Первая книга SEO-копирайтера. Как написать текст для поисковых машин и пользователей

5. Почему ключевые слова в SEO-тексте должны встречаться чаще, чем остальные?

SEO-копирайтер обычно работает под руководством интернет-маркетологов: получает задачи и сдаёт выполненную работу. Существует ряд специальных терминов, понятий и определений, которыми они оперируют, взаимодействуя друг с другом. Интернет-маркетологи часто хорошо подкованы технически, для них многие термины «родные», в то время как SEO-копирайтеры, являясь гуманитариями в своём большинстве, не сильны в этом. Единая терминологическая база определяет успех работ: не поняв задачу, невозможно её правильно выполнить. Важно не просто знать определение какого-то термина, но и понимать, что он значит, почему он применяется, как влияет на результат работы. Устранению «трудностей перевода» и посвящён этот урок.

Получая от школьных учителей задание написать сочинение на определённую тему, мы всегда уточняли: а сколько написать? Какой объём? Для SEO-текста это – один из главных параметров. В отличие от школы, где объём текста измерялся тетрадными страницами, для SEO-копирайтера объём текста измеряется в количестве слов. Связано это с тем, что слово – минимальная величина, которой оперирует поисковая система.

Многие из копирайтеров, которые уже писали SEO-тексты, могли получать задачу с указанием объёма текста в символах (знаках). Этот подход неверный. Поисковые системы не оперируют символами, так как этот элемент не несёт смысловой нагрузки и является лишь составной частью слова. Первое, что необходимо запомнить и требовать от лица, поставившего задачу, – это чёткое указание объёма необходимого текста в количестве слов.

В задаче на написание SEO-текста его объём должен быть указан в количестве слов.

Откуда интернет-маркетологи знают, какого объёма требуется текст для продвижения? Требования к объёму формируются на основе анализа страниц сайтов, найденных поисковой системой. Для примера проверим, какого объёма тексты поисковая система Яндекс находит для запроса «головоломки». В таблице 2.1 приведены результаты анализа первых 10 ссылок, показанных поисковой системой Яндекс.

Таблица 2.1. Количество слов у конкурентов

Из данных, представленных в столбце «количество слов», видно, что в среднем в результатах поиска релевантными считаются документы с количеством слов около 640. Именно из такого расчёта и выбирается необходимый объём текста. Интерпретировать результат анализа можно следующим образом: для того, чтобы написать текст, релевантный запросу «головоломки», т. е. текст, удовлетворяющий информационную потребность пользователя, достаточно в среднем 640 слов.

Ориентиром к объёму SEO-текста могут служить объемы текстов сайтов, которые находятся поисковыми системами в пределах первых десяти позиций поисковой выдачи.

Если можно определить объём текста, исходя из документов, которые находит поисковая система, почему бы не пойти дальше: взять и скопировать один из найденных текстов? Зачем писать ещё что-то, если поисковая система считает, что уже нашла релевантные тексты? Скопировал текст, разместил его на своём сайте – жди хороших мест в поисковой выдаче и потока посетителей.

Несмотря на очевидную простоту, трюк не удастся. Скопированный текст не будет нести для пользователей поисковых систем ничего нового – он уже есть на других сайтах. Показывать ещё одну ссылку на то же самое содержимое страницы в результатах поиска – никакого смысла нет. Скопированный текст просто не будет находиться.

Поисковые системы ценят тексты, которые опубликованы только на одном ресурсе – уникальные тексты. Они позволяют разнообразить и расширять ответ, который получают пользователи на свой запрос в поиске. Неуникальные (заимствованные) тексты определяются роботами поисковых систем с высокой точностью и не показываются пользователям.

SEO-копирайтер должен создавать уникальные тексты, которые не совпадают с уже существующими в сети.

Заимствованные тексты называются дублями. Они бывают двух видов: чёткие и нечёткие. Под чёткими дублями понимается полное совпадение одного текста с другим. Для выявления таких дублей поисковым системам не требуется сложного математического аппарата. Достаточно просто представить текст в виде короткого значения из цифр и букв (контрольная сумма), рассчитанного по определённому алгоритму, и сравнить с контрольными суммами уже известных поисковой системе текстов.

Нечёткими дублями называются такие тексты, которые повторяют исходный в значительной степени. Если текст изменен менее чем на 25 % от общего объёма – это нечёткий дубль.

