LSI в копирайтинге

Я всё чаще сталкиваюсь с термином LSI-текст, и это привлекает внимание копирайтеров, однако не все понимают, что это такое и как с ним работать. Поэтому я решил восполнить этот пробел и поделиться своими знаниями.

Определение LSI-копирайтинга Латентное семантическое индексирование (LSI) строится на базе технологии латентного семантического анализа (LSA). Эта методика служит для автоматической индексации текста и анализа его семантической структуры на наличие логических связей.

LSA применяет обновлённые алгоритмы обработки информации, чтобы идентифицировать в тексте не просто множество ключевых слов, соответствующих запросу пользователя, а уловить общий смысл представленного материала. Благодаря LSA поисковые машины, такие как Яндекс и Google, могут находить для пользователей релевантный и полезный контент.

Подробнее о LSA Основная задача LSA как подхода — обнаружить логические связи в тексте. Поисковые боты применяют данную методику для анализа естественного языка и формируют общую идею статьи, чтобы вывести её в результатах поиска, когда вводится соответствующий запрос (например, в Google или Яндекс).

Механизм LSA представляет собой систему, которая сопоставляет запросы с терминами, встречающимися в материалах, а также использует модель анализа частотных слов и их значений (проверка на соответствие фразе конкретной теме). Этот процесс позволяет как бы «понять» тематику материала и оценить его качество, не опираясь исключительно на плотность ключевых слов.

В начале 2000-х годов поиск функционировал следующим образом: вы вводите определённый запрос, например, «купить гитару в Москве недорого», и получаете на первой странице множество статей, которые идеально подходят под SEO за счёт огромного количества ключевых слов в тексте.

Однако польза и смысл этих статей часто были отсутствующими. На ранжирование значительное влияние оказывали ключи, которые вставлялись даже тогда, когда не логично вписывались в текст. Таким образом, тексты становились трудными для восприятия и не содержали чёткой смысловой нагрузки, но всё равно закреплялись в топе десятки.

С появлением новых алгоритмов после 2011 года поисковые системы научились анализировать содержание текстов и фильтровать некачественный материал, содержащий большое количество ключей на фоне исковерканного текста. В работу пошли синонимы, ассоциации, гиперонимы и любые взаимосвязанные текстовые элементы.

Таким образом, возникло некое тематическое ядро, которое перестало зависеть от выбранных ключевых слов. Именно это тематическое ядро стало главным критерием определения релевантности и качества материалов.

Рассмотрим часто используемый поисковой запрос «гольф». Если вы решите написать текст на эту тему, основываясь исключительно на одном ключевом слове, поисковая система не сможет понять, о чём именно ваша статья: о игре, автомобиле или длинных носках. Именно поэтому поисковые роботы стараются проанализировать контекст, то есть тематическое ядро.

Следовательно, в техническом задании копирайтерам часто указываются не только основные ключевые запросы, но и дополнительные слова, которые необходимо использовать для учёта LSI-фактора, помимо SEO.

Проблема ключевых слов с длинным хвостом Любой запрос в интернете, даже самый длинный, выступает в роли ключа. Это может быть что-то вроде «обзор лучших ноутбуков 2020 года для программистов: HP, Lenovo, MSI, Samsung». Хотя такие фразы и не попадают в подсказки Google, они всё равно существуют и могут быть использованы при оптимизации.

Проблема заключается в их чрезмерном количестве. Оптимизировать текст под каждый из них — невозможно. Поэтому возникает вопрос: стоит ли оптимизировать текст под длинные ключи или просто упоминать эти слова в контексте всего материала? На практике, и при прочих равных условиях, более эффективно работает второй метод.

LSI-копирайтинг основывается на том, что автор текста естественным образом адаптирует материал под бесконечное множество «хвостатых ключей», создавая тематическое ядро, которое поможет поисковой системе обнаружить статью и вывести её в топ. Важнее всего, чтобы сам текст оставался качественным. Использование методик LSI для интеграции ключей с длинными хвостами может привести к многократному увеличению трафика на ресурсе.

