Как повысить релевантность контента с Текстовой аналитикой

Что такое «Текстовая аналитика»?

Текстовая аналитика — это инструмент для оптимизации текста на страницах сайта. Текстовый фактор является одним из основных в ранжировании, и наш инструмент создан специально для того, чтобы повысить текстовую релевантность.

Допустим, целевая страница сайта плохо ранжируется по нужным ключевым фразам. Это значит, что содержимое страницы необходимо изменить, чтобы повысить ее текстовую релевантность. Именно здесь вам и понадобится инструмент, который формирует рекомендательную базу для оптимизации контента.

Алгоритм «Текстовой аналитики»

Мы уделили особое внимание алгоритму, чтобы предоставить самые точные данные и рекомендации.

1. Разделяем топ-15 URL-ов в выдаче по заданным поисковым запросам на группы, например: видеозаписи, информационные статьи, каталоги, коммерческие страницы и т.д и определяет к какой группе из них наиболее близок целевой URL.

Фильтрация происходит даже для учета страниц, содержащих видео. Если среди указанных поисковых запросов попадаются фразы, не совсем релевантные тематике, они никак не повлияют на результаты текстовой аналитики. Чтобы избежать рекомендаций, основанных на нерелевантных предметах, Serpstat делит страницы ваших конкурентов на семантические группы. Такой алгоритм предоставляет более точную рекомендательную базу.

Возьмем, например, ключевое слово «pool». Вот так выглядит поисковая выдача Google по этому запросу:

Google предлагает как страницы о бассейнах, так и об игре в бильярд (с англ. «pool»). Мы делим эти результаты на две группы и даем рекомендации на основе тех URL, которые вы добавили вручную (в «Текстовой аналитике») или выбрали автоматически (в «Кластеризации»). Соответственно, если страница посвящена только бассейнам, мы исключим из отчета нерелевантные результаты о «pool», как игру в бильярд.

Если вы не добавите при настройках целевую страницу, то рекомендации будут строиться на результатах анализа самой крупной группы конкурентов по фразе.То же самое работает с коммерческими и информационными запросами. Если вы введете macbook в Google, то получите:

Результаты содержат как информационные страницы, так и коммерческие.

Если вас интересует покупка макбуков, Serpstat проанализирует содержимое вашей страницы, отбросит нерелевантных информационных конкурентов и даст рекомендации на основе анализа коммерческих.

2. На основе анализа других страниц в этой группе даем рекомендации по улучшению текстовой составляющей страницы и увеличения релевантности страницы по отношению к фразам.

На этом этапе мы настраиваем список ключевых слов для каждой области страницы: Title, H1 и Body. Список ключевых слов формируется с помощью трехуровневой метрики «TF-IDF-CDF» (term frequency, inverse document frequency, cluster's document frequency). Ее мы применяем для ранжирования слов, определяющих тематику для целого кластера.

• TF (Term Frequency) учитывает количество вхождений ключа в текст.
• IDF (Document Frequency) контролирует малоинформативные слова — слова встречающиеся в большом проценте текстов, стоп-слова.
• СDF (Cluster's Document Frequency) находит самые значимые для каждого кластера слова — LSI-слова.

Проведение анализа в «Текстовой аналитике»

Перед непосредственным анализом текста страницы необходимо настроить проект.

Настройка проекта

«Кластеризация» и «Текстовая аналитика» взаимосвязанные инструменты для SEO анализа. Невозможно запустить «Текстовую аналитику» без предварительного запуска «Кластеризации», поскольку инструмент базирует анализ на основе созданных кластеров.

Поэтому, для того чтобы провести текстовую аналитику, сначала нужно сгруппировать фразы с помощью «Кластеризации». Как это сделать, читайте в статье.

Как сгруппировать до 50 000 фраз автоматически с помощью «Кластеризации»

В результате кластеризации мы получаем разные группы ключевых слов. Адреса страниц автоматически назначаются кластерам, если вы указываете домен при создании проекта и если мы находим релевантные кластерам страницы. Если у вас нет сайта и ваша цель — создать контент для будущего домена, можете не добавлять домен или страницу.

Итак, у вас завершен проект кластеризации ключевых фраз. Что делать дальше?

Нажмите кнопку «TA» в проекте «Кластеризации», чтобы начать «Текстовую аналитику». Выберите все кластеры или вручную отметьте те, которые нужно проанализировать.

Далее вы сможете открывать «Текстовую аналитику» с помощью кнопки «Открыть текстовую аналитику».

«Текстовая аналитика» проводится на основе:

• Целевой страницы, если при настройке вы указали URL.
• Cписка ключевых фраз из кластера, под которые оптимизируется страница.
• Анализа семантики конкурентов из топ-15 выдачи.

Чтобы задать URL для кластера, нажмите «Добавить URL».

