для какого канала необходимо формировать заранее список поисков запросов пользователей

Как формируется выдача в поисковиках

Что меняется в выдаче

Когда вы вводите запрос, поисковик запускает анализ всех введенных данных пользователя и меняет выдачу так, чтобы вы получили максимально релевантную выдачу. Анализ выдачи строится по алгоритму ранжирования. Сюда входят и релевантные тексты, написанные копирайтерами или владельцем ресурса, ссылочная масса, поведенческие факторы и д.р.

Плюс ко всему сайты, на которых вы проводите больше всего времени, будут ранжироваться выше всех остальных. Алгоритм заодно может также добавлять новостные ресурсы, тематика которых совпадает с введенными ранее запросами с вашего IG. При выдаче в поисковике нередко также появляются и наиболее часто посещаемые вами сайты, например те, которые находятся у вас в закладках. Можно сказать, что робот, проанализировав все предыдущие интересы пользователя, сам решает, какие результаты предоставить. Но вместе с тем в ситуации, когда вы впервые вводите определенный запрос, поисковик просто выдаст общую для всех читателей информацию.

Что влияет на результаты поиска

Есть несколько основных критериев, которые влияют на будущие результаты поиска:

Как увидеть результаты общей выдачи

Максимально точно определить позицию возможно лишь автоматизированными сервисами, так как сервисы не всегда имеют пользовательские предпочтения, социальные связи и тому подобное. На фоне этого определяются позиции максимально точно и не предвзято. Одним из наиболее оптимальных, с точки зрения стопроцентной гарантии точности результатов, по праву можно назвать SE Ranking.

Источник

Как составлять поисковые запросы для проведения маркетинговых исследований в социальных медиа

Ведущий аналитик Brand Analytics Лариса Туфанова специально для «Нетологии» написала пошаговое руководство, как составлять поисковые запросы высшего уровня, и подкрепила их примерами из практики.

Что говорят о бренде в социальных медиа? Кто представляет вашу целевую аудиторию? Какие площадки лучше всего подходят для посева маркетинговых сообщений?

Современные системы мониторинга социальных медиа позволяют в режиме реального времени обновлять ответы на эти вопросы. Качество же этих ответов зависит от умения грамотно задавать вопросы — первым шагом любого мониторинга является создание поискового запроса, комбинации ключевых слов, которые будут непрерывно подтягивать все релевантные сообщения из социальных сетей, блогов и специализированных ресурсов.

Неверное составление поискового запроса приводит к потере контроля над репутацией бренда: слишком узкий запрос упускает угрозы репутации бренда, а чрезмерно широкий запрос растворяет информационное поле бренда в среде нерелевантных сообщений.

Я даю простую технологию, как составлять качественные поисковые запросы в системах мониторинга социальных медиа. Все запросы в тексте составлены в системе Brand Analytics, аналогично вы можете работать и с другими сервисами мониторинга. Например, IQBuzz или YouScan.

Часть первая: как составлять поисковые запросы

Создание поисковых запросов — это особое искусство. Оно требует высочайшей степени точности: от грамотности его составления зависит объем базы данных, который нам будет доступен. Это еще и творческое видение —зачастую следует погрузиться в среду исследуемого бренда, чтобы выяснить пользовательские ассоциации, жаргонные названия объекта мониторинга.

Идеальный поисковый запрос удовлетворяет одновременно двум критериям:

Шаг 1. Кириллица и латиница

Стартуем с основного названия бренда. В большинстве случаев нам нужны и кириллическое, и латинское написания.

Рассмотрим на примере автомобильного бренда Mitsubishi. Через запятую указываем 2 варианта написания — Митсубиси (кириллический вариант) и Mitsubishi (на латинице). Запятая в данном случае означает логический знак «или» — таким образом, в наш поток попадают упоминания, где есть хотя бы один из вариантов написания.

Шаг 2. Орфография

На втором шаге для каждого запроса составляем палитру всевозможных вариантов написаний с учетом опечаток пользователей и различных способов транслитерации.

