Далее, на следующей странице, будет соответствующий пункт с формой для подбора ключевых фраз.
Сервис полезен тем, что помогает с подбором первичных фраз для нашего семантического ядра, а так же самостоятельно ищет синонимичные запросы. К примеру, запросы «мобильные телефоны» и «сотовые телефоны» - это синонимы. По смыслу запросы одинаковые, но синтаксически они разные и оба должны быть включены в ядро. На рисунке выше как раз этот пример проиллюстрирован.
Далее можно нажимать кнопку «все подходят» и добавлять фразы в левую колонку, пока в правой они не закончатся. Таким образом, мы легко и быстро соберём список первичных запросов для нашего семантического ядра, для которых потом подберём расширения. Есть ещё кнопка-ссылка «упорядочить», она выстроит в столбик все фразы в левой колонке и упорядочит их по алфавиту.
Теперь всё это легко и просто копируется целым списком в эксель или другое ПО для последующих манипуляций.
Рамблер adstat
Система похожа на вордстат, но набор ключевых слов, который она выдаёт, может сильно отличаться от вордстатовского.
Есть несколько отличий по функционалу:
Форма ввода позволяет ввести сразу несколько ключевых запросов и получить по ним подборку, плюс сразу же на том же экране увидеть статистику по регионам, если поставить галочку «география запросов»:
Подборка получается в структурированном виде: можно посмотреть список расширений каждогоключевому запросу или весь список целиком:
Во 2 и 3 колонках стоят количества показов
*Первая — количество показов первой страницы результатов поиска, Все — количество показов всех страниц результатов поиска, включая первую.
Таким образом, мы можем примерно оценить, сколько пользы нам принесёт позиция нашего сайта не в ТОП-10. Поскольку под Рамблер специально никто не продвигается, то соотношение между колонками «Первая» и «Все» будет справедливо и для Яндекса.
Подсказки яндекса и гугла
Собирать семантику по подсказкам довольно утомительно, но они бывают очень полезными, когда нужно собрать НЧ запросы для какого-либо ВЧ или СЧ. Конечно же, вручную собирать подсказки не нужно, лучше использовать парсер, тот же KeyCollector.
На предмет подсказок можно сканировать многие поисковые системы, но яндекса и гугла чаще всего бывает достаточно.
Так, например, у нас есть запрос «купить сотовый телефон» с достаточно высокой частотностью. Если мы уже успели собрать семантическое ядро, то наверняка там будут соответствующие НЧ запросы, самый очевидный, это «купить сотовый телефон в москве» но если вдруг их нет или их недостаточно, то проще всего обратиться в яндекс или в гугл за подсказкой .
Вот что выдаёт строка поиска Яндекса
А это Гугл:
Для интернет-магазина, где продаются мобильные телефоны, это довольно неплохое расширение целевого запроса. Яндекс в данном случае сработал лучше, но раз на раз не приходится.
data.neiron + megaindexTOP 30
В любом случае, перед тем как начать собирать ядро, мы должны проанализировать тематику нашего сайта и найти конкурентов. В поиске конкурентов поможет сервис megaindex TOP 30.
Например, у нас всё тот же интернет-магазин, который продаёт мобильные телефоны. Список первичных запросов можно придумать самостоятельно или воспользоваться подсказками яндекс директ. Запросы будут примерно такими - «мобильные телефоны», «сотовые телефоны», «телефоны nokia купить» и так далее. Теперь каждый из этих запросов введём в megaindex TOP 30. Запрос «мобильные телефоны»:
Можно конечно собрать конкурентов и вручную, просмотрев выдачу. Но мегаиндекс топ 30 предоставляет другие данные – список конкурентов формируется в зависимости от трафика на сайт конкурента, а не от конкретной позиции по запросу.
Далее полученные списки нужно проверить и исключить сайты, которые не подходят по тематике или по специфике, если таковые имеются.
После того, как всё сделано, сайты из полученного списка мы по очереди загружаем в data.neiron.ru
Дата нейрон предоставляет два варианта отчётов (описания взяты из справки data.neiron):
Видимость и CTR:
На основании введенного пользователем домена предоставляется следующая информация:
о запросах, по которым домен был показан в результатах поиска Яндекса и в результатах поиска Google;
о запросах, по которым показы были, а переходов не было;
о запросах, по которым были зафиксированы переходы на анализируемый сайт, и о страницах, на которые переходили пользователи;
CTR для каждого запроса, по которому зафиксированы переходы на сайт;
список регионов, в которых сайт был показан в результатах поиска;
список регионов, из которых были зафиксированы переходы на сайт.
