Глава 2. Семантическое ядро
Что такое семантическое ядро?
Семантическое ядро это набор слов и словосочетаний, отражающих суть тематики сайта (другими словами, это все возможные слова и словосочетания, по которым люди ищут информацию, которую мы предоставляем).
Наверняка вы слышали термины «ключевое слово» или «поисковый запрос». Вот как раз большая группа таких слов, которая отвечает за вес сайта, является семантическим ядром.
Что же такое: поисковые запросы или ключевые слова? Это фразы, которые пользователь вводит в поисковую строку. Чем точнее будет поисковый запрос, тем более релевантным будет и поисковая выдача.
Сбор семантического ядро является одним из важнейших этапов поисковой оптимизации сайта, и для более правильного сбора нужно знать все о запросах.
Классификация поисковых запросов, по потребности для пользовательской группы
Данная классификация включает 4 типа поисковых запросов, среди которых: общие, информационные, навигационные и транзакционные.
1. общие;
В группу общих запросов входят те поисковые запросы, по которым очень сложно определить, что хочет пользователь, задавший данный запрос. В большинстве случаев это однословные, иногда двухсловные запросы:
Например, “кухня”.
В этом случае нельзя точно сказать, что хочет пользователь, задающий этот запрос. Он хочет купить кухню или же хочет прочитать про европейскую, французскую или китайскую кухню, а может и вообще он ищет на просторах всемирной паутины сериал «Кухня».
2. информационные;
Второй тип – это информационные запросы, где явно видно, что пользователь задает запрос при желании получить ответ на него в виде конкретной информации. В этом случае с общим запросом пишется еще один или несколько других слов, объясняющие основное слово. Они дают понять, что точно хочет пользователь. В нашем примере ”кухня” можно писать “где купить мебель для кухни” или “кто играет в сериале «Кухня»” или “Как готовить блюда русской кухни”. Следовательно, мы получаем информационные запросы из общего.
3. Навигационные;
Третий тип запросов – это навигационные. В данном случае пользователь пишет запрос с названием сайта, или бренда: “связной” или “кафе милон”. В этом случае всегда в лидирующих позициях находятся эти сайты.
4. транзакционные;
Транзакционные запросы – это последний тип классификации. В данном типе запросов пользователь в запросе указывает свое желания делать какую-либо транзакцию. Например: “скачать песню”, ”купить курицу” или “заказать пиццу”.
Без этих знаний вы не сможете правильно собирать и кластеризовать семантическое ядро.
Классификация запросов по частотности
По частотности запросы делят на 3 типа: высокочастотные, среднечастотные и низкочастотные.
Частотность – это количество спросов по запросу в месяц в поисковой системе.
Можно указать количество показов, которых отделяют друг от друга указанные типы, но сразу стоит сказать, что такие разграничения приблизительны (для каждой тематики свои цифры).
НЧ – до 1000 показов в месяц (это наиболее подробные запросы, которые максимально раскрывают тему);
СЧ – до 5000 показов в месяц (по сравнения с ВЧ запросами они более подробны);
ВЧ – от 5000 показов в месяц (в большинстве случаев это общие запросы).
Кроме того, что для каждой тематики есть свои цифры соотносительно данных категорий, стоит указать тот факт, что и для каждого региона существуют свои разграничения для определения типа запросов по частотности.
Например, по тематике пиломатериалы в городе Краснодар частотность считается так:
НЧ – до 100 показов в месяц
СЧ – до 1000 показов в
месяц ВЧ – от 1000 показов
в месяц
Есть также специалисты, утверждающие, что при определении частотности можно руководствоваться какими-то цифрами, но я утверждаю, что для каждой тематики, для каждого региона есть своя частотность.
Частотность можно вычислить с помощью многих сервисов, как онлайн, так и десктопных сервисов.
Для определения частотности для поисковой системы Яндекс, я использую тот сервис, который предлагает сама поисковая система Яндекс. Он называется “Яндекс Вордстат”.
Использование данного сервиса очень просто – нужно просто зарегистрировать аккаунт в Яндекс, зайти на сервис и начинать пользоваться. Он абсолютно бесплатен.
