Текстовый анализ сайта был, есть и будет важнейшей практикой поисковой оптимизации: если поисковая система не сможет правильно классифицировать контент, он не будет показан по целевым запросам. Какие методики оценки текста работают в 2025 году, а о каких стоит уже забыть — в этой статье. Поисковая оптимизация — это набор стратегий, используемый для продвижения определённого контента в поисковой выдаче. Анализ текста — один из важнейших инструментов SEO, но делают и используют его чаще всего неправильно. Полноценный текстовый анализ выходит далеко за рамки подсчёта ключевых слов на странице и сравнения с аналогичными показателями на сайтах конкурентов. Базовые алгоритмы уровня “мешок слов” (BoW), модификации BM25 и TF-IDF остаются важными, но это только часть первичного ранжирования документа.. Вторая глобальная проблема проистекает из первой. На сегодняшний день не существует программы или онлайн-сервиса, который полноценно закрывал бы все потребности специалиста по поисковой оптимизации в работе с текстами. Возможная причина: стремление большинства оптимизаторов вкладываться в более простые и быстрые способы раскрутки.
Зачем возиться с углубленной прокачкой онпейдж, если можно запустить бота для накруток ПФ или просто купить ссылки? И плодятся в индексе клоны одной и той же удачной статьи, когда-то хорошо зашедшей в топ поисковой системы. Причины — в ущербности используемых практик работы с контентом. Анализ текстов на заре развития поисковых систем был прост: анализировались тексты, попавшие в топ, и вычислялись средние значения объёма текста, его словарного состава, количества вхождений ключевых слов. И этого было достаточно для того, чтобы поисковая система признала текст релевантным запросу. Простейшие алгоритмы, использовавшиеся для анализа текста (tf-idf, “мешок слов”, анализ текста по закону Ципфа) позволяли оптимизаторам определить перечень технических характеристик, необходимых для постановки ТЗ копирайтеру. Базовыми характеристиками, на которые ориентировались SEO-специалисты, были «тошнота», «водность», «заспамленность». И появлялись ТЗ в духе «Плотность ключа — 7%, 2 прямых вхождения, остальные — во всех падежах, 1500 тысячи знаков без пробела» и т.д. И заполнялись сайты бесполезными спамными текстами, где смысл и польза текста были последним, на что SEO-специалисты обращали внимание.
Вернее, не обращали вовсе. SEO-анализ текста ограничивался исключительно ключевыми словами в отрыве от смысла, общей семантической структуры, задач маркетинга. Однако поисковые системы развивались, и появлялись алгоритмы наподобие «Палех» Яндекс и «Колибри» Google, которые принесли новые возможности для оценки качества текста. А такие фильтры, как «Баден Баден» и Panda глобально выкосили огромное количество текстового мусора в интернете. Современные алгоритмы YATI и BERT в 2020-м добавили дополнительные требования к качеству текстов. Только за счёт оптимизированного текста попасть в топ поисковиков было сложно и раньше. Теперь же без углубленной проработки семантики, изучения интента запроса, под который оптимизируется контент и построения графа, объединяющего семантические сущности, об оптимизации и говорить не стоит. Задайте вопрос своему оптимизатору: «Как ты работаешь над текстом? » — и он наверняка скажет, что использует всё те же инструменты, основанные на принципах и практиках начала века. Плотность, заспамленность, тошнота. В лучшем случае упомянет «Миратекст». И это всё. Всё то же высчитывание объёма текстов по топу (в «килознаках»), количество вхождений, прямое вхождение в подзаголовках и т.п.
И околонулевая эффективность. Это логично: написать внятный текст по такому ТЗ практически невозможно, это в любом случае будет контент, созданный только ради ключей — то есть спам. В лучшем случае такой текст не станет причиной попадания под фильтр, и пользы от него ждать однозначно не стоит. Единственное исключение: статью для вас пишет эксперт, способный хорошо раскрыть тему и умеющий писать. Такой контент может «выстрелить» даже не благодаря, а вопреки усилиям SEO-специалиста. Традиционный анализ текстовых факторов работает с изолированным текстовым фрагментом на странице, оценивая его вне структуры, семантического поля, эталонного контекста, сопоставления с некоторым образцовым веб-графом. Какие поисковые сущности должны быть представлены на странице? С какими документами на сайте или за его пределами должен быть связан текст? Чего не хватает в этом тексте с точки зрения поисковой системы? Соответствует ли содержание реальным потребностям целевой аудитории? Нужен ли этот текст вообще? Нельзя оценить качество отдельной детали без понимания её места во всей конструкции в сборке. Здесь работает только комплексный анализ. Один и тот же контент, размещенный на разных хостах, будет оценен по-разному и даст разные результаты — даже в отрыве от хостовых факторов, ПФ и т.п.