Please enable JavaScript.

Coggle requires JavaScript to display documents.

SEO блог Pingo СОСТАВЛЕНИЕ СЕМАНТИЧЕСКОГО ЯДРА САЙТА https://pingoblog…

- - - - Если сайт небольшой, то можно это сделать и вручную, а если же нет, как в случае с интернет-магазином, то можно сделать выгрузку товаров и разделов каталога. Ну, или спарсить сайт любым инструментом для внутреннего анализа и выгрузить все meta title, которые, в случае с неоптимизированным сайтом, скорее всего как раз и будут состоять лишь из названия товара.
        
        получаем начальный спмисок
        или список масок
  - - - Сбор поисковых подсказок — второй этап расширения списка ключевых фраз
        
        с Key Collector — обращаем своё внимание на окно KC, где у нас был добавлен исходный список и по нему произведен парсинг левой колонки Yandex Wordstat. Через правый клик по столбцу «Фраза» копируем все имеющиеся ключевые слова, а затем запускаем по ним парсинг поисковых подсказок. Предварительно советую бегло пробежаться по списку, удаляя лишние запросы — сэкономите время на последующих этапах.
      - Первый этап чистки СЯ: минус-слова
        
        Итогом предыдущих операций стал огромный список поисковых запросов, который нужно существенно проредить, убрав все определенно лишние и нетематические. Быстрее и легче всего это сделать, вычленив те конструкции, которых точно не должно быть в составленном вами семантическом ядре, т.е. минус-слова. Для каждой тематики этот список может быть свой, но в общем виде это:
        
        бесплатно,
        
        своими руками,
        
        скачать,
        
        смотреть,
        
        самостоятельно,
        
        реферат,
        
        нецелевые города России, которые даже при выбранном регионе парсинга все равно проскакивают в список.
        
        универсальный список минус-слов,
        
        https://pingoblog.ru/uploads/files/minus-slova.xlsx
        
        список городов Украины и России
        
        https://pingoblog.ru/uploads/files/spisok-gorodov.xlsx
        
        В случае чистки ядра через Excel всё тоже самое, только работа заключается в поиске и поочередном удалении всех запросов в составе которых есть минус слова. Как вариант — можно настроить фильтрацию.
        
        Оценка эффективности поисковых запросов семантического ядра
        
        Итак, на данный момент у нас есть ядро, отфильтрованное от самого явного шлака. Теперь, прежде чем приступить к финальной стадии фильтрации, нам нужно определить ряд параметров, по которым, собственно, она будет происходить.
        
        Оценка ключевых слов через Key Collector
        
        Для KC мной уже разработан и подробнейшим образом описан алгоритм и формула, которая поможет получить более-менее точную оценку конкурентности и стоимости продвижения по поисковым запросам, так что тут нет смысла повторяться. Дополнительно нам потребуется лишь собрать информацию по геопривязке:
        
        Сбор и анализ конкурентности запросов часто связан с таким показателем как KEI (Keyword Effectiveness Index), т.е. цифровая оценка эффективности, которая дается ключевому слову или фразе. Рассчитывается KEI исходя из двух факторов.
        Первый фактор зависит от того, как часто пользователи ищут что-либо, используя данное словосочетание. Второй фактор отражает то, сколько существует других сайтов и страниц на них, которые оптимизированы под ту же словесную конструкцию.
        Таким образом, KEI — это числовое значение, присваиваемое ключевому слову или фразе и учитывающее оба фактора, представленных выше. ОН помогает определить конкурентность запросов в Яндексе, насколько эффективно в плане затраты-отдача будет продвижение по ним.
        
        В моей интерпретации этот показатель также является составным и учитывает:
        количества сайтов с данным ключом в заголовке главной страницы;
        количества страниц с данным ключом в заголовке.
        
        Первым делом необходимо в настройках программы задать формулу для расчета KEI. Лично я использую следующую:
        
        2 more items...
        
        еще для определения конкурентности запроса
        нужна частотность поточнее чем базовая
        типа первый фактор из предыдущего
        высказывания
        
        3 more items...
        
        Оценка ключевых слов, полученных через Yandex Wordstat
        
        В случае же с WS все сложнее — у нас есть список запросов, у нас есть их общие частоты и, собственно говоря, всё. Довольно печальная картина, не правда ли? Мы не можем вручную собрать все те параметры, которые используются для оценки ключей как в случае с KC, а других, вроде как и не надо. Поэтому тут мы ограничимся простенькой формулой: K=WS/"!WS".
        
        WS в данном случае — это уже собранная нами ранее общая частотность, а "!WS" — точная частотность запроса, которая проверяется тем же самым образом, что и общая, только ключ немножко трансформируется, т.е. не натяжные потолки, а "!натяжные !потолки" — полученная цифра и будет являться точной частотой, то есть "!WS". Собираем точные частоты, рассчитываем коэффициент по формуле и идем дальше.
        
        Завершив сбор всех описанных параметров и после того, как произведена проверка конкурентности запросов, мы можем переходить к финальной отладке семантического ядра.
        
        Если оценка эффективности производилась через KC
        
        Итак, у вас перед глазами окно KeyCollector, в котором у нас заполнены столбы «Фраза», «Частотность WS», «Частотность WS !», масса параметров, собранных после нажатия «Получить данные KEI для ПС Яндекс», «Геозависимость» а также сам KEI. Скрываем параметры для расчета KEI.
        
        У нас остается 5 столбцов и теперь нам нужно настроить фильтр:
        
        5 more items...
        
        Если оценка эффективности производилась через Яндекс Вордстат
        
        Тут все проще. Удаляем все ключевые слова, у которых значение WS/"!WS" больше 10. Затем опять же врубаем свой аналитический аппарат и, просматривая ядро от начала до конца и удаляя нетематические поисковые запросы.
        
        здесь можно сделать
        еще один этап чистки
        чистка по точной частотности
        «!»
        По завершении сбора удаляем все запросы, имеющие относительно малое значение данной величины. Допускаю, что для некоторых узких тематик и частотность «2» может быть интересной, особенно если речь идет о транзакционном запросе.
        но так же это можно сделать
        и при оценке эффективности запросов
        там будем фильтровать и по этому показателю тоже
        описано в пункте про kei