Как с помощью Кластеризации и Текстовой аналитики выйти в топ-3, уделив всего 2 часа — опыт Kazconference.kz

Как ивент-менеджерам продвигать мероприятия с помощью Serpstat — опыт Octopus Events

Максим Гайдар

В прошлом году мне поступил заказ от агентства переводов из Казахстана. Конкуренция в нише средняя, но сайту было всего 7 месяцев. Пожелания клиента — продвинуть в топ поисковой выдачи посадочную страницу с синхронным переводом.

В этой статье я расскажу, как при средней конкуренции в нише услуг, можно выйти в топ-3 без ссылок и накрутки, используя Кластеризацию и Текстовую аналитику Serpstat.

С чего начинались работы?

На момент начала работ необходимая посадочная страница сайта находилась на 4-6 странице Google по релевантным запросам. На скриншоте видно, насколько ситуация плачевна:

*Данные на графике отображаются справа налево

Что же было сделано со страницей?

Я собрал полное семантического ядро при помощи Serpstat. Собрать семантику с помощью инструментов сервиса даже для огромных проектов очень просто. Техника называется «воруй, как художник»: ищем конкурентов, заимствуем их ключевые фразы и правильно размещаем фразы на страницах своего сайта.

При работе с проектом я пользовался такой схемой:

Вбил в поисковую строку Google самый типичный запрос по нише. В нашем случае семантику собирали для страницы синхронных переводов, поэтому запрос — «синхронный перевод».

Взял топ-5 URL (можно меньше) по фразе и собрал семантику конкретно по найденным страницам. Для этого в поисковую строку Serpstat ввел адрес страницы → выбрал постоянный регистр «URL» и региональную базу → зашел в отчет «Анализ сайта/ Анализ страницы/ Ключевые фразы» → выбирал фильтр по позиции «между 1 и 19» → экспортировал отчет:

заранее узнаем, какие вопросы возникают у SaaS'еров

Выгрузил отчеты по всем 5 страницам. В итоге получилось около 150 ключей.

Залил ключевые фразы в инструмент Кластеризация. Выбрал в настройках «Силу связи: Medium», а «Тип кластеризации: Soft». Serpstat разбил семантику на кластера, которые облегчили отсеивание коммерческих запросов от информационных.

Так как я собирал семантику для выведения в топ лишь конкретного лендинга синхронных переводов я нашел кластер запросов, отвечающих за «курсы синхронного перевода». Вуаля! Есть практически идеальный набор ключей по одной посадочной странице.

Пара минут работы вручную по объединению между собой похожих кластеров и получилась подходящая разбивка ключевых запросов. Осталось не более 10 ключей для посадочной страницы.

По нужному кластеру запустил Текстовую аналитику. В соответствии с рекомендациями, которые дал сервис на основе анализа конкурентов, написал ТЗ. Более того, изначально ТЗ должно было идти копирайтеру, но, по итогу, я написал его для себя.

Потестить Кластеризацию и Текстовую налитику

Буквально за час мне удалось написать отличный текст на 4000 символов с нуля. В оформлении title, description, keywords, маркированных списков, заголовков H2, alt-ов картинок я использовал рекомендации инструмента. Текст был размещен на странице и более я с ней ничего не делал.

Каких результатов достигли

Через 2 месяца все запросы были на первой странице Google по всем регионам и платформам, а еще через 1,5 месяца лендинг плотно засел в топ-3, откуда больше не выпадал. И 90% успеха принесла как раз таки Текстовая аналитика Serpstat.