Переходы по запросам
На основании введенного пользователем списка запросов (от 1 до 10) предоставляется следующая информация:
список сайтов, показанных в результатах поиска по анализируемым запросам с указанием доли показов каждого сайта;
список сайтов, показанных в спецразмещении по анализируемым запросам с указанием доли показов каждого сайта;
список сайтов, показанных в правом рекламном блоке по анализируемым запросам с указанием доли показов каждого сайта;
список сайтов, на которые перешли пользователи из результатов поиска по анализируемым запросам с указанием доли переходов на каждый сайт;
список сайтов, на которые перешли пользователи из спецразмещения по анализируемым запросам с указанием доли переходов на каждый сайт;
список сайтов, на которые перешли пользователи из правого рекламного блока по анализируемым запросам с указанием доли переходов на каждый сайт.
Из всего этого списка, наибольший интерес представляют отчёты с запросами, по которым был показан сайт и по которым были переходы на сайт. Теоретически первый вариант принесёт больше ключевых слов, но если стоит задача собрать всю семантику, тогда не лишним будет просмотреть все варианты.
Нейрон долго собирает данные. На один отчёт может уйти час, так что нужно запастись терпением.
Закажем отчет о видимости и CTR для первого попавшегося конкурента. Отчёт можно скачать в виде zip архива когда. В архиве 2 файла – запросы по яндексу и гуглу:
Выяснилось, что только один этот конкурент был показан по 14183 запросам в яндексе и по 10254 запросам в гугле. Данные идут в формате html-страницы в виде таблицы из двух колонок:
Страничка свёрстана просто, так что не составит труда скопировать данные себе в excel-таблицу.
База Пастухова
Это платное программное обеспечение, которое содержит более 200 млн запросов по различным тематикам:
У программы есть внутренняя система быстрого поиска, которая позволяет ей буквально за несколько секунд формировать списки из десятков тысяч запросов.
Её можно использовать для сбора семантики, но практика показала, что база выдаёт очень много мусора и поэтому большинство запросов оказываются неподходящими.
Эта самая база Пастухова содержит информацию не только о словах, но и о частотностях показов. Поэтому если мы продвигаем большой сайт, у которого семантическое ядро состоит из сотен тысяч запросов, то данное ПО сэкономит нам много времени, потому что вся статистика по словам там уже есть.
Форма запроса для поиска ключевых слов в базе Пастухова:
Форма ввода фраз для поиска:
После того, как мы введи входные данные, база выдаст результат. Списки запросов в результатах, как правило, очень длинные. Вот пример:
Как уже было сказано ранее, база Пастухова показывает в том числе и частотности вхождений, а также некоторые другие параметры того или иного запроса.
Кроме того база Пастухова будет полезна для подбора тегов – приём, который используют интернет-магазины, когда создают карточку для товара, которого нет и не будет в наличии, но зато есть похожий товар. Пример можно наблюдать сверху – сотовый телефон hellokitty. Запрос имеет 96 показов в месяц, его вполне можно использовать. Можно создать карточку для телефона hellokitty, но не иметь его в наличии, а просто предложить пользователю выбрать похожую модель. Такой приём окупается очень часто.
Выгрузка данных.
И ещё одна интересная особенность базы в том, что она хранит статистику показов, усреднённую за год, а не за 3 месяца, как у большинства сервисов. Это помогает более-менее объективно оценить спрос на тот или иной товар. К примеру, у нас есть интернет-магазин, где мы продаём лыжи. Сейчас лето и стоять на асфальте в лыжи обутым, мало кто хочет. Число показов запроса «купить лыжи», по данным вордстата, небольшое – 8022. По нему нельзя судить о реальном спросе на этот товар. В этом плане статистика базы Пастухова будет куда более полезной.
SEOpult
В плане сбора семантики, сеопульт напоминает мегаиндекс, только данные собирает по другому принципу. Для любого сайта можно получить список запросов близких к ТОПу. Если на сайт проиндексирован и на нём есть контент, то в любом случае, какие-то запросы сеопульт найдёт.
Анализ своего сайта будет малополезен для сбора семантики, а вот сайты конкурентов принесут много-много семантической пользы.
Если продвижением сайта никто не занимался, то таблица ключевых слов сеопульта будет представлять собой что-то в этом роде:
Мы видим небольшой список топовых запросов, позиции в Яндексе и Гугле а также прогнозируемый трафик и стоимость одного перехода из поиска. Запросы из этой таблички можно включить в ядро, но они не всегда будут целевыми, а иногда вообще могут оказаться лишними, если сайт никто не оптимизировал.
Выберем для себя 10 – 20 топовых конкурентов и проанализируем их списки запросов. По первому, попавшемуся в руки, конкуренту удалось получить 147 запросов близких к топу. Фрагмент таблицы:
Как видим, запросы подходят нашему сайту по тематике, и в перспективе принесут неплохой трафик. Точно также соберём ключевые слова с других конкурентов, удалим дубликаты, и в результате получится семантическое ядро на несколько сотен первостепенных запросов.