Почти все, кто впервые изучает семантическое ядро, в начале думает, что лучше всего взять ВЧ запросы для продвижения, потому что люди их ищут очень часто и они будут давать самый хороший эффект в плане поискового продвижения.
Да, правильно – есть тематики, где 5-15 запросов собирают более 80 % всего трафика: например, тематика такси или пластиковых окон, но я вас сразу же огорчу
–
таких тематик очень мало. Кроме того, чем выше частотность запроса, тем меньше целевой трафик (по процентам) и в таком случае будет расти показатель отказов, будут ухудшаться общие поведенческие факторы. Можно утверждать, что самый целевой трафик идет от СЧ и НЧ
запросов.
Еще очень важный момент – насколько высока частотность запроса, настолько и высока его конкурентность, а значить нужно будет больше средств, как в плане времени для вывода в топ, так и по бюджету.
Классификация запросов по конкурентности
Как частотность, так и конкурентность запросов делится на три типа: ВК (высококонкурентные), СК (среднеконкурентные) и НК (низкоконкурентные).
Можно утверждать, что есть связь между частотностью и конкурентностью, а значит, если запрос ВЧ то и конкурентность высокая, так и если запрос СЧ то и конкурентность средняя, а если это НЧ то конкурентность, следовательно, низкая.
В итоге, насколько запрос НК, настолько его легче продвигать с точки зрения как времени так и денег.
Но скажу сразу, что это не общее правило. Вполне может оказаться, что запрос будет СЧ, но конкурентность НК и, наоборот, может запрос быть СЧ, но конкурентность будет ВК.
В моей практике я не нашел ни одной тематики, где все было бы идеально с точки зрения данного правила (а значит всегда есть исключения).
ВЧ-ВК
СЧ-СК
НЧ-НК
Несмотря на то, что в любой тематике есть свои исключения, нужно знать данное правило, чтобы уметь отличать конкурентность и частотность запросов.
Как определит конкуретность запросов
Конкурентность запроса можно посмотреть в Яндекс Директе для поисковой системы Яндекс и Гугл Адвордс для Гугл. Это не факт, что на 100 % информация совпадет с реальным положением вещей, но можно по цене запроса определить его конкурентность, поскольку чем выше цена за клик, тем выше конкурентность и наоборот. Еще скажу что это не самый достоверный источник, потому что это показ для рекламы, а мы делаем только выводы на основании полученных данных.
Можно еще посмотреть в Яндекс Вордстате (для Яндекса) – прописываем запрос, заходим в вкладке региональность и смотрим справа после частотности, там есть проценты, которые показывают популярность данного запроса в определенном регионе.
Как найти поисковые запросы (как составить семантическое ядро)
Для начала нужно понимать структуру самого составления главных фраз.
Вначале, на первом этапе, так называемом этапе мозгового штурма, пишутся главные запросы определенной компании, так называемые маски.
Маски запросы состоят из одного или двух фраз, которые характеризуют одно направление деятельности компании. В большинстве случаев это ВЧ или СЧ запросы.
На этапе мозгового штурма нужно писать маски, то есть самые главные ключи. Не нужно писать очень общие запросы и очень разбавленные запросы, стоит придерживаться главного направления сайта.
Допустим, у вашего клиента есть интернет магазин, в котором продают игрушки. Кто будет лучше знать свои товары? Конечно же, владелец интернет ресурса.
Поэтому на данном этапе нужно провести беседу с руководителям бизнеса или его представителем.
На беседе нужно писать все запросы в блокнот, чтобы в конце у нас было готово несколько десятков или сотен масок запросов.
После сбора масок на беседе, смотрим и анализируем данные конкурентов.
Смотрим топ 10 их структуры, навигацию, открываем те страницы, под которые у нас тоже есть товары, и смотрим заголовки, мета теги и пишем в наш блокнот маски, которых нет в нашем списке.
Потом пишем эти запросы в Яндекс поиске и в Гугл поиске и перелистываем вниз страницы, где видим блок “вместе с этими запросами ищут” и если там тоже есть подходящие маски, то их тоже включаем в блокнот.
Вместе с «заказать пиццу» ищут: (в Яндексе)
Вместе с заказать пиццу часто ищут(в google)
После сбора всех возможных масок запросов, мы начинаем собирать шлейфы маски.