В простых случаях (Милка, Milka) официальное название совпадает с разговорным употреблением слова, но большинство как зарубежных, так и отечественных брендов предполагают не единственный способ написания. Рассмотрим разнообразие опечаток и транслитерации на примере Mitsubishi.

В кириллическом варианте написания Митсубиси различные интерпретации возможны в двух частях слова (выделены жирным шрифтом). Сочетание «тс» зачастую заменяется «тц» или «ц», а вместо «с» в конце слова используют «ш». Для того чтобы не потерять ни один из множества вариантов, удобно использовать следующую матрицу (в строках отражены варианты написания первого сложного сочленения букв «тс», в столбцах — второго).

Таким же способом мы подбираем возможные опечатки для латинского варианта. Нетипичное скопление согласных предрасполагает к пропускам букв: сочетание ts по близости звучания иногда заменяется буквами с, tc, z, tz, s, а сочетание sh — s, ch, c. Каждый из запросов по отдельности тестируем в строке поиска (кнопка «Показать результаты») для оценки популярности каждого способа написания. В запрос включаем те варианты, по которым есть поток.

Шаг 3. Жаргонизмы

Кроме опечаток и вариативной транслитерации, пользователи часто используют жаргон в обсуждениях бренда, изменяют слова с помощью сокращения или добавления разнообразных суффиксов.

Например, Митсубиси часто сокращают до Митсу или Митсубы, что в дальнейшем трансформируется в Митсуху и даже Митсубиську. Стоит отметить, что каждый из данных запросов также стоит расширить вариантами написания и проверить в предварительном поиске на частоту упоминаний.

Шаг 4. Связанные объекты

В некоторых случаях название компании прочно ассоциируется с ее первыми лицами, с отдельными продуктами, с известным в народе рекламным слоганом. Если эти объекты имеют отличные от основной торговой марки названия и при этом конкурируют с ней по узнаваемости, их стоит включить в поисковый запрос.

Например, компания Apple прочно ассоциируется со Стивом Джобсом, а слоган «Не тормози — сникерсни» — с шоколадкой Snickers.

В полюбившемся нам примере Mitsubishi важно включить названия основных модельных рядов. Они идентифицируют общую торговую марку, имея при этом уникальные названия Pajero, Outlander и Lancer. Для каждой из дополнительных марок повторяем процедуру шагов 1−3, чтобы учесть разнообразие вариантов написания.

Шаг 5. Уникальные хештеги

Финальной вишенкой на торте поискового запроса являются хештеги и аккаунты бренда в социальных сетях. В случае если их написание отличается от уже включенных вариантов названий, дополнение запроса хештегами и ID аккаунтов в социальных сетях позволит собрать максимально полную базу упоминаний бренда. В примере с Mitsubishi мы включаем только те хештеги и ID сообществ, написания которых отсутствуют в исходном запросе.

Таким образом, даже в самых сложных примерах можно составить поисковый запрос высочайшего уровня полноты. Готовые поисковые запросы также удобно проверять по опорным точкам:

Часть вторая: использование слов «минус»

Для составителя поисковых запросов такие названия брендов, как Hyundai, Volvo или Lamborghini, настоящий подарок: для получения точного запроса достаточно учесть различные варианты написания брендов. Для уникальных названий подобный широкий запрос будет являться полным и релевантным одновременно.

Реальный рынок не всегда бывает так благосклонен к аналитикам: многие названия неоднозначно идентифицируют бренд. Например, ГАЗ может относиться как к отечественной автомобильной группе, так и к топливу, к агрегатному состоянию. Сектор Газа может обозначать как музыкальную группу, так и палестинскую территорию.

Ключевой вопрос, которым задается аналитик при составлении поискового запроса для бренда с неуникальным названием: какова доля релевантных упоминаний в широком запросе? Для оценки чистоты запроса удобно использовать предварительный поиск (кнопка «Показать результаты» внизу) и смотреть долю упоминаний в списке, идентифицирующую искомый бренд. Если при тестировании широкого запроса встречаются иные сущности с тем же названием, доля релевантного потока больше, следует использовать слова «минус», исключающие ненужные объекты из поиска.

