Сбор семантического ядра

Рассмотрим пример автоматического сбора и кластеризации семантического ядра для сайта в тематике деревянного домостроения.
Выясним минусы и ошибки автоматической генерации СЯ, и как их исправить.

Нас интересует "строительство деревянных домов в москве". Самый простой и быстрый способ собрать семантику — это парсинг конкурентов. Начинаем с того, что анализируем выдачу по данному запросу в регионе Москва (без учета рекламы):

Берем 4-5 конкурентов, и "парсим" их ключевые слова любым сервисом. Получаем полный список слов (более 40 тыс), и есть возможность выбрать лучшие 200 — нам подойдет такой вариант.

В результате автоматического сбора ключевых слов конкурентов получаем 200 наиболее "перспективных" ключевых слов:

Кластеризация

Чтобы со списком ключевых слов можно было работать, его нужно разбить на группы "похожих" фраз. Этот процесс в СЕО называется кластеризацией семантического ядра. Существуют разные стратегии группировки, основанные на схожести слов:

  • группировка по ТОПу (когда одни и те же страницы выдаются в топе по разным запросам — запросы объединяют в группу),
  • группировка по смыслу (семантическая схожесть, синонимичность),
  • и разные степени "жесткости" условий группировки.

В нашем случае мы получили самой усредненной ("интеллектуальной") стратегией 31 кластер. Это значит, что на сайте нужно будет создать как минимум 31 страницу, оптимизированную по дизайну и контенту под соответствующую группу запросов.

Кластеризация и анализ посадочных страниц в ТОПе подскажет — где и какую нужно будет разместить страницу на сайте:

Таким образом, семантическое ядро помогает еще до начала разработки сайта понять оптимальную структуру (меню), количество разных страниц (отдельных макетов дизайна), и важные функциональные элементы (наличие цен, вопрос-ответ, теги и т.д.).

Это помогает сэкономить в дальнейшем на переделке сайта. 

Выводы:

  1. Хотя анализ слов конкурентов и может дать ценную информацию, но для создания нормального семантического ядра требуется нечто большее, чем просто автоматизированные прогоны.
  2. Ручной анализ и понимание целевой аудитории, бизнеса клиента (его возможности и масштаб) и намерений пользователей — имеют решающее значение для создания всестороннего и эффективного семантического ядра.
  3. Человеческий опыт позволяет лучше интерпретировать, контекст и способность принимать стратегические решения, которые нельзя формализовать (интуиция, например, или здравый смысл).
  4. Полностью автоматический подход — недостаточный!
Этот сайт использует сервис веб-аналитики Яндекс Метрика и технологию “cookie”.
Я ознакомлен с Политикой в отношении обработки персональных данных и даю согласие на обработку персональных данных.