Текстовая оптимизация — это работа с текстовой составляющей сайта для повышения релевантности страницы по текстовым факторам ранжирования.
Сейчас расскажем:
- 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.
Текстовая оптимизация информационных текстов
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.
Собираем семантику для статьи
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.
Оцениваем поисковый спрос и собираем ключевые слова
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. Это нужно, чтобы понять:
- 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.
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». Указываем главный поисковый запрос, по которому планируется создать текст для SEO:
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.
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.
Работаем с LSI
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. 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.
Кластеризация и определение интента
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.
Сервис разгруппирует ключевые слова на кластеры — нам потребуется группа семантики, где находится основной поисковый запрос.
Неиспользованные кластеры можно использовать как базу для сбора новой семантики при создании и оптимизации других страниц сайта.
Теперь проверяем коммерческость запросов в кластере. Разберем это на примере сервиса Majento — загружаем ключевые слова и запускаем проверку.
При оптимизации информационных страниц из кластера стоит удалить все слова с коммерческим интентом, и наоборот. Если процент коммерциализации находится в районе 45–65 % и интент смешанный, нужно смотреть на контекст страницы и сезонность поискового запроса. Смешивать ключевые слова с разным интентом на одной странице недопустимо — это размывает релевантность.
Теперь у нас есть список ключевых слов для статьи. Многие на этом останавливаются и сразу переходят к разработке технического задания для копирайтера, однако это только начало.
Анализируем конкурентов в выдаче
После сбора семантики важно определить, с кем нам придется конкурировать в поисковой выдаче. Анализ конкурентов сразу решает большой ряд вопросов, например:
- Какие поисковые запросы используются для лидогенерации.
- Какой объем текста должен быть у статьи.
- Какие формулировки хорошо работают в сниппетах и метатегах.
Необходимо определить страницы-лидеры, которые имеют наибольшую видимость по нашему ядру запросов.
Это можно сделать вручную, просканировав все сайты, либо с помощью бесплатного сервиса Coolakov. Выбираем инструмент «Определение конкурентов» и копируем выбранные поисковые запросы в сервис.
Это основные конкуренты, с которыми придется бороться за место в поисковой выдаче либо использовать в качестве референсов:
Собранная семантика покрывает большую часть запросов, соответственно, эти сайты охватывают максимум поискового спроса.
Вероятность выхода в топ статьи, написанной с учетом структуры конкурентов, уже кратко выше, чем у текста, который написан просто при использовании ключевых слов из «Вордстата».
Вероятность выхода в топ статьи, написанной с учетом структуры конкурентов, уже кратко выше, чем у текста, который написан просто при использовании ключевых слов из «Вордстата».
Работаем над структурой текста
После анализа и оценки поискового спроса важно отойти от сканирования параметров конкурентов и уделить внимание смысловой релевантности будущего текста. Не нужно анализировать объем и тошнотность текста конкурентов: сейчас важнее грамотно проработать структуру статьи.
Для формирования костяка структуры парсятся заголовки H1–H6 конкурентов из топа.
Это можно сделать вручную или автоматизировать парсинг через бесплатный Click.ru. Инструменты сервиса помимо структуры из подзаголовков также спарсят метатеги. Для каждого аккаунта сервис предлагает 500 бесплатных запусков парсера, затем каждые 500 ссылок будут стоить 0,4 рубля.
Сервис формирует таблицу, где будут все метатеги и заголовки H1–H6 сканируемых конкурентов. Если у конкурентов заполнен метатег Keywords, дополнительно сервис можно использовать для парсинга семантического ядра конкурентов.
Таблица показывает, насколько хорошо проработана статья у конкурентов, покрывающих большую часть поискового спроса по выбранным ключевым словам. Задача SEO-специалиста или редактора на этом этапе — понять, как сделать еще лучше.
Собранные заголовки H1–H6 подскажут:
- Какие тезисы нужно собрать и раскрыть в статье.
- В какой последовательности нужно раскрывать тезисы.
- Что нужно добавить в текст, чтобы лучше раскрыть тему и сделать текст сильнее, чем у конкурентов.
При разработке структуры стоит описать тезисный ответ на поисковый запрос в начале текста и затем приступать к освещению проблематики целевой аудитории и развернутому решению проблем. Сжатый, точечный ответ на главный поисковый запрос увеличит шансы на выход страницы в топ и улучшит поведенческие факторы.