Рассмотрим применение блока слов «минус» при составлении полного и релевантного запроса для автомобильного бренда «Форд». Для этого сначала тестируем широкий запрос, состоящий из кириллического и латинского написания бренда.

Предварительная оценка результатов поиска по широкому запросу показывает, что он является полным, но не чистым — встречаются упоминания других объектов с идентичным названием. Так как в данном случае подавляющее большинство упоминаний относится к автомобильному бренду, мы используем подход слов «минус», чтобы исключить отдельные нерелевантные сообщения.

Помимо автомобильного бренда, слово «Форд» (Ford) обозначает распространенную английскую фамилию. В потоке упоминаний встречаются следующие личности с данной фамилией: основатель автомобильного концерна Генри Форд, дизайнер Том Форд, актер Харрисон Форд, режиссер Джон Форд и писатель Мэдокс Форд. Среди перечисленных публичных персон непосредственное отношение к искомому бренду имеет лишь Генри Форд, другие же личности из мира искусства подлежат исключению из поискового запроса.

Чтобы отключить поиск по нерелевантным объектам при создании темы, необходимо добавить их названия (в данном случае имена) в блок слов «минус». Но простое добавление имен Том, Харрисон, Джон и Мэдокс в слова «минус» не совсем корректно.

Мы можем исключить релевантные упоминания типа «Джон Траволта стал новым лицом бренда Форд». Чтобы исключить ошибки такого рода, необходимо сузить расстояние между именем и фамилией исключаемых лиц.

В системе Brand Analytics для этой цели необходимо заключить имя и фамилию в кавычки и после тильды указать максимальное возможное число промежуточных слов и перестановок.

Например, для исключения личности Тома Форда из поиска прописываем словосочетание следующим способом: «Том Форд»

2. Это означает, что между именем и фамилией может быть не более двух слов (например, второе имя/отчество) и перестановок (будут исключены комбинации и Том Форд, и Форд Том).

Стоит отметить, что такая перестраховка при исключении персон требуется в случае распространенных имен (Том, Джон), в более уникальных случаях (Харрисон, Мэдокс) достаточным будет добавить в слова «минус» только имена. Кроме того, каждый запрос необходимо тестировать на варианты написания.

Грамотное использование слов «минус» сохраняет полноту сбора данных и помогает добиваться высокой точности поисковых запросов.

Часть третья: использование слов «плюс»

При определенных условиях слова «минус» не подходят. Например:

Чтобы выбрать нужный подход («минус» или «плюс»), на этапе тестирования широкого запроса необходимо ответить на ключевой вопрос: «Какова доля релевантных сообщений в предварительном потоке?»

Если нерелевантных объектов в потоке немного и их можно идентифицировать ключевыми словосочетаниями, тогда мы используем подход слов «минус». Если же поток очень грязный, то есть в нем преобладают нерелевантные упоминания, которые нельзя исключить словами «минус», на помощь приходит метод уточнений, или слов «плюс». Рассмотрим их работу на примере еще одного автомобильного бренда «Волга».

Первым шагом тестируем широкий запрос Волга, Volga в предварительном поиске (кнопка «Показать результаты»). Оцениваем поток на чистоту — большая доля упоминаний идентифицирует не искомый бренд, а другие объекты: река Волга, университет ВолГУ, различные местные компании с Волгой в составе названия, деревня Волга, бренды стиральной машины, пианино.

Анализ контекста упоминаний позволяет сделать вывод о том, что подход слов «минус» здесь неуместен: исключение сообщений об одной реке представляется нетривиальной задачей, ведь зачастую в сообщениях не фигурирует слово «река» (на берегу Волги, мост через Волгу, идет по Волге).

Для составления полного и точного запроса необходимо собрать максимальный набор уточняющих слов (слов «плюс»). В нашем примере уточняющие слова — это слова, которые чаще всего употребляются в контексте автомобильного бренда «Волга». Для поиска слов «плюс» также удобно пользоваться предварительным поиском.

