Теги P, SPAN используются для выделения и оформления текстовых абзацев. Считается, что поисковые системы лучше ранжируют текст, оформленный в связке H1+P, H2+P, особенно в случае, если абзац P раскрывает смысл заголовка и содержит те же ключевые слова.
Ссылки должны оформляться в виде конструкции и содержать текстовый анкор. Возможны проблемы с индексацией ссылок написанных на сложном JavaScript. Ссылки картинкой не передают анкорный вес.
В случае, если изображение является уникальной иллюстрацией для страницы, (т.е. не дублируется по множеству страниц вашего сайта), вы можете улучшить её ранжирование, используя атрибут IMG ALT=KEY, указав там ключевые слова.
Рекомендуется использовать теги UL+LI OL+LI для оформления списков
В коде присутствуют не закрытые теги:
В коде присутствует наложение тегов:
HTML-справочник: http://www.htmlbook.ru/
Глава 7.
Характеристика сервисов получения семантики
Содержание
Яндекс wordstat
Мегаиндекс
Подсказки яндекс директ
Рамблер adstat
Подсказки яндекса и гугла
data.neiron + megaindex TOP 30
База Пастухова
SEOpult
fastkeywords.biz
Roostat
Яндекс Метрика
Мета-тег keywords
Парсер «Магадан»
Пример сбора семантического ядра
Ошибки семантики
Яндекс wordstat
Основной сервис для подбора расширений ключевых запросов и прочих слов, как-то причастных.
Конечно же, чтобы расширить свой список первичных запросов, его сначала нужно составить. Есть сервисы, которые помогают это сделать, о них чуть позже. Запросы можно подобрать самостоятельно, если проанализировать тематику сайта, услуги, которые там предлагаются и так далее. Сайта может вообще не быть как такового, в этом случае можно посмотреть сайты конкурентов.
Список первичных запросов получается небольшим и, как правило, все запросы высокочастотные. Для того чтобы собрать СЧ и НЧ запросы – дополним наш список данными wordstat.
Возьмём для примера сайт стоматологической клиники. Клиника предлагает стандартный список услуг, таких как: лечение, отбеливание, установка имплантов, брекетов и других радостей. Возьмем то, что первым приходит в голову, мне пришло вот это:
стоматологическая клиника
лечение зубов
удаление зуба
стоматологические услуги
лечение десен
отбеливание зубов
имплантация зубов
Для примера вполне достаточно.
Теперь по каждому запросу соберём данные:
Для запроса «стоматологическая клиника» получили вот такой список:
Скопируем данные из левой колонки в excel файл. Если не пользоваться парсером и копировать всё вручную, то поможет замечательный плагин Table2Clipboard для firefox – можно выделить и скопировать отдельную колонку таблицы. Фрагмент для запроса «лечение зубов»:
Точно таким же образом, соберём расширения для остальных запросов из примера и получим в результате несколько сотен строк таблицы excel.
После этого, нужно проанализировать полученный список, попутно убирая фразы, которые не подходят по следующим причинам:
Содержат стоп-слова (где, куда, когда, отзывы, форум и т. д.)
Не подходят нам по региону или сезонности
Не подходят по специфике бизнеса нашего клиента. В данном случае это стоматологические услуги.
Когда мы очистили наш список от мусора, можно переходить к сбору статистики показов. Это конечно можно сделать и вручную, но не дай бог вам этим заниматься. А вообще, здесь самое время вспомнить о языке поисковых запросов, а вернее о спецсимволах, которые можно использовать при работе с вордстатом. Наиболее важные из них из справки яндекса:
Пример
Значение
"К нам на утренний рассол"
Слова идут подряд в точной форме. Меняются только падежи
!тихий !Дон
Поиск документа, в котором есть слово тихий, начинающееся со строчной или заглавной буквы, или слово Дон, начинающееся с заглавной.
глухаря | куропатку | кого-нибудь
Поиск любого из слов
технический прогресс +антирес
Поиск документов, в которых обязательно встречается определённое слово
Так вот, базовые частотности вордстат показывает вместе с найденными фразами:
Статистику без словосочетаний можно получить, если запрос ввести в кавычках. Например, если мы введём “удаление зуба”, то получим число показов по запросам, в которых встречаются слова «удаление зуба», «удаление зубов», «удалить зуб» и так далее. Но вот запрос вида «удаление молочного зуба» уже учитываться не будет.
Следующий вид частотностей – это частотности точных вхождений. Чтобы их получить, запросы надо вводить в кавычках и с восклицательными знаками, то есть “!удаление !зубов”. В данном случае будут учитываться только те запросы, где есть словосочетание «удаление зубов» безо всяких изменений. Вот как раз этот – третий вид частотностей наиболее важен для оценки спроса и прогноза трафика.
