LSI-копирайтинг: тёмные дебри семантики

Как же сложно продвинуть сайт в ТОП-3 выдачи Google, Яндекс и других поисковых систем. Даже по низкочастотным запросам… Когда нет опыта в составлении семантического ядра, написании текстов на их основании, регулировании тошноты, водности и прочих показателей. К этой цели совместно продираются SEO-специалисты и копирайтеры, но каждый раз поисковики вносят инновации. Приходится заново искать «философский камень», идеальную форму для удовлетворения Google.

Мы чаще всего работаем именно с гуглом, ведь порядка 90% украинцев пользуется этим ресурсом. Есть у нас и опыт сотрудничества с западными проектами — там доля Google еще больше.

Однако, вернемся к трендам. Если еще в начале 2010-х must have SEO-текста — это ключевые слова, то сейчас вектор развития поисковых систем изменился. LSI — латентно-семантический анализ, вот что стало полем битвы SEO-копирайтеров.

Сначала расшифровка, чтобы вы смогли поискать больше информации в англоязычных источниках:

• L — Latent
• S — Semantic
• I — Indexing

Что имеется в виду, когда мы говорим про LSI? Это дополнение к ключевым словам. Термины, которые по смыслу с ними связаны, и чаще всего используются в текстах конкурентов по нише. Эту систему индексирования разработали еще в 1988 году, но до интернета она дошла лишь недавно.

Зачем такая инновация нужна была Google? Они просто устали от критики — их постоянно обвиняли в том, что в ТОП вырываются статьи с крайне высокой заспамленностью. Да, так раньше и было. Завалил текст основным ключом, и радуешься. Читать это, конечно, невозможно. Язык спотыкается уже на 10 ключе к ряду. Но кого это интересует, правильно?

Неправильно, интересует. Сотрудники гугл приложили все усилия для того, чтобы сделать SEO-тексты доступными для чтения, интересными и стилистически выверенными.

Многие думают, что LSI — это просто синонимы, не больше и не меньше. Иногда это так, но не всегда. Смотрите, в текстах про операционную систему Android точно будут неоднократно использовать слова “смартфон”, “гаджет”, “девайс”. Всё это синонимы, и в тексты стоит использовать каждый из них. Вы покрываете весь синонимический ряд, и этим удовлетворяется требование Гугла.

Не будем вводить вас в заблуждение — разговор не только про синонимы. Уже сейчас существуют специальные программы, которые помогают собирать LSI. Возьмите текстов 10 от конкурентов, залейте их в эту программу, и начните аналитику. Если в каждой из статей использовали слово “любовь”, то это уже LSI. Да, даже если статья была про производство металлокерамики. Таков он, латентно-семантический анализ, опирается на прецеденты, на уже существующие тексты.

Сейчас понятие LSI больше ассоциируется у нас с поисковой системой Google, но в начале 2010-х всё было иначе. Тогда Яндекс ввёл в действие алгоритм «Палех», работающий по принципу латентно-семантического анализа. Затем это нововведение переросло в алгоритм «Королев», и как-то застопорился в развитии.

Google пошёл дальше. В 2013 году компания объявила про внедрение алгоритма Колибри, и теперь регулярно, несколько раз в год, улучшает его работу. Чем дальше, тем лучше система понимает естественный человеческий язык. Потребность в заспамленности текстов исчезает, и это на пользу всем. Разве что интернет-маркетологам приходится подстраиваться, но разве это плохо? Сложности — лишь новый источник для саморазвития, самореализации, заработка, в конце концов.

Мы уже немного пояснили принцип, указали на наличие специальных программ. Но кто же начинает использовать инструменты, когда еще нет навыка ручной сборки. Сначала лучше разобрать все по атомам, чтобы наловчиться работать с LSI.

Создайте документ в Excel-отчете, напишите там основные ключи, и под каждым из них оставьте место для 5-10 LSI-терминов.

Дальше открываем сайты конкурентов. Для этого введите в поисковике ваши ключевые слова. А затем начните изучать их тексты. Заметили, что какие-то слова попадаются чаще, чем другие? Выписывайте каждое из них, и переносите в свой Excel-отчет. На выходе получите перечень слов, которые стоит упомянуть в своей статье. Более того, нередко сбор латентно-семантического анализа помогает и в составлении структуры будущего текста.

Это очень длительная и утомительная работа, тут не поспоришь. Ручная сборка семантики — это только для студентов, обучающихся тонкостям интернет-маркетинга. Когда вы работаете над реальными проектами, то у вас не будет столько времени. Поэтому и создали специальные программы, которые позволяют собрать LSI семантику автоматически за несколько секунд.

Здесь принцип предельно прост. Вы открываете программу, вводите ключевое слово, и программа сама идёт изучать тексты конкурентов. На выходе она выдает вам всю LSI-лексику. Как правило, ее можно скачать все в том же Excel-файле, чтобы не отвыкать от удобного софта.

Есть одна проблема. Такие программы, как правило, платные. Но вложить в это деньги стоит, поговорите об этом с заказчиками. В 2021 году продвинуть сайт в ТОП без LSI — пустые мечтания, а перспектива оплачивать вам ручную сборку латентной семантики еще менее радужная.

Сейчас LSI полностью покорил сферу продвижения информационных сайтов. Для инфо-бизнеса — это must have. E-Commerce в этом смысле отстает, но все неуклонно движется к забвению старых добрых ключевых слов. Скоро поисковые системы будут опираться именно на поиск по синонимам, контекстуально важным словам, смежным темам.

Подведем итоги. LSI даёт нам:

• минимизацию заспамленности и добродушную реакцию того же Баден-Бадена;
• снижение водянистости текста, ведь появляется стимул раскрывать разные темы и вносить больше конкретики;
• улучшение позиций веб-страницы по низкочастотным, среднечастотным и высокочастотным запросам;
• тексты просто будет приятно читать, что повысит репутацию вашего сайта, и повлияет на поведенческие факторы SEO у аудитории.

И главное. У LSI нет недостатков. Сбор ядра семантики только расширит ваше представление о будущем тексте, поможет не повторяться, и принести реальную пользу читателю. Пока что эти дебри тёмные, но именно отсюда доносится свет будущего SEO, да и интернет-маркетинга в целом.