Шлейфом маски является набор слов, которые состоят из СЧ и НЧ запросов, в каждом из которых присутствуют слова маски.
Шлейф маски можно найти в Яндекс Вордстате, вбивая в строку маска запрос, после чего ниже выдается шлейф (в левой колонке), и оттуда берем все подходящие шлейфы, затем смотрим в правую колонку и если там тоже есть подходящие запросы, то эти тоже включаем в наш блокнот (там могут быть не только шлейфы, но и маски):
Таким образом все маски и шлейфы прописываем в документ Excel.
Получается, что у нас сейчас есть главные маски, их шлейфы и их общая частотность.
Я. Вордстат нам дает возможность получить 3 вида частотности: общая или базовая, точная и уточненная.
Когда мы просто вбиваем запрос в сервис Я. Вордстат, то получаем общую частотность, которая означает, сколько раз искали данный запрос в поисковике Яндекс за прошлый месяц, причем учитываются не только конкретные, а все варианты, где эта фраза фигурирует. Поэтому общая частотность дает нам все варианты фраз, где присутствует данный поисковый запрос.
Точную частотность можно получить, когда перед фразой ставить кавычки, и в конце запроса тоже закрываем кавычки.
Кавычки позволяют искать статистику только по конкретной фразе и всем словосочетаниям, в которых она встречается.
В данном случае мы получаем конкретно, сколько человек искали данный запрос и его словосочетания.
И наконец, третий вид – это уточненная частотность. В этом случае в запрос еще добавляется восклицательный знак!.
В этом случае мы получаем частотность, сколько человек искали данный запрос конкретно в указанной нами форме.
Еще есть некоторые полезные операторы, которые упрощают работу с Я. Ворсдстат.
• оператор минус “-”, который исключает те слова из показа, перед которыми он ставится;
• оператор плюс “+”, принудительно добавляющий предлоги и союзы;
• квадратные скобки “{}”, фиксирующие порядок столбцов;
• круглые скобки “()” – оператор группировки;
• вертикальная черта “|” – логический оператор.
Получается, у нас уже есть готовое семантическое ядро, просто когда все делается на 100 % вручную, то для этого нужно очень много времени. Особенно, если у вас такое семантическое ядро, которое состоит из нескольких десятков тысяч запросов, поэтому для сбора семантического ядра предлагаются автоматизированные сервисы.
Вот некоторые профессиональные инструменты, с помощью которых можно существенно автоматизировать сбор семантического ядра. Для этого нужно использовать (я рекомендую) либо платную и очень хорошую программу Кей Коллектор или же его аналог, бесплатный вариант – Словоёб, у которого функционал не такой расширенный (если сравнивать с Кей Коллектор,).
Еще есть онлайн сервисы, о которых вы можете узнать из топа выдачи. У этих онлайн сервисов есть один значительный плюс – с их помощью вы можете узнать многие запросы конкурентов, причем тех конкурентов, которые активно продвигаются в поисковых системах. Можно смотреть их видимость у определенного поисковика, смотреть, какие запросы они продвигают.
Я не буду подробно рассказывать, как они работают, не буду делать обзор всего функционала, а только расскажу о некоторых моментах, которые нужны для сбора поисковых запросов.
Я покажу, как можно собирать ключевые слова и поисковые подсказки для Яндекс и Гугла (это делается в полуавтоматическом режиме). Мы прописываем все маски запросов и главные их шлейфы, после чего выбираем конкретный поисковик и всю ручную работу программа делает сама.
Скрин кей коллектора
А вот как это можно делать в Словоёбе:
После этого ждем, когда закончится время сбора – если проект большой, то это может занять несколько часов. Потом мы выгружаем результат в Excel документ, чтобы было легче работать с данными, и начинаем чистить все семантическое ядро от мусорных слов и тех слов и словосочетаний, которыми ваша фирма не занимается (не касаются вашего бизнеса).
