Главное Свежее Вакансии   Проекты
Продвинуть свой проект
😼
Выбор
редакции
1 423 0 В избр. Сохранено
Авторизуйтесь
Вход с паролем

LSI-копирайтинг: 5 интересных фактов, о которых вы могли не знать

​Если ваша деятельность хоть как-то связана с SEO-индустрией и созданием контента, вы наверняка слышали об LSI. Основная информация звучит примерно так: «Новая технология, предполагающая написание длинных текстов с синонимами ключевых слов.

Поисковики любят такой контент и продвигают его в топ выдачи, что приносит максимум трафика». В действительности по этой теме есть масса дезинформации и все несколько сложнее. Читайте 5 фактов об LSI-копирайтинге, о которых вы могли и не знать.

LSI (latent semantic indexing – «скрытое семантическое индексирование») – метод создания текстовых материалов на основе анализа синонимов ключевых фраз и слов, сопутствующих поисковым запросам. Цель этого способа состоит в повышении релевантности, улучшении содержания и смысла текстов с позиции поисковых алгоритмов.

# 1: латентное семантическое индексирование (LSI) – старая технология

LSI нередко называют новым трендом в SEO, связывая его появление с введением новых алгоритмов Google. Якобы с 2013 года поисковые алгоритмы начали оценивать текстовый контент при помощи скрытой семантической индексации.

b_5cc00f57684d9.jpg

На самом деле методика LSI – это старая технология, запатентованная в 1991 году, то есть еще до того, как Глобальная Сеть начала функционировать. Патент о процессе скрытой семантической индексации был выдан еще в 1989 году. Суть методологии заключалась в оценке основного значения текстовых данных путем извлечения отдельных объектов и изучения скрытой семантической структуры.

С помощью LSI предполагалось решать проблемы, связанные с адекватной подачей информации. Разные люди при описании одной и той же темы используют различные лексемы. Причем одна и та же слово может иметь разные значения. При оценке текста по отдельным словам есть риск его нерелевантности конкретной теме. Скрытое латентное индексирование оценивает семантическую структуру и раскрывает значение текстового материала, исходя из анализа совокупности слов в контексте.

Фактически, Google начал использовать LSI в 2004 году, когда был внедрен алгоритм «Бренди». При этом поисковики начали не просто искать ключевые слова, но и понимать их синонимы. Однако латентное семантическое индексирование прямо не заявляется основным фактором ранжирования.

b_5cc00f9102f99.jpg

b_5cc01af7be4bd.jpg

Внедрение в 2011 году алгоритма «Панда» и в 2013 – «Колибри» улучшило понимание контекста, но было основано на оценке полезности контента, контекста запроса и пользовательского намерения. А запущенный в 2015 году алгоритм RankBrain, хоть и обрабатывает запросы методом интерпретации слов, но основан на похожем слово-векторном подходе (патент «Вычисление числовых представлений слов в многомерном пространстве» подан в 2015 году).

Получается, что само по себе LSI не является гарантией выхода в топ. Но его можно использовать для улучшения SEO, поскольку Google любит синонимы и семантически схожие слова. Нет каких-то особых секретов создания LSI-контента – достаточно понять, как работает латентное семантическое индексирование.

# 2: принцип LSI основан на оценке семантической релевантности

Задача Google состоит в том, чтобы в ответ на поисковой запрос предоставить максимально достоверную информацию. Потому поисковые роботы должны понять, что именно ищет пользователь, и насколько информация на странице релевантна ключевой фразе.

Алгоритм LSI анализирует семантические отношения в документе, применяя косинусные сходства, векторы и прочие сложные методики. Но чтобы понять принцип латентного скрытого индексирования, нет необходимости разбираться в сложной терминологии. Достаточно понять, как это влияет на SEO.

В LSI семантические отношения документов классифицируют двумя способами:

  1. Семантически близкий – если документ содержит большое разнообразие схожих слов.
  2. Семантически далекий – когда в документе очень мало похожих слов.

Для определения типа страницы алгоритм изучает контекст слов. В частности, проверяется:

  • наличие фраз корреляции и ассоциации;
  • присутствие схожих слов и синонимов;
  • объем схожих слов и синонимов.

Чем больше на странице слов, общих с поисковым запросом, тем более высокая релевантность LSI ей присваивается. Поисковик изучает все результаты, соответствующие запросу пользователя, и выдает самые релевантные.

Кроме прочего, LSI позволяет поисковым роботам понимать контекст текста, разъясняя значение терминов и понятий. Алгоритм не может уловить шутку, сарказм или недосказанность, которые могут полностью поменять контекст. Но изучение связанных с ключевым словом фраз и терминов помогает максимально точно определить истинный смысл высказывания.

Получается, что для того чтобы внедрить LSI-тексты в свою SEO-стратегию, – необходимо сосредоточиться на создании контекста в вашем контенте. Следует использовать слова и фразы, связанные с ключевым запросом. Но это не значит, что нужно просто заменить отдельные ключевики синонимами. Суть в необходимости использовать правильные ключевые LSI-слова и выражения.