В текстах релевантных сообщений ищем характерные слова, идентифицирующие автомобильный бренд. Например, «Волга» с пробегом, за рулем «Волги», «Волга» обогнала «Мерседес».

Оценка контекста позволяет выявить следующие категории слов «плюс», с помощью которых можно создать полный и чистый поисковый запрос.

Включение уточняющих слов в запрос производится через пробел (логический знак «и»), между комбинациями ставится запятая (логический знак «или»). Так ведется поиск всех сообщений, содержащих название бренда хотя бы с одним из уточняющих слов.

Финальное тестирование запроса

Перед сохранением темы жизненно важно провести контрольную проверку запроса с помощью кнопки «Показать результаты». Эта операция поможет исключить возможные ошибки: предварительная оценка чистоты и полноты выдачи по составленному запросу позволит отшлифовать запрос с помощью дополнительных слов «плюс» и слов «минус».

Финальный запрос, таким образом, будет отражать максимально релевантные данные.

Рассмотрим тестирование финального запроса на примере бренда «Мерседес».

Составленный запрос система предварительно оценивает в 110 000 сообщений в неделю. Доступная выдача в 60 последних сообщений демонстрирует полную релевантность (все сообщения относятся к автомобильному бренду). Однако эти 60 сообщений — лишь верхушка айсберга, большая же его масса скрыта под водой.

Будет ли результат таким чистым для оставшихся 110 000 сообщений? Чтобы проверить, не скрыты ли в толще потока пласты нерелевантных упоминаний, мы добавляем уточняющие слова, характеризующие автомобильный бренд, в блок слов «минус».

Так, в предварительной выдаче находим слова, употребляемые в контексте автомобиля «Мерседес»: руль, «Ауди», обогнал, бронированный. Все эти уточняющие слова на этапе проверки добавляются в блок слов «минус» — таким изящным способом мы можем детально рассмотреть «рискованные» части выдачи, в которых нет слов, наиболее часто ассоциируемых с брендом.

Каждую такую проверку можно проводить по отдельным типам источников (меняя галочки в области поиска «микроблоги», «отзывы»). При тестировании запроса «Мерседес» таким способом удалось найти дополнительные слова «минус» — в выдаче были найдены блоки упоминаний об актрисах Мерседес Масон и Мерседес Ламбре, романе Кинга «Мистер Мерседес», а также ЖК «Мерседес». Это те самые финальные вишенки на торте нашего поискового запроса: убираем из блока «минус» уточняющие слова автомобильной темы и вносим нерелевантных двойников «Мерседес».

И в заключении — обобщенная схема составления поискового запроса.

Источник

Как собрать поисковые запросы для продвижения сайта [подробный гайд]

Полная инструкция по сбору семантического ядра, обзор инструментов автоматизации

В основе продвижения сайта в поисковых системах лежит сбор релевантного семантического ядра — списка ключевых фраз, которые наиболее полно охватывают тематику ресурса и бизнеса.

Подбор поисковых запросов проводят на разных этапах создания и функционирования сайта:

На каком бы этапе вы ни столкнулись со сбором семантического ядра, рассказываем, как это сделать правильно, эффективно и с наименьшими трудозатратами.

Этапы подбора семантического ядра

Сбор семантики логично разделить на этапы. Так вы точно не упустите важные шаги и соберете все запросы, по которым на сайт придет целевой трафик.

Этап 1. Сбор базовых ключевых слов (базисов) и съем частотностей

Что такое базисы

Сначала составьте список опорных ключевых слов, которые в общих чертах описывают все разделы вашего сайта. Это так называемые слова-базисы.

Базисы — это высокочастотные запросы. Их чаще всего вводят в поисковую строку пользователи. Эти базовые ключевые слова нужны для сбора средне- и низкочастотных запросов. Они являются составной частью высокочастотных, точнее описывают потребности и приводят более целевой трафик. Пример: «купить холодильник» — высокочастотный запрос, «купить холодильник Индезит» — среднечастотный, «купить холодильник Индезит DS 4160» — низкочастотный.

