LSI

LSI (от англ. latent semantic indexing – латентное семантическое индексирование) – слова конкретной тематики, их синонимы и похожие запросы, отвечающие смыслу и содержанию текста/статьи/сайта.

Для продвижения сайтов в интернете всегда были нужны тексты. И если раньше хватало коротких и уникальных статей, но по мере увеличения числа веб-ресурсов поисковым системам пришлось выдвигать все более и более жесткие требования, чтобы повышать качество выдачи. Так появились SEO-тексты, а потом и LSI-копирайтинг, как новый эволюционный виток.

 Чтобы удовлетворять запросы пользователей, поисковые системы постоянно совершенствуют свои алгоритмы. С помощью этих алгоритмов поисковики определяют, насколько та или иная веб-страница соответствует тому, что ищет пользователь в интернете. Раньше для подбора и выдачи сайтов внимание уделялось только на наличию и количеству в тексте ключевых слов, а также их вхождение.

При seo-оптимизации достаточно внедрить в статью как можно больше поисковых запросов с высокой частотностью.

Некоторые «оптимизаторы» даже выделяли ключи жирным шрифтом при помощи html-тегов b и strong, другие делали вхождения под цвет фона между строк, что становилось заметно при копировании текста. Да, и в целом читать чрезмерно «оптимизированные» статьи, перенасыщенные ключевыми словами, пользователю тяжело. Со временем «переспам» ключевыми словами и всевозможные уловки повлекли за собой наложения фильтров от поисковых систем и логичное падение трафика для сайтов, использующих SEO.

В результате алгоритмы были оптимизированы, стали более совершенными и начали обращать внимание на интенты – слова, показывающие намерение пользователя. С того момента ключи разделились на две большие категории:

• коммерческие с интентами «цена», «купить», «стоимость» и т. п.
• информационные

После введения подобного разделения пользователи, которые искали возможность приобретения каких-то товаров или услуг, перестали получать в выдаче сайты с информационными статьями.

Это улучшило систему поиска, но осталась проблема с самими инфо-запросами. Число инфо-сайтов стремительно растет, они конкурируют между собой и усложняют выполнение главной миссии поисковых систем – выдавать максимально релевантный ответ в короткий срок.

Чтобы разрешить это затруднение, Google, а за ним и Яндекс стали применять латентное семантическое индексирование. В оригинале на английском это звучит, как latent semantic indexing или сокращенно – LSI.

Латентный семантический анализ текстов позволяет поисковым системам анализировать тексты на сайте или странице с точки зрения релевантности теме по ключевикам и, соответственно, рекомендовать читателю подходящие статьи.

Латентный семантический анализ (по нему и производится LSI) — способ обработки информации на естественном языке. Технология позволяет машине понимать смысл и содержание текста по тематическим словам, синонимам и похожим запросам. Тем самым она исключает или по крайней мере минимизирует манипуляцию выдачей за счет вписывания популярных ключевиков.

Технология устроена таким образом, что тексты содержат максимальное количество ключей, которые используются без переспама или потери смысла.

LSI-контент — это тексты, посвященные тематике ключевого слова. В них преобладают естественные словоформы и синонимы продукта, который вы продаете.

Для понимания того, способна ли веб-страница полностью удовлетворить интересы пользователей, поисковики стали анализировать тексты не только по наличию ключевых запросов, но и по содержанию других тематических слов – синонимов, схожих понятий и возможных ассоциаций – тематического ядра текста. Чем больше у статьи объем тематического ядра, тем ценнее она в глазах поисковиков.

Поэтому при индексировании страницы поисковый робот изучит весь текст, составив мнение о его тематическом ядре. И если он найдет там слова, соответствующие тематическому ядру, то сомнений о целевом назначении страницы не возникнет.

Если по-простому, то в отличие от SEO-копирайтинга, метод написания LSI-текстов использует не только прямые ключи, но и предполагает содержание в тексте большого числа слов, максимально близких с ними по смыслу (синонимы) и относящихся к теме (ремонт/починить/сломалась).

Чем лучше проработана структура ассоциативного ядра, тем проще будет продвигаемой статье обойти конкурентов.

Применяя LSI к написанию текстов, добиваются еще одного весомого преимущества, связанного с привлечением трафика по дополнительным ключам. Чтобы понять, о чем речь, рассмотрим, что такое «хвостовые запросы».

Хвостовыми называют длинные низкочастотные запросы. Пример: «Какой ноут выбрать дизайнеру: HP, Dell, Acer или MacBook от Apple». Такие запросы не редкость, их в сумме довольно много, но найти подобные конструкции путем парсинга из Wordstat или Keyword Planner невозможно. Как вариант, использовать сбор поисковых подсказок в Key Collector.

Теперь допустим, что существует два схожих обзора ноутбуков для дизайнеров. Но один сосредоточился на моделях от Asus, Prestigio, Lenovo, а второй упоминает о Dell, Hewlett Packard, MacBook. Какой обзор из этих двух будет показан по вышеупомянутому запросу при прочих условиях? Конечно второй. Потому что там содержится перечисление брендов, встречающихся в «хвосте» ключа.

