Текстовая оптимизация — это работа с текстовой составляющей сайта для повышения релевантности страницы по текстовым факторам ранжирования. Почему текстовый анализ сейчас эффективнее ссылочного продвижения. Что не так с вашим сниппетом и как нужно заполнять Title и Description. Как определять поисковый спрос на ключевые слова и анализировать конкурентов. Почему нет смысла проверять текст через тонну сервисов, оценивающих технические параметры семантики. Как сделать ТЗ для копирайтера, чтобы с первого раза получить нужный результат. Те, кто готов работать над оптимизацией текста, получат свое место в топе поисковой выдачи Google и «Яндекс» или даже выйдут на позицию Zero Click. Нулевая позиция выдачи (Zero Click) — это прямой ответ на запрос пользователя, размещенный в самом верху страницы в него попадают сайты, которые дают наиболее подробный и релевантный ответ на поисковый запрос пользователя. Мы поделимся, как выжать максимум из текста для SEO и перехватить у конкурентов большую часть трафика по поисковому запросу. Присоединяйтесь к нашему Telegram-каналу!
n
Работа над текстовой оптимизацией начинается еще до написания самой статьи. SEO — это всегда про продажи. Смысл поискового продвижения заключается в привлечении трафика из органической выдачи поисковых систем, который в дальнейшем можно конвертировать в лиды и сделки. Работа с информационными текстами немного проще, чем оптимизация коммерческих страниц. Основная задача — решить проблему пользователя, дать развернутый ответ по мотиву поискового запроса. Такие тексты создаются по ключевым словам с информационным интентом, наличие коммерческих запросов здесь недопустимо. Для этого определяются поисковые запросы, которые могут принести трафик, и собирается семантика для будущего текста. Все страницы сайта продвигаются под семантическое ядро. Задача оптимизатора в самом начале текстовой оптимизации — оценить и проанализировать спрос по главному поисковому запросу, который будет использоваться при создании статьи. Насколько выбранные ключевые слова могут быть эффективны в SEO-кампании. Что сделать, чтобы довести идею в контент-плане до грамотного и интересного текста. Как написать статью, которая покрывает весь поисковый спрос по кластеру семантики. Где и на что нужно уделять внимание при текстовой оптимизации контента.
n
Разберем это на наглядном примере. Допустим, стоит задача привлечь трафик по запросу “пинается коробка автомат”, чтобы рассказать потенциальному клиенту о проблемах с трансмиссиями, убедить его в своей экспертности и привлечь его на верхнюю ступень воронки продаж. Если сформированного спроса на услуги компании еще нет, проводим оценку. Сначала заходим в «Яндекс.Вордстат». Для удобства работы с «Яндекс.Вордстат» можно скачать расширение для браузера Yandex Wordstat Assistant. Программа сохранит все собранные ключевые слова в буфере обмена, после чего семантику можно будет скопировать в таблицу в один клик. Без расширения каждый поисковый запрос придется копировать по отдельности. При сборе ключевых слов задача — максимально расширить семантику для посадочной страницы целевыми запросами. Целевыми можно назвать все ключевые слова, которые относятся к теме продвигаемой страницы, имеют одинаковый интент — поисковое намерение пользователя. Частотность — количество поисковых запросов, совершенных пользователями по ключевому слову в течение месяца. Чем выше цифра частотности напротив ключевого слова в «Вордстате», тем чаще пользователи вбивают этот запрос в строку поиска.
n
Собранные ключевые слова вместе с частотностью копируем с помощью расширения Yandex Wordstat Assistant в таблицу Excel. В дальнейшем таблица будет использоваться для обработки семантики, разработку структуры текста при анализе конкурентов и как инструмент для удобного составления технического задания. Для технической оптимизации одной страницы часто применяется ручная очистка семантики. Оптимизатор сам подбирает релевантные ключевые слова, которые лучше всего относятся тематике посадочной страницы. Менее очевидная семантика в дальнейшем будет отсеяна на этапе кластеризации и определения коммерческости. Далее семантику в таблице нужно обогатить LSI, определить тип поисковых запросов и провести кластеризацию. Рассказываем зачем это нужно как и это сделать. При ранжировании учитываются семантическая структура предложения и текста в целом. Поисковые запросы в тексте должны дополняться тематикозадающими словами, что помогает улучшить релевантность документа. Для этого используется LSI (latent semantic indexing, с английского — латентное семантическое индексирование). Это сингулярное разложение документной матрицы на термы с последующим определением весов терминов в зависимости от их популярности в этой матрице.
n
К LSI относятся синонимы и слова, которые формируют естественный контекст текста, чтобы статья была максимально близка к раскрытию темы основного интента. Быстро собрать LSI можно с помощью онлайн-сервисов, например, в Just-Magic инструментом «Акварель». Указываем в сервисе семантику и выбираем поисковую систему, где будут собираться LSI — далее запускаем задачу. LSI поможет сделать текст более естественным и релевантным основному запросу: это улучшит индексацию поисковыми системами и поведенческие факторы. Собранные слова LSI добавляются в будущее техническое задание для копирайтера рядом с поисковыми запросами и сформированной структурой текста. А пока добавляем собранные LSI в таблицу с нашей семантикой. Собранную семантику теперь нужно кластеризовать на тематические подгруппы — кластеры. Для кластеризации используется очищенная семантика — набор ключевых слов, где уже удалены нецелевые и общие поисковые запросы, слова с ошибками и прочие вхождения, которые размывают релевантность текста. В нашем примере чистка проводится вручную оптимизатором, для работы с большой семантикой потребуется профильный софт. В блоге Kokoc есть подборка сервисов для очистки семантики и кластеризации. Приведем пример разгруппировки ключевых слов с помощью сервиса Coolakov, который потом также поможет провести анализ конкурентов.
n