Учитывая постоянную борьбу поисковых систем с различными накрутками ссылочных факторов, правильная структура сайта всё больше выходит на первый план при проведении поисковой оптимизации сайта.
Один из основных ключей для грамотной проработки структуры сайта — является максимально детальная проработка семантического ядра.
На данный момент, существует достаточно большое количество общих инструкций как делать семантическое ядро, поэтому в данном материале, мы постарались дать больше деталей, как именно его делать и как это делать с минимальными затратами времени.
Мы подготовили руководство, которое отвечает пошагово на вопрос, как создать семантическое ядро сайта. С конкретными примерами и инструкциями. Применив которые, вы сможете самостоятельно создавать семантические ядра для продвигаемых проектов.
Поскольку данный пост достаточно практический, то очень много различной работы будет выполнено через Key Collector, так как он довольно много экономит времени при работе с семантическим ядром.
1. Формирование генерирующих фраз для сбора
Расширяем фразы для парсинга одной группы
Для каждой группы запросов очень желательно сразу расширить синонимами и другими формулировками.
Например, возьмем запрос “купальники для плавания” и получим еще различные переформулировки с помощью следующих сервисов.
Wordstat.Yandex — правая колонка
Prodvigator.ua — похожие фразы
В итоге для заданной изначально фразы мы еще можем получить по 1-5 других различных пере формулировок по которым дальше необходимо будет собирать запросы в рамках одной группы запросов.
2. Сбор поисковых запросов из различных источников
После того как мы определили все фразы в рамках одной группы переходим к сбору данных из различных источников.
Оптимальный набор источников парсинга для получение максимально качественных данных на выходе для рунета это:
● Wordstat.Yandex — левая колонка
● Google AdWords (+ собирать только тесно связанные варианты)
● Поисковые подсказки Yandex + Google (с перебором по окончаний и подстановки букв перед заданной фразой)
Подсказка: если вы не используете при своей работе прокси, то для того чтобы ваш IP не банился поисковыми системами, то желательно использовать такие задержки между запросами:
● SEMrush — соответствующая региональная база
● Кроме этого, также желательно в ручном режиме импортировать данные из база данных Prodvigator’а.
Для буржунета используем тоже самое, кроме данных из Wordstat.Yandex и данных по поисковым подсказкам ПС Yandex:
● Google AdWords (+ собирать только тесно связанные варианты)
● Поисковые подсказки Google (с перебором по окончаний и подстановки букв перед заданной фразой)
● SEMrush — соответствующая региональная база
● аналогично используем импорт из база данных Prodvigator’а.
Кроме этого если ваш сайт уже собирает поисковый трафик, то для общего анализа поисковых запросов в вашей теме желательно выгрузить и все фразы из Yandex.Metrika и Google Analytics:
И уже для конкретного анализа нужной группы запросов можно с помощью фильтров и регулярных выражений вычленить те запросы, которые нужны для анализа конкретной группы запросов.
3. Чистка запросов
После того как все запросы собраны нужно провести предварительную чистку полученного семантического ядра.
Чистка с готовыми списками стоп слов
Для этого желательно сразу воспользоваться готовыми списками стоп слов как общими, так и специальными по вашей тематики.
Например, для коммерческой тематики такими фразами будут:
● бесплатно, скачать, …
● рефераты, википедия, вики, …
● б/у, старые, …
● работа, профессия, вакансии, …
● сонник, сон, …
● и другие такого плана.
Кроме этого, сразу чистим от всех городов России, Украины, Белоруссии, … .
Для этого переходим в специальное окно “Стоп-слова”:
и загружаем наши готовые списки или сразу через буфер, или открыв подготовленный файл у себя на компьютере:
После того как мы загрузили весь список своих стоп слов, то выбираем опцию тип поиска вхождений “независимый от словоформы стоп-слова” и нажимаем “Отметить фразы в таблице”:
Таким образом мы удаляем очевидные фразы с минус словами.
Чистка стоп-слов в ручном режиме
После того как мы прочистили от очевидных стоп слов, дальше уже необходимо просмотреть семантическое ядро в ручном режиме.
1. Один из быстрых способов это: когда мы встречаем фразу с очевидными не подходящими для нас словами, например, бренд который мы не продаем, то мы
● напротив такой фразы нажимаем слева на указанную иконку,
● выбираем стоп слова,
● выбираем список (желательно создать отдельный список и назвать его соответственно),
● сразу, по необходимости, можно выделить все фразы которые содержат указанные стоп слова,
● добавить в список стоп-слов
2. Второй способ быстро выявить стоп-слова это воспользоваться функционалом “Анализа групп”, когда мы группируем фразы по словам которые входят в эти фразы:
и в сгруппированных списках уже быстро отметить не нужные группы фраз:
В идеале, чтобы повторно не возвращаться к определенным стоп словам желательно все отмеченные слова занести в определенный список стоп слов.
Это можно, например, сделать с помощью отправки всех слов из целиком отмеченных групп:
в итоге, мы получим список слов для отправки в список стоп слов:
Но, желательно, данный список также быстро посмотреть, чтобы туда не попали не однозначные стоп слова.
Таким образом можно быстро пройтись по основным стоп словам и удалить фразы, которые содержат данные стоп слова.
Чистка неявных дублей
● собираем данные по частотности фраз в Google Adwords
● сортируем по убыванию частоты для этой колонки
и через Анализ неявных дублей:
удаляем различные перестановки слов в фразе и фразы с разными падежами:
В итоге оставляем только самые частотные фразы в таких подгрупках, а всё другое удаляем.
