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.
- 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.
- 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.