# 3: LSI-слова и SEO-ключи связаны контекстом

Ключевые слова LSI представляют собой слова и фразы, логически связанные с основными ключевыми словосочетаниями. То есть вовсе не обязательно LSI-слово будет синонимом SEO-ключа.

Различают два типа LSI-ключей:

  1. sLSI (синонимичные) – представляют собой синонимы основного ключевого запроса. На них делается упор при оптимизации.
  2. rLSI (релевантные) – слова, характеризующие и дополняющие главный ключ, а также фразы и слова, непосредственно относящиеся к теме статьи. Они нужны для раскрытия контекста при проверке поисковыми роботами.

Получается, что задача LSI-оптимизации состоит не только в замене ключей, но и в раскрытии их смысла. Например, вы пишите о «замке». В качестве sLSI можно использовать слово «дворец», «имение», «терем» и т. п. А вот для раскрытия темы пригодятся rLSI-слова – «дворянский», «старинный», «родовой» и подобные. Поисковик, изучив семантику текста, поймет, что речь идет именно о здании, а не о запорной конструкции.

Существуют специальные LSI-сервисы, предлагающие подбор LSI-запросов. Но лучшим инструментом является ваше собственное воображение. Просто подумайте, с какими словами ассоциируется ключевое слово. Посмотрите в Google-выдаче блок «Вместе с ... часто ищут».

b_5cc010c43e486.jpg

Также можно использовать Яндекс.Вордстат, чтобы узнать, что еще ищут люди в связи с основным запросом.

b_5cc0112231a50.jpg

Нередко ключевые LSI-слова путают с «длиннохвостыми» запросами, полагая, что это одно и то же. Нет, несмотря на некоторую схожесть. Задача ключевых слов с длинным хвостом состоит в сужении области поиска: они должны отсечь все лишние запросы. Длинные ключи LSI, наоборот, за счет связанных слов расширяют область: поисковики определяют по ним глубину раскрытия темы.

# 4: для поисковиков LSI не является приоритетом

Использование LSI стало негласным ответом «черному» SEO, при котором ключевые слова буквально заполоняли сайт и превращали его содержание в плохо читаемый набор зачастую не совсем связных текстов. Но вместе с тем, Google никогда не упоминал об LSI-запросах как о факторе ранжирования. Поэтому использование скрытых ключевых слов вовсе не гарантирует попадания вашего сайта в топ выдачи.

Вместе с тем, не стоит забывать, что поисковые алгоритмы ценят полезный контент. Если сайт удовлетворяет потребности пользователей, то он и ранжируется выше. Поэтому цель LSI-копирайтинга состоит не в насыщении контента LSI-словами, а в повышении ценности текста для пользователя.

Кроме прочего, использование LSI-фраз поможет избежать переспама при включении ключей в мета-теги или мета-описания и отказаться от лишних ключей в тексте.

Получается, что при создании LSI-статей нужно просто заботиться о качестве материала. Каждый абзац должен быть логически связан с последующим, все разделы – соответствовать общей теме, все ключи – выглядеть естественно. Если готовый текст будет полезен пользователям и понятен роботам, то рейтинг сайта начнет повышаться.

# 5: LSI лишь косвенно влияет на поведенческие факторы

При ранжировании сайтов в поисковой выдаче алгоритмы учитывают поведение пользователей, а именно:

  • сколько времени проводят на сайте;
  • как взаимодействуют с контентом;
  • сколько страниц просматривают и т. д.

Есть мнение, что LSI-копирайтинг может способствовать улучшению поведенческих факторов за счет повышения релевантности контента.

b_5cc011b66972b.jpg

Тут стоит разобраться с понятием релевантности и поведением пользователей. Безусловно, LSI-слова помогают поисковикам точнее понять смысл контента и выбрать сайты, максимально релевантные ключевому запросу.

Однако поведение посетителя сайта зависит не только от релевантности. Важно, чтобы контент оказался полезным, сайт был удобным, а интерфейс понятным. Плюс, есть еще масса причин, почему пользователь может покинуть сайт: отсутствие форматирования, всплывающие окна, «вырвиглазный» дизайн и многое другое.

По этим причинам LSI-копирайтинг может влиять на поведенческие факторы лишь с точки зрения качества контента и его полезности. Все просто: если пользователь получит на сайте подробный ответ на свой вопрос, то шансы на то, чтобы читатель у вас задержался, заметно возрастают.

Как видите, LSI это не так сложно, как может показаться. Вам не нужно пытаться «впихнуть» в свой контент как можно больше скрытых ключевых слов, как когда-то это делали с SEO-ключами. Достаточно писать полезные тексты простым понятным языком, используя естественные связанные слова по мере необходимости.

+1
В избр. Сохранено
Авторизуйтесь
Вход с паролем
Комментарии
Первые Новые Популярные
Комментариев еще не оставлено
Выбрать файл
Блог проекта
Расскажите историю о создании или развитии проекта, поиске команды, проблемах и решениях
Написать
Личный блог
Продвигайте свои услуги или личный бренд через интересные кейсы и статьи
Написать
Комментарии

Spark использует cookie-файлы. С их помощью мы улучшаем работу нашего сайта и ваше взаимодействие с ним.