Отличия SEO-копирайтинга от LSI Оба подхода оптимизации контента направлены на рост трафика, и тексты нужны для привлечения аудитории. В данном случае — для привлечения из поисковых систем. SEO-копирайтеры добиваются этой цели следующими способами:

тексты создаются на основе ключевых слов, сформировавших основу, вокруг которой выстраивается материал, наличие ключевых слов в заголовках, подзаголовках и конкретных абзацах обязательно, и этому правилу часто следуют даже вопреки логической целесообразности;
они работают с заранее заданными ключевыми запросами, соблюдают порядок и склонение, адаптируя текст на основе количества ключевых слов;
важную роль играют технические параметры, такие как статистическая вода и проверяемая уникальность через платформы, как text.ru или advego.

LSI-копирайтер действует иначе: тексты также пишутся с учётом ключевых слов, однако акцент сделан на смысловой наполненности материала. Здесь главное — комфорт для читателя, поэтому поисковые запросы тщательно интегрированы; текст обогащается набором слов из тематического ядра, без жёсткой привязки к конкретным запросам; статистические показатели не так критичны, как семантические, поэтому приоритет отдается актуальности материала (он должен быть уникален не только статистически), а также должен представлять интерес для читателей, а не исключительно для поисковых систем.

Процесс написания текстов с учётом методик LSI и алгоритмов LSA отличается от создания SEO-материалов. Главным отличием является подготовка к написанию текста. В случае с SEO изначально необходимо собрать семантическое ядро, на которое будет опираться автор для достижения высоких позиций в Google.

LSI же начинается с подбора тематического ядра. Автор (или SEO-специалист) выбирает основную тему и собирает максимум «длиннохвостых ключей» вокруг неё. Затем это ядро расширяется, чтобы охватить больше потенциальных запросов, что особенно актуально для популярных тем, по которым было написано множество статей. Процесс разбавляется «естественными» LSI-фразами и структурируется.

Далее рассмотрим каждую стадию подробнее.

Первичное ядро формируется последовательно. Сначала берём 3-4 основных поисковых запроса. Затем вокруг каждого ключевого слова образуется облако ассоциаций, синонимов, гиперонимов и других связанных элементов. Проще всего организовать полученный контент в интеллект-карту, чтобы легче ориентироваться в ключевых запросах и писать на их основе материал, добавляя дополнительные ключи по мере необходимости.

Чем больше ключевых слов, тем эффективнее будет ранжирование. Приведём два примера: в первом случае «все места заняты. Рефери берёт в руки футбольный мяч и выходит на поле вместе с игроками Барселоны и Реала. Матч начнётся вскоре»; во втором примере «посещаемость побила все рекорды.

Мы станем свидетелями невероятного шоу, которое запомнится каждому фанату игры». Оба текста касаются футбола и понятны в своем контексте, но первый займет более высокие позиции из-за большей насыщенности конкретной информацией и лексикой.

Если выбранная тема не имеет большого числа конкурентов, можно ограничиться первичным ядром. В противном случае, если борьба за топовые позиции в поисковой выдаче становится чрезмерной, понадобятся дополнительные ядра.

Принцип остаётся прежним: требуется собрать для дополнительных слов столько ассоциирующихся фраз и запросов, сколько возможно. Массив ключевых слов станет достаточно внушительным, но при грамотном подходе точно сработает.

Для повышения позиций статьи в глазах поисковых роботов можно использовать известные выражения, непосредственно связанные с терминами из первичного ядра. Допустим, мы пишем текст о SEO-продвижении. Основные ключи будут включать слова как «SEO», «продвижение», «оптимизация», «семантическое ядро». С их помощью можно составлять фразы, которые гармонично вписываются в текст, например, «что такое SEO-продвижение», «как собрать семантическое ядро в SEO».

В обоих ядрах критическую роль играет степень образованности и начитанности автора. Хотя автоматизированные системы подбора LSI-ключей помогают, их работа всё ещё далека от идеала. А те, что действительно эффективны (включая нейросети), стоят немало. Поэтому успех статьи во многом зависит от SEO-специалиста, который подбирает LSI-запросы, и от автора, способного обогатить текст дополнительными связанными словами.

Окончательный вид текста определяется пожеланиями автора и особенностями платформы, на которой будет размещена статья. Обычно заказчики текстов настаивают на делении материала на небольшие блоки и внедрении разнообразных списков, таблиц, цитат и прочих элементов, упрощающих чтение.

Применительно к LSI это принцип также работает. Возможны варианты использования LSI-запросов в подзаголовках, в элементах списков, сносках, цитатах — в любых знаковых местах. Заголовок и описание (тег description) тоже должны содержать эти запросы.