Как известно, лень – двигатель прогресса, и в поиске решений по сокращению работы над SEO-текстами появилось множество подходов к автоматизированному (программному) изменению текста. Например, для создания нечётких дублей существуют готовые программы-синонимайзеры. Достаточно нажать одну кнопку, и слова в тексте заменятся на синонимы. С первого взгляда, получается новый текст, но если посмотреть внимательнее, он становится почти нечитаемым. Приведём пример:

Оригинальный текст:

Смысл есть в тех исследованиях, которые отражают реальную ситуацию. В плане ранжирования сайтов в выдаче Яндекса реальная ситуация такова, что значение оптимальной плотности ключевых слов на странице различно для разных классов страниц и разных типов запросов. Так, очевидно, что по навигационному запросу соответствующая страница может иметь практически любой размер и вообще не содержать слов запроса (например, находиться по ссылке), но при этом быть на первом месте в результатах поиска.

Нечёткий дубль:

Смысл есть в тех овладениях, которые воссоздают очевидную историю. В смысле ранжирования веб-сайтов в выдаче Яндекса реальная ситуация такова, что значение хорошей плотности первейших слов на страничке различно для разношерстных классов страниц и несходных типов запросов. Стоит отметить настояще, что по навигационному требованию соответствующая страница может иметь почти что зазнобой размер в общем-то не включать в себя слов запроса (в частности, находиться по сноске), однако при всем при этом быть на основополагающем участке в следствиях поиска.

Второй текст является нечётким дублем первого. Несмотря на то, что в тексте появились другие слова, ничего нового для пользователя он не несёт. Такие тексты также исключаются из результатов поиска.

Примером создания нечётких дублей также может служить объединение фрагментов текста, взятых с разных сайтов. Может показаться, что, склеив «надёрганные» из разных источников фрагменты, можно создать уникальный текст. В подобных случаях поисковые системы применяют более сложные алгоритмы. В частности, поисковая система Яндекс применяет алгоритм супершинглов (1997 г., А. Бродер). Текст, проверяемый на уникальность, разбивается на участки длиной по десять слов внахлест, с перекрытием в одно слово. Далее все эти участки меняют на короткое математическое представление (контрольные суммы) и сравнивают с контрольными суммами, вычисленными таким же способом для других документов базы поисковой системы. Это позволяет с высокой вероятностью определить заимствование текста.

Дубли текста, созданные на основе имеющихся документов в сети Интернет, легко вычисляются поисковыми системами и не показываются в результатах поиска.

Как обсуждалось ранее, поисковые системы не способны понимать текст: они используют лишь машинные критерии при его анализе. Может показаться, что для создания уникального текста достаточно просто составить текст из совершенно не связанных между собой слов. Очевидно, что это можно делать автоматически, программным способом.

Такой автоматический подход широко используется «маргинальной» частью веб-мастеров, которые зарабатывают деньги на обмане поисковой системы. В результате генерации получается нечитаемый текст, который пользователь не сможет воспринять. Приведём пример подобной генерации:

gp видео скачать бесплатно на телефон. фифа менеджер 2011 скачать бесплатно торрент. скачать сериал тульский-токарев бесплатно без регистрации.

Данный текст представляет из себя набор слов, однако является уникальным. Очевидно, что этот текст не представляет никакой ценности для пользователей и его не нужно показывать в результатах поиска.

Алгоритмы, вычисляющие такие тексты, базируются на законе Ципфа. Закон гласит, что в любом естественном (созданном человеком) тексте слова встречаются с определённой частотой. Таким образом, любой текст, сгенерированный автоматически, не будет проходить проверку на соответствие кривой распределения частотности слов.

Поисковые системы умеют проверять текст не только на уникальность, но и на «естественность». Естественным называется такой текст, который создан человеком и не преследует цели «обмануть» поисковую систему.

Все рассмотренные ранее характеристики применимы к любому тексту, размещённому в Интернете: объём, уникальность, естественность. Что же отличает SEO-текст от любого другого текста? Главное отличие – присутствие в тексте ключевых слов (поисковых запросов).

Основное отличие SEO-текста от других текстов – наличие ключевых слов.

Слова, которые пользователь вводит в поисковую систему с целью найти информацию, называются поисковым запросом. «Отдых в Турции», «заказать такси», «кто был первым космонавтом» и пр. – это всё поисковые запросы. Для того, чтобы текст отвечал поисковым запросам пользователя, он должен содержать эти запросы. Поисковые запросы, включенные в текст, называются ключевыми словами (словосочетаниями).

Если ключевое слово содержится в тексте в неизменённом виде и совпадает с поисковым запросом по роду, числу, падежу, количеству слов – такое вхождение называется прямым (точным) вхождением.

