+38 (063) 03-03-666
Кожен копірайтер, який пише статті для SEO-оптимізації сайту, добре знає про концепцію LSI. Тим, хто ще не знайомий з цим напрямком, нова інформація зі статті дозволить не тільки заглибитися в априорі латентно-семантичного індексування, але й отримати хорошу надбавку до оплати своєї роботи.
На початку 2000-х пошукові системи (зокрема Google) та інші працювали за іншим принципом, ніж зараз. Вони проаналізували, наскільки сторінка сайту відповідає запиту користувача, підрахувавши кількість входжень ключового слова. В результаті оптимізатори «накачали» тексти ключовими словами під зав'язку. Прочитати такі матеріали було нереально, але в пошуковій видачі вони займали високі позиції.
Згодом пошукові системи стали більш витонченими. Вони навчилися аналізувати причину, з якої користувач вводить той чи інший запит і вибирає сторінки. Для інформаційних запитів введено принцип аналізу тексту на основі прихованого семантичного індексування (Latent Semantic Indexing), або, простіше кажучи, LSI копірайтинг.
Суть принципу: пошукові системи при аналізі текстів на сайті враховують не тільки ключові слова (так зване семантичне ядро), але і споріднені слова, що розкривають тему (так зване тематичне ядро). Іншими словами, LSI-тексти базуються на написанні статей для запитів із додаванням до них максимальної кількості слів, «близьких» за змістом.
Процес написання тексту з урахуванням фактора прихованої семантичної індексації трохи відрізняється від процесу написання звичайної статті. Головна відмінність у тому, що перед тим, як розробляти текст, ви продумуєте тематичне ядро. Це дуже важливо, оскільки LSI копірайтинг і кількість
Для цього використовується хороший прийом. Ця методика базується на методі асоціативного мислення, і її можна використовувати не тільки в копірайтингу, але й у неймінгу, розробці слоганів, а також при вирішенні ряду інших, більш складних завдань.
1. Створення асоціативного ядра першого порядку
Тематичне або асоціативне ядро створюється не відразу, а поетапно. На першому етапі беремо локальне семантичне ядро (список ключових слів) для тексту і записуємо його. Далі, для кожного ключового слова (або набору ключових слів, якщо їх багато) створюється хмара асоціацій, синонімів та інших пов'язаних слів. Це так звані LSI-запити першого порядку. Якщо слів достатньо, а тема не дуже конкурентна, то можна на цьому зупинитися.
Якщо запити схожі, то основні теми будуть багато в чому перекриватися. Тоді краще згрупувати ключові слова, щоб заощадити час і заощадити зайву роботу.
2. Створення тематичного ядра другого порядку
У нас є запити LSI першого порядку. Далі потрібно для кожного з цих слів скласти власні асоціативні міні-ядра. Якщо є слова, які перетинаються з ядром першого порядку, нічого страшного.
Важливо: ядро другого порядку повинно бути прямо або опосередковано пов'язане з ядром першого порядку. При складанні таких асоціативних ядер важливу роль відіграють словниковий запас і здоровий глузд. Визначити їх програмно не так просто. Начебто системи є, але вони або складні і платні (Just Magic), або примітивні (Pixel Tools), або далекі від досконалості і поступаються методу асоціативного мислення (Ultimate Keyword Hunter). Для ефективності тут потрібно підключити нейронні мережі. Як таких онлайн-сервісів з підбору слів LSI немає. Тому в копірайтингу LSI все залежить від рівня ерудиції та мислення автора.
3. Додавання фраз LSI
Для більшості простих і примітивних завдань вистачає перших двох позицій. Але легких шляхів не буває, а тому потрібно посилювати стратегію і складати з асоціативного ядра набір додаткових фраз (фраз LSI), які використовуються в природній мові.
4. Пишемо LSI текст з урахуванням всіх ядер
Отже, ми маємо смислове та тематичне ядро. Тепер обираємо формат статті, створюємо структуру та пишемо текст. Перед тим, як писати LSI тексти, слід також продумати розподіл тематичного та семантичного ядра, щоб вони були не тільки оптимізованими, але й поєднувалися між собою.
Якщо матеріали будуть займати високі позиції в пошуковій видачі і залучати трафік - це добре. Якщо вони цього не зроблять, вам потрібно переглянути запити LSI, знову вивчити своїх конкурентів і «перебудувати» текст.
