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!

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

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.

Николай Моисеев
Совладелец агентства MIK-performance

Что делали сначала

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.

Выдача по ремонту, диагностике и обслуживанию автомобилей может быть и коммерческой, и информационной, и смешанной — всё зависит от ключевого запроса. Мы ориентировались на коммерцию.

Ранее у нас уже были в продвижении сайты автосервисов различных брендов, и по обратной связи владельцев техцентров мы знали, что узкие ключи («ремонт генератора», «ремонт проводки ауди а4» и т. д.) не приносят целевых клиентов. Как правило, по таким запросам ищут либо те, кто хочет ремонтировать самостоятельно, либо мастера.


Опираясь на эти данные, мы составили список минус‑ключей, которые не учитывали в работе, отсекали информационные запросы и сфокусировались на коммерческих.

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:

Позиции сайта в начале работ
Позиции сайта в начале работ

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

Как нарабатывали возраст домена

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.

Как работали со структурой

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

  • по всем возможным моделям марки;
  • по всем возможным работам: слесарные, кузовные и так далее.

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

У нас был опыт, когда мы делали сайт интернет‑магазина и получилось так (кейс почитать можно тут), что страницы товаров были похожи друг на друга, их описания почти не различались. В итоге часть страниц сайта выпали в малополезный контент — пришлось срочно уникализировать тексты, связанные с товарами. Мы добавляли новые характеристики, переформулировали описания, прописывали артикулы. Это было непросто, мы не хотели повторять ситуацию.

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:

  1. Сделать отдельные страницы под каждую востребованную услугу по той или иной модели.Для нас более целевыми запросами оказались «замена ГРМ», «ремонт двигателя», «сервис ауди а4» и т. д.

    Здесь можно наткнуться на так называемые «неденежные» запросы. У нас это «ремонт генератора», «ремонт амортизатора», «ремонт форсунки». Это как раз те запросы, которые вводят в поисковик либо мастера, либо люди, которые занимаются ремонтом самостоятельно и хотят сэкономить на сервисе. Так что среди запросов по услугам нам нужно выбрать именно те, которые ищут потенциальные клиенты.

    Кроме того, мы учитывали и ещё один нюанс: у сервиса есть так называемые маркерные работы. Такие работы обычно оплачиваются дополнительно, поэтому по ним можно привлекать клиентов с потенциально большими чеками. Пример таких работ: диагностика подвески, ремонтные работы двигателя и подвески после ДТП и т. д.

  2. Создать контент под работы для моделей не старше 10 лет. Поэтому мы включали ключевые запросы, которые касаются моделей, созданных брендами только за последние 10 лет.

    Так что в итоге нам нужно было создать как минимум 500 страниц с уникальными текстами про востребованные услуги сервиса.

    Мы понимали, что заказать у копирайтеров столько текстов — это дорого и долго, поэтому мы решили автоматически создать статьи с приемлемым показателем уникальности. И вот что сделали. (Chat GPT генерировал ужас, нужны были качественные статьи)

Как генерировали контент

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:

  • диагностика;
  • техническое обслуживание;
  • замена масла;
  • замена колодок;
  • замена масла в АКПП и так далее.

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.

Как проверить частоту запросов в Топвизоре
Как проверить частоту запросов в Топвизоре

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.

Шаг 1. ТЗ копирайтеру

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:

  • Статья должна состоять из четырех равных частей. Мы решили унифицировать структуру и везде делали 4 раздела: симптомы неисправности, причины неисправности, порядок работ, используемые запчасти. Четыре части — это оптимальный вариант, который позволяет создать больше комбинаций, чем если бы мы сделали две или три части.
  • Объём каждой части — 600 знаков без пробелов.
  • В статью должны быть равномерно вписаны свои LSI. Например, для услуги «замена масла в двигателе ауди» LSI были такие: «горловина», «щуп», «вязкость», «литров», «поддон» и т. д.
  • В статье должны быть вписаны в виде прямых вхождений названия марки и модели латиницей и кириллицей. Например, «Audi A4» и «Ауди А4».
  • Необходимо сделать 2 рерайта каждой части статьи, строго сохраняя смысловое содержание и LSI.

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.

Шаг 2. Генерация через Excel

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:

Разбили статьи на части и присвоили каждой части идентификатор
Разбили статьи на части и присвоили каждой части 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»):

Список марок и моделей
Список марок и моделей

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:

Создали комбинации частей текстов
Создали комбинации частей текстов

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

Функция ВПР
Функция ВПР
Функция СЦЕПИТЬ
Функция СЦЕПИТЬ
Функция ПОДСТАВИТЬ
Функция ПОДСТАВИТЬ

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

Получили сгенерированные статьи
Получили сгенерированные статьи

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

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

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 %:

Показатели уникальности статьи
Показатели уникальности статьи

В нашем случае такой уникальности оказалось вполне достаточно. Кроме того, надо иметь в виду, что важна не столько уникальность текста самого по себе, сколько уникальность всей страницы.

На сайте есть сквозное меню, шапка, футер, где можно задавать различные параметры вывода в зависимости от адреса страницы. Например, на всех страницах сайта загружает сквозной блок текста «Записаться на ремонт и обслуживание Ауди А4 вы можете по телефонам ниже:» и здесь можно настроить так, чтобы часть текста (модель и марка) автоматически менялась в зависимости от URL страницы. Так мы зарабатывали дополнительную уникальность общего документа.

Шаг 3. Внедрение

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:

Переходы из рекламы и поисковых систем после загрузки сгенерированных текстов на сайт
Переходы из рекламы и поисковых систем после загрузки сгенерированных текстов на сайт

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

Как менялись позиции сайта
Как менялись позиции сайта

Результаты и выводы

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

Переходы из поисковых систем Яндекс и Google
Переходы из поисковых систем Яндекс и Google

Страницы сайта стабильно находятся в выдаче:

Количество страниц в Sitemap.xml
Количество страниц в Sitemap.xml
все страницы в индексе
все страницы в индексе

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

Количество страниц под фильтром «Малоценные страницы»
Количество страниц под фильтром «Малоценные страницы»

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.

Подписывайтесь на Telegram-канал:

Получить консультацию:

Наш сайт:

66
2 комментария

По сути вы просто рерайт текстов сделали. От этого они уникальными не стали

1
Ответить

при подготовке ТЗ копирайтеру, вы можете задать различные параметры и переменные, которые повлияют на уникальность конечных текстов, но для успешного продвижения в поисковиках 100% уникальность текста точно не нужна

1
Ответить