Как мы сгенерировали 500+ уникальных статей для сайта и вышли в топ

Как нам удалось сгенерировать более 500 уникальных текстов с помощью Excel и какие результаты это дало. Это подробная инструкция к нашему генератору текстов, который вы можете скачать и использовать!

1. Что делали сначала

2. Как нарабатывали возраст домена

3. Как работали со структурой

4. Как генерировали контент

5. Шаг 1. ТЗ копирайтеру

6. Шаг 2. Генерация через Excel

7. Шаг 3. Внедрение

Меня зовут Николай Моисеев, я совладелец Digital-агентства MIK Performance. Расскажу, как на одном из своих проектов нам удалось сгенерировать более 500 уникальных текстов с помощью Excel и какие результаты нам это дало.

Клиент — технический центр по ремонту автомобилей концерна VAG в Москве.

У проекта уже был домен, который покупали до этого специально с историей, но за длительное время продвижения сайта запросы не зашли даже в ТОП-100.

Поэтому для начала мы купили новый чистый домен и начали разрабатывать сайт автосервиса с нуля. Создали основные страницы сайта: «Услуги», «Цены», «Модели», «Контакты» и т. д., затем написали примерно 40 текстов под коммерческие запросы и разместили их на страницах услуг сервиса: на главной, на странице ремонта двигателя, на странице диагностики и так далее. Мы оптимизировали их под основные ключи, касающиеся работ по Audi, VW, Skoda: диагностика, обслуживание, ремонт двигателя и коробки передач.

За основу брали среднечастотные ключи (СЧ), например «замена моторного масла ауди а4», «замена ремня ГРМ ауди а4», но прорабатывали также и низкочастотные запросы (НЧ) вроде «замена стоек стабилизатора ауди а5», «замена поршневой ауди а5», «замена шруса ауди а5» и т. д.

Мы рассчитывали на рост по среднечастотным запросам, но в итоге получали совсем небольшой трафик по НЧ‑запросам. Раз в неделю мы наполняли сайт несколькими новыми статьями, и трафик немного рос:

Такими были позиции сайта в начале работы:

Для увеличения трафика нам нужно расширять структуру сайта и что‑то делать с возрастом домена, потому что с молодым сайтом сложно пробиваться в ТОП.

Сайты моложе 12–18 месяцев поисковые системы считают «молодыми». По опыту мы знаем, что это может усложнять продвижение.

Чтобы решить эту проблему, мы «передали» новому домену возраст старого с помощью подклейки домена через 301‑й постраничный редирект.

Как «переезд» в панелях веб‑мастеров мы это не оформляли. Поскольку мы полностью развернули новый сайт, то и аккаунты в Яндекс.Вебмастере и Google Search Console тоже завели новые.

А через неделю, когда новый сайт был проиндексирован, подклеили к нему старый домен на всякий случай: если бы сервисы веб‑мастеров выдали какой‑то негатив, то мы просто убрали бы редирект.

Для продвижения по высокочастотным (ВЧ) запросам, например «ремонт ауди», «сервис ауди», нужно, чтобы на сайте были страницы:

То есть нужна широкая структура. А кроме того, все новые страницы должны быть уникальными, чтобы не получить фильтр за малополезный контент.

Поэтому здесь решили начать сразу с уникальных текстов.

Сложность была в том, что их нужно было получить довольно много в короткое время. По нашим наблюдениям, для нового сайта автосервиса одной марки автомобиля в среднем необходимо около 250–300 качественных страниц.

У нас в работе было 3 марки авто: Audi, Skoda и Volkswagen, так как это один концерн (все автомобили имеют схожие узлы подвески, коробки передач и двигатели). Вышло, что нам необходимо добавить примерно 500 новых уникальных страниц на сайт.

Было ещё два условия:

Сначала мы решили провести эксперимент на Audi, а затем, если результат нас удовлетворит, то сделать то же самое для Skoda и Volkswagen.