Хотя подобные хвостовые низкочастотники сами по себе выглядят непривлекательными для продвижения, и затачивать веб-страницу под них не имеет особого смысла, но за счет своего многообразия и большого количества они способны приносить солидные цифры трафика на сайт.

Все что необходимо – это написать хороший LSI-текст с обширным тематическим ядром. В этом вся суть LSI: с помощью грамотного использования хвостовых запросов появляется возможность получить целевых посетителей в тех нишах, где существует огромная конкуренция по высокочастотным запросам.

Часто звучит мнение, что LSI-подход – это новый виток эволюции в сфере написания статей для сайтов, а потому SEO-тексты уже не актуальны. Думать подобным образом – заблуждение, так как LSI вовсе не замена SEO, и противопоставлять эти два подхода в корне неправильно.

Важно понять: за счет LSI появляется возможность привлечь дополнительных пользователей по хвостовым запросам и улучшить репутацию в глазах поисковой системы, но достичь максимальных результатов без использования SEO не выйдет.

Поэтому справедливо сказать, что LSI основывается на SEO и включает его в себя.

 Понимая суть LSI, несложно представить, как происходит работа над статьей:

• необходимо собрать основные ключи для написания – с помощью Yandex Wordstat или иным способом
• сформировать для каждого слова из ключевых запросов свое ассоциативное (тематическое) ядро
• сформировать для фраз из собранного ассоциативного ядра свои отдельные небольшие ядра

Чем больше ассоциативных связей будет задействовано, тем лучше, но при этом всегда нужно объективно оценивать общую картину.

Если тема не слишком конкурентная, и для статьи собрано немало хороших поисковых запросов, то достаточно ограничиться созданием для каждого из них первичного ассоциативного ядра без дальнейшего углубления.

Если ключи сильно различаются, то для каждого следует составить свое ядро.

Как только все ключи и тематические ядра собраны, на их основе составляется структура текста и происходит его написание.

Чтобы самостоятельно не искать подходящие по смыслу дополнительные слова, раскрывающие отдельные поисковые запросы, в помощь были созданы специальные сервисы для сбора LSI-слов.

Самый простой и бесплатный способ собрать полезные дополнительные слова – обратиться к поисковым подсказкам. Например, начиная вбивать в поисковую строку свой вопрос, Яндекс помогает нам подсказками. 

Дополнительную семантику можно извлекать вручную и бесплатно, например, из «Яндекс.Вордстата». Кроме того, для каждого ключа полезно изучить блок «Поиск по похожим запросам» в Яндексе или «Вместе с … часто ищут» в Google. Если вручную не хочется, ниже мы описали сервисы, которые помогут с этой задачей, но перед этим рекомендуем прочитать в нашем блоге про парсинг простыми словами .

Также можно воспользоваться инструментами по сбору LSI-ключей – частично бесплатными сервисами или SaaS-платформами для комплексной оптимизации:

• парсинг подсветок и тегов от arsenkin.ru (0 руб., если проводить до 100 операций в сутки)
• ТЗ на SEO-копирайтинг и парсеры от Pixel Tools (0 руб., если проводить до 250 операций в сутки)
• инструменты по сбору и парсингу семантики от click.ru (от 0,07 руб. за операцию, первые 50 — бесплатно)
• специализированный сервис LSIGraph (0 руб. до 20 операций в день, если надо больше — от $27 в месяц)
• «акварель-генератор» и парсеры от Just Magic (от 0,1 руб. за операцию, также можно приобрести подписку от 1 000 руб.)

 Не все так просто. Топорное вписывание LSI-слов вместо стандартных SEO-ключей также может привести к тексту, который формально подходит для продвижения, но:

• не отвечает на запрос пользователя, потому что не содержит нужную ему информацию
• не пытается решить проблему потенциального клиента, не учитывает его потребности/боли
• следовательно, не помогает бизнесу увеличить продажи и лояльность

К тому же страница со слабым, мало кому интересным текстом вряд ли получит много внешних ссылок, привлечет большой трафик и покажет хорошие поведенческие сигналы. А ведь все эти факторы оказывают куда большее влияние на продвижение в поиске, чем сам текст.

Текст не является решающим фактором для попадания в топы «Яндекса» и Google. Но грамотно составленный, продуманный текст – не важно, с SEO-, LSI-ключами или без их учета – однозначно улучшит поведение на сайте, трафик и ссылочную массу.

Тщательно собирать LSI-слова и обязательно прописывать их в ТЗ копирайтерам, пожалуй, нужно только в следующей ситуации:

• требуется много информационных статей или коммерческих текстов, например, для посадочных страниц
• контент нужно создавать быстро и недорого
• авторы не могут или не успевают общаться с экспертами, а сами не очень хорошо разбираются в тематике

Тогда список дополнительных релевантных слов и фраз поможет авторам сразу копать в нужном направлении, быстрее разобраться в незнакомой теме, учесть важные моменты.

А вот если над текстом работает автор, который имеет собственный опыт или умеет использовать чужую экспертизу, — все эти LSI-ключи не понадобятся. Дело в том, что качественный, экспертный, хорошо проработанный материал просто не может не включать синонимы, похожие запросы и околотематические слова.