Разница между высоко-, средне- и низкочастотными запросами, а также между другими видами запросов, описана здесь.

Будьте внимательны при сборе однословных запросов (например, «аквариум»). По одному слову, как правило, сложно понять потребность (интент) пользователя, а оптимизатору уже на этом этапе стоит разграничить информационные и коммерческие запросы.

Основу для продвижения коммерческого сайта будет составлять последняя группа. В коммерческих запросах, как правило, используются слова «купить», «цена», «стоимость», «продажа», «заказать» и подобные. Под эти запросы заказываются коммерческие тексты (как это правильно сделать — описано в статье).

Под информационный спрос на сайтах услуг или в интернет-магазинах создают блог, раздел полезных советов, FAQ и т.п. Там публикуют полезные для пользователей материалы, не забывая размещать на этих страницах ссылки на товары и услуги или CTA-формы.

О том, как наполнять сайт полезным информационным контентом на автомате, читайте здесь.

Подбор запросов с помощью Яндекс.Вордстат

Посмотрим, как выглядит сбор базисов на практике. Для первоначального сбора удобно использовать сервис Подбор слов от Яндекса. Выбираем регион, по которому планируем продвигать сайт, и вводим ключевую фразу:

На этом этапе прорабатываем запросы из левой колонки — это все ключевые фразы, которые содержат введенный в строку сервиса базис. Выбираем из них релевантные содержанию сайта. Справа в колонке «Показов в месяц» видим частотность запроса. Это так называемая разбавленная частотность (или широкое соответствие), то есть количество показов всех запросов, которые включают конкретный запрос. Чтобы уточнить частоту запроса, воспользуйтесь операторами:

Частотность позволит примерно спрогнозировать количество пользователей, которых можно привлечь на сайт по заданному запросу, в месяц. Цифра частотности не равна количеству посетителей сайта. Здесь играет роль CTR позиции в выдаче, на которой оказывается сайт. Например, первая ссылка в ТОПе Google получит чуть меньше 35%, а вторая уже около 17%.

Поэтому важно, чтобы сайт попал в ТОП-5, а лучше в ТОП-3 органической выдачи, особенно с учетом рекламного блока и колдунщиков поисковых систем.

Уточнение при помощи операторов позволяет отсеять нулевые, мусорные запросы. До какого нижнего предела частотности отсеивать запросы, нужно решать в зависимости от количества трафика в регионе в конкретной нише. Там, где спрос небольшой и важно собрать максимальное количество релевантного трафика, оставляем запросы даже с частотностью 1. Но чаще всего стоит остановиться на запросах с точной частотностью (используется оператор ” “) в 5 — 10.

Подбор запросов с помощью Планировщика Google Ads

Для подбора семантики при помощи Планировщика ключевых слов от Google нужно зарегистрировать аккаунт в Google Ads. Планировщик находится в разделе «Инструменты и настройки»:

Инструмент Google предлагает две основные опции: подобрать ключевые слова и посмотреть статистику по ним (частотность и эффективность):

Для сбора ключевых фраз используйте первую ссылку. Планировщик предлагает два варианта сбора запросов:

В первом случае можно выбрать регион и язык, включить или отключить результаты с упоминанием брендов и добавить адрес сайта для того, чтобы исключить запросы по товарам или услугам, которых нет на сайте:

Так выглядит таблица с результатами подбора запросов на основе товаров и услуг:

Сначала указаны те слова, которые мы ввели в инструмент, ниже — предложенные Google варианты ключей. Отчет можно скачать в формате CSV. Все запросы можно проверить с учетом типа соответствия:

Типы соответствия в Google означают:

При сборе семантики на основе содержимого сайта можно использовать как весь сайт, так и отдельную страницу (если вам нужно собрать ключи только по одному из разделов):

В целом, инструмент Google больше заточен под контекстную рекламу, чем под поисковое продвижение, поэтому для сбора семантического ядра SEO-специалисты чаще пользуются Подбором слов от Яндекса.

