LSI-слова — это термины, которые тесно связаны с основным ключевым словом и используются для повышения релевантности и качества контента на странице. LSI расшифровывается как «латентное семантическое индексирование» и означает, что поисковые системы могут определять связанные термины и понимать их смысл.
Чтобы использовать LSI-слова для SEO-продвижения, необходимо включать их в контент на странице. Например, при написании статьи о бытовой химии, можно использовать LSI-слова в заголовках и подзаголовках, в тексте и в метаданных страницы.
| Примеры основных SEO-запросов | Примеры LSI-ключей |
|---|---|
| Стиральный порошок | Жидкое мыло, кондиционеры для белья, отбеливатели, средства для удаления пятен |
| Средства для уборки | Моющие средства, средства для чистки ковров, швабры, тряпки, очистители воздуха, мешки для мусора |
| Средства для мытья посуды | Моющие гели, ополаскиватели для посуды, средства для посудомоечных машин |
| Кондиционер для белья | Стиральный порошок, отбеливатели, жидкое мыло, средства для удаления пятен |
| Средства для удаления пятен | Моющие порошки, кондиционеры для белья, отбеливатели, жидкое мыло, пятновыводители |
| Средства для чистки ковров | Шампуни для ковров, пенки для чистки ковров, средства для удаления пятен |
| Жидкое мыло | Средства для уборки, кондиционеры для белья, отбеливатели, моющие гели, моющие средства |
История происхождения LSI-слова связана с поиском новых способов обработки информации в конце 1980-х годов. На тот момент было известно, что использование ключевых слов при поиске информации в Интернете имеет свои недостатки. Если слова не совпадают точно, поиск может не дать нужного результата. Это стало проблемой для тех, кто хотел быстро и эффективно находить нужную информацию.
В 1988 году, два исследователя из Белла Лабораторий, Сьюзен Дамм и Скотт Белвин, предложили новый подход к обработке текстов, который был назван LSI. Они использовали математический метод, называемый сингулярное разложение матрицы, для анализа семантической связи между словами в тексте.
Идея LSI заключается в том, что слова, которые часто встречаются вместе, скорее всего имеют схожее значение. Например, если в тексте часто встречаются слова "кошка", "собака" и "мышь", то можно предположить, что текст связан с животными. Это позволяет сократить количество ключевых слов, необходимых для поиска информации.
Для того чтобы понять, как LSI взаимодействуют с алгоритмами поиска, нужно сначала понять, как работают поисковые системы. Поисковые системы используют алгоритмы для обработки запросов пользователей и поиска соответствующих им документов. Алгоритмы поиска основаны на ключевых словах, которые пользователь вводит в поисковую строку.
Однако, поиск, по ключевым словам, имеет свои ограничения. Например, одно и то же слово может иметь различные значения в зависимости от контекста, что может привести к тому, что поисковая система выдаст неправильные результаты. Например, слово “Наполеон”, которое может означать как торт, так и известного полководца. Обычно по такому запросу поисковик выдает смешанные результаты поиска.
Вот где LSI вступает в игру. Он позволяет алгоритмам поиска определить семантическую связь между словами, даже если они не используются в одном контексте. Например, если пользователь ищет информацию о "мобильных устройствах", а документ содержит слова "телефоны", "планшеты" и "ноутбуки", LSI может определить, что все эти слова относятся к понятию "мобильных устройств".
Вот пример таблицы, демонстрирующей применение LSI для анализа семантической близости между словами:
| Слова | Кошка | Собака | Мышь | Крыса | Лошадь |
| Кол-во вхождений в текст | 10 | 8 | 6 | 2 | 1 |
По этой таблице можно определить, что слова "кошка", "собака" и "мышь" имеют высокую семантическую близость, потому что они часто встречаются в тексте вместе. Слово "крыса" имеет более слабую связь с этими словами, а "лошадь" вообще не связана с ними семантически.
Одним из примеров использования LSI может быть оптимизация текста статей на сайте. Когда автор пишет статью, он обычно использует разные слова, синонимы и похожие слова, чтобы описать тему. Это может привести к тому, что поисковые системы не смогут понять, о чем именно статья, и выдадут неправильные результаты при поиске.
С помощью LSI можно выделить основные термины и фразы, связанные с темой статьи, и использовать их в тексте. Например, если статья посвящена здоровому питанию, фразы LSI могут включать в себя такие слова, как "витамины", "рацион", "белки", "жиры", "углеводы" и т.д. Включение этих фраз в текст статьи позволит поисковым системам более точно понимать, о чем именно говорится в статье, и выдавать более релевантные результаты.
