Как создать структуру сайта на основе семантики

Структура, которая ориентирована на пользователя, значительно увеличивает шансы того, что посетители быстро найдут на сайте нужную информацию или товар. В этой статье я расскажу о том, как составить структуру сайта с помощью семантики.

Подбор слов с помощью Google AdWords происходит схожим образом:

Не могу не отметить подбор семантики в Serpstat. Для начала введу в поисковой строке ключевой запрос «тюль», выбрав поисковую систему «Google Украина» и перейду по вкладке «Ключевые фразы» (или можно перейти в меню «Анализ ключевых фраз» → «SEO-анализ» → «Подбор фраз»).

Также, чтобы проанализировать фразы, можете просто ввести свой запрос в форму ниже:

В полученных результатах есть фразы, которые не подходят для создания семантического ядра. Например, такие фразы как «отбелить тюль», «как стирать тюль», «какого рода слово тюль» не подходят, поскольку мой сайт специализируется именно на продажах, а не на предоставлении услуг по стирке и отбеливанию.

Кроме того, меня не интересуют фразы с топонимами, а также фразы с неправильным написанием. Чтобы исключить их из списка, настрою фильтры:

Отсортирую полученные результаты по частотности («Частотность») так, чтобы вверху списка остались только высокочастотные запросы. Для этого надо нажать на стрелку слева.

Теперь меня на 100% устраивает полученный результат. Экспортирую таблицу и сохраню ее в Google Docs для дальнейшей работы.

Изучать конкурентов следует, во-первых, для того, чтобы расширить свою семантику, а во-вторых, если вы только планируете создавать свой сайт, сравнение семантики и структуры конкурентов в выбранной нише сэкономит вам время и поможет сразу определиться с тем, как нужно составлять структуру для вашего сайта. Рассмотрю оба варианта подробнее.

Если вы только планируете создавать сайт и хотите узнать своих потенциальных конкурентов и проанализировать их структуру, делаем следующее:

Получаем список потенциальных сайтов-конкурентов, который можно сохранить и экспортировать (он чуть позже понадобится).

Теперь, когда мне известны конкуренты в выбранной нише, я могу посмотреть и проанализировать их каталоги и составить структуру своего сайта. В дальнейшем можно будет дополнить ее с помощью Serpstat, но я рекомендую сначала анализировать сайты топовых конкурентов, поскольку это сэкономит вам время.

Я буду анализировать каталоги сайтов интернет-магазинов штор «Ланита» и «Пан Гардин»:

Основываясь на структуре вышеприведенных сайтов, я могу сформулировать приблизительные названия своих фильтров:

Этот вариант подойдет тем, кто хочет улучшить позиции своего сайта, но не знает с чего начать. Для определения конкурентов конкретного сайта делаем следующее:

Мы получили график, по которому можно посмотреть количество общих и уникальных ключевых фраз. Для нашего сайта полезна информация в столбце «уникальные ключевые фразы».

Из уникальных ключевых слов можно выбрать те, которые помогут расширить структуру нашего сайта.

Итак, я уже получила базу подходящих ключевых слов. В Serpstat есть еще один полезный инструмент под названием «Кластеризация», который позволяет группировать фразы по смыслу. Воспользуюсь им. Для этого в меню слева выбираю «Инструменты» → «Кластеризация»:

Подробнее о том, как правильно настраивать и пользоваться этим инструментом читайте в нашей статье о кластеризации.

Я уже загрузила базу найденных ключевых слов в инструмент «Кластеризация» и теперь могу посмотреть кластеры, по которым сформировались ключевые слова. В меню при создании кластера указываю силу связи «Strong» и тип кластеризации «Hard» для того, чтобы кластеры получились с максимальной однородностью. Собранную информацию я использую при создании «скелета» структуры своего сайта.

Из сформированного отчета вижу, что Serpstat выделил несколько категорий ключевых слов со словом «тюль»: «тюль в комнату», «тюль кухня», «тюль в спальню», «тюль детская» и другие варианты. Эти кластеры помогут мне сформулировать основные характеристики тюлей, которые интересуют мою ЦА.

Теперь приступлю к созданию «скелета» структуры сайта. Я сгруппирую собранные запросы по смыслу в отдельной таблице. В каждой из групп должны быть уникальные фразы, схожие между собой по смыслу. Это нужно для того, чтобы понять базу интересов по конкретной фразе и чтобы в дальнейшем можно было четко прописать название фильтров.

У меня есть общий список запросов по ключевому слову «тюль» и фразы, которые чаще всего с ним ищут. Эти фразы дадут мне идею для названия будущих категорий сайта.

Основываясь на информации из собранных кластеров, базы собранной семантики и сгруппированных запросов я могу точно прописать, что конкретно интересует мою ЦА:

Чтобы пользователи смогли найти нужный товар на сайте, необходимо создать фильтры. Общие запросы я перенесу в основную товарную категорию — раздел сайта «тюль», остальные фразы «тюль на кухню», «тюль органза» и другие помещу в фильтры (теги).

Дополню и сформулирую названия для них для того, чтобы структура подкатегорий была логически законченной. Кроме того, я добавлю категории на основе анализа конкурентов.

Финальный вариант структуры магазина тюлей выглядит теперь так:

Готово!

Итак, для того, чтобы составить структуру сайта, необходимо: