SEO для Чайников — страница 16 из 49

Внешний вид парсера:

В поле «Ключевик» можно по одному заносить ключевые слова или же загрузить целый список слов из файла. После чего, по каждому из ключевых слов по очереди можно получить данные вордстата.

В сущности, «Магадан» просто копирует вордстат и сохраняет его на жёстком диске. Для эффективного сбора слов нужно обратить внимание на такую настройку как «Автоматическое заполнение очереди кейвордов на парсинг» (описание взято из справки парсера):

1. «Кейвордами, для которых отсутствуют данные по статистике»

В базе есть ключевики, для которых не собрана статистика (например, ключевики были вбиты ранеевручную, или загружены из текстового файла). По мере работы, очередь ключевиков на парсингпостепенно пополняется этими ключами.

2. «Еще не распарсеннымикейвордами»

Ключевик считается «распарсенным», когда для него собрана не только его собственная статистика,но и все связи, т.е. распарсены все страницы вордстата с этим кеем.

3. «Кейвордами, для которых дольше других кеев не обновлялась статистика»

Когда все ключевики в базе имеют данные о статистике, и для них распарсены все связи с другимиключевиками (т.е. ключевики имеют статус «распарсенных»), процесс парсинга можно замкнуть,поставив эту опцию, после чего «Магадан» начнет автоматически помещать в очередь ключевики с самой давней историей, т.е. те, которые были распарсены раньше остальных.

Описание выше - взято из руководства пользователя. Если установить все 3 галочки, то «Магадан» сначала соберёт с водстата данные о ключевиках, которые ввёл пользователь, потом по очереди пропарсит все полученные слова и начнёт всё заново, чтобы обновить статистику. Таким образом, парсер работает постоянно и хранит на жёстком диске актуальную статистику по ключевым словам.


Мы скопировали вордстат по интересующим нас словам и теперь можем в любой момент быстро найти и экспортировать в Excelлюбые сведения.

Для работы с данными, у «Магадана» есть отдельный интерфейс. Сводка по запросу «мягкая мебель»:


Данные можно группировать, сортировать и делать многие другие манипуляции. Тем самым можно сэкономить кучу времени, работая с данными вордстата через «Магадан».

Стоит отметить ещё тот момент, что в интерфейсе программы есть ускоритель парсинга от keybooster.ru. То есть данные берутся не из вордстата, а из сервиса keybooster (копия вордстата). Тем самым весь процесс парсинга ускоряется в несколько раз. Но есть, конечно же, и недостаток – статистика не всегда актуальная.

Если мы хотим экспортировать какой набор ключевых слов, то их нужно выделить и добавить в очередь на экспорт, либо же выбрать «немедленный экспорт»:


А дальше – выбираем нужный формат (TXTили CSV), и пользуемся.


Пример сбора семантического ядра

Проверим работу описанных выше сервисов на практике. Для примера возьмём сайт, который продаёт оптом одежду для новорожденных.

Сбор ключевых слов начнём с нуля. Мы знаем тематику, так что можем посмотреть, что творится у конкурентов – открываем мегаиндекс TOP 30. Вводим запрос «одежда для новорожденных», получаем такую подборку:

Первого десятка для начала вполне хватит. Каждый выбранный сайт, нужно хотя бы бегло просмотреть, а то может оказаться, что и не конкурент он нам. Для узких и специфических тематик это обычное дело. Так и есть – из первого десятка один сайт почти не касается нашей тематики, а 4 подходят нам лишь частично. Если список конкурентов получился небольшой, то можно проверить выдачу Яндекса, но в любом случае, наша задача сейчас – получить первичный перечень целевых запросов с нуля.

Теперь, когда у нас есть расстрельные списки конкурентов, заглянем к ним в семантику . Тут есть несколько вариантов: всё тот же мегаиндекс, дата нейрон, сеопульт. Проверим всё на примере одного сайта - malyshopping.ru. «Анализ сайтов» от мегаиндекса нашёл 77 фраз, фрагмент:

Сеопульт собрал больше – 301 запрос:

А вот нейрон выдал всего лишь несколько десятков запросов, по которым сайт был показан в поисковиках. Так бывает, если сайт занимает невысокие позиции.

Ключевые слова, которые мы получили от сеопульта, частично совпадают с семантикой от мегаиндекса и дата нейрон, но лишь частично, поэтому использовать все сервисы или один из них – это личный выбор каждого.

Точно таким же образом, соберём семантику с остальных конкурентов, удалим дубликаты и в результате получим набор из нескольких сотен фраз. Далее, можно приступать к анализу всего этого массива информации и вычеркнуть фразы, которые нам не подходят по следующим причинам:

Содержат стоп-слова (где, куда, когда, отзывы, форум, сколько и т. д.);

Не подходят нам по региону или сезонности;

Не соответствуют специфике сайта.

