Copy
Рассылка SearchEngines.ru
17 июня

2016 года

СЕГОДНЯ В ВЫПУСКЕ

Подписаться на Twitter     Подружиться на Facebook      Группа ВКонтакте

Отправить другу

Практическое использование текстового анализа

Алексей ЧекушинАвтор: Алексей Чекушин - руководитель направления поисковых технологий в Ostrovok.ru, создатель сервиса Just-Magic.org



Ранее я неоднократно писал про текстовый анализ и его роль в современной схеме оптимизации. Пришло время рассмотреть практические аспекты его использования.

Наблюдая за работой оптимизаторов, я замечаю, что многие из них воспринимают текстовый анализатор как систему автоматической генерации ТЗ c использованием ctrl+c и ctrl+v для вставки. Это неправильно. Анализатор – это инструмент, который позволяет проанализировать ТОП за оптимизатора, за секунды или минуты проделав расчеты, которые человек просто не в состоянии выполнить у себя в уме. И задача оптимизатора - не просто вставить результат в ТЗ копирайтеру, а осмыслить его и понять, как нужно оптимизировать свою страницу.

Сегодня будем разбирать как правильно интерпретировать результат анализатора и применять его в своей работе.

Как работает текстовый анализ

Чтобы правильно понимать результат текстового анализа, необходимо знать как появляются цифры в его результате и что они означают. Вот как выглядит типичный результат анализа:

Система разбирает запросы на элементарные вхождения (слова, пары слов в различных вариациях, тройки слов, и т.д.), анализирует их вхождения в различных словоформах, в различных зонах документа и выдает некие «оптимальные» значения. Давайте посмотрим, как они получаются.

Рассмотрим простой пример. Возьмем запрос [пластиковые окна] и посчитаем сколько точных вхождений пластиковые окна содержится на каждой странице из топ-10 внутри тега <body> (без дробления на под-зоны).

Взглянув на эту картинку пристальным взглядом, можно прикинуть, что для попадания в ТОП-10 нам нужно сделать от 8 до 13 вхождений. Может быть, чуть расширив границы диапазона в большую или меньшую сторону, но точно не 30 и не 2. Закономерность четко прослеживается, и мы ее понимаем. Обратите внимание, что отсутствует результат на шестой позиции. Это потому, что там находится страница другого типа – внутренняя. Почему мы разбираем отдельно главные и внутренние страницы – будет рассказано в одном из примеров.

Рассмотрим другой запрос – [купить пластиковые окна]:

Уже гораздо интереснее, правда? Явно, что какая-то очевидная закономерность отсутствует. Логичным предположением будет отбросить явно выбивающиеся (мы не знаем почему они там) из общего тренда значения. Именно это автоматически делает анализатор. Например, мы можем исключить из рассмотрения 1 и 6 значения, как очень низкие, и 5 – как очень высокое. Та цифра, которую вам отдает анализатор – это «середина» данного диапазона. Середина в кавычках, так как алгоритм чуть более сложный. Но в целом смысл такой.

Наконец, мы определились с диапазонами допустимых значений. Переходим к более сложному вопросу – а как определить диапазоны, если у нас есть несколько запросов?

Рассмотрим, опять же, на примере:

В данном случае у нас есть запросы [пластиковые окна] и [купить пластиковые окна]. Необходимо понять, сколько нам можно сделать на странице точных вхождений пластиковые окна. Для этого мы последовательно вычисляем диапазоны допустимых значений для каждого запроса в отдельности, а затем накладываем их друг на друга. Результат наложения – это и будет допустимый диапазон значений для двух запросов. Аналогичным образом это работает и для множества запросов.

Я разобрал самый простой и самый примитивный пример. Анализатор проделывает это для всех возможных вхождений, считает их независимо для всех зон (отдельно точные и словоформы), затем пересекает диапазоны по разным зонам и, наконец, высчитывает вложения запросов друг в друга. (например «окна» будут частью «пластиковые окна», а те, в свою очередь, частью «купить пластиковые окна»).

Примеры текстового анализа

1-й пример. Структура страницы

Текстовый анализ может многое сказать о структуре контента в ТОПе. Например, вот результат анализа по запросу [дизельные генераторы]. Ограничимся при этом внутренними страницами:

Итак, что мы видим?
1) Видим достаточно объемный текст (225 слов – это порядка 1,5 тыс. символов).
2) Видим большой объем «фрагментов» с относительно малым числом вхождений.
3) Видим большое число вхождений в тегах <a>. Особенно в словоформах ([дизельный генератор]).

