Зачем нужен LSI-копирайтинг?

Подробности

Создано: 16.08.2019 13:06

Просмотров: 372

Важно! Стремясь к неявной смысловой индексации при создании контента, оптимизированного под LSI-алгоритм, нужно стараться не допускать редко применяемых, ясных лишь специалистам узкого профиля понятий. И подобных сложных структур, как написанное выше предложение. Важно осознавать, что интеллект, проводящий анализ содержимого на странице, всё же искусственный.

Принципы создания LSI-статьи

Основной показатель ранжирования интернет-страниц по LSI-алгоритму - полнота ответа при открытии пользователем ссылки, найденной в поисковой выдаче. Таким образом, важнейшим фактором является не обязательное присутствие в статье конкретных сочетаний слов - ключей, а ответ на вопрос, замаскированный в поисковом запросе.

Процедура LSI-оптимизации станет более понятной, если её сравнивать с обычной SEO оптимизацией. Выделим 3 существенных различия:

1. В SEO требуется вписывание ключевых фраз в текст, заголовки и мета теги. В LSI - максимально полные ответы на поставленные вопросы - те, которые пользователь набирает при поиске. Ключевые слова могут органично включаться в статью, но их присутствие в тексте не обязательно.

2. В SEO необходимо отслеживание уровня плотности ключевых слов, а в LSI — включение наибольшего числа добавочных слов по заданной теме.

3. В SEO крайне важным считается достижение уникальности в соответствии поисковым алгоритмам. В LSI - смысловой уникальности содержимого и полноты.

Важно! Бывает, что конкретные LSI-оптимизированные и познавательные статьи могут выйти на верхние строчки выдачи, даже если в тексте нет забитого в поисковой строчке ключа в точной форме.

Методы LSI-копирайтинга

Резюмировать всё изложенное можно пару словами: приоритетность содержания над технологией. Вписывание же в содержание ключевых фраз должно быть оправдано с позиции потребителя. Ключевые слова должны служить дополнением ответа на поисковый запрос. В иной ситуации они не нужны.

Ключевые словосочетания или семантику LSI-текста необходимо расширять добавочными словами, часто употребляемыми в конкретной теме. Подбор их облегчит:

• подсказки поисковой системы при введении поискового запроса;
• данные статистики Wordstat Яндекса: «Что искали со словом…»;
• «Вместе с ХХХХ ищут...» в нижней части страницы поисковых результатов.

Вхождение в семантическое ядро подобранных добавочных словосочетаний и слов не только будет способствовать максимально полному ответу на запрос пользователя, но и упростит установление точной тематики страницы для поисковиков.

Если всё выполнено по требованиям LSI-копирайтинга, но попасть в топ не удаётся, то целесообразнее будет дополнительно поработать с содержательной компонентой текста. Можно добавить в текст, к примеру, таблицы, графики, картинки, выводы экспертов.

Как пример: два фрагмента текста

По запросу «концерт»:

Заметьте, что в этих отрывках слова «концерт» нет, но на релевантность это совершенно не влияет. При этом первый фрагмент в поисковых результатах расположен выше: в нём больше добавочных вхождений, увязанных с темой концертов.

И напоследок. Обратимся к распределению по методу Баден-Баден. В отличие от механизма, работающего по принципам неточного семантического индексирования существует возможность его обойти. Нужно лишь проследить число дублирований слов на странице и достигнуть результата, чтобы между данными числами не было существенной разницы, а слова из ключевых фраз были расположены в верхней части перечня.

С LSI-индексированием грубое использование данного метода вероятно будет препятствовать продвижению. При анализе содержания ключевых фраз и определении общей смысловой направленности текста алгоритм сразу определит несоответствия и снизит (и это ещё в лучшем случае) место страницы в результатах выдачи. О вне-тематических вхождениях нужно забыть.

И в заключение. Верно подготовленная LSI-статья ценится намного дороже стандартной SEO по нескольким причинам. Необходим высокий уровень квалификации копирайтера не только в составлении контента, но и в самом предмете. А также для полнейшего раскрывания содержания с учётом этого алгоритма требуется в 3–5 раз объёмнее текст.