычислений Excel) алгоритм для обработки больших ядер.

Файл является одним из серии файлов для специалистов по контекстной рекламе (планируются ещё интересные и очень полезные «роботы»). К слову сказать, разработка была создана «с нуля», и уже постфактум стало известно, что на рынке уже есть схожие макросы для табличных редакторов – например, публикация Devaka (макрос для OpenOffice) и разработка команды MFC-team, являющаяся адаптацией этого макроса под MS Excel. Впрочем, ни один из файлов не мог удовлетворить мои потребности как потребности специалиста по контекстной рекламе. У нашей разработки есть свои преимущества, о чём расскажу чуть ниже.

А пока — зачем это нужно?

Допустим, есть большое семантическое ядро. Каким образом оно было получено, нас не интересует. По сути это неструктурированный набор запросов, который мы хотели бы структурировать. Каким образом мы делаем это вручную?

1. «Пробежавшись» по запросам глазами, пытаемся понять общую смысловую направленность, выделяем, какие категории запросов присутствуют в ядре.
2. Определяем и выделяем слова-маркеры, которые позволят отнести запросы к той или иной категории. Самый примитивный вариант — «целевой-нецелевой», но можно выделять и направленность слов. Например, для компаний, работающих с e-commerce, популярными будут оптовые (опт, база, склад, оптовый…), информационные (как, где, отличие, сравнение, отзывы…), покупающие (магазин, купить, цена, стоимость…), арендные (прокат, напрокат, в прокат, аренда…), гео-маркеры, и т.д…
3. Ищем каждый из запросов в исходном списке с помощью фильтров, помечаем эти запросы. Здесь всё зависит от фантазии – если у нас всего два варианта, то достаточно запросы просто отметить разными цветами. Если же вариантов много, чтобы не допустить путаницы, мы могли бы отметить напротив запросов в соседнем столбце в той же колонке название той самой категории, к которой принадлежит слово-маркер, содержащееся в запросе. А чтобы всё было ещё более наглядно, можно указывать в дополнительном столбце и само слово-маркер. К этому в итоге я и пришёл.
4. После того, как всё разложено «по полочкам» таким образом – используем полученные списки в своих целях. Специалисты контекстной рекламы выставляют корректировки ставок в зависимости от категории запроса (например, чем «теплее» запрос, тем выше ставка), либо «минусуют» совсем нецелевые запросы.

Будучи искренне верящим в то, что лень — двигатель прогресса, и написавшим по этой причине не один макрос, я начал искать инструменты, которые позволили бы весь процесс максимально автоматизировать. Среди вариантов я не нашёл ни одного, полностью удовлетворяющего моим требованиям. И вот почему.

KeyСollector и СловоЁБ — многофункциональные программы, одна из задач которых – сбор семантического ядра. Первая платная, вторая является урезанной бесплатной версией. В них есть модуль «стоп-слова», позволяющий отметить фразы в таблице, содержащие данные стоп-слова.
Минусы данных программ:

• Невозможно использовать сразу несколько категорий, т.к. фразы будут просто отмечены в таблице. Поэтому анализ ядра на присутствие запросов определенной категории нужно проводить ровно столько раз, сколько у вас категорий.
• Если использовать поиск, не зависящий от словоформы, то могут быть ошибки сопоставления, например, «бельё» и «белый» считаются морфемами одного слова.

http://py7.ru/tools/group/ — инструменты появились в открытом доступе совсем недавно, но завоевали нешуточную популярность. Механика работы данного инструмента немного отличается от KeyCollector-а, но проблемы те же самые – ошибки со словоформами, невозможность анализировать несколько категорий одновременно.

Вышеупомянутые макросы Devaka и MFC. Здесь основной проблемой является то, что оба макроса используют алгоритм поиска по «маске», т.е. если слово-маркер является составляющей частью любого из слов, весь запрос относится к этой категории. В итоге, чем короче слово-маркер – тем больше ошибок, со словами Б и БУ невозможно работать априори, но верхний порог по символам даже в 6 символов не избавит вас от необходимости перепроверять всё сделанное. Например, слово «ванная» встречается в сотнях отглагольных прилагательных (лакированная, гофрированная…). Понятно, что во многих случаях о релевантности и речи не идёт.