После этого, собираем статистику. Вручную, конечно же, этого делать не будем, возьмём KeyCollector – парсер, о котором упоминалось выше. Это платное ПО, но очень полезное. Добавим туда наш список ключевых слов и уточним все виды частотностей:

Далее, будем смотреть на частотности, и расширять наше семантическое ядро. То есть ВЧ и СЧ по запросам соберём данные из вордстата или других сервисов.

Есть интересный запрос «детская одежда оптом от производителя», у него на данный момент более 3000 показов точных вхождений за месяц. Попробуем подобрать расширения по нему – вордстат ничего не дал:

Попробуем fastkeywords.biz, вот что получили:

В нашем исходном запросе аж целых 5 слов, но, тем не менее, даже для него нашлись расширения.

Возьмём запрос попроще – «детские ползунки». Показов у него немного - 85, но это целевой запрос – как раз то, что продёт клиент. Вордстат дал следующую информацию:

Эти расширения нам подходят. fastkeywords.biz показал следующее:

Несколько больше и запросы другие. В итоге, мы получили около десятка расширений для целевого НЧ запроса. Таким же образом нужно обработать все целевые запросы, используя вордстат, fastkeywords.biz и другие сервисы.


Мы начали с анализа конкурентов и отталкивались от их семантики, чтобы получить первичный набор запросов, это один вариант. Другой вариант – начать с яндекс директа. Введём тот же самый запрос «одежда для новорожденных»:

Соберем все подсказки, получился список из 21 запроса:

Далее действуем по описанной выше схеме – собираем расширения для этих запросов.

Сервисов, которые помогают собирать семантическое ядро, достаточно. У всех свои достоинства и недостатки – выбор за оптимизатором.


Ошибки семантики

Ошибки, которые допускают, оптимизаторы, когда собирают семантическое ядро, можно сгруппировать следующим образом:

Количество запросов;

Комбинация запросов;

Тематичность запросов;

Целевые запросы;

Неоднозначные запросы;

Выталкивающие запросы;

Источники семантики (неумение пользоваться);

Продвижение по неполной семантике.


Обо всём по порядку:

Количество запросов.

Количество собранных и включённых в ядро поисковых запросов характеризует полноту семантического ядра. Для сайтов с популярными коммерческими тематиками, число запросов в ядре более 1000 штук.

Но не все подходящие на первый взгляд запросы следует включать в ядро. По каждому запросу нужно собрать данные о частотностях показов за месяц:

Базовые частотности;

Частотности точных вхождений;

Частотности точных вхождений с изменением словоформ.

После этого нужно соотнести между собой базовые и частотности точных вхождений.

Ошибка - включение в ядро пустых запросов, то есть запросов с нулевым или незначительным количеством точных показов или запросов с большой разницей в соотношении частотностей.

Примеры


Запрос

Базовая частотность

Частотность " "

Частотность "!"


тамада ведущий свадьбы

534

11

4


тамада свадьба москва

578

0

0


заказать вечеринку

188

3

1


Целевые запросы.

Запросы, включённые в ядро, можно разделить на целевые и ассоциативные. Целевые запросы можно сформулировать самому на основе тематики сайта, а далее для каждого из них подобрать ассоциативные запросы через вордстат яндекса.

Неправильный подбор целевых запросов может сделать часть ядра бесполезной в плане продвижения сайта.

Ошибки:

Включение в ядро целевых запросов схожей тематики, но не соответствующих специфике бизнеса заказчика.

Например, если мы продвигаем сайт стоматологической клиники, то целевыми запросами будут, например такие: стоматологическая клиника, лечение зубов, протезирование зубов, установка брекетов и т. д.

А вот запрос «институт стоматологии» вряд ли стоит сюда включать. Так как он о врачебном образовании, а не о лечении.

Включение в ядро запросов с неподходящим регионом.

Так как коммерческая организация, как правило, привязана к какому-то региону или группе регионов, то и запросы должны быть соответствующими. Например, для московской клиники целевым запросом может быть «протезирование зубов в Москве», а «протезирование зубов в Перми» таковым не будет.

Сбор семантики только по одному региону

Ситуация схожая с предыдущей. Только в данном случае оптимизатор выставил конкретный регион для подбора запросов, например «Москва», и собрал семантику только по нему. В то время как пользователи из других регионов могли вводить вполне подходящие для нас запросы. Поэтому всегда рекомендуется собирать семантику по всей России, а потом анализировать и исключать ненужные запросы.


Неоднозначные запросы

Эти запросы соответствуют тематике и специфике сайта, но непонятно, что имеет виду пользователь, который вводит их.

Например, есть интернет-магазин мебели и там есть диван модели «Сальвадор». Но вряд ли стоит включать в ядро запрос «Сальвадор», так как пользователь, который его ввёл, вряд ли имел в виду диван.