Сниппет в поисковой выдаче заполняется аналогично коммерческим текстам для товаров. Основная цель — обеспечить высокий CTR. Для этого формируется Title, включающий поисковый запрос и УТП, а в Description добавляется тезисное раскрытие статьи.
При проработке структуры важно смотреть на смысловую содержательность и практическую ценность контента для целевой аудитории. В 2022 году стоит ориентироваться на параметры EAT — экспертность контента, а также уровень авторитета и доверия к источникам.
Для улучшения качества статьи и обхода конкурентов стоит:
- Добавить врезки экспертов в нише.
- Поделиться релевантным опытом, кейсами из практики.
- Контролировать актуальность и достоверность всех цифр и расчетов.
- Привести наглядные примеры — как в тексте, так и с помощью скриншотов.
Для информационных текстов большая часть работы на этом окончена. Теперь можно приступать к оптимизации коммерческих страниц и разработке технического задания.
Текстовая оптимизация коммерческих страниц
Оптимизация страниц, продвигаемых по запросам с коммерческим интентом под текстовые факторы ранжирования отличается от SEO для информационных страниц. Для оптимизации страниц с коммерческим контентом объемное текстовое описание не всегда нужно — большую роль играет распределение семантики внутри значимых зон документа.
Первые шаги оптимизации — сбор семантики и кластеризация идентичны, дальше зависит от типа страницы — продвижение товаров или услуг. Дальше подключается текстовый анализ, который покажет где и как нужно оптимизировать зоны документа, чтобы выйти в топ-10 поисковой выдачи.
Зоны коммерческого документа
Рейтинг составлен по мере снижения значимости в документе (от большого к малому).
- Title — часть сниппета, заголовок статьи для поисковой выдачи. Title не должен повторять название статьи, но обязан отражать основной поисковый запрос текста. Также не стоит включать в Title небольшим сайтам добавлять свое доменное имя. Название малоизвестного сайта станет наиболее значимым словом в Title и сильно размоет релевантность содержимого.
- Анкор-лист — список из ключевых слов, которые включены во внутренние ссылки сайта, то есть структуру ресурса. Поэтому при текстовой оптимизации важно не только текстовое наполнение страниц, но и грамотное проектирование структуры сайта под семантическое ядро.
- Текстовые фрагменты — небольшой текст в разных зонах документа: сюда входят HTML-заголовки, теги, подписи изображений, описание фильтров в каталоге и кнопки на странице. Это семантика, которая была использована при проработке UI-страницы сайта.
- Plain-текст — более объемный текст на странице, чем разрозненные тестовые фрагменты. Как правило, plain-текст состоит от 1 абзаца и включает больше 200–300 знаков содержимого. Plain-текст размещается для использования ключевых слов, которые не были органично использованы в более значимых зонах документа.
Чтобы управлять текстовой релевантностью, важно научиться распределять значимые для ранжирования слова в наиболее ценных зонах документа и не допускать переспама. Для точного расчета количества вхождений в каждую зону документа используется текстовый анализ.
Текстовый анализ коммерческих документов
Возвращаемся к Just Magic, с помощью которого собирали LSI. Теперь нужен инструмент «Текстовый анализ» — этапы работы с инструментом выглядят так:
- Формируем файл для загрузки, с его помощью можно проводить пакетный анализ, главное чтобы была правильно сделана кластеризация.
- Включаем “Соответствие по типу страниц” для того чтобы внутренние страницы не сравнивались с главными и наоборот.
- Добавляем в исключения сайты не соответствующие нашей “весовой категории” (avito.ru, drom.ru и т.д.).
Инструмент просканирует конкурентов в топе выдачи и подскажет закономерность, которая поможет распределить семантику так, чтобы учесть все текстовые факторы ранжирования.
В полученном результате мы видим 3 столбца: Top10 - усредненные данные по ТОП-10, src - анализируемый сайт и diff - разница между ТОП-10 и нашим сайтом.
Анализируемый нами сайт находится в ТОП-30 и мы наблюдаем классические ошибки SEO-оптимизаторов, которые делают оптимизацию “на глазок”.
- Видим, что вместо вхождений в теги <a>, наш оптимизатор сделал привычный ему seo-текст (plain-text), который щедро дополнил ключевыми словами.
- Видим сильный перекос по количеству ключевых слов в зоне <a> такой объем характерен для большого товарного листинга, что наш оптимизатор не учел. И text-fragment - это могут быть текстовые описания у товаров, также в блоке листинга.