И вот именно поэтому…

… я и создал свой файл с

блэкджэком

формулами и макросами. Не мудрствуя лукаво, он просто анализирует, встречается ли слово в точном соответствии в вашем запросе, поэтому никаких ошибок нет априори. Многие формулы (Substring, Multicat) не написаны с нуля, а являются импортированными из надстройки PLEX (за которую отдельная благодарность ее создателю).

Теперь подробнее о разработке, комментарии на скриншоте:

Ссылка на файл: робот-распознаватель
В файле 2 макроса, действующих по простому принципу – они:

• Делят запросы на слова (разделителем считается пробел). По принципу AdWords, только первые 10 слов.
• Сравнивают каждое из слов с «банком минус-слов», который представляет собой именованный динамический диапазон, т.е. в него можно добавлять слова вплоть до конца столбца, и макрос будет подстраиваться под каждый вариант, забирая тем больше процессорного времени, чем больше «банк», и наоборот.
• Если находят слово в банке – возвращают его, если не находят, возвращают «две кавычки» (пустой результат).
• Нехитрой формулой ВПР (вертикальный просмотр) возвращают категорию каждого из слов из соседнего столбца.
• Склеивают все полученные параметры вместе (через пробел) и выводят в соответствующие столбцы напротив.

Пример формулы, которая делает всё это в одной ячейке, сохранён в верхней строке, откуда её можно просто копировать вручную. Есть и макрос, который сделает это за вас, поместив новые данные в диапазон ровно напротив вашего списка ключей (в нём не должно быть пустых ячеек!). Однако такой вариант более ресурсозатратный, и заставит вас достаточно долго ждать, если количество ключевых слов и банк минус слов, допустим, более 5000. Поэтому создан второй макрос, делающий всё то же самое «пошагово» и отбрасывающий по пути ненужные вычисления.

Рекомендации:

• Для ускорения работы макроса рекомендуется «банк минус-слов» иметь в сортированном виде «А-Я» (по слову).
• Использовать нормализованные списки (как ключей, так и минус-слов) – это заметно ускорит расчеты в файле и вашу работу, т.к. сужает семантическое ядро.
• Но быть с ними внимательными (проверять итоговый список). Так, «Дели» (город) и «Делить» — для программ-нормализаторов условно — одно и то же слово. Похожие примеры — «чай» и «чаять» или «покрывала» и «покрыть»
• Не лениться составлять собственные списки минус-слов для разных тематик и делиться ими с коллегами.
• Файл можно использовать для каталогизации любых ядер по любым группам запросов, т.е. не обязательно использовать для минус-слов. Все зависит от задачи и фантазии.

Вот такая история. Берите файл, создавайте семантические ядра, используйте их в контекстной рекламе и SEO, делайте свой сайт лучше, делитесь опытом с другими.

P.S.: Пожелания и багрепорты приветствуются.
На текущий момент в файле используется линейный поиск ВПР. Позже выложу версию файла с бинарным поиском, прирост скорости вычислений на больших объемах будет колоссальный. Список минус-слов, указанный в файле, не является рекомендацией и может навредить вам и/или вашему клиенту, поэтому призываю проверять публичные списки (включая этот) на соответствие тематике вашего клиента, и дополнять его новыми словами. Формулы и макросы работают только в оригинальном файле, и не будут работать в других. Использование макросов в Excel не вредит вашему здоровью».

На этом и заканчивается история Дмитрия о создании полезного макроса. А мы напоминаем, что иногда самые сложные задачи имеют простые решения. MS Excel всегда был и остаётся главным помощником аналитиков, специалистов по контекстной рекламе и SEO-оптимизаторов. Его функции, формулы и макросы способны порождать интересные инструменты, облегчающие труд специалистов. Ну и, конечно, будет очень здорово, если некоторые из разработок будут выкладываться в открытый доступ и приносить реальную практическую пользу.

habr.com

Сбор семантическое ядро: инструкция для начинающих

Старший специалист отдела продвижения компании SEO Интеллект

Основой успешного продвижения сайта в поисковых системах или запуска контекстной рекламы всегда являлось правильно собранное семантическое ядро. В данной статье показан весь процесс сбора и группировки запросов.