Если вы решили выбрать продвижение в Гугле (или у вас планируется трафиковое продвижения), то для Гугла нужно использовать сервис Кейворд Планнер, предоставленный самой поисковой системой. Сервис является бесплатным и работает как составляющая Гугл Адвордс. Пользоваться сервисом очень просто. Необходимо зайти в меню, выбрать язык, регион и ввести запрос, на основе которого будут собраны ключевые слова.
Чистка запросов
После того как у нас в документе Excel образовалось огромное семантическое ядро, в первую очередь мы удалям дубликаты. В документе есть функция «удалить дубликаты» (они могут появиться по той причине, что мы искали разные маски и шлейфы, и их все добавили в Excel, а 2 разные маски или шлейфа могут встречаться в одинаковых словосочетаниях).
Когда дубликаты удалены, мы начинаем его чистить от мусорных и ненужных слов.
Например, для интернет магазина ноутбуков мы удаляем все запросы с приставками бесплатно, даром, и т. д. Потом удаляем все те запросы, по которым данный вид услуги не предлагается.
О после этого удаляем те гео запросы, в каких городах мы услугу не предлагаем.
Удаляем также навигационные запросы, которые с нами не связаны и все информационные запросы, если у нас коммерческий сайт (я всегда информационные запросы добавляю в другой файл – во-первых, для того, чтобы потом использовать их для блога или раздела информационных статей в данном проекте, и во-вторых, когда у нас будут хорошие позиции в коммерческих запросах, то мы можем выбирать из инфо запросов и тоже их продвигать, а потом попробовать конвертировать посетителей.
Когда выполнена работа по удалению лишних запросов, начинается группировка запросов.
Группировка запросов
Итак, у нас уже есть чистое, но не структурированное семантическое ядро. Есть два способа кластеризации:
• по топу;
• по интенту (потребности пользователя).
Я вам рекомендую использовать кластеризацию по топу. Данный метод, по моему мнению, более эффективен с точки зрения оптимизации.
Начинаем с первого слова, выбираем его и ищем все словосочетания, после чего все эти запросы группируем в отдельную группу. У нас получается одна большая группа. Например мы кластеризуем семантическое ядро сайта по аренде автомобилей, и все запросы “лимузин” вписываем в отдельную таблицу (достаточно создать новый лист в документе Excel). И так по всем популярным словам делаем такую группировку (например: седан, джип и т. д.). Мы смотрим те запросы, у которых частотность самая высокая, после чего группируем по такому принципу все ядро.
Затем начинаем работать с новыми таблицами (листами документа)и начинаем их кластеризовать. Например, столбец “Лимузины”. В этой группе просматриваем все запросы, сверху вниз в нашей таблице. Например, у нас встречаются такие запросы “аренда лимузина”, ”лимузин за ночь” или “прокат лимузина”. Мы видим, что эти запроси синонимы, но если есть сомнения в синонимичности запросов “лимузин за ночь”, к примеру, то можно подстраховаться поисковой выдачей. Мы вбиваем наш основной запрос в поиске: “аренда лимузина” и отдельно вбиваем “лимузин за ночь ” и смотрим выдачу. Если там 60–70 % выдачи совпадает, значит эти запросы являются поисковыми синонимами, их нужно включить в один кластер.
Потом еще удалям подобные запросы. Например, “купить лимузин” или “купить лимузин Хаммер”. Эти запросы для нас являются не целевыми, потому что мы таких услуг не предлагаем, и поэтому их нужно удалить из ядра.
Продолжаем кластеризацию и смотрим дальше, следующий запрос – это “Лимузин Хаммер прокат”. Это уже другой запрос, потому что когда человек ищет лимузин в аренду, то это общая страница с лимузинами, а конкретно Хаммер – это отдельная группа, значит его нужно поместить в отдельную группу, и все запросы связанные с арендой лимузина Хаммер необходимо помещать уже туда. Для этого можно использовать фильтры, с помощью которых легко можно найти все запросы с названием Хаммер и их чистить, помещая в отдельную группу. Потом нужно разделить все ядро на группы и по этому принципу их кластеризовать.
Смысл кластеризации семантического ядра – это разделить его на группы, в каждой группе должны быть только синонимы – те поисковые запросы, в которые люди вкладывают один смысл. И получается, что одна группа равна одной продвигаемой странице.
Конец ознакомительного фрагмента.