Вручную собрать запросы вместе с частотностями для небольшого корпоративного сайта вполне реально. Для интернет-магазина с десятками категорий товаров или большого сайта услуг это слишком трудоемко. Не забываем, что кроме сбора непосредственно списка запросов нужно снять частотность каждой фразы, и желательно как минимум в двух типах соответствия — разбавленном (широком) и точном. Для этого оптимизаторы используют автоматизированные инструменты, которые существенно облегчают процесс создания семантического ядра.

Парсер Wordstat поможет быстро собрать частотности ключевых фраз сразу для нескольких регионов. Инструмент учитывает разные типы соответствия — широкое (без операторов) и операторы «», «!», []. Отчеты сохраняются в облаке, их можно выгружать в формат XLSX. Подробный гайд по использованию инструмента — здесь.

Учет специализированной семантики

Если вы собираете семантику не для своего проекта, первоначальный сбор ключей — тот этап, когда стоит работать в связке с владельцем бизнеса или ответственным лицом. Тот, кто знает специфику продукта, сможет оценить, какие запросы будут целевыми, а какие нет.

Пример: клиента интересует продажа комплектов для теплого пола, а услуга установки/монтажа — нет, потому что она не маржинальна. Соответственно оставляем базис «купить теплый пол» и убираем «установка теплого пола». Кроме оценки релевантности запросов, владелец сайта сможет подсказать специфическую терминологию, сленговые названия, по которым могут искать продукт. Например, знаете ли вы, что слово «шмурдяк» обозначает не только самогон, но и аксессуары для тюнинга внедорожника? И таких примеров масса.

Этап 2. Расширение семантики

При сборе семантического ядра не стоит ограничиваться только левой колонкой Wordstat. Чтобы охватить наиболее полный круг запросов (а значит привести больше целевого трафика), нужно расширить и дополнить первоначально собранную семантику из других источников. Каких — сейчас расскажем.

Правая колонка Wordstat

Самый очевидный путь — обратиться к правой колонке с похожими запросами сервиса Вордстат. Смотрим, какие запросы могут быть целевыми, и добавляем в семантическое ядро:

При нажатии на запрос из правой колонки он перемещается в строку подбора. В левой колонке показывается статистика по всем запросам, которые содержат исходный. Повторяем эту операцию с каждой релевантной ключевой фразой.

Парсинг поисковых подсказок

Поисковые подсказки Яндекс и Google — еще один источник целевых запросов. Они помогают добавить в ядро низкочастотные запросы, уточнить потребности целевой аудитории, сформировать темы для полезных информационных материалов:

Поисковые подсказки в Google

Подсказки формируются поисковыми системами по своим алгоритмам и учитывают актуальные запросы пользователей (информация обновляется минимум раз в день). Также в формировании подсказок играет роль регион и история поиска конкретного пользователя.

Собрать подсказки по всему семантическому ядру в Яндексе и Google вручную нереально. Быстро и эффективно справится с этой задачей парсер от PromoPult. Загрузить исходные ключи можно списком или XLSX-файлом. Инструмент соберет поисковые подсказки из Яндекса, Google и YouTube с учетом нужного региона. Есть возможность задать минус-слова для исключения из результатов парсинга нецелевых запросов. О том, как пользоваться инструментом, мы подробно писали в статье.

Парсинг фраз-ассоциаций

Фразы-ассоциации отображаются внизу поисковой выдачи в виде списка под названием «Вместе с запросом ищут» в Google и «Поиск по похожим запросам» в Яндексе:

Блок фраз-ассоциаций в Google

Блок фраз-ассоциаций в Яндексе

Кроме того, при возврате на выдачу и Яндекс, и Google дублируют блок под сниппетом сайта, с которого пользователь вернулся:

С помощью фраз-ассоциаций можно расширить ядро низкочастотными запросами, собрать LSI-семантику, подобрать дополнительные информационные запросы для блога или раздела FAQ.

И опять же на этом этапе автоматизация существенно сократит трудозатраты. Инструмент сбора фраз-ассоциаций от PromoPult соберет похожие запросы из Яндекса и Google по нужным регионам из списка или XLSX-файла.