Мы разделили работу на три основных этапа:

1. Сбор вариаций написания продукта и маркеров.
2. Сбор и чистка семантического ядра в Key Collector.
3. Кластеризация (группировка) семантического ядра.

Каждый этап мы разберем на примере группы товаров «Шлемы для мотоцикла», для которой и соберем семантическое ядро.

Чтение статьи займет у вас чуть больше 10 минут. Но если вы не очень любите читать, то можете потратить примерно то же время на просмотр ролика.

Этап 1. Сбор вариаций написания продукта и маркеров

Перед сбором запросов необходимо выявить все возможные варианты написания продвигаемого продукта, а также маркеры (свойства). Для этого мы используем сервис подбора слов Яндекса.

Методика

• Вписываем название нашего продукта в поисковую строку и нажимаем кнопку «Подобрать».

• Детально просматриваем запросы из правой колонки полученных результатов и выявляем синонимы или иные варианты нашего запроса.

• Переносим все найденные варианты названия продукта в отдельный файл.

• На следующем шаге следует собрать маркеры, то есть свойства, определяющие продукт. Данные маркеры можно объединить по типам схожих свойств, например, Цвет, Бренд, Тип и иных.

Для выявления маркеров есть два пути:

1. Сбор и последующая чистка всей семантики по названию продукта, например, «Мотошлем».

1.1. Плюс: Сбор всех существующих в спросе маркеров;

1.2. Минус: Долгий и трудозатратный процесс.

2. Поиск и анализ страниц конкурентов в ТОП 10, которые уже имеют страницы с нашим продуктом.

2.1. Плюс: Быстрый процесс;

2.2. Минус: Неполный сбор свойств, если они отсутствуют у конкурентов.

• Используя второй вариант, находим сайты конкурентов по запросам названия продукта, взяв страницы из ТОП 10. Это возможно сделать вводом основного запроса прямо в поисковую систему или же воспользоваться инструментом полноценного поиска конкурентов по видимости их сайтов, как было рассказано в 4 пункте первого этапа данной статьи.
• На странице конкурента, нужно обратить внимание на структуру категории, то есть существуют ли подкатегории, или посмотреть функционал фильтрации товаров. В нем уже присутствуют группы свойств, внутри которых мы можем увидеть маркеры.

• Копируем подкатегории и/или маркеры, которые нас интересуют, то есть то, что действительно есть у продвигаемого сайта в ассортименте, и выносим в наш файл:

• Следующим шагом сцепляем все варианты написания нашего продукта с маркерами, чтобы получить различные запросы для последующего сбора семантического ядра уже по ним. Рекомендуем использовать функцию «СЦЕПИТЬ» в Microsoft Excel. В результате получим таблицу, аналогичную представленной ниже:

• Для пакетной (разовой) загрузки всех ключевых слов в KeyCollector следует опять воспользоваться функцией «СЦЕПИТЬ» (формируем запросы в формате «Группа:Ключ»). Таким образом мы сможем разом добавить все запросы в единое поле программы, которая в свою очередь создаст необходимые группы и добавит в них соответствующие запросы для расширения ядра. Итоговый список запросов в необходимом формате:

Этап 2. Сбор и чистка семантического ядра в Key Collector

Перед началом сбора семантического ядра необходимо указать регион, по которому следует собирать запросы и их частотность. Регион напрямую связан с магазином, для которого собирается семантика, то есть если ваш магазин находится в Москве, то и запросы с их частотностью нужно собирать по данному региону. Для этого в нижней части окна мы выбираем регион для сервисов Yandex.Wordstat и Яндекс Директ:

После выбора региона можно приступать к сбору семантики.