Это – типичные признаки страницы листинг товаров + SEO текст. Давайте посмотрим, как устроена типичная страница в ТОПе:

Мы видим каталог генераторов с вхождением «дизельный генератор» в тегах <a>. Это и есть те самые вхождения. Одновременно, внизу расположен SEO-текст с вхождениями (выделено красным).

Именно такую структуру будет оптимально сделать для нашей продвигаемой страницы. Обратите внимание, что не обязательно придерживаться указанных в анализаторе значений. Это – середина диапазона допустимых значений, но никак не единственно правильное решение.

2-й пример. Оптимизация главной и внутренних страниц

Есть ряд запросов, по которым в топе стоят два различных типа страниц – главная и внутренняя. Посмотрим, чем они могут отличаться. Для этого рассмотрим топ, в котором есть оба типа примерно поровну. Запрос – [такси домодедово]:

Здесь мы видим довольно типичную ситуацию, когда присутствующие в топе внутренние страницы практически не обладают вхождениями в seo-тексте. Иногда он вообще отсутствует для внутренних страниц, там оптимизация размещается во фрагментах и/или в каталоге продукции.

Но, это не всегда работает так. Вот смежный запрос из данной тематики – [такси аэропорт]. Здесь оптимизация главных и внутренних страниц весьма похожа:

Вывод здесь простой – не нужно придерживаться шаблонных мнений о методах оптимизации главной и внутренней страниц. Всегда вначале обращайте внимание, какие закономерности есть в ТОПe именно по вашим запросам.

3-й пример. Низкоконкурентные запросы

Рассмотрим запрос [отели болгарии 4 звезды все включено первая линия]. Это длинный 8-мисловный запрос, который присутствует в подсказочнике и имеет хорошую частотность. Давайте посмотрим на результат текстового анализатора для него:

Что должен сказать оптимизатор глядя на эту таблицу? Что для этого запроса не нужно точного вхождения? Давайте посмотрим, почему так получилось:

Как видим, в ТОПе просто отсутствуют страницы, которые были бы полностью релевантны данному запросу. Ближе всех подобрался hotels.turizm.ru, но у него нет «все включено». Что означает такой результат анализа? Что мы можем не делать вхождения? Нет, совсем наоборот. Если мы сделаем подходящую страницу, и разместим на ней все слова запроса в правильном порядке – скорее всего мы сможем попасть не просто в ТОП-10, а забраться высоко внутри него. Каждый раз когда мы видим «слабый» результат в таблице текстового анализатора, это повод задуматься, может быть мы можем сделать лучше кого-то.

Вместо заключения

Сегодня я разобрал механику работы анализатора и три самых часто возникающих кейса при его использовании. Мой основной посыл, который я хочу еще раз повторить – не «генерируйте ТЗ». Используйте текстовый анализатор именно как инструмент анализа и обязательно включайте мозг. Тогда ваши сайты будут в ТОПе, а волосы – мягкими и шелковистыми.

Все примеры выполнены при помощи текстового анализатора JustMagic. Его можно попробовать самому (онлайн, бесплатно, c регистрацией, но без смс).

Советуем посетить

23 июня - Specia Conf, Санкт-Петербург

24 июня - ConversionConf, Санкт-Петербург

29 июня - Yet another Conference on Marketing 2016, Москва

1 июля - Hello, blogger, Санкт-Петербург

Microsoft покупает LinkedIn за $26,2 миллиарда

Microsoft официально сообщила о своём решении приобрести крупнейшую в мире социальную сеть для профессионалов LinkedIn. Сделка будет закрыта уже в этом году, а её общая сумма составит $26,2 млрд. Оплата будет производиться из расчёта $196 за одну акцию LinkedIn.

Предполагается, что после покупки корпорацией Microsoft социальная сеть для профессионалов сохранит свой бренд и продолжит функционировать в прежнем формате. Текущий генеральный директор LinkedIn Джефф Вейнер останется работать на своей должности.