Если ключевое слово в тексте отличается от поискового запроса и содержится в измененном виде, такое вхождение называется неточным. К неточным вхождениям поискового запроса относятся такие случаи, когда одно или несколько слов запроса находятся в другом падеже, числе, склонении, полной или сокращённой форме. Например, для поискового запроса «фанера опт» вхождение в текст «фанеру оптом» является неточным. Если между ключевыми словами встречается дополнительное слово – это также неточное вхождение поискового запроса в текст. Например, «фанера Москва» и «фанера в Москве».

SEO-текст может включать точные (прямые) и неточные вхождения поисковых запросов.

Наибольшую значимость для релевантности SEO-текста играют точные вхождения поисковых запросов. Неточные вхождения поисковых запросов придают большую естественность тексту. Статистика показывает, что в естественном тексте очень редко встречаются случаи, когда одна текстовая конструкция повторяется несколько раз без изменения формы слова (падежа, числа, склонения и т. д.). Таким образом, наличие только точных вхождений поискового запроса может говорить о неестественности текста.

Точные вхождения поисковых запросов наибольшим образом повышают релевантность, неточные вхождения – повышают естественность текста.

В большинстве случае SEO-копирайтер получает задачу с указанием поисковых запросов и количества их употребления в тексте как в точной, так и неточной форме. Необходимо придерживаться указанного количества, так как дополнительные вхождения могут значительно усложнить поисковое продвижение.

Решение о количестве вхождений в текст интернет-маркетологи принимают, исходя из двух обстоятельств. Во-первых, они анализируют результаты поиска аналогично тому, как это делается для определения оптимального объема SEO-текста. Во-вторых, они используют понятие плотности ключевых слов.

Плотность ключевых слов – это отношение количества ключевых слов к объёму текста, выраженному в процентах. В том случае, если запрос представляет собой словосочетание, состоящее из двух и более слов, для вычисления плотности необходимо сложить все слова ключевых словосочетаний и разделить на объем текста.

Например, рассчитаем плотность ключевых слов для запроса «доставка пиццы Москва», если в тексте словосочетание употребляется три раза, а объём составляет 150 слов.

Пл. (доставка пиццы Москва) = (3 слова ? 3 вхождения)/150 слов ? 100 % = 6 %.

Статистически рассчитано, что в естественных текстах плотность ключевых слов составляет 4–7 %. На настоящий момент плотность ключевых слов не является важным фактором при расчёте релевантности. Но придерживаясь естественных значений плотности, можно избежать подозрений со стороны поисковых систем на неестественное происхождение текста.

Плотность ключевых слов в естественном тексте составляет 4–7 %.

В-третьих, решение о количестве вхождений ключевых слов в текст принимается исходя из показателя «частотность запроса». Под частотностью запроса понимается количество наборов этого запроса в месяц в поисковой системе. У каждой поисковой системы статистика своя. В связи с тем, что в большинстве случаев информационные потребности пользователей сходны, интернет-маркетологи обычно отталкиваются от статистики наиболее популярной системы.

Частотность запроса – это количество наборов запроса в месяц в поисковой системе.

Все поисковые запросы принято делить на 3 группы: высокочастотные, среднечастотные и низкочастотные. Показатели частотности не являются абсолютными. Например, для тематики «автомобили» поисковый запрос, заданный 17000 раз, является среднечастотным, а для тематики «холодильное оборудование» это очень высокочастотный запрос.

Частотность поискового запроса позволяет с большой долей вероятности оценить, насколько велика конкуренция сайтов за высокие позиции в результатах поиска. Логика очень простая: чем популярнее запрос у пользователей, тем больше веб-мастеров хотят продвинуть сайт именно по этому запросу, а значит, конкуренция за пользователя выше. Поисковая система работает с большим массивом релевантных документов. Часто в таких случаях работает простое правило: чем больше ключевых слов содержится в тексте (с учётом допустимой плотности), тем более он релевантен.

Для низкочастотных поисковых запросов бывает достаточно одного неточного вхождения, чтобы документ появился на первых строчках в выдаче поисковых систем. В этом случае конкуренция невелика и поисковая система, пытающаяся удовлетворить информационную потребность пользователя, выводит документы, которые хоть каким-то образом соответствуют поисковому запросу.

Тексты, написанные под высокочастотные запросы, обычно требуют большего количества точных вхождений ключевых слов по сравнению с текстами, написанными под низкочастотные запросы.