Методика

• В основном меню нажимаем кнопку «Пакетный сбор слов из левой колонки Yandex.Wordstat»:

• В открывшимся окне мы увидим поле, куда необходимо добавить запросы прямо из нашего файла. После их добавления в нижней правой части окна следует нажать на иконку разделения фраз по группам:

• После нажатия на кнопку в правой колонке групп мы увидим, что наши группы добавлены, и во всплывающем окне появилось поле с названиями наших групп, внутри которых находятся соответствующие запросы. Далее мы можем нажимать кнопку «Начать сбор»:

Запустив парсинг левой колонки Yandex.Wordstat, мы автоматически получаем все расширения наших запросов из сервиса, и теперь не будем собирать их вручную.

• Следующим шагом является сбор корректной частоты запросов. Для этого следует очистить данные общей частотности, собранной вместе с запросами из сервиса Yandex.Wordstat, нажав на заголовок столбца правой кнопкой мыши и выбрав пункт «Очистить данные в колонке»:

Для сбора частотности мы используем функционал «Сбор статистики Yandex.Direct»:

• Во всплывающем окне выбираем период сбора равный году. Это необходимо потому, что спрос на товары зачастую является сезонным, и без годовой частотности мы не сможем выявить самые популярные запросы. Целью сбора выбираем «Базовую» и «Уточненную» частотность, после чего нажимаем кнопку «Получить данные»:

• Когда частотность собралась, можно переходить к чистке семантики от мусорных фраз. Мы рекомендуем удалять запросы с «Уточненной» частотностью менее 10, так как это означает, что подобные запросы приносят меньше 1 посетителя в месяц.

Выделяем такие запросы и нажимаем кнопку «Удалить фразы»:

• Теперь можно приступить к чистке запросов по фразам.

Для этого есть несколько инструментов:

1. Инструмент фильтрации позволяет быстро отсечь часть ненужных запросов. Используя его, можно оставить в основной таблице только те фразы, которые включают в себя английские символы, цифры или состоят из 4 и более слов и т.п. для пакетного удаления.

2. Инструмент «Стоп-слова» позволяет отмечать фразы на удаление или последующий перенос в другую/новую группу по заранее загруженным в поле словам. Можно сразу выделить запросы с вхождениями городов (отличных от выбранного региона), названий компаний конкурентов, а также информационные запросы со словами «как», «почему», «отзывы», «реферат» и пр.

3. Инструмент «Анализ групп» позволяет собрать запросы в группы по различным вариантам группировки и отмечать названия групп, выделяя сразу несколько запросов для удаления или последующего переноса в другую/новую группу.

• Рекомендуем пользоваться всеми инструментами, основным из которых должен стать «Анализ групп». Данный инструмент находится во вкладке «Данные»:

Во всплывающим окне можно увидеть несколько вариантов группировки, из которых мы советуем использовать метод «по отдельным словам».

В данном методе все запросы будут присутствовать в таблице и не случится того, что запрос, не попавший ни в одну группу, будет исключен из таблицы и его придется искать позже вручную в общем списке запросов.

• Просматривая группы одну за другой, отмечаем их или фразы внутри них, которые явно нам не подходят. В процессе мы будем наблюдать, что, выбирая пять групп, мы уже отметили в общей таблице 9 фраз:

• После того как отметим все группы и запросы в них, мы можем закрыть данное окно и нажать на кнопку «Удалить фразы».

После чего следует перейти к выгрузке запросов в Excel для последующей ручной чистки запросов и группировки семантики.

• Чтобы совершить пакетную выгрузку всех запросов из разных групп, необходимо в правой колонке программы отметить все наши группы и нажать кнопку «Режим просмотра мульти-группы». После этого можно выгрузить наше семантическое ядро в Microsoft Excel:

Этап 3. Кластеризация (группировка) семантического ядра

Полученный список запросов нам нужно разбить на кластеры для последующей проработки посадочных страниц. Чтобы корректно выполнить эту задачу, нужно использовать сервисы кластеризации запросов, работающие на основе выдачи поисковых систем. Именно такой формат анализа, возможности продвижения тех или иных запросов на одной или разных страницах дает 70% успеха при дальнейшем продвижении сайта.

Популярные программные продукты:

1. KeyAssort – программа для кластеризации и структуризации семантического ядра.

2. Key Collector – функционал «Анализ групп» с типом группировки «По поисковой выдаче»).

Популярные онлайн-сервисы:

1. Engine Seointellect

2. Tools PixelPlus

3. Rush Analytics

Рассмотрим методику группировки запросов с помощью сервиса Engine Seointellect.