Подробная инструкция по работе с инструментом — по ссылке.

Запросы из аналитических сервисов поисковых систем

Собрать семантическое ядро на этапе проектирования сайта — идеальный вариант. Но если ресурс уже проиндексирован поисковиками и накопил определенную статистику, стоит воспользоваться информацией, которую предоставляют поисковые системы в своих сервисах.

В Метрике можно посмотреть статистику по запросам, которые привели на сайт пользователей из Яндекса и Яндекс.Карт, Bing, Rambler. Отчет находится в группе «Источники»:

О других отчетах и возможностях Яндекс.Метрики читайте в нашем гайде.

Сервис Яндекс.Вебмастер предоставляет статистику в разделе «Поисковые запросы»:

Полезными для дополнения семантики будут подразделы Статистика запросов и Рекомендованные запросы. В первом подразделе отображается статистика по каждому запросу: показы, клики, CTR, средняя позиция, показы на позициях и другие. Можно выбрать регион, тип устройства, период и другие параметры. С точки зрения дополнительной семантики интересно выбрать популярные запросы, статистика по ним отобразится на графике и в таблице:

График показов популярных запросов

Таблица со статистикой популярных запросов

Таблицу с популярными запросами можно скачать в CSV или XLS и сравнить с собранной семантикой. Возможно, найдутся пропущенные целевые ключи, по которым у сайта были показы и клики.

Чтобы получить рекомендованные Яндексом запросы для сайта (поисковик определяет их на основе тематики ресурса и его видимости), нужно зайти в соответствующий подраздел и нажать кнопку «Получить рекомендованные запросы»:

Запросы будут доступны через несколько дней, уведомление придет в Вебмастер. В отчете каждому запросу соответствует URL сайта. Его можно выгрузить в форматах CSV и XLS.

Данные о запросах, по которым был показан сайт в Google, можно найти в отчете «Эффективность» в Google Search Console:

Отчет можно сформировать за ближайшую доступную дату, неделю, месяц и другие интервалы. Также есть возможность выбрать тип поиска — веб, по изображениям и видео. Каждому запросу соответствует количество кликов и показов.

Кроме расширения семантики отчеты консолей вебмастеров предоставляют данные для улучшения CTR по отдельным запросам: можно быстро выявить страницы с большим потенциальным трафиком (количеством показов), но низкой кликабельностью. Эти разделы стоит оптимизировать прежде всего.

Анализ сайтов конкурентов

В некоторых сферах бизнеса часто возникает проблема разграничения информационного и коммерческого спроса. Возьмем платные медицинские услуги. Например, что имеет в виду пользователь, который вводит в поисковую строку «лечение пульпита» — хочет узнать о современных методиках или записаться на прием в ближайшую стоматологическую клинику? Куда вести этот запрос — на экспертную статью, видео, раздел терминов или страницу услуги? Определиться со стратегией в каждом конкретном случае поможет анализ ТОПа выдачи и сайтов конкурентов.

Идеи для дополнения семантического ядра можно взять у конкурентов, которые уже находятся в ТОПе поисковой выдачи. Один из способов понять, по каким запросам они продвигаются, — спарсить метатеги и заголовки. Самые частотные ключевые запросы обычно употребляются в теге title и заголовке h1. А какие-то сайты по старинке используют keywords, что может стать для вас неожиданным подарком.

Быстро собрать теги title, description, keywords, заголовки h1—h6 с сайта конкурента поможет парсер метатегов и заголовков от PromoPult. Исходные данные для парсинга можно добавлять в виде ссылки на XML-карту сайта, XLSX-файлом или списком URL. О том, как работать с инструментом, рассказали тут.

Этап 3. Чистка ядра и группировка (кластеризация)

Все собранные из разных источников ключевики добавляются в единый Excel-файл или Google Таблицу. Для начала нужно почистить этот список от дублей и нерелевантных запросов. Отсеивать такие запросы на каждом этапе надо для того, чтобы облегчить чистку итогового списка. Например, по запросу «балтийский берег» большинство ищут не производителя рыбной продукции, а популярную в 1990-е песню. Поэтому такой запрос бесполезен, подойдут более низкочастотные — «сайра балтийский берег», «консервы балтийский берег» и т.п.

