Скрытая семантика

  1. Снижает риск попадания под фильтры Яндекса и Google.
  2. Незначительно поднимает позиции по НЧ и СЧ-запросам, если сайт находится ниже 30-ой позиции.
  3. Хорошо работает для сверх-низкочастотных запросов (0-10 запросов в месяц). На такие запросы невозможно накопить поведенческие факторы, да и анкоры ссылок крайне редко встречаются. Поэтому вес скрытой семантики в ранжировании по таким запросам достаточно большой - это можно найти в официальных источниках.

Немого теории. Более 30 лет назад были найдены закономерности того, что в естественном языке (речи и литературе) одни слова очень часто употребляются вместе с другими. Спустя десятилетия - начиная с 2011 года поисковые системы начали использовать это свойство для борьбы с поисковым спамом - определения написан ли текст для роботов или для людей. В 2017 году Яндекс использовал этот фактор не только для наложения фильтра, но я для ранжирования, тем самым заметно снизив позиции текстов, написанных исключительно для целей SEO.

Как собрать скрытую семантику?

Самые простые и быстрые способы широко описаны в интернете и предлагают сбор скрытой семантики с поисковых подсказок, сниппетов и похожих запросов. Но все эти способы не могут собрать всю скрытую семантику - так поисковые подсказки, например, показывают что еще чаще ищут люди с этим запросом, а не какие слова чаще всего употребляется вместе на одной странице. Помимо этого поисковые подсказки бесполезны для сверх-низкочастотных запросов - так как по таким запросам подсказок не будет. При этом повторюсь - как раз для сверх-низкочастотных запросов скрытая семантика и оказывает наибольшее влияние. Хотя ради справедливости стоит отметить, что частично пересечения с настоящей скрытой семантики там конечно есть и при отсутствие нормальных способов сбора это даёт некоторый результат. Сбор по похожим запросам имеет все те же недостатки. Сбор по сниппетам также не позволяет собрать все слова - так как сниппеты формируются чаще всего из TITLE и DESCRIPTION, ограничены по размеру и не включают в свой состав основной текст.

Labrika использует тот же способ сбора скрытой семантики, что и поисковые системы - обрабатывает большое количество естественных текстов. Поэтому точность у Labrika заведомо выше.

Как использовать?

Используйте для написания текста около половины слов из скрытой семантики или больше.

Необязательно использовать все слова.

Стратегия работы со скрытой семантикой:

  • Если сайт оказался под текстовым фильтром - то обязательно убирайте весь переспам и добавляйте скрытую семантику.
  • Для оптимизации сверх-низкочастотных запросов скрытую семантику используйте обязательно.
  • Для НЧ, СЧ и ВЧ-запросов это существенно не улучшит позиции, но снизит риск попадания под фильтры, в случае, если Вы экономите на написании качественного контента.