Разместив на странице товарный листинг на +- 42 позиции, а так же приведя текстовую составляющую к требуемому формату, сайт будет способен побороться за ТОП-10, а возможно и попадет туда сразу после переиндексации документа Яндексом.
Разница текстовой оптимизации товаров и услуг в e-commerce
Разберем отличия текстовой оптимизации коммерческих страниц с помощью тестового анализа при продвижении товаров и услуг по отдельности. Вес разных зон документа отличается для страниц товаров и услуг, что вносит свои коррективы в оптимизацию.
Оптимизация страниц с товарами. В интернет-магазинах часто классическое текстовое описание для оптимизации не требуется — влияние тестовых фрагментов и plain-зоны документа минимально. Для выхода в топ товарных страниц важна оптимизация блока листинга товаров. Здесь учитываются:
- Товарная матрица и полнота каталога интернет-магазина.
- Внутренняя перелинковка товаров в каталоге — анкор-лист.
- Название товаров — в карточках.
Текстовый анализ для оптимизации страниц услуг. Это страницы, которые создаются для продвижения сайта под запросы услуг компании, а не товаров — например, “ремонт акпп”.
На продвижение страниц с услугами влияют:
- Текстовые фрагменты — особенно HTML-заголовки.
- Plain-зона — большие тексты в несколько абзацев.
На вес слова при оценке релевантности также влияет расположение семантики в тексте. Чем ближе ключевые слова к началу документа, тем больше их вес и сильнее влияние на ранжирование.
После проработки текстовой оптимизации большое влияние для сайтов в e-commerce оказываются коммерческие факторы ранжирования.
Распределение веса слов - функция TF-IDF
TF-IDF - это функция, который используется поисковыми системами для определения значимости слов в предложении и документе. Вес любого слова в документе прямо пропорционален частоте его употребления в документе и обратно пропорционален частоте употребления этого слова во всех документах находящихся в индексе.
Простыми словами TF-IDF определяет важность ключевого слова в контексте — чем чаще слово используется, тем ниже его вес в ранжировании документа. При этом на вес слова также влияет на местоположение — зоны документа (рассматривали выше).
Как сделать техническое задание для копирайтера
Теперь переходим к разработке технического задания — финального продукта, ради которого проводились парсинг, кластеризация и анализ.
Цель технического задания — объяснить копирайтеру, что нужно сделать для текста, чтобы получить статью, которая отражает смысловую, а не формальную релевантность поискового запроса.
Итак, мы разобрались:
- Как определяется релевантность текста.
- Как собирать семантику на основании поискового спроса.
- Что нужно учесть при составлении структуры статьи.
- Зачем проводить текстовый анализ.
Остается объединить все этапы работ и сформировать техническое задание. Разберем все по порядку и сформируем инструкцию:
- Оцените поисковый спрос. Подгоните выбранный поисковый запрос через «Яндекс.Вордстат» — определите частотность и сезонность главного ключевого слова.
- Обработайте семантику для статьи. Выберите все ключевые слова по теме или скопируйте готовый кластер семантического ядра. Определите поисковый интент кластера и соберите LSI.
- Определите конкурентов. Проанализируйте конкурентов с наибольшим покрытием собранных запросов в выдаче. Выявите полноту раскрытия темы, экспертность и формат изложения материала, пробелы в содержании. Пометьте, какие ключевые слова встречаются в текстах и комментариях на страницах конкурентов — расширьте семантику.
- Проведите текстовый анализ. Просканируйте тексты конкурентов и определите в каком направлении нужно вести оптимизацию — в сторону текстового наполнения или проработки структуры. Это разные пути текстовой оптимизации, каждый из которых применяется для конкретных задач — продвижения информационных страниц, товаров или услуг.
- Составьте структуру статьи. Определите, что нужно добавить в текст, чтобы полностью раскрыть тему и улучшить статью — составьте структуру и основные тезисы статьи. Расставьте приоритетные ключевые слова и LSI в наиболее важных зонах документа по TF-IDF, включая метатеги.
Текстовая оптимизация — ключ к топу выдачи в 2022 году. Кластеризация, проработка структуры, расширение запросного индекса и текстовый анализ позволяет выйти в топ-10 «Яндекса» и Google более 60 % семантики сайта, что в 2 раза эффективнее. Будьте в тренде и используйте современные практики в SEO по максимуму.
Комментарии