Как собрать семантику всего за пару часов

Сбор семантики – самая трудозатратная и рутинная работа, но без нее никуда, это основа основ в SEO-продвижении.

Раньше я н��навидела собирать семантику, эта работа занимала у меня целый день, а то и два дня. Но со временем узнала о разных лайфхаках и сформировала для себя основные способы, которые упрощают сбор, но при этом не ухудшают качество ядра.

Для начала нужно определить, какая семантика нужна: коммерческая или информационная. Перед нами маленький 30 страничный сайт с услугами или огромный интернет-магазин с несколькими сотнями страниц.

Представим, что у нас сайт шампуня от перхоти, и возникла идея развивать информационный блог. Самый главный вопрос в информационной семантике: где брать идеи статей?

Рассказываю:

Вводим «перхоть как», «перхоть что», «перхоть почему» и натыкаемся на различные запросы.

Также можно вбить «перхоть +как» «перхоть +что» и т.д. в Вордстате и вытаскивать запросы оттуда.

Удобно структурирует запросы. Если в Вордстате нужно самим подбирать уточняющее слово, то этот сервис делает это за вас. Просто вводим: «перхоть».

Бесплатно можно прогнать только 3 запроса за день.

Отбираем несколько популярных запросов, например: что такое перхоть, как избавить от перхоти, как перхоть влияет на волосы и т.д. и идем искать конкурентов. В нашем случае это могут быть сайты прямых конкурентов – шампуней от перхоти, информационные медицинские порталы или сайты клиник с разделом про волосы или перхоть.

Найти конкурентов можно вручную, можно залить несколько запросов в ТОПзизор и прогнать конкурентов или вытащить из Arsenkin Tools. В Google я вытащу вручную, а в Яндексе прогоню в Арсенкине: «Инструменты» -> «Выгрузка ТОП-10», вводим запрос «как избавиться от перхоти», получаем ТОП-10 страниц по этому запросу.

Нам подходят следующие конкуренты:

Дальше нам помогут их Величество Ahrefs или Keys.so.

Ahrefs

Есть несколько вариантов, как использовать этот сервис:

Для одной страницы. Берем понравившуюся статью, например: https://www.allthingshair.com/ru-ru/уход-за-волосами/перхоть/как-избавиться-от-перхоти/, закидываем в Ahrefs с пометкой «Точный URL», переходим в «Органический поиск» -> «Ключевые слова». Получаем список запросов, по которым продвигается статья.

Для нескольких страниц. Берем раздел, где находятся нужные статьи – https://www.allthingshair.com/ru-ru/уход-за-волосами/, закидываем в Ahrefs с пометкой «Путь». И получаем запросы по разным страницам из одного раздела.

По запросам. Еще можно кликнуть на какой-то запрос и получиться кучу запросов по этой теме.

Запросы можно фильтровать, сортировать и экспортировать в Excel.

Keys.so

Суть та же самая, что и у Ahrefs: есть возможность собрать запросы по одной странице, по разным страницам сразу и подобрать похожие запросы по фразе.

Чтобы получить запросы по одной страницы, просто закидываем URL и получаем запросы.

Для получения запросов с разных страницы, закидываем домен, например headandshoulders.ru, далее «Органическая выдача» -> «Дерево страниц». Слева страницы, справа запросы по этим страницам.

Также в Keys.so можно вбить запрос и посмотреть дополняющие фразы.

Этот инструмент тоже позволяет фильтровать, сортировать и экспортировать.

Ах, да. Если сайт маленький, то можно воспользоваться вышеописанными способами. Представим, что у нас сайт ремонта бытовой техники. Находим конкурента, например: https://nord-remont.ru/. Закидываем сайт в или Ahrefs или Keys.so и отбираем нужные для себя запросы.

Также можно по-быстрому пройтись в Вордстате и накидать запросов.

Самые главные вопросы в коммерческой большой семантике: как собрать базовые ключи и как не увязнуть в чистке ключей?

Рассказываю:

Для сбора базовых ключей нам понадобится Screaming Frog и Excel.

Парсим H1 сайта, для которого нужна семантика, в Screaming Frog. (Для парсинга взят рандомный сайт с 3 страницы Google по запросу «купить инструменты»).

Экспортируем H1 в Excel. Собирать СЯ будем только для категорий и подкатегорий, поэтому нужно удалить служебные страницы и страницы товаров. На этом этапе нужно понять, как быстро почистить все товары и служебные товары. Я заметила, что H1 товаров длиннее, чем H1 категорий, поэтому я измерю длину строки формулой =ДЛСТР() и отсортирую по убыванию.

Вот что получилось:

Наверху страницы товаров, удаляем все что больше 33 символов. Далее уже просматриваем таблицу и удаляем оставшиеся товары вручную.

Вот что осталось теперь:

Осталось удалить служебные страницы. Заметила, что эти страницы не относятся к папке «catalog», поэтому фильтруем по правилу не содержат «catalog».

Удаляем такие страницы.

У нас остались только страницы категорий и подкатегорий. Теперь нужно пройтись по каждой странице и внести корректировки, дополнить синонимами, разделить, если там два слова и т.д.

Теперь составляем список коммерческих слов. Например: купить, цена, заказать.

С помощью формулы =СЦЕП(Текст 1; Текст2) получаем ключи с коммерческими словами.

Нам нужно все это закинуть в Key Collector по папкам. Из строк URL убираем «https://» так как это будет мешать, позже поймете почему. Просто автоматом через CTRL+F находим избавляемся от этого выражения.

Теперь с помощью уже известной формулы СЦЕП соединяем URL + “:” + готовый запрос.

Должно получиться так:

Идем в Key Collector, нажимаем «Добавить фразы», в настройках выбираем «Использовать режим импортирования Группа:Ключ». Вот тут бы нам помешало «:» в https://, поэтому мы от этого и избавились.

Добавляем наши выражения.

И получаем запросы, уже распределенные по группам.

В принципе, уже можно снимать частоту, если вы подобрали достаточно коммерческих слов и синонимов, или если вам нужно собрать базовое ядро, чтобы оценить видимость сайта в поисковых системах. Если же вам нужно полное ядро, требуется расширение категорий или вы особо не парились с подбором синонимов, то лучше еще собрать Водстат и похожие запросы.

=СЦЕП – понадобится для объединения запросов с коммерческими словами и для загрузки в Key Collector через Группа:Ключ.

=ДЛСТР – не всегда, но может понадобиться для измерения H1 и удаления страниц товаров.