Методика

• Полученный список запросов, который мы выгрузили из программы Key Collector, содержит столбец с названием «Группа». Нам необходимо по очереди добавлять все запросы из каждой группы в кластеризатор.

• Заходим в сервис и выбираем в меню слева пункт «Кластеризация запросов». В открывшемся блоке мы видим кнопку «Новая группировка».

• Нажимаем на данную кнопку. На экране появятся следующие поля для заполнения:

1. Добавить запросы – в данный блок мы добавляем все запросы из первой анализируемой группы.

2. Вид группировки включает в себя три вида жесткости кластеризации:

2.1.«Hard» – жесткая группировка.

2.2.«Balance» – группировка средней жесткости.

2.3.«Soft» – группировка низкой жесткости.

Подробнее про различие работы методов группировки можно посмотреть в данном видео: 

При группировке коммерческих запросов, как в нашем случае, следует изначально выбирать метод группировки «Hard», если запросы информационные, то рекомендуем пользоваться только методом «Soft».

3. Регион выбираем соответствующий регион продвижения.

4. Мой сайт не нужно указывать, так как эта функция нужна для определения запросов по уже существующим посадочным страницам указанного сайта.

• Нажав «Запустить группировку», необходимо дождаться окончания процесса сбора данных. При завершении анализа в правой части созданного задания вместо отображения процесса появится иконка «Глаз», на которую необходимо нажать.
• Мы попадаем на страницу результата группировки и можем проанализировать данные:

1. Мы видим, что все наши запросы, кроме одного, попали в одну группу (отмечено зеленым), а значит их можно продвигать вместе на одной посадочной странице.

2. Также присутствует нераспределенный запрос (отмечено синим), это значит, что по данному запросу результаты выдачи сильно отличаются от результатов других запросов. В таком случае следует сделать вывод, что под этот запрос нужно создавать отдельную посадочную страницу бренда Ataki.

3. Справа от группы есть функционал «Показать список URL», нажав на который откроется блок со ссылками на страницы из ТОП 10, по которым была проведена кластеризация.

• Если бы мы добавили большее количество запросов в кластеризатор, то в нераспределенных могли оказаться фразы, которые можно продвигать в готовых группах. Можно просто увидеть эти запросы и перенести в нужную группу, но если фраз много, то их следует отправить на группировку по методу «Soft». Полученные группы по методу группировки «Soft» соединить с группами, полученными ранее по методу «Hard».
• Проведя данные действия с каждой группой из нашего файла, мы получим готовый список разделенных запросов, для последующей проработки страниц.

Финальная версия файла семантического ядра

Итоговый файл с семантическим ядром должен представлять собой таблицу, включающую следующие столбцы с данными:

1. Запрос

2. Группа

3. Базовая частотность

4. Уточненная частотность

5. Посадочная страница

Все группы мы рекомендуем отделять чертой друг от друга, чтобы впоследствии с таким файлом было легче работать:

Выводы

Теперь вы знаете, насколько трудозатратным является процесс сбора и группировки семантического ядра для продвижения сайта или настройки контекстной рекламы.

Это лишь базовая инструкция, которая не охватывает многих нюансов, возникающих в процессе, но именно эта работа является основой успешного достижения целей продвижения, а значит выполнять ее некачественно равносильно бездействию, так как вы не добьетесь никаких результатов без «построенного фундамента».

www.seonews.ru

Как собрать семантическое ядро для сайта правильно

Два основных подхода

Чтобы составить семантическое ядро, нужно собрать множество ключевых фраз и дополнительных релевантных слов, участвующих в продвижении. Существует 2 метода сбора информации. Первый — сначала найти ключи, ориентируясь на запросы пользователей, а затем сформировать на их основе структуру страниц сайта. Второй подход — сперва создать каркас будущего ресурса сайта, а затем заниматься сео-анализом запросов, исходя из целей и задач пользователя.