Другим примером использования LSI может быть создание списков тегов для контента на сайте. Теги помогают пользователям быстро находить информацию на сайте, и поисковым системам - лучше понимать, о чем именно идет речь на странице. Использование фраз LSI в качестве тегов поможет улучшить релевантность результатов поиска для пользователей.
Когда страница оптимизирована с использованием LSI, она может содержать множество семантически связанных слов и фраз, что делает ее более информативной и полезной для пользователя. Также, LSI может учитывать синонимы, что позволяет странице ранжироваться выше на запросы, содержащие эти синонимы.
Для лучшего понимания различий между ранжированием страниц с и без использования LSI, рассмотрим следующую таблицу:
| Запрос пользователя | Ранжирование без LSI | Ранжирование с LSI |
| Купить кроссовки | Сайт A | Сайт B |
| Купить кроссовки Nike | Сайт B | Сайт A |
В этой таблице два сайта, которые оптимизированы под запросы "Купить кроссовки" и "Купить кроссовки Nike". Сайт A оптимизирован без использования LSI, а сайт B - с использованием LSI.
При запросе "купить кроссовки", LSI анализирует смысл запроса и контент на сайтах, связанных с этим запросом. Сайты, на которых упоминаются слова "купить кроссовки", имеют больше шансов занять высокое место в результатах поиска. Однако, если в запросе упоминается конкретный бренд "Nike", то сайты, содержащие этот бренд, получат больший вес и выше ранжируются в результатах поиска.
Сайт A, который содержит много текста, связанного с "купить кроссовки", займет высокую позицию в поисковой выдаче. Однако, сайт B, на котором упоминается бренд "Nike", получит более высокий ранг в результатах поиска при запросе "купить кроссовки Nike".
Некоторые слова LSI могут быть более релевантными, чем другие, и важно соответствующим образом расставить приоритеты в использовании слов LSI. Давайте рассмотрим пример. Представьте, что у вас есть несколько документов на тему фруктов. Вы хотите проанализировать эти документы, чтобы выделить наиболее важные слова. В таблице ниже показано, как часто встречаются некоторые слова в этих документах:
| Слово | Документ 1 | Документ 2 | Документ 3 |
|---|---|---|---|
| Яблоко | 5 | 10 | 8 |
| Банан | 2 | 1 | 6 |
| Груша | 3 | 2 | 1 |
Из таблицы видно, что слово "яблоко" встречается чаще, чем остальные слова. Это значит, что это слово более важное в контексте анализируемых документов. Слово "банан" встречается реже, а "груша" еще реже, что указывает на их меньшую важность. Таким образом, в LSI не все слова имеют одинаковую важность. Каждое слово имеет свою частоту встречаемости, что определяет его важность в контексте анализируемых документов.
Разница между текстом LSI и текстом SEO заключается в их целях и методах создания. Тексты SEO создаются с целью оптимизации сайта для поисковых систем. Они содержат ключевые слова, которые соответствуют запросам пользователей в поисковых системах. Такие тексты часто могут звучать немного искусственно, так как ключевые слова должны быть включены в текст определенное количество раз для достижения наилучшей оптимизации.
Например , если у вас есть сайт, который продает футбольные мячи, то текст SEO может включать ключевые слова, такие как "купить футбольный мяч"; "футбольные мячи"; "магазин футбольных мячей" и т.д. Цель такого текста состоит в том, чтобы убедить поисковые системы, что ваш сайт является авторитетным и релевантным по отношению к запросам пользователей, связанных с футбольными мячами.
Тексты LSI, с другой стороны, создаются для обеспечения полезной и информативной информации для пользователей. Они используют схожие термины и синонимы, которые связаны с темой текста, но не обязательно включают точные ключевые слова, которые используются в текстах SEO.
Например, для текста LSI на тему футбольных мячей, вы можете использовать слова и фразы, такие как "игроки", "тренировки", "правила", "история", "размеры мячей" и т.д. Цель такого текста состоит в том, чтобы предоставить читателям полезную и интересную информацию на тему футбольных мячей, которая может не только помочь им в покупке, но и расширить их знания о футболе в целом.
Основная разница между текстами LSI и SEO заключается в том, что тексты SEO создаются для оптимизации сайта для поисковых систем, тогда как тексты LSI создаются для предоставления полезной и информативной информации для пользователей.
Существуют как бесплатные, так и платные услуги и программы, которые могут помочь вам определить релевантные слова LSI.