Чистка фраз, которые не несут особой смысловой нагрузки
Кроме вышеперечисленной чистки слов, также можно удалить фразы которые не несут особой смысловой нагрузки и не особо повлияют на поиск групп фраз под создание отдельных посадочных страниц.
Например, для интернет магазинов можно удалить такие фразы, которые содержат следующие ключевые слова:
● купить,
● продажа,
● цена,
● интернет магазин, … .
Для этого мы создаем еще один список в Стоп-словах и заносим данные слова в этот список, отмечаем и удаляем со списка.
4. Группировка запросов
После того как мы вычистили от самых очевидных мусорных и неподходящих фраз, дальше можно уже приступать к группировке запросов.
Это можно делать в ручном режиме, а можно воспользоваться некой помощью от поисковых систем.
Собираем выдачу по нужной поисковой системе
В теории лучше собирать по нужному региону в ПС Google
● Google достаточно хорошо понимает семантику
● его легче собирать, не так банит различные прокси
Нюансы: даже для украинских проектов лучше собирать выдачу по google.ru, так как там сайты лучше выстроены по структуре, поэтому, проработку по посадочным страницам получим значительно лучше.
Собираем топ 10 или топ 20. И дальше на основе похожих урлов в выдаче поисковых систем можем найти похожие фразы, которые схожи по смыслу и подразумевают одинаковую проблему пользователей.
Сбор таких данных можно производить
● как в Key Collector
● так и с помощью других инструментов.
Если у вас достаточно много фраз, то для сбора данных выдаче поисковых систем тут уже явно понадобятся прокси. Оптимально по скорости сбора и работы показывает связка A-Parser’a + прокси (как платные, так и бесплатные).
Группируем на основе выдачи
После того как мы собрали данные выдачи, то теперь производим группировку запросов. Если вы собрали данные в Key Collector, то дальше можете произвести группировку фраз прямо в нём:
Нам не очень нравиться как это делает KC поэтому у нас свои наработки, которые позволяют получить значительно лучше результаты.
В итоге, с помощью такой группировки нам удается довольно быстро объединить запросы с разной формулировкой, но с одной проблемой пользователей:
В итоге, это приводит к хорошей экономии времени финальной обработки семантического ядра.
Если у вас нет возможности самому собирать выдачу с помощи прокси, то можно воспользоваться различными сервисами:
Они помогут вам в быстрой группировке запросов.
Финальная группировка на основе потребностей пользователей
После такой кластеризации на основе данных выдачи в любом случае нужно проводить дальнейший детальный анализ каждой группы и объединять похожие по смыслу.
Например, такие группы запросов в итоге нужно объединить на одну страницу сайта
Самое главное: каждая отдельная страница на сайте должна соответствовать одной потребности пользователей.
5. Создание структуры сайта
После такой обработки семантики на выходы мы должны получить максимально подробную структуру сайта:
● категории и подкатегории сайта
● фильтры для категорий
● информационные запросы
Например, в случае с купальниками мы можем сделать вот такую структуру сайта:
и уже внутри сделать подробные фильтры с отдельными посадочными страницами:
которые будут содержать свои title, description, текст (за надобностью) и товары/услуги/контент.
6. Расширение семантики в рамкх групп
В итоге, после того как мы уже детально разгрупировали все запросы, можно уже приступить к детальному сбору всех ключевых запросов в рамках одной группы.
Для быстрого сбора фраз в Key Collector мы:
● отбираем основогенерирующие фразы для каждой группы
● объедением их в формате “Категория:фраза” используя функцию СЦЕПИТЬ/CONCATENATE
Дальше, заходим и один из парсеров в KC, например парсинг Wordstat.Yandex
1. вставляем сцепленные фразы
2. нажимаем на шестеренку
3. отмечаем галочкой режим импортирования “Группа:Ключ”
4. и распределяем по группам
В итоге создаются группы и фразы теперь будут парситься сразу по нужным группам:
Дальше, чтобы собрать данные из другого источника, нам нужно сохранить данное распределение фраз. Поэтому, когда мы уже заходим в другой источник, то мы просто копируем такое распределение по группам:
● заходим, например, в парсинг подсказок
● выбираем распределить по группам
● выбираем из выпадающего списка “Скопировать фразы из” Yandex.Wordstat
● нажимаем Копировать
● и начинаем сбор данных из другого уже источника, но по тем же распределенным фразам в рамках групп.
В итоге
Давайте рассмотрим теперь цифры.
Для темы “купальники” изначально из всех источников нами было собрано больше 100 000 различных запросов.
На этапе чистки запросов нам удалось сократить кол-во фраз на 40%.
После этого мы собрали частотность по Google AdWords и для анализа оставили только те которые были с частотностью больше 0.
Это нам позволило работать уже с около 2200 основными запросами в данной теме.
После этого мы сделали группировку запросов на основе выдачи ПС Google и нам удалось получить около 500 групп запросов в рамках которых мы уже проводили детальный анализ.
В итоге, мы определили около 100 основных потребностей клиентов под каждую из которых мы создали отдельные страницы:
Заключение
Надеемся, что данное руководство поможет вам значительно быстрее и качественнее собирать семантические ядра для своих сайтов и пошаговое ответит на вопрос как собрать семантическое ядро для сайта.