 

Новости за неделю


В Google Analytics доступна детальная сегментация трафика с iOS-устройств

В Google Analytics появилась детальная сегментация трафика, поступающего с мобильных устройств на iOS. Теперь система аналитики способна предоставить владельцу мобильного приложения полную информацию о модели устройства пользователя.


Акции Twitter возросли в цене после сообщения о покупке LinkedIn корпорацией Microsoft

Акции компании Twitter на торгах в Нью-Йорке резко подорожали, достигнув рекордной отметки за последние два месяца. Стоимость одной ценной бумаги на момент закрытия составила $14,55. Это на 3,8% выше показателя за предшествующий день. Во многом резкое увеличение стоимости акций Twitter’а было обусловлено новостью о приобретении крупной социальной сети для профессионалов LinkedIn корпорацией Microsoft.


Apple представила iOS 10, macOS Sierra и анонсировала открытие Siri для сторонних разработчиков

В рамках Всемирной конференции разработчиков WWDC 2016 корпорация Apple продемонстрировала новые версии операционных систем iOS 10 и macOS Sierra. Также представитель компании Крэг Федерихи анонсировал возможность для сторонних разработчиков встраивать в Siri свои приложения.


Онлайн-реклама обгонит ТВ уже в этом году

По итогам 2016 года реклама на телевидении перестанет быть лидером рынка по объему доходов. Благодаря стремительному развитию технологий, активному распространению интернета смартфонов онлайн-реклама обгонит ТВ.


В Метрике появилась возможность передачи данных в виде параметров посетителей

Теперь можно присваивать произвольные атрибуты посетителям сайта и использовать эти данные для анализа аудитории. При этом характеристики посетителей можно передавать не только онлайн, но и после завершения визита.


Twitter официально запустил кнопку трансляций в Periscope для всех пользователей

Twitter официально запустил кнопку трансляций в Periscope для пользователей мобильных приложений сервиса микроблогов на iOS и Android по всему миру. Теперь при публикации твита желающий может кликнуть по кнопке камеры с надписью «Live». Кнопку легко отыскать в меню для выбора медиафайлов.


Госдума РФ окончательно приняла законопроект о «налоге на Google»

Госдума приняла в третьем, заключительном, чтении законопроект о налоге на добавленную стоимость (НДС) 18% для иностранных интернет- и IТ-компаний, работающих в России (так называемый «налог на Google»).


Pinterest расширил функционал таргетинга

К концу текущего месяца все рекламодатели Pinterest получат возможность нацеливать рекламу на пользователей, которые ранее посещали их сайт или приложение, а также поделились с компанией своими email-адресами.


Одноклассники запустили мобильное приложение для создания видеотрансляций в режиме реального времени

С помощью приложения пользователи смогут вести трансляции в группы и на личные страницы социальной сети. Сервис реализован на базе собственной видеоплатформы, что позволит показывать созданные в OK Live видео на всех устройствах.


Facebook измерит влияние онлайн-рекламы на офлайн-посещения

Facebook объявил о расширении функционала местной рекламы. Теперь в местных уведомляющих объявлениях будет отображаться карта проезда. Кроме того, социальная сеть начнёт измерять количество посещений офлайн-магазинов, полученных с помощью рекламы этого формата.


Google презентовал редизайн Google Sites и новое приложение Springboard

На мероприятии для корпоративных клиентов Atmosphere Google презентовал обновлённый дизайн сервиса для создания сайтов Google Sites и анонсировал новое приложение для поиска рабочей информации Springboard.


YouTube Director поможет малому бизнесу создать рекламный ролик

YouTube представил новый набор инструментов Director, который поможет владельцам малого и среднего бизнеса создать рекламный видеоролик для показа в сервисе.

Google тестирует сервис Покупки в России

Google начал тестирование сервиса Покупки для российских пользователей (аналог Google Shopping за рубежом).

Специалисты отрасли заметили, что на главной странице поиска появилась вкладка «Покупки». Судя по всему, тестирование проходит по узкой выборке: доступ к сервису удалось получить на одном из десяти десктопов.

Cервис Google Покупки – поиск товаров в интернет-магазинах – был запущен в России в 2010 году. В 2013 году он был закрыт.

 

Подписаться на Twitter    Подружиться на Facebook    Отправить другу 
Copyright © 2016 Searchengines.ru,, All rights reserved.
отписаться от этой рассылки    обновить настройки подписки