Ниже будут представлены наиболее эффективные сервисы, методы и способы.
Чтобы найти LSI фразы с помощью поисковых подсказок, следуйте этим простым шагам:
Поисковые подсказки могут помочь вам найти LSI фразы, потому что они базируются на анализе данных о том, что другие пользователи искали в связи с вашим запросом. Это может помочь вам найти более точные и связанные с темой запроса фразы.
Данный метод так же прост, как и предыдущий. Введите ключевой запрос и переместитесь вниз по результатам поиска, чтобы увидеть подобные результаты, как показано ниже. Продолжения или иные показанные там запросы и есть LSI-фразы.
Для начала, давайте разберемся, что такое "сниппеты". Это кусочки текста, которые появляются в поисковой выдаче после запроса пользователя. Как правило, в них содержится ответ на заданный вопрос, который искал пользователь.
Чтобы найти LSI фразы, нужно проанализировать топ 10 сниппетов, которые появляются в поисковой выдаче после запроса.
Для примера, допустим, что мы ищем информацию о "лучших сортах кофе". Для этого мы вводим запрос в поисковую строку, и видим список сниппетов. Далее, мы анализируем топ 10 сниппетов, чтобы найти LSI фразы.
Например, один из сниппетов содержит такую фразу: "кофе арабика". Это может указывать на то, что арабика является одним из лучших сортов кофе. Мы можем использовать эту фразу как LSI.
Еще один сниппет содержит фразу: "кофе в зернах". Это указывает на то, что для многих людей важно, чтобы кофе был именно зерновой. Мы можем использовать это как еще одну LSI фразу. Таким образом, мы можем найти несколько LSI фраз, проанализировав топ 10 сниппетов.
Для того чтобы найти LSI фразы с помощью Яндекс Wordstat, следуйте этим шагам:
Так же стоит обратить внимание на правый столбец, в нем тоже встречаются LSI фразы.
Он схож с Яндекс Вордстатом, однако, отсутствует необходимость вводить капчу для поиска информации, что при частых запросах в вордстате начинает надоедать, но и без минусов тут не обошлось, так как на сайте нет таких инструментов, как, например, WordstatHelper или WordStater для быстрого отсеивания и копирования слов.
MegaIndex.com — это в основном платный онлайн-сервис для анализа сайтов и ключевых слов в интернете. Он предоставляет пользователям множество инструментов для изучения сайтов и их рейтингов, анализа ключевых слов и поисковых запросов, а также для оценки качества контента. На данном сервисе нас интересует инструмент «Расширение запроса похожими».
Чтобы получить LSI-слова следуйте следующим инструкциям:
Один из самых удобных и доступных инструментов для сбора LSI фраз, разработанный Артуром Корсаковым, не требует никакой регистрации и доступен абсолютно бесплатно. Для начала работы с сервисом необходимо перейти в меню «Инструменты для SEO» и выбрать пункт «Поиск LSI фраз». Далее откроется специальная форма, в которую необходимо ввести поисковые запросы через разделительную строку.
Кроме того, пользователь может указать регион, для которого он хочет продвигать свой контент, а также исключить определенные домены из анализа. Для более качественного сбора фраз можно также добавить в анализ тексты всех страниц из топа Яндекса.
После того как все параметры настроены, нужно нажать кнопку «Найти n-граммы», и сервис начнет обрабатывать запрос. В результате пользователь получит облако LSI, на котором отображаются наиболее часто встречающиеся слова. Кроме того, будет сформирована таблица, в которой указаны проценты популярности каждого слова.
Сервис от Артура Корсакова является одним из наиболее простых и быстрых способов для сбора LSI фраз, что делает его незаменимым инструментом для SEO-специалистов и вебмастеров.
После завершения процесса видим «облако» итаблицу с LSI – фразами.
Инструмент, о котором идет речь, является эффективным решением для быстрого сбора информации из поисковой системы Яндекс. Его функционал позволяет легко и быстро собирать подсветки, выделенные жирным шрифтом, в сочетании с заданными словами, которые определяют тематику поиска, которые нас и интересуют.
Этот инструмент (https://tools.pixelplus.ru/tools/copywriters-advanced) позволяет выделить уникальные слова, стоп-слова и ключевые слова, которые определяют тематику текста. Особенно важны последние, так называемые LSI-фразы, которые способны повысить релевантность текста и сделать его более информативным. Благодаря такому анализу можно более точно определить, насколько текст соответствует заданной теме и какие слова следует использовать для улучшения его качества. Единственное НО, все инструменты на данном сервисе платные, правда сейчас можно получить доступ ко всему всего за 1 рубль на месяц.