Наличие большого числа ассоциативных слов, синонимов и подобных элементов. Как бы ни поставил вопрос пользователь, он должен попасть на вашу статью (так чтобы сработал и запрос «топ-10 ноутбуков для программистов», и фраза «самые мощные лэптопы для разработчиков»); текст нужно развернуть полностью, чтобы как пользователи, так и поисковые системы оценили его и повысили рейтинги в выдаче.

Если тема раскрыта недостаточно, материал может быть воспринят как незаконченный; ясная структура текста с логическим делением на блоки является важной; корректность информации по актуальным данным.

Целенаправленный поиск слов может быть не нужен, если авторвладеет темой. В таком случае будет достаточно личной начитанности и словарного запаса. Тем не менее, всё равно придётся составить частотный словарь для ориентирования на употребляемые слова и фразы.

Если вы начинаете вводить запрос в поисковом поле или адресной строке, вы неоднократно видели подсказки. Они помогают быстрее вводить запрос. Эти подсказки можно задействовать для создания фраз, которые войдут в текст. Хотя они могут не всегда вписываться естественно в контекст (из-за грамматических особенностей), их можно подкорректировать для нужд текста.

Раздел «похожие запросы» также представляет интерес. Он отображает фразы, которые часто вводят другие пользователи, и это несомненно полезная информация, так как собирается она поисковыми машинами.

Оба инструмента помогают находить релевантные слова. Они показывают частоту употребления ключевых фраз и их вариации. Их основное преимущество — возможность видеть, какие слова или фразы ассоциируются с основным запросом.

Даже если вы уверены в полном объёме собранных слов и фраз для продвижения, всё равно рекомендуется заглянуть и в Яндекс.Вордстат, просто введя два-три главных ключа. Возможно, вы откроете для себя неучтённые фразы, которые существенно увеличат трафик.

Зачастую не обойтись без сторонних программных решений, предназначенных для поиска LSI-ключевых слов, для использования их в написании статей. В дальнейшем рассмотрим лишь несколько популярных инструментов. Более подробно узнать о ПО для семантического ядра можно здесь.

Pixel Tools — простая веб-утилита для быстрого поиска информации о ключевых словах. Она отображает стоп-слова, уникальные слова запроса, слова из подсветки в выдаче и слова, задающие тематику. Как раз третий пункт нас интересует — это дополнительные слова, часто применяемые вместе с основными ключами.
Арсенкин — бесплатный инструмент для анализа поисковой выдачи. Он работает аналогично Pixel Tools, показывая связанные с темой слова. Может использоваться как альтернатива или дополнение на случай, если одна из программ выявит больше подходящей лексики. Кроме того, Арсенкин демонстрирует фразы, часто встречающиеся в сниппетах страниц, отражая запросы.
Serpstat — целый пакет инструментов для SEO-специалистов с богатым функционалом. Один из его инструментов отображает связанные с темой ключевые слова. Serpstat ищет аналогичные фразы, основываясь на двадцати самых популярных сайтах, представляющихся в поисковой выдаче по введённому запросу.
LSI Keyword Generator — веб-сервис, созданный специально для сбора LSI-ключей. Чтобы воспользоваться сервисом, введите основной запрос в поисковую строку и нажмите «Generate». Вскоре после этого появится список слов и выражений, которые стоит добавить в текст, чтобы улучшить его видимость в поисковой выдаче.
Ultimate Keyword Hunter — бесплатная программа, помогающая искать часто употребляемые слова, соответствующие одному запросу в сети. Эта утилита работает аналогично ранее описанным, отличаясь тем, что в UKH есть встроенный текстовый редактор, куда можно вставить статью для подсчёта необходимых ключей в процентном соотношении.

Поисковые системы постоянно развиваются и становятся более продвинутыми. Они сами находят смысл в текстах, оценив их релевантность для пользователей, и предлагают наиболее подходящие результаты. Однако многие копирайтеры и SEO-специалисты не спешат адаптироваться и по-прежнему зависят от устаревших методов влияния на поисковые системы.

LSI представляет собой современный подход к написанию текстов для улучшения позиций на сайтах. Он отличается от SEO лишь размещением ключевых запросов и логикой формирования частотного словаря, так что освоить данную методику не составит особых трудностей.

Посмотрите также мое видео про использование LSI в копирайтинге: