LSI-копирайтинг – прорыв в создании текстового контента

Давайте представим. Вы знакомитесь со статьей о выборе подходящей марки машинного масла, а в середине статьи встречаете фразу «купить матовые тени для век». Перед вами устаревший и уже не актуальный SEO-копирайтинг. Это вид написания текста, в котором рекламные ключи употребляются не к месту, то есть вставлены в неподходящий по теме текст.

Прямое вхождение рекламных ключей стали использовать гораздо позже. Копирайтеры используют этот способ написания материала до сих пор, он приносит результат, но тоже относится к устаревшим формам создания контента. Сейчас все чаще ценится техническая уникальность текста, ведется контроль за уровнем спама и количеством ключевиков.

Все эти известные и привычные копирайтерам способы сейчас заменяются на LSI-копирайтинг.

LSI-копирайтинг – как это понимать?

Аббревиатура LSI означает «latent semantic indexing» или «латентное семантическое индексирование». Это метод индексирования, при котором поисковые роботы-программы Гугл или Яндекс оценивают общий смысл текста, содержание материала, а не только его уникальность и ключевые вхождения. Например, если вы укажете в поисковом запросе «latent semantic indexing», система выдаст множество источников с похожими терминами, названиями ресурсов и организаций, идентичными словами. При этом в списке найденных результатов первыми будут материалы про LSI и SEO тексты. Наименее подходящие по смыслу материалы окажутся в конце списка найденных результатов.

В целом, LSI-копирайтинг можно охарактеризовать как создание уникальных информативных текстов по технологии незаметного (скрытого) семантического индексирования. Текстов, в которых в первую очередь важен смысл, содержание, а не количество ключевых вхождений.

Различие между SEO и LSI написанием текста:

SEO написание – копирайтинг, в основу которого положен список необходимых ключевых фраз, присутствие которых обязательно в первых абзацах, тегах, заголовках. Оценивается плотность вхождений значимых слов и техническая уникальность написанного материала.

LSI написание – копирайтинг, в основу которого также положен список ключевых слов, но с упором на содержание и смысл статей, а не на количество вхождений внутри них. В текст добавляются слова, схожие с содержанием основных поисковых запросов по нужной теме. Оценивается смысловая уникальность и информативность материала.

Когда поисковые программы стали работать с LSI технологией?

Латентно-семантический анализ впервые применили на практике в 1988 году, но строить на его основе работу поисковых систем роботов стали только пять лет назад.

Система Google использовала алгоритм для поиска под названием Панда в 2011 году. Цель работы поискового алгоритма Панда – отсеивание некачественных текстов. Эта программа оценивает уровень интереса и вовлеченность пользователя при просмотре им страницы сайта. Учитывается скорость передвижения и время нахождения на странице. Именно текст и его содержание всегда формируют мнение пользователя о странице интернет-ресурса. Поисковая программа Панда позволила при выдаче результата отсеять сайты с неинформативным контентом.

Алгоритм Колибри был применен Google в 2013 году. Поиск производился не только по словам-ключам, но и по смысловому содержанию. Усовершенствование произошло в 2016 году с введением в работу систем сигнала ранжирования RankBrain. Эта программа, обозначенная разработчиками как «искусственный интеллект» способна распознать смысл и содержание не только отдельного слова, но и всей фразы целиком. RankBrain была создана в связи с тем, что в поиске люди стали использовать не только стандартные ключевые слова, но и разговорную речь в виде длинных и сложных предложений.

Яндекс не отстает в своем поисковом развитии. В 2016 году в работе системы внедрен поисковый алгоритм Палех. Это привлекло внимание и заставило разработчиков всерьез заинтересоваться LSI технологией.

Поисковые системы стали работать на выдачу содержания, смыслового насыщенного материала, а не на высокие технические показатели в виде количества прямых вхождений или слов-ключей. Релевантность смысла при подборке материала превысила релевантность плотности слов-ключей. Это настоящий прорыв, инновация и новая ступень в развитии семантического поиска.

Проверьте работу поисковика, поместив в строку поиска запрос в виде разговорной фразы «фильм о том, как злодейка похитила собак». Список результатов увенчают страницы, на которых вы не найдете такого ключа в названии и даже содержании.

Семантический поиск.

Как правильно создавать текстовый контент сейчас?

Старайтесь раскрывать суть ключей, исключите запросы, не связанные с темой из текста. Подумайте, подойдет ли написанный вами материал для лучшего результата поиска? Познакомьтесь с техникой «небоскреба». Выберите лучший информативный материал и создайте на его основе такой текст, который превысит смысловые показатели выбранного оригинала.

Однако, стоит помнить, что поисковые системы не совершенны. Не все запросы расшифровываются ими верно, хотя развитие роботов-программ с интеллектуальным мышлением идет достаточно стремительно. Отказаться от традиционного создания контента авторам пока еще трудно, приходится подстраиваться под работу поисковых программ и сочетать оба способа копирайтинга. Но смысл всегда будет важнее количества вхождений слов-ключей. Пользователи ценят качественный материал, а копирайтеры оптимизируют его в угоду читателям и поисковым системам.

Следите за результатом своей работы, дополняйте материал полезной информацией и фактами, усиливайте смысловую нагрузку, раскрывая отдельные моменты. Используйте иллюстрации, видео-сопровождение, аудиоматериалы и научные исследования. Поместите в семантическую часть материала слова-ключи, они помогут поисковику распознать смысл написанного и увеличить трафик посещения интернет-страницы.

Бесплатные способы поиска LSI-слов:

  • раздел поисковые подсказки – анализ спроса пользователей;
  • раздел Яндекс.Вордстат – обратите внимание на раздел «что искали со словом»;
  • рекомендации поисковых систем — окончание первой страницы найденных результатов.
LSI-копирайтинг – прорыв в создании текстового контента
5 (100%) 1 vote

comments powered by HyperComments