Коротко
- Модель расширяет список запросов и размечает интент, а частоты берутся только из инструментов статистики.
- Цифры Вордстата и Keyword Planner считаются по разным правилам, в одну колонку их не сводят.
- Группу подтверждает выдача. Смысловая похожесть запросов для этого не годится.
- У каждого кластера одна целевая страница, и перед запуском проверяют, нет ли второй страницы на тот же интент.
- Ядро без файлов с исходными выгрузками придется пересобирать при первом споре о структуре сайта.
Зачем бизнесу семантическое ядро
Таблица на десять тысяч строк сама по себе ничего не дает. По ядру решают, какие страницы на сайте нужны, каких не хватает и какие мешают друг другу в поиске. У интернет-магазина из ядра вырастает структура каталога и фильтров, у компании услуг набор посадочных страниц и статей. Если сайт работает на несколько стран, списков будет несколько, по одному на страну и язык.
Рабочее семантическое ядро для SEO можно защитить построчно. По любой строке видно, откуда взят запрос, какая у него частота и в каком инструменте ее сняли, в какой кластер он попал, на какую страницу ведет. Нет ответа хотя бы на один вопрос, значит строку собирали на глаз.
Что получает владелец сайта
Список страниц с назначенными группами запросов, порядок работ по спросу и по деньгам, перечень страниц, которые надо создать, объединить или убрать из индекса. С таким списком проще ставить задачу разработчику и считать бюджет.
Что получает автор текстов
Для каждой страницы есть кластер, интент, тип страницы и адреса конкурентов из выдачи. Текст пишут под задачу страницы. Список запросов автор держит перед глазами, чтобы не пропустить подтему, вхождения при этом никто не считает.
Что можно автоматизировать
Языковая модель работает с текстом запросов, и тут она заметно быстрее человека. На этих задачах ее стоит использовать смело, если результат потом проходит через выгрузку или выдачу.
- Расширение списка. Модель предлагает формулировки, синонимы, жаргон, транслит, вопросы клиентов. Каждую новую фразу прогоняют через Вордстат или Keyword Planner, до этого она остается гипотезой.
- Чистка. Привести регистр, убрать лишние пробелы, собрать варианты написания бренда, найти опечатки и явные дубли.
- Черновая разметка интента. Модель расставит метки вроде купить, узнать, сравнить, найти адрес. Метку потом сверяют с тем, какие страницы стоят в выдаче.
- Фильтр нецелевых запросов по правилам. Чужие бренды, вакансии, бесплатное скачивание, города, где у компании нет офиса и доставки.
- Подсказки для других рынков. Для англоязычного сайта модель подскажет, как клиенты в США или Великобритании называют услугу. Частоту по каждой стране проверяют отдельно.
Более широкий разбор, где нейросети для SEO полезны, а где начинают выдумывать, есть в статье про AI SEO и работу без выдуманных данных.
Что нельзя отдавать модели
В справке Google о генеративном контенте прямо сказано, что генеративные модели не извлекают факты, а предсказывают вероятную последовательность слов по данным обучения. Для работы с семантикой вывод простой. Модель не видит текущую статистику поиска и текущую выдачу, пока ей их не передали в виде файла.
Частоты и спрос
Попросите нейросеть оценить частоту запроса, и она выдаст правдоподобное число. Проверить его не по чему. Частоты снимают в инструментах поисковых систем или в сервисах, которые отдают их по API, например DataForSEO, и у каждой цифры в таблице стоит пометка, откуда она и на какую дату.
Состав групп
Близкие по смыслу запросы нередко ведут на разные типы страниц. Ремонт телефона и купить телефон модель разведет правильно. В узкой нише она ошибается с той же уверенностью, и поймать ошибку труднее. Решение о группе принимают по выдаче.
Выбор страниц и порядок работ
Какую страницу усиливать первой, зависит от маржи, ассортимента, загрузки отдела продаж и сезонности. Этих данных у модели нет, и если их не дать, она их додумает.
Сбор и очистка
Сначала соберите запросы из нескольких источников. Для России это Вордстат, для Google по нужной стране это Keyword Planner, для уже работающего сайта это Search Console с запросами, по которым он показывается. Добавьте поисковые подсказки, заголовки конкурентов из выдачи и вопросы клиентов из CRM и чатов. Последний источник часто дает формулировки, которых нет ни в одном сервисе.