К тому моменту, когда вы собрали семантику из всех возможных источников, количество строк в файле может доходить до нескольких тысяч. Просмотреть такой список и отсеять весь мусор малореально. Инструмент Нормализатор слов от PromoPult поможет:

Это бесплатно. Запросы можно добавлять списком в интерфейсе инструмента или загружать XLSX-файл. Изучите инструкцию по работе с инструментом и облегчите себе рутинные операции.

Теперь весь собранный пул запросов нужно сгруппировать и распределить по посадочным страницам. Как это сделать? Казалось бы, очевидный вариант — объединить ключевые слова на основе семантической схожести. Но тут можно столкнуться с проблемой. Иногда близкие по смыслу запросы ведут в выдаче Яндекса и Google на разные посадочные страницы, и наоборот. Например, с точки зрения рекламного агентства изготовление и размещение наружной рекламы — разные услуги. Но в выдаче мы видим одну и ту же страницу по этим запросам:

Второй вариант, более правильный с точки зрения поисковой оптимизации, — кластеризация. Это объединение ключевых слов в группы (кластеры) с учетом поисковой выдачи. Используйте для этого инструмент PromoPult Кластеризация запросов. Он автоматически группирует ключевые слова на основе сравнения ТОПов выдачи Яндекса и Google по методу Hard. Это значит, что сравнивается выдача по запросам внутри кластера. В итоге в группе остаются только те ключи, по которым есть заданное количество одинаковых результатов поиска (как правило, от трех до пяти). Сгруппированные фразы сохраняются в системе и доступны к выгрузке в формате XLSX. Подробная инструкция по работе с инструментом — здесь.

Автоматизация создания семантического ядра в SEO-модуле PromoPult

В PromoPult можно бесплатно собрать расширить и кластеризовать семантику при помощи автоматического подборщика. Достаточно зарегистрироваться в системе, создать проект и выбрать инструмент «Поисковое продвижение SEO»:

Далее заводите проект и система приступает к автоматическому подбору слов:

На вкладке «Близкие к ТОПу» будут запросы, по которым сайт уже находится в ТОП-50 выдачи Яндекса и/или Google.

На вкладке «Автоматически подобранные» отобразятся запросы, подобранные системой на основе анализа текстов сайта.

Во вкладку «Слова ваших конкурентов» можно выбрать из предложенного списка или добавить свои адреса сайтов конкурентов.

На вкладке «Из счетчика статистики» нужно связать счетчик Яндекс.Метрики или Google Аналитики с системой, тогда она подтянет запросы, по которым пользователи заходили на сайт из поисковиков.

Для каждого запроса доступны такие данные:

Также в системе есть ручной подборщик ключевых слов, который размещен под таблицей автоподбора. В нем есть возможность добавить опорные слова и расширить семантику на основе левой и правой колонки Вордстат.

В профессиональном режиме опорный список расширяется за счет анализа содержимого сайта, добавления средне- и низкочастотных запросов из тематического кластера. Кроме того, можно использовать пакетную работу со словами, импортировать и экспортировать списки, настраивать модули простановки ссылок.

Пошаговая инструкция по работе с автоматическим подборщиком семантики PromoPult — в статье.

Нюансы подбора поисковых запросов для молодых сайтов

Для сайтов, которые были созданы недавно и еще не продвигались в поисковых системах, при подборе ключевых запросов следуйте нашим советам:

В блоге PromoPult есть гайды по локальному продвижению в Яндексе и в Google.

Как собрать запросы для продвижения сайта: чек-лист

Создание семантического ядра — базовый этап в SEO-продвижении сайта. Он во многом определяет успех дальнейшего продвижения. Используйте разные источники, применяйте творческий подход и работайте с автоматизированными инструментами, которые сделают процесс по созданию семантического ядра эффективным.

Источник