В данном сервисе для поиска LSI -фраз можно использовать инструмент «Поиск поисковых подсказок»
Инструменты здесь также как и в предыдущем сервисе платные, но дается возможность после регистрации попользоваться с 200 лимитами бесплатно 7 дней.
Чтобы получить фразы действуем по пунктам:
После открытия увидим поисковые подсказки и получим LSI-запросы (если используем trial версию, поисковых подсказок будет 30)
Для достижения более высокой эффективности поиска LSI-слов необходимо использовать различные инструменты и методы. Кроме того, для достижения наилучших результатов, необходимо применять их в сочетании друг с другом.
Один из подходов - анализ похожих поисковых запросов. При использовании этого метода, мы смотрим на поисковые запросы, которые находятся в тесной связи с основным запросом. Это поможет нам определить наиболее значимые слова и фразы, которые могут быть связаны с основной темой запроса.
Еще один подход - анализ текстовых фрагментов в первых 10 результатах поиска. Этот метод заключается в том, чтобы изучить тексты, которые наиболее часто встречаются в результатах поиска. Это поможет нам определить, какие слова и фразы наиболее часто связаны с основной темой поискового запроса.
Кроме того, использование инструментов исследования ключевых слов также может быть полезным. С их помощью можно определить, какие слова и фразы наиболее часто связаны с определенной темой, а также определить, какие ключевые слова наиболее эффективны для использования в определенных контекстах.
Для достижения более высокой эффективности поиска LSI-слов, необходимо использовать несколько различных методов и инструментов, а также анализировать полученные данные в комплексе. Это позволит получить более точные и релевантные результаты поиска, которые помогут найти наиболее подходящие слова и фразы для определенного контекста.
Использование ключевых слов в текстах LSI не должно превращаться в назойливое наполнение контента словесным мусором. Вместо этого, необходимо стараться использовать слова LSI естественным образом, в контексте текста, и только тогда, когда это действительно нужно. Например, если вы пишете об автомобилях, использование слова "двигатель" будет естественным и логичным, но использование слова "двигатель" в каждом предложении будет выглядеть нелепо и отвлекать внимание от контента.
Кроме того, не стоит забывать, что важнее всего не количество использованных ключевых слов LSI, а качество контента в целом. Если вы стараетесь писать информативный и полезный контент, используя слова LSI в естественном контексте, то ваша страница обязательно найдет свою аудиторию и будет успешно продвигаться в поисковых системах.
Выбирайте ключевые слова, которые связаны с тематикой вашего контента и имеют семантическую связь. Например, если вы пишете о маркетинге, то семантически связанные ключевые слова могут быть "реклама", "PR", "брендинг" и т.д.
Для улучшения семантической связи между ключевыми словами используйте различные формы слова. Например, если ваше ключевое слово "маркетинг", вы можете использовать его формы, такие как "маркетинговый", "маркетинга" и т.д.
Так же не забывайте использовать смежные слова, которые могут использоваться вместе с вашими ключевыми словами. Например, если ваше ключевое слово "маркетинг", смежными словами могут быть "стратегия", "продвижение", "анализ" и т.д.
Используйте семантически богатые фразы, которые уточняют тематику вашего контента. Например, если вы пишете о "маркетинге", фразы, такие как "интернет-маркетинг", "цифровой маркетинг" и т.д., могут уточнить тематику вашего контента.
Повторение ключевых слов в тексте может ухудшить оптимизацию контента для поисковых систем, и так же старайтесь использовать разные смежные и семантически связанные ключевые слова вместо повторения одного и того же ключевого слова.
Как мы уже выяснили, использование LSI-фраз в работе с поисковой оптимизацией является весьма полезным и важным инструментом. Хотя все SEO-специалисты знакомы с этим термином, не все из них применяют его в своей работе. Однако, если вы будете учитывать LSI-фразы при оптимизации своего сайта, то сможете выйти вперед и опередить конкурентов.
Важно понимать, что использование LSI-фраз не гарантирует автоматический успех, но это действительно может помочь улучшить позицию вашего сайта в поисковой выдаче. Если конкретная страница на вашем сайте имеет высокую значимость, то работа с ней, используя LSI-фразы, однозначно стоит времени и усилий.
Итак, используйте LSI-фразы в своей работе с SEO, но помните, что это всего лишь один из инструментов в вашем арсенале. Правильная и комплексная оптимизация сайта — это единственный способ добиться успеха в поисковой выдаче.
Telegram
