Взаимосвязь LSI и SEO копирайтинга

Анализируем взаимосвязь LSI и SEO: правила эффективного использования тематических слов. Сценарий применения LSI в рамках написания контента.
Сегодня поговорим о принципах применения LSI в SEO-отрасли.
LSI-копирайтинг уже не первый год является ключевым трендом в рамках поискового продвижения сайтов. По мере определения ключевых ориентиров на этапе освоения LSI среди оптимизаторов формировалось огромное количество мнений, слухов, а также предположений, касающихся целесообразности подключения того или иного инструментария. Но все сходятся в том, что необходимо проводить анализ входящих ссылок.
Так что же такое LSI-копирайтинг на самом деле? Наблюдается ли взаимосвязь между LSI и традиционным SEO? Как оценить степень эффективности продвижения площадок посредством LSI-контента?

LSI: в чём заключается суть скрытого семантического индексирования?

Для начала затрону аспект тематического построения текстовых материалов в естественном формате. Ценность метода обуславливается возможностью повышения эффективности функционирования поисковых систем за счёт выявления роботом тематики страницы, в пределах которой расположен текстовый материал. Анализ же содержимого осуществляется с учётом слов, различных словоформ, синонимов и околотематических фраз, используемых при написании контента.
Следует напомнить, что поисковые системы определяют степень релевантности статей той или иной тематики благодаря внутренней базе текстов, демонстрирующих (в полном объёме) характеристики естественного языка. Итоговая же цель реализации метода такова: сравнение введенного пользователем запроса с семантическими языковыми выражениями, представленными в исходной текстовой базе.
LSI в Поиске Google
Преимущество метода: обнаружение релевантных по смыслу документов без учёта классического семантического соответствия содержания (речь идёт о ключевых словах из поискового запроса).
Примечание: поисковая система также может сравнить текстовое наполнение той или иной страницы со стандартами подачи информации в рамках конкретной тематики. При выявлении существенных отличий ранжирование страницы/сайта будет снижено.

LSI и анализ смысловой составляющей контента: особенности и недостатки

Надо понимать, что LSI – это всего лишь один из методов оценивания смысловой релевантности текстовых публикаций. Ниже представлены некоторые недостатки рассматриваемой концепции:
  • статья в рамках применения LSI воспринимается поисковиком в качестве произвольного набора слов (не учитывается их расположение и корреляционные зависимости во фразах);
  • этот метод базируется на том, что любое слово обладает только одним значением;
  • смысл естественного документа может не совпасть с подтекстом подборки слов (например, иронические выражения LSI не аутентифицируются).

LSI-копирайтинг: ключевые ориентиры, задачи, нюансы

1. LSI не является универсальной методикой оценивания качества текстов. Поисковики располагают разноформатным практическим инструментарием, позволяющим оперативно определить показатели «заспамленности» и «полезности» статейного наполнения. LSI в данном случае является лишь компонентом общего поисково-аналитического алгоритма. Так что стратегия, основанная на размещении тематических слов и фраз в тексте с большим процентом «воды», ни к чему хорошему не приведет.
2. Некорректно полагать, что LSI-копирайтинг – это единственно верный способ написания качественных текстов. До сих пор считаются актуальными альтернативные техники (сторителлинг, разработка пошаговых руководств, лонгриды и так далее) создания эффективного наполнения. Всё зависит от конечной цели, преследуемой автором/web-предпринимателем.
3. LSI в первую очередь способствует классифицированию документов, фильтрованию спама. Аспект ранжирования в списке приоритетов стоит на втором месте. Также акцентирую внимание на том, что:
  • процесс идентификации синонимов в большей мере относится к функционированию самой поисковой системы, а не к LSI;
  • релевантный поисковому запросу web-документ, вероятнее всего, будет вмещать вспомогательные слова – так называемые расширения (при этом на стадии обозначения связанных расширений, как показывает практика, применяется не LSI, а другая методика);
  • основой для формирования списка расширений служит не только базовый пакет статей, но и непосредственно пользовательские запросы.
4. Выявление LSI подразумевает подключение алгоритмов, которые работают с большим количеством текста.

Создание LSI-текста: что и как нужно делать?

Ввиду изложенной информации у вас может возникнуть вопрос: а стоит ли в принципе тратить время (и деньги) на LSI-контент? Поскольку:
  • метод несовершенен;
  • получение адекватного результата (в рамках самостоятельного освоения LSI) предполагает анализ хорошей выборки данных, а её, как правило, сформировать не так-то просто;
  • LSI-тексты стоят намного дороже, чем классические SEO-статьи.
Но! Невзирая на представленные недостатки, LSI не только можно, но и нужно использовать в процессе продвижения. Схема применения, предлагаемая мною, достаточно простая:
  • формируем перечень тематических слов;
  • создаём отдельный документ с первоначальными (словарными) формами слов;
  • затем пишем качественный текст в соответствии с требованиями, задачами пользовательской аудитории;
  • сравниваем готовый материал со списком слов в естественном виде;
  • при необходимости корректируем статью;
  • по прошествии 2-3 месяцев оптимизируем текст за счёт добавления новых расширений (реальных/фактических пользовательских запросов).