Пандемия «разгорелась» во время самых жарких споров о том, есть ли у классических сайтов будущее в сфере интернет-заработка и онлайн-продаж. И поставила в нем точку. Потому как работать удаленно и продавать через интернет без сайтов де-факто очень сложно. По меньшей мере, в тех объемах, к которым должен стремиться любой уважающий себя бизнес.

Развитие сайтам гарантировано. Даже больше, работа с ними многократно осложнится растущей конкуренцией. И такому важному аспекту, как подбор семантики, в данной нише придется уделять максимум внимания.

Впрочем, эксперты в области контент-менеджмента и разработчики всевозможного ПО для тех же целей не планируют останавливаться в попытках облегчить и ускорить один из самых дорогих и трудоемких процессов по наполнению сайта. Различных программ, призванных хотя бы частично оптимизировать работу с семантическим ядром, уже больше сотни. И их количество растет.

А значит, на один из первых планов выходит вопрос: есть ли смысл использовать методы автоматизированного сбора семантического ядра. Чтобы ответить на него, нужно разобрать его сильные и слабые стороны. А для этого надо сравнить оба алгоритма действий.

Два метода сбора семантики

Так, на сегодняшний день формирование ядра ключевых фраз для каждой новой статьи осуществляется двумя способами.

  1. Вручную. Это обойдется дороже и по времени, и по деньгам, потребует привлечения от 2 до 10 человек и займет от 2 недель до нескольких месяцев. Зато на выходе менеджер получит подробный список спланированных статей для сайта.
  2. С применением одного из проверенных методов автоматизации. Как правило, это длится не больше 1 дня и стоит минимум в 3–5 раз дешевле. Но в процессе не исключены ошибки и пропуски важных фраз.

Как семантика собирается вручную?

Здесь план действий такой: сначала нужно собрать абсолютно все слова, по которым тот или иной товар (услугу, продукт, работу) могут искать в интернете, а затем из них поэтапно отсеиваются лишние и нерабочие ключи (коммерческие, например, для информационного сайта). На практике процесс выглядит так:

  • один специалист готовит схему со всеми ответвлениями подтем в рамках ключевой темы (может иметь вид сложного плана, схемы, алгоритма, часто называется картой);
  • тот же исполнитель (но лучше – 2 помощника) собирают по имеющейся карте все фразы (маркеры), которые могут ассоциироваться с ее подтемами;
  • команда семантиков проверяет собранные слова и фразы (а их могут быть десятки и сотни тысяч) на актуальность для региона и частотность (первый этап отсеивания);
  • на втором этапе фильтрации из списка убирается все, что выглядит нелогичным, не относится к конкретному бизнесу (продавцу, бренду), может не понравиться сканеру поисковиков или дублируется;
  • третий этап отсеивания совпадает с процессом группирования собранных ключей для будущих планов статей.

Это очень общий план, в который часто «вклиниваются» дополнительные шаги. Например, контроль основных конкурентов, по результатам которого оказывается, что какие-то важные ключи были пропущены. Их нужно дособрать, вернувшись к первому шагу плана и повторив все его пункты заново.

Как выглядит автоматизированный процесс?

Процесс автоматизации семантических работ может выглядеть по-разному в зависимости от того, какой конкретно софт используют исполнители. Самый простой (а потому распространенный) сценарий – сбор ключей по примеру текстов конкурента.

Он отлично подходит, когда фразы собираются для наполнения сайта продавца (написания статей на посадочные страницы). И иногда дает неплохие результаты для контента блогов (потому как конкуренты с большой долей вероятности пишут в нем материалы на актуальные для покупателя темы).

Как выглядит работа по сбору семантики:

  • нужные страницы конкурентов прогоняются через функциональный сервис, который умеет выбирать заложенные в них ключи и LSI;
  • полученный список загружают в платный или бесплатный катализатор;
  • затем результаты группируются (опять же, автоматически, пользователь только задает условия разделения на блоки).

У метода есть 2 зоны повышенной ответственности тех, кто контролируют процесс. Во-первых, на каждом этапе результаты автоматического анализа нужно проверять вручную. Во-вторых, здесь очень важно правильно выбрать предметы анализа – конкурентов.

Чем точнее они подобраны (по нише, геолокации, позиционированию брендов, целевой аудитории и т. д.), тем более точным будет попадание семантики. Собственно, на этот поиск и уходит основное время – от 2 до 12 часов. Остальные манипуляции (включая непрограммный контроль) занимают не больше 2–3 часов.

Плюсы и минусы автоматизированного метода

Конечно, рассматривать частные достоинства и недостатки второго сценария нужно после выбора его метода. В случае с автоматизацией с помощью статей конкурентов можно выделить следующие ее плюсы по сравнению с ручным отбором:

  • всем может заниматься 1 человек, не нужно собирать команду специалистов;
  • из первого плюса проистекает второй, экономия на зарплатах (средняя стоимость часа работы семантика, если он не штатный, составляет 250–350 рублей);
  • весь комплекс работ можно поручить младшим сотрудникам (не нужно для каждого сайта, например, digital-агентству привлекать главного специалиста);
  • выигрыш во времени – главное достоинство автоматизации. В случае с контентными ресурсами он имеет ключевое значение, потому как тренды у некоторых групп аудиторий здесь меняются буквально каждую неделю, и проморочившись месяц с семантикой, можно получить 50% планов на статьи, темы которых уже мало кого интересуют.

В чем недостатки

Минусы тоже имеются. В приведенном примере (анализ конкурентов) придется полностью полагаться на то, что кто-то хорошо проработал тематику. Все, что упустили коллеги, упустите и вы, если не скомбинируете ручной и автоматический методы.

Второй момент касается ниши. Автоматический сбор ключей по примеру других сайтов работает только в тех случаях, когда есть сайты с полностью аналогичной темой. Наконец, третий существенный минус: полностью автоматизированным процесс все равно не будет. Рутины останется много.