Традиционное СЕО. В традиционной картине мира сеошника сайт должен продвигаться в топ выдачи поисковиков за счёт размещения на страницах оптимизированных текстов. Краеугольный камень этой модели — анализ запросов пользователей. Грубо говоря, специалист собирает фразы, по которым люди хотят найти тот или иной товар/услугу или получить нужную информацию. Затем он включает эти словосочетания в текст в нужном количестве. Особенность традиционного подхода к созданию семантического ядра: он не нацелен на повышение удобства пользователей. Этот метод призван лишь «добывать» трафик на сайт из поисковой выдачи.

Бизнес-подход. Этой моделью оперируют маркетологи, которым важно решить «боли» клиентов и улучшить поведенческие факторы сайта. Бизнес-подход предполагает, что сначала будет составлена структура сайта, и уже с учётом имеющихся страниц составляется семантическое ядро. Преимущество маркетинговой тактики: специалист более грамотно продумывает структуру сайта с учётом целей и задач посетителей. Он помогает будущим клиентам с легкостью находить ответы на свои вопросы и принимать решение.

Виды семантических ядер

Семантическое ядро может создаваться для нескольких целей:

• для формирования контентного плана сайта и его последующего продвижения в поиске;

• для объявлений Яндекс.Директа;

• для снятия позиций сайта.

Каждый из этих видов семантического ядра отличается. Стоит рассмотреть особенности СЯ для создания контентного плана и дальнейшего наполнения ресурса текстами.

Создание структуры

Структура сайта — это схема разделов, подразделов и категорий со страницами. Благодаря правильно выстроенной иерархии посетитель быстро находит нужную информацию: описание товара, прайс, отзывы, порядок оказания услуг. Создавая структуру сайта, маркетолог ориентируется в первую очередь на задачи пользователя и во вторую — на результаты анализа поисковых запросов. Порядок работ:

• Определить основные разделы. Для digital-агентства это могут быть такие категории, как услуги, проекты, цены, блог.

• Создать категории. К примеру, в раздел «Услуги» входит поисковое продвижение, крауд-маркетинг (использование ссылок), дизайн, аудит сайта, оптимизация кода и юзабилити и др.

• Создать страницы и распределить по ним ключевые запросы.

Важным инструментом сео-продвижения является внутренняя перелинковка — создание сети ссылок, ведущих с одних страниц сайта на другие. Так пользователю будет проще ориентироваться.

Виды и особенности ключей

Скорость сео-продвижения зависит от конкуренции в выбранной нише и грамотного выбора ключевых фраз по частотности. Этот параметр означает, сколько раз люди занесли в строку поиска определённое словосочетание. К примеру, через Яндекс пользователи делают запрос «как составить семантическое ядро» 1000 раз в месяц. Виды ключей по частотности:

• высокочастотные — к ним относятся фразы и слова с частотой более 5 тысяч;

• среднечастотные — от 1 до 5;

• низкочастотные — до тысячи.

Существует множество стратегий продвижения по низко-, средне- и высокочастотным запросам. Однако учитывать только одну группу нет смысла. Важно грамотно подходить к выбору ключевых фраз из каждой категории.

Продвижение по каким запросам лучше выбрать

За попадание в топ по средне- и высокочастотным запросам ведётся серьезная борьба между сео-специалистами. Поэтому конкуренция среди веб-мастеров и маркетологов, продвигающихся в интернете по данным запросам, довольно высока. Гораздо легче попасть в топ выдачи по низкочастотным фразам. Однако и при таком подходе важно учитывать конкуренцию.

Строение ключевой фразы

Она содержит несколько слов. Основное называется телом. К примеру, в словосочетании «создать сайт» слово сайт является телом. «Создать» — уточняющее. Его называют спецификатором. Если после тела находится уточнение — это «хвост». Таким образом, ключевая фраза состоит из тела, спецификатора и хвоста. При сборе семантического ядра важно учитывать их характер. К примеру, если вы будете продвигать страницу по запросам «купить дом» и «продать дом», поисковые системы будут ранжировать ее хуже, чем если бы вы создали 2 разные страницы под каждый запрос отдельно. Спецификаторы не должны противоречить друг другу.

