Магазин мебели в Минске продавал диваны под тремя фразами: «диваны», «купить диван», «диван недорого». Спустя полгода владелец обнаружил, что треть заказов у конкурента приходит по запросу «угловой диван с ящиком для белья» — формулировке, которая ему самому просто не пришла бы в голову. Ассортимент у обоих магазинов был практически одинаковым. Разница крылась в одном документе, которого не было у первого, — в семантическом ядре.
Семантическое ядро сайта —упорядоченный перечень фраз, которыми живые люди пользуются, разыскивая конкретный товар, услугу или ответ на вопрос из вашей ниши.
Не имея такого перечня под рукой, владелец бизнеса вынужден угадывать формулировки клиента интуитивно — а интуиция, как показал случай с минским магазином, регулярно упускает целый пласт реального спроса.
Готовое ядро меняет сразу несколько рабочих процессов в компании:
Прежде чем садиться за сбор, полезно разложить будущие фразы по системе координат — иначе сложно понять на выходе, насколько сбалансированным получился результат.
По объему спроса запросы делят на три уровня:
Именно третья строка этой таблицы и была той самой упущенной фразой из истории выше — притом что по отдельности такой запрос вводят немногие, суммарно подобные узкие формулировки нередко приносят заметную долю всех заказов.
Границы между уровнями плавающие и зависят от масштаба ниши целиком: то, что в широкой мебельной тематике проходит как среднечастотный запрос, в узком сегменте промышленного оборудования способно оказаться высокочастотным просто из-за меньшего общего объема спроса в этой сфере.
Вторая система координат — намерение человека за формулировкой:
Сбалансированное ядро держит все четыре категории одновременно: перекос в сторону одних высокочастотных фраз означает жесткую конкуренцию и долгое ожидание результата, а работа исключительно с узкими низкочастотными формулировками ставит потолок на объем трафика сайта в целом.
Как правильно собрать семантическое ядро — вопрос дисциплины на каждом шаге, а не одного удачно найденного сервиса. Как создать семантическое ядро сайта и как правильно собрать семантическое ядро для сайта на практике укладываются в один и тот же алгоритм из шести последовательных действий.
Начинается работа с бумаги, а не с программ: выписываются все слова, которыми можно описать товары или услуги, — включая разговорные синонимы и профессиональные термины, которыми сами клиенты вряд ли пользуются, но конкуренты вполне могут. Так стартует и то, как собрать семантику для сайта с нуля, если готового каталога еще нет вовсе: анализ структуры конкурентов заменяет разбор собственного меню разделов, которого попросту не существует на этой стадии проекта.
Как сформировать семантическое ядро сайта в подобной ситуации — начать не с внутренней структуры, а с внешнего ориентира: чужих уже работающих каталогов в той же нише. Сбор семантического ядра для сайта в такой ситуации фактически подменяется анализом чужой ниши целиком.
Черновой список прогоняют через специализированные сервисы, которые показывают реальные цифры спроса и подбрасывают формулировки, до которых мозговой штурм не добрался бы никогда. Владелец мебельного магазина из примера выше как раз мог бы найти свой недостающий запрос именно на этом шаге. Яндекс.Вордстат остается основным источником такой статистики для рунета: выдает не только частотность, но и похожие запросы рядом с основным. Google Keyword Planner решает похожую задачу для аудитории Google, хотя без активной рекламной кампании данные там заметно беднее по детализации.
Google Trends добавляет к картине сезонность — параметр, критичный для товаров с выраженной цикличностью спроса вроде тех же диванов перед сезоном новоселий.
Как собрать семантику с чужого сайта — прием, который экономит часы работы: вместо того чтобы придумывать формулировки самостоятельно, изучают, по каким запросам уже собирает трафик прямой конкурент. Именно так владелец соседнего магазина в нашем примере мог обнаружить фразу с ящиком для белья задолго до того, как конкурент вообще запустил рекламу с этим товаром. Сервисы вроде Serpstat, Keys.so или SpyWords выгружают полный список фраз, по которым домен виден в органической выдаче или в контекстной рекламе.
Слепо копировать чужой список не стоит: часть выгруженных фраз почти наверняка не подойдет из-за разницы в ассортименте, регионе продаж или ценовом сегменте двух компаний. Разведка дает сырье для анализа, а не готовое решение под копирку чужого бизнеса.
Подбор семантического ядра сайта на этом шаге неизбежно приносит фразы, которые формально пересекаются с темой, но не отражают реального интереса покупателя. Для мебельного магазина в минус пойдут «диван своими руками», «диван бесплатно», «диван б/у» — по каждой из этих формулировок приходит человек с задачей, прямо противоположной покупке нового товара в вашем каталоге.
Список минус-слов стоит вести отдельным документом и пополнять постоянно — он экономит рекламный бюджет не хуже, чем растущий список самих ключевых фраз.
Готовый чистый список группируют по смысловым блокам: по типу товара, модели, характеристикам или содержанию самого запроса. Диваны из примера в итоге можно разбить по форме (угловые, прямые), по функции (с ящиком для белья, без него) и по материалу обивки — три разных кластера дадут три разных раздела каталога вместо одной общей страницы «диваны». Небольшое ядро кластеризуют вручную прямо в таблице, список из нескольких сотен фраз проще доверить специализированному сервису.
Каждый кластер закрепляют за одной конкретной страницей.
Правило простое: два раздела одного сайта не должны бороться за одну и ту же семантику — такая внутренняя конкуренция ослабляет обе страницы вместо того, чтобы усилить хотя бы одну из них.
На проекте с сотнями категорий товаров ручная обработка растягивается на недели — здесь и вступает в дело автоматизация части рутинных операций.
Даже самый продвинутый инструмент из этого списка не смог бы вместо владельца мебельного магазина решить, стоит ли ему вообще заводить отдельную страницу под диваны с ящиком для белья, — программа лишь покажет цифры спроса, а бизнес-решение все равно остается за человеком.
Мебельный магазин из этой статьи допустил как минимум одну классическую ошибку — полное игнорирование низкочастотных запросов. Но она в списке типичных промахов не единственная:
Практически да: без него сложно выстроить логичную структуру разделов и написать тексты, которые отвечают на реальные запросы аудитории, а не на предположения о них.
Комбинация ручного брейншторма, выгрузки семантики конкурентов и автоматизированных сервисов вроде Key Collector дает наиболее быстрый результат без потери качества итогового списка.
Единого норматива нет: небольшой сайт-визитка обходится сотней фраз, а крупный интернет-магазин — десятками тысяч, в зависимости от ширины каталога.
Начать с брейншторма и разбора структуры конкурентов, а затем как можно раньше подключить данные Вордстата — без реальной статистики спроса ядро останется приблизительным, как у магазина без ящика для белья в ассортименте запросов.
Не стоит — ассортимент, регион и позиционирование бизнеса почти всегда отличаются, и часть чужой семантики окажется нерелевантной именно вашему проекту.
Продолжая пользоваться сайтом, вы соглашаетесь на обработку файлов cookie и других пользовательских данных в соответствии с политикой конфиденциальности.