Seo Boom. Эффективная оптимизация сайтов
Шрифт:
• вертикальная черта “|” – логический оператор.
Получается, у нас уже есть готовое семантическое ядро, просто когда все делается на 100 % вручную, то для этого нужно очень много времени. Особенно, если у вас такое семантическое ядро, которое состоит из нескольких десятков тысяч запросов, поэтому для сбора семантического ядра предлагаются автоматизированные сервисы.
Вот некоторые профессиональные инструменты, с помощью которых можно существенно автоматизировать сбор семантического ядра. Для этого нужно использовать (я рекомендую) либо платную и очень хорошую
Еще есть онлайн сервисы, о которых вы можете узнать из топа выдачи. У этих онлайн сервисов есть один значительный плюс – с их помощью вы можете узнать многие запросы конкурентов, причем тех конкурентов, которые активно продвигаются в поисковых системах. Можно смотреть их видимость у определенного поисковика, смотреть, какие запросы они продвигают.
Я не буду подробно рассказывать, как они работают, не буду делать обзор всего функционала, а только расскажу о некоторых моментах, которые нужны для сбора поисковых запросов.
Я покажу, как можно собирать ключевые слова и поисковые подсказки для Яндекс и Гугла (это делается в полуавтоматическом режиме). Мы прописываем все маски запросов и главные их шлейфы, после чего выбираем конкретный поисковик и всю ручную работу программа делает сама.
Скрин кей коллектора
А вот как это можно делать в Словоёбе:
После этого ждем, когда закончится время сбора – если проект большой, то это может занять несколько часов. Потом мы выгружаем результат в Excel документ, чтобы было легче работать с данными, и начинаем чистить все семантическое ядро от мусорных слов и тех слов и словосочетаний, которыми ваша фирма не занимается (не касаются вашего бизнеса).
Если вы решили выбрать продвижение в Гугле (или у вас планируется трафиковое продвижения), то для Гугла нужно использовать сервис Кейворд Планнер, предоставленный самой поисковой системой. Сервис является бесплатным и работает как составляющая Гугл Адвордс. Пользоваться сервисом очень просто. Необходимо зайти в меню, выбрать язык, регион и ввести запрос, на основе которого будут собраны ключевые слова.
Чистка запросов
После того как у нас в документе Excel образовалось огромное семантическое ядро, в первую очередь мы удалям дубликаты. В документе есть функция «удалить дубликаты» (они могут появиться по той причине, что мы искали разные маски и шлейфы, и их все добавили в Excel, а 2 разные маски или шлейфа могут встречаться в одинаковых словосочетаниях).
Когда дубликаты удалены, мы начинаем его чистить от мусорных и ненужных слов.
Например, для интернет магазина ноутбуков мы удаляем все запросы с приставками бесплатно, даром, и т. д. Потом удаляем все те запросы, по
которым данный вид услуги не предлагается.О после этого удаляем те гео запросы, в каких городах мы услугу не предлагаем.
Удаляем также навигационные запросы, которые с нами не связаны и все информационные запросы, если у нас коммерческий сайт (я всегда информационные запросы добавляю в другой файл – во-первых, для того, чтобы потом использовать их для блога или раздела информационных статей в данном проекте, и во-вторых, когда у нас будут хорошие позиции в коммерческих запросах, то мы можем выбирать из инфо запросов и тоже их продвигать, а потом попробовать конвертировать посетителей.
Когда выполнена работа по удалению лишних запросов, начинается группировка запросов.
Группировка запросов
Итак, у нас уже есть чистое, но не структурированное семантическое ядро. Есть два способа кластеризации:
• по топу;
• по интенту (потребности пользователя).
Я вам рекомендую использовать кластеризацию по топу. Данный метод, по моему мнению, более эффективен с точки зрения оптимизации.
Начинаем с первого слова, выбираем его и ищем все словосочетания, после чего все эти запросы группируем в отдельную группу. У нас получается одна большая группа. Например мы кластеризуем семантическое ядро сайта по аренде автомобилей, и все запросы “лимузин” вписываем в отдельную таблицу (достаточно создать новый лист в документе Excel). И так по всем популярным словам делаем такую группировку (например: седан, джип и т. д.). Мы смотрим те запросы, у которых частотность самая высокая, после чего группируем по такому принципу все ядро.
Затем начинаем работать с новыми таблицами (листами документа)и начинаем их кластеризовать. Например, столбец “Лимузины”. В этой группе просматриваем все запросы, сверху вниз в нашей таблице. Например, у нас встречаются такие запросы “аренда лимузина”, ”лимузин за ночь” или “прокат лимузина”. Мы видим, что эти запроси синонимы, но если есть сомнения в синонимичности запросов “лимузин за ночь”, к примеру, то можно подстраховаться поисковой выдачей. Мы вбиваем наш основной запрос в поиске: “аренда лимузина” и отдельно вбиваем “лимузин за ночь ” и смотрим выдачу. Если там 60–70 % выдачи совпадает, значит эти запросы являются поисковыми синонимами, их нужно включить в один кластер.
Потом еще удалям подобные запросы. Например, “купить лимузин” или “купить лимузин Хаммер”. Эти запросы для нас являются не целевыми, потому что мы таких услуг не предлагаем, и поэтому их нужно удалить из ядра.
Продолжаем кластеризацию и смотрим дальше, следующий запрос – это “Лимузин Хаммер прокат”. Это уже другой запрос, потому что когда человек ищет лимузин в аренду, то это общая страница с лимузинами, а конкретно Хаммер – это отдельная группа, значит его нужно поместить в отдельную группу, и все запросы связанные с арендой лимузина Хаммер необходимо помещать уже туда. Для этого можно использовать фильтры, с помощью которых легко можно найти все запросы с названием Хаммер и их чистить, помещая в отдельную группу. Потом нужно разделить все ядро на группы и по этому принципу их кластеризовать.
Смысл кластеризации семантического ядра – это разделить его на группы, в каждой группе должны быть только синонимы – те поисковые запросы, в которые люди вкладывают один смысл. И получается, что одна группа равна одной продвигаемой странице.
Конец ознакомительного фрагмента.