Вордстат, кроме всего прочего, позволяет выбрать регион для поиска ключевых слов и подсчёта статистики.
Выбирать регион нужно только тогда, когда мы хотим получить частотности показов ключевых слов, а не сами слова! Если мы изначально выберем только интересующий нас регион, то мы автоматически отбросим фразы, которые вводили пользователи из других регионов. А фразы эти могут оказаться полезными. Регион нужно выбирать только на этапе сбора статистики.
Когда мы собрали все данные, которые нам нужны, исключаем из списка пустые запросы.То есть те, у которых нет показов по точным вхождениям или у которых базовые и точные частотности отличаются друг от друга в десятки раз.Можно также включить в список и правую колонку, но там обычно много мусора.
Для найденных СЧ и тем более ВЧ запросов, имеет смысл собирать расширения в вордстате. Так мы сможем найти больше НЧ запросов, и тем самым поможем сайту продвинуться по соответствующим СЧ и ВЧ.
Например, есть ключевая фраза «стоматологические клиники +в москве», она имеет базовую частотность 3548 показов. Попробуем собрать НЧ запросы. В списке вордстата 18 строк:
Следующие запросы можно взять себе на заметку:
круглосуточные стоматологические клиники +в москве
стоматологические клиники +в центре москвы
стоматологические клиники +в москвевао
стоматологические клиники +в москве недорого
стоматологические клиники +в москвеюао
У этих запросов частотность низкая, но до 12 показов точных вхождений каждый набирает, поэтому можно в дальнейшем использовать их при написании статей.
Мегаиндекс
Мегаиндекс может предоставить нам много интересной информации по тому или иному сайту. И в составлении семантического ядра, он тоже окажет кое-какую помощь. Как утверждает справка – «База данных MegaIndex включает все популярные поисковые запросы. Для этих запросов производится регулярное сканирование поисковой выдачи». То есть модули мегаиндекса проанализируют сайт вдоль и поперёк, сопоставят контент со своей базой данных и выдадут нам список наиболее подходящих запросов. Конечно, если семантическое ядро у нас уже есть, то мы можем просто попытаться дополнить его данными мегаиндекса, возможно найдётся что-то, что ещё не учли, но существует другой подход.
Если мы ещё только начинаем составлять семантическое ядро и не знаем даже за что хвататься – обратимся к конкурентам . Анализ конкурентов не будет лишним в любом случае, но на данном этапе нам нужно просто составит небольшой список из десятка или пары десятков сайтов. Лучше конечно брать наиболее успешных. Их-то и будет анализировать мегаиндекс, а о нашем сайте можно на время забыть.
Выбирать сайты лучше не из выдачи, а из megaindextop 30, но об этом чуть позже – пока можно заглянуть в выдачу, не страшно.
Для примера возьмём всё ту же мебельную тематику. Запросы лежат на поверхности – «мягкая мебель», «магазин мебели», «купить диван». Откроем яндекс и залезем к нему в выдачу мышкой своей . Не составит труда выбрать себе несколько сайтов из выдачи. Возьмём сайт из ТОП-1 по запросу «мягкая мебель» (mebelpro.com) и посмотрим, какие запросы покажет мегаиндекс. Получился список из 191 запроса, фрагмент ниже.
Весь этот список из 191 запроса можно даже не читать, там будет мусор в любом случае. Пока мы просто скопируем в excel то, что получили. Далее, нужно точно таким же образом проанализировать все сайты конкурентов, которые мы для себя выбрали, и все данные по запросам скопировать в excel. Чтобы экспортировать всю таблицу в csvфайл, в самом низу есть соответствующие ссылки
Экспортировать в *.CSV с разделителем ; или c разделителем,
Теперь, когда мы заполнили несколько сотен строк экселя всеми данными, что только нашёл мегаиндекс, пересчитаем, сколько дублей получилось в этом списке. Тут конечно нужно знать эксель. Продвинутые пользователи могут написать макрос, который подсчитает дубликаты, но есть простая функция «СЧЁТЕСЛИ» - она всё сделает, подробнее о ней можно почитать в справке или погуглить.
Эти самые дубли как раз и нужны для нашего, пока ещё не составленного, семантического ядра. Логика простая – если один и тот же запрос встречается у нескольких конкурентов, значит, скорее всего, он является целевым в данной тематике – берём его себе. Естественно, что чем больше конкурентов мы проанализируем, тем качественнее получится выборка.
Подсказки яндекс директ
Подсказки директа, это тоже своего рода подбор расширений запроса или списка запросов, то есть в сущности, это же самое делает вордстат и другие сервисы, но директ подбирает только фразы коммерческой направленности.
Если мы не собираемся давать рекламное объявление, а зашли в директ только чтобы изучить подсказки, то когда нас попросят выбрать вариант интерфейса, возьмём «лёгкий» - его вполне хватит.