Инструменты для сбора семантического ядра

Подбор ключевых фраз ведётся с помощью специализированных сервисов и программ, анализирующих поведение интернет-пользователей. Один из основных инструментов сбора данных для семантического ядра — сервис «Подбор слов Яндекса» или WordStat. Он позволяет отсортировать ключи по частотности, проверить их популярность на определённом временном промежутке (за год). Этот сервис помогает понять, как собирать семантическое ядро и расширять его дополнительными фразами. Выяснить, сколько раз пользователи набирали определённую фразу, можно путем записи слов в поисковую строку сервиса. Так, «собрать семантическое ядро» ищут 1400 раз в месяц. Если добавить уточняющее слово «как», результат будет почти вдвое меньше.

Учитывая число показов, маркетолог выбирает и группирует похожие ключи, добавляя их в семантическое ядро сайта.

Базовые ключи

К ним относят те фразы и слова, которые напрямую связаны с деятельностью компании или тематикой ресурса. К примеру, для интернет-магазина по продаже электроники к основным можно причислить «электроника», «телефоны», «компьютерная техника», «интернет-магазин электроники», «интернет-магазин техники и электроники». Основные группы ключей формируют верхний уровень структуры сайта. На их основе создаётся каталог, разделы и категории.

Расширение ядра

Поскольку структура сайта может быть очень глубокой, семантическое ядро должно состоять из запросов разной частотности, объединённых единой иерархией. Ключи собирают из левого столбца WordStat. Они сформированы уникальными спецификаторами и хвостами. Частотность таких запросов показана по убывающей. Чтобы расширить ядро, нужно забивать в поиск сервиса по очереди все базовые ключи и выбирать те запросы, которые с ними встречаются. Для удобства можно пользоваться различными расширениями, позволяющими быстро и удобно копировать только нужные фразы. Одним из таких является Yandex Wordstat Helper.

Если вы хотите посмотреть, сколько раз определенную фразу запрашивали пользователи определенного региона, выберите нужный из списка.

Дополнительные или LSI-слова

Поисковые алгоритмы совершенствуются с каждым годом, распознавая ухищрения сео-специалистов и веб-мастеров. Роботы анализируют сайты с позиции полезности текстов. Это не значит, что можно вообще не вписывать ключевые слова. Однако, если бездумно вписывать фразы в текст, сайт в топ поиска вывести не получится. Чтобы поисковые системы воспринимали его как релевантный (соответствующий) запросам пользователей, на нём должен быть контент, всесторонне описывающий товар, услугу, ситуацию, проблему. Исходя из анализа наиболее часто встречаемых запросов, можно утверждать, что люди ищут определённые товары и услуги вместе с другими. К примеру, выбирая планшет в интернет-магазине, будущий покупатель хочет знать не только его цену и характеристики, но и информацию о производителе, акциях на разные модели.

Что такое LSI

LSI — это один из поисковых алгоритмов, оценивающих совокупность ключей и их синонимов. Зачастую потенциальные покупатели перед совершением сделки хотят всесторонне рассмотреть имеющиеся предложения. Они вводят множество запросов, с разных сторон описывающих товар. Это и учитывают поисковые машины. Дополнительные слова можно брать из правого столбика WordStat, а также из подсказок Яндекса и Google.

Подсказки расположены и внизу страницы с результатами выдачи.

Минус-слова

Чтобы отсеять ненужный «мусор» из ключевых фраз, по которым на сайт могут попасть нецелевые посетители, в сервисе WordStat придуманы специальные операторы — знаки, указывающие системе, какие слова показывать, а какие — нет. После ключа нужно поставить знак «-» и следом за ним (без пробела) указать минус-слово, а затем обновить результаты поиска. Ненужная часть запроса исчезнет из списка. Помимо оператора «-» существует множество других, позволяющих сео-специалисту сэкономить время на подборе нужных ключей для семантического ядра. К примеру, если заключить фразу в кавычки, сервис покажет количество запросов в месяц именно этой фразы, без дополнительных слов. Если добавить к кавычкам оператор «!», WordStat сделает статистику по словам в том виде, в котором они записаны в поисковой строке, без учета изменённых падежей, времени и числа.