Мы определили, что все модели машин имеют одинаковый набор работ:

Получился список из примерно 50 таких работ. Сначала каждую из них мы «перемножили» со всеми моделями. Мы делали это в Excel: с помощью формулы «СЦЕПИТЬ» соединяли комбинации «название работы» и «модель», а затем с помощью автозамены меняли модель в общем списке работ. Получился готовый список запросов.

Далее занесли этот список получившихся запросов в Топвизор и быстро проверили их частоту. Опирались в основном на точную частоту, а если её не было, то в частном случае смотрели общую частоту ключа и перепроверяли выдачу вручную.

На основе полученных данных отобрали наиболее целевые запросы. Например, мы заметили, что достаточная частота у запроса «замена амортизаторов ауди а4» есть, а у запроса «замена амортизаторов ауди а1» нет — такой запрос в проработку не брали.

Кроме этого, старались отбирать такие запросы, которые любой владелец авто должен знать, и отсекали слишком узкие информационные запросы — как я уже говорил, мы ориентировались на коммерческую выдачу.

Затем мы составили 50 ТЗ для копирайтеров на каждую отдельную работу под одну работу и одну модель Audi, например: «диагностика ауди а4», «замена масла а4» и т. д.

Вот такие были условия ТЗ:

В итоге из одного ТЗ у нас было 3 разных текста об одной услуге для одной модели с показателем уникальности 60 %. Это то, что мы использовали для генерации уникального контента дальше.

Покажу, как это работает на примере. Тут мы работаем с одной статьей в трёх её вариантах — «Замена ремня ГРМ Фольксваген Тигуан».

Каждую часть статьи мы внесли в отдельную ячейку и присвоили ей свой уникальный идентификатор:

На другом листе таблицы прописали названия марки и модели латиницей и кириллицей. Эти названия мы используем для замены в исходных блоках статьи. В модели символ «А» отдельно прописан кириллицей и латиницей (столбцы «Модель Рус» и «Модель Англ»):

Далее мы скомбинировали идентификаторы из предыдущего листа в уникальные комбинации. Делали это вручную, чтобы убедиться, что тексты действительно будут уникальными.

Мы разметили ячейки таблицы с текстами разными цветами не случайно: именно это помогало нам создавать неповторяющиеся комбинации. Вот что получилось:

После этого с помощью функций ВПР, СЦЕПИТЬ и ПОДСТАВИТЬ мы начали генерировать уникальные тексты:

Используя этот метод, нам удалось из трёх уникальных статей получить ещё 21:

Таким образом мы сгенерировали необходимое нам количество уникальных статей. Вот как выглядели тексты в итоге:

Чтобы ещё больше уникализировать тексты, мы добавили в статьи так называемые сквозные блоки: в заголовки статей подставляли цены и локации («замена масла ауди а6 бутово»), год выпуска и вид кузова у того или иного авто.

Показатели уникальности у сгенерированных статей были около 50 %:

Когда мы выгрузили первые 250+ страниц на сайт, то сразу настроили Яндекс.Директ, чтобы новые страницы получили поведенческие факторы. И стали наблюдать…

Желтый график — момент внедрения и запуск контекстной рекламы:

Как видите, трафик начал расти. Позиции сайта тоже начали расти:

Данный подход позволил нашему проекту получить стабильный и быстрый рост трафика на сайт:

Страницы сайта стабильно находятся в выдаче:

Весь сайт в индексе, и лишь небольшое количество страниц всё‑таки получило фильтр МПК в самом начале работ:

Мы сделали вывод, что такой подход — отличный вариант, чтобы бесплатно сгенерировать описания к товарам интернет‑магазина и качественно уникализировать типовые услуги, не тратя на это бюджет.

Количество уникальных частей исходной статьи, как и количество рерайтов, можно скомпоновать сколько угодно раз и получить невероятно много итогового контента.

Но есть один момент, который необходимо учитывать, если вы хотите реализовать на своём сайте что‑то похожее: доступная уникальность текстов в разных нишах разная. В одной тематике порог уникальности один, а в другой Яндекс сразу может наложить фильтр «Малоценные страницы», что приведёт к снижению позиций сайта.