Как не смешать частоты
У двух главных инструментов разные правила подсчета. Вордстат на вкладке Регионы показывает общее число запросов, содержащих фразу, по выбранному региону за последние 30 дней, с учетом всех форм слова. Keyword Planner показывает среднее число поисков в месяц по точному соответствию, по умолчанию усредненное за 12 месяцев и округленное, а для небольших регионов Google сам предупреждает о меньшей точности.
Складывать или сравнивать эти цифры напрямую нельзя. Для приоритизации берут одну систему на рынок, остальные колонки остаются справочными.
Что выкидывать сразу
Нулевые запросы по точной частоте, запросы про чужие бренды, если по ним нет сравнительной страницы, информационные запросы без связи с продуктом, гео, где компания не работает. Модель хорошо размечает такие строки по правилу, но список правил пишет специалист, и он же просматривает выборку того, что ушло в корзину.
Кластеризация по SERP
Группировать запросы надо по тому, что показывает поиск. Для каждого запроса сохраняют первые десять адресов выдачи в нужном регионе на дату выгрузки. Запросы объединяют, если их выдачи пересекаются не меньше заданного порога. Порог фиксируют до начала работы и пишут в отчет, иначе каждый спорный случай будут решать по-разному.
Подробная методика, с метриками сходства и проверкой спорных групп, разобрана в статье о том, как устроена кластеризация запросов с ИИ.
Где ИИ помогает на этом этапе
Модель дает группам понятные названия, находит запросы, которые выдача объединила, а по смыслу они разные, и предлагает предварительную разметку для запросов, по которым выдачу еще не сняли. Еще она хорошо пишет короткое описание кластера для автора текста.
Что проверяют вручную
Группы на границе порога, группы, где перемешаны коммерческие и информационные запросы, и группы, куда попали запросы с разной географией. Эти случаи открывают в выдаче глазами, смотрят на тип страниц в топе и решают, делить или нет.
Назначение страниц
Каждому кластеру назначают одну страницу. Сначала ищут подходящую среди существующих, потом решают про новые. Если по запросам одного кластера в поиске уже показываются две страницы сайта, одну переделывают под другой интент или склеивают со второй.
Существующая страница
Проверьте по Search Console, по каким запросам страница уже получает показы. Если они совпадают с кластером, страницу дорабатывают. Если показы идут по другому интенту, кластер, возможно, требует отдельной страницы.
Новая страница
Тип новой страницы берут из выдачи. В топе категории, значит нужна категория, в топе статьи, значит статья. Новые страницы связывают ссылками с хабом раздела, по схеме из материала про контент-хабы и внутреннюю перелинковку.
Комментарий Q2 AgencyКогда к нам приходит сайт с готовым ядром, мы сначала просим исходные выгрузки. Если их нет, ядро проверяем заново с выдачи, даже когда таблица выглядит аккуратно. Чаще всего расходятся частоты, потому что прошлый исполнитель снимал их в другом регионе или смешал Вордстат с Keyword Planner.
Контроль качества
Ниже вся схема процесса целиком. ИИ участвует в половине шагов, но ни один шаг не заканчивается на ответе модели.
- Собрать запросы из Вордстата, Keyword Planner, Search Console, подсказок и CRM, у каждого файла записать источник, регион и дату.
- Расширить список с помощью модели и прогнать новые фразы через инструменты частот.
- Очистить список. Модель размечает по правилам, специалист смотрит выборку отброшенного.
- Снять выдачу по каждому запросу и сгруппировать по порогу пересечения.
- Разметить интент и тип страницы, сверить разметку модели с выдачей.
- Назначить страницы и проверить пересечения с уже существующими.
- Сдать ядро вместе с исходными выгрузками и списком спорных решений.
Если заказываете сбор семантики у подрядчика, просите в приемке именно эти артефакты. В услуге SEO-оптимизации сайта мы сдаем ядро с выгрузками и снимками выдачи, чтобы любую группу можно было перепроверить.
Частые вопросы
Источники
Основатель Q2 Agency, бывший директор по маркетингу: работал в Яндексе, Xsolla, Cheelee и Allen Carr’s Easyway. Специализация - нейромаркетинг, воронки продаж и сквозная аналитика.