Анализ конкурентов

Сайты конкурентов, успешно пробившиеся на верхние позиции поисковой выдачи, служат отличным источником ключевых запросов для семантического ядра. Чтобы получить нужные фразы, нужно проанализировать тексты страниц, хорошо ранжируемых в поисковиках. Для аудита текстов конкурентов используют такие сервисы, как https://advego.com/text/seo/
и https://istio.com/rus/text/analyz/. С их помощью можно определить, какие слова использованы в тексте чаще всего, какие словосочетания из 2–3 или 4 слов встречаются несколько раз.

Оформление результатов работы

Получившиеся ключевые запросы стоит рассортировать по определённым характеристикам: телам и однокоренным спецификаторам. К примеру, ключи «купить телефон» и «купить телефон онлайн» нужно отделить от «заказать телефон». Также стоит вынести в отдельные группы всё, что связано с планшетами, ноутбуками и другими гаджетами. Стандартное распределение ключевых фраз — таблица в Excel. Группы должны располагаться таким образом, чтобы было понятно, как страницы с этими запросами будут расположены относительно друг друга в структуре сайта. Для удобства можно выделить группы ключевиков, которые относятся к определённому уровню иерархии, одним цветом.

Распределение фраз по кластерам

Инструменты для кластеризации. Для автоматической кластеризации (разбивки ключей на группы) семантического ядра используют платные онлайн-инструменты:

• Topvisor.ru. Сервис группирует запросы на основе результатов топ-10 поисковой выдачи.

• SerpStat.com. Этим инструментом можно выделить ключевики, служащие вопросами, а также отфильтровать фразы с привязкой к городу/региону. Главная особенность этого сервиса заключается в возможности собирать семантические ядра конкурентов.

• Ahrefs.com. Сервис позволяет оценить сложность попадания в топ по определённому ключевому запросу. Этот параметр используют вместе с частотностью фразы. Благодаря этому можно одновременно выбирать как сложно продвигаемые фразы, так и низко конкурентные — из группы низко- и среднечастотных.

Как кластеризовать. Кластеризовать полученные в WordStat запросы стоит на информационные и транзакционные. Первые относятся к получению информации, каких-то сведений, данных. Транзакционные запросы — это фразы с глаголами «купить», «скачать», «заказать». Часть из них — коммерческие, т. е. предполагающие покупку или продажу чего-либо. Их также стоит выделить в отдельную группу.

Что делать с семантическим ядром

После того как семантическое ядро собрано, определённые ключевики используют для создания контент-плана. Эти фразы помогут копирайтеру определить, о чём конкретно пользователь узнает, посетив сео-оптимизированную страницу. Он должен найти на ней ответ. Ключи, выбранные из семантического ядра, идут в метатеги Title и Description, а также в заголовки h2 и h3. Одна из главных задач ключей и дополнительных слов — располагаться непосредственно в тексте и помогать пользователю быстро находить нужную информацию.

Как подобрать корректные запросы

В Google и Яндексе используется интентный поиск. Интент — это смысл запроса. К примеру, «замки Германия» может относиться как к архитектурным строениям, так и к запорным устройствам для дверей немецких производителей. Поисковые системы анализируют предыдущую активность пользователя и определяют интент (смысл), который несет под собой тот или иной запрос. Для продвижения сайта в семантическое ядро стоит включать лишь те запросы, которые по смыслу подходят под тематику ресурса. Чтобы определить интенты и понять, как собрать ядро для сайта, набирайте запросы в поисковике и смотрите, что выдаёт система.

Ошибки и как их избежать

Одна из главных ошибок начинающих сео-оптимизаторов — чрезмерные попытки оптимизировать тексты ключами с ущербом для полезности материала и в некоторых случаях — даже для его читаемости. Поисковики плохо относятся к таким манипуляциям и могут понизить сайт в выдаче. Чтобы не допустить ошибок, собирая семантическое ядро, стоит воспользоваться помощью профессиональных сео-специалистов. Мы составляем семантические ядра с учётом специфики сайтов, особенностей продвижения в выбранной нише и конкурентности запросов. Опытные сео-аналитики помогут вам попасть на первые позиции поисковой выдачи.

www.rookee.ru