Если указана целевая страница, анализируется весь текстовый контент страницы и даются рекомендации по использованию различных фраз, исходя из контента конкурентов по фразе из топ-15.

Если не указана целевая страница, то рекомендации будут строиться исходя из анализа самой крупной группы конкурентов по фразе. При этом некоторые разделы, например, оптимизация страницы для ключевой фразы в сравнении с конкурентами, будут отсутствовать.

Общий анализ ключевых фраз

После завершения анализа вы получаете подробный отчет.

1. Первое, что вы видите, это список ключевых слов кластера с их уровнем «Коэффициента штиля» и «Релевантности».

• Коэффициент штиля — индекс, который показывает семантическую близость фразы к тематике кластера в целом по шкале от 0 до 100%.
• Релевантность — шкала соответствия страницы ключевой фразе в сравнении с конкурентами. При наведении курсора на цветную полосу, вы увидите средний показатель релевантности среди группы конкурентов по данной фразе и релевантность страницы.

Частая сложность для SEO-специалиста при анализе причин низких позиций по запросу — это анализ каждого слова из фразы: есть ли они на странице, достаточно ли часто употребляются, не слишком ли далеко слова и запросы стоят друг от друга. Преимущество инструмента состоит в том, что она показывает, какие именно ключевые фразы не соответствуют тематике страницы и выводит общую метрику по запросу.

Как понять, хороший ли показатель мы получили?

Если мы приближаемся к минимальному значению, это говорит о том, что на странице слова из запроса стоят слишком далеко друг от друга в тексте, либо слишком мало употребляются.

Если видим, что показатель приближается к максимальному, то это указывает на переспам. Можно убрать часть повторяющихся слов, либо распределить их реже по тексту.

Важно! Перед тем, как что-то менять на странице в соответствии с показателями Текстовой аналитики, проверьте свои позиции по этому ключевому запросу. Если позиция низкая, то изменения в контент стоит внести. Если позиция хорошая — лучше не трогать эту фразу.

Затем следует список рекомендуемых ключевых слов для всех частей текста: Title и H1. Рядом с каждым ключевым словом вы увидите его показатели — Значимость, Популярность и Покрытие.

Если кластеру не назначено ни одного URL-адреса, вы получите индикатор Точных употреблений вместо Покрытия, поскольку нет конкретной страницы, которую можно было бы проанализировать на покрытие ключевых фраз.

• Значимость — это значимость слова для Title/H1/Body в рамках анализируемой группы страниц. Рассчитывается как соотношение данного слова к набору слов, используемых в Title/H1/Body конкурентов.
• Популярность — процент страниц-конкурентов из группы анализируемых URL, в Title/H1/Body которых встречается данное слово.
• В последнем столбце могут отображаться 3 Покрытия:
  - Переспам означает, что ключевое слово используется слишком часто. Рекомендуем пересмотреть частоту использования ключевого слова.
  - Включено/Не включено указывает на наличие или отсутствие целевого ключевого слова в Title/H1/Body.
• Точных употреблений — показывает, насколько часто конкурентами используется ключевая фраза с точным совпадением от 0 до 100%.

Title

Слова перечислены в порядке значимости для тематики. Наилучшим вариантом будет прописывать их именно в том порядке, в котором их предлагает инструмент.

Однако, не стоит забываем про логику: содержимое Title должно быть понятным и читабельным. Самые важные ключи стараемся прописать в видимой части — первых 60 символах.

H1

То же самое касается рекомендаций для H1.

Body

Основная часть отчета состоит из двух частей, первая похожа на Title/H1, вторая отображает текст, найденный на целевой странице.

Мы анализируем объем текста и даем рекомендации по его увеличению или сокращению. Объем должен быть оптимальным, чтобы избежать низкой релевантности или перенасыщенности ключевыми словами, а также органично распределить ключевые слова.

Пример ниже показывает, что среднее количество слов у конкурентов составляет 885, а у нас на странице 360 соответствующих слов. Нам следует увеличить количество слов в тексте, чтобы приблизиться к оптимальному количеству.

Визуально вы сможете заметить ключевые слова, выделенные красным цветом — заспамленные ключевые слова.

Ошибки на странице

В самом низу отчета вы увидите сводку по ошибкам на странице и рекомендации к их исправлению. Эти неполадки могут отрицательно влиять как на текстовую релевантность, так и на ранжирование в целом. Если хотите улучшить позиции страницы, позаботьтесь об их скорейшем исправлении.

Серая галочка означает, что на странице есть ошибка.

Зеленая галочка означает, что все в порядке и ошибки нет.

Ошибки также обозначаются приоритетом:

• Красный — высокий приоритет.
• Желтый — средний приоритет.
• Синий — низкий приоритет.

Как списываются лимиты?

Количество ключевых фраз * 5 = количество списанных лимитов.

Например: 2 ключевые фразы * 5 = 10 потраченных лимитов.

Проверьте остаток лимитов в Моем профиле.