Чистка семантического ядра

Подробно

Чистка семантического ядра: что убирать и как

Чистка семантического ядра - этап, на котором из собранного списка ключевых слов убирают всё, что не приведёт на сайт целевых посетителей: чужие бренды, другие регионы, запросы про работу и учёбу, фразы без спроса. После расширения в списке обычно тысячи ключевых фраз, и заметная их часть сайту не нужна. Если этот этап пропустить, нецелевые запросы попадут в структуру, тексты и рекламные кампании.

Ниже - зачем она нужна, какие запросы считать лишними, какие удалять не стоит, какие способы существуют и как проверить результат.

Зачем нужна очистка ядра

Семантическое ядро задаёт структуру сайта, тексты, мета-теги и перелинковку. Любой лишний ключ в нём превращается в работу: под него планируют страницу, пишут текст, ставят запрос на съём позиций. Трафик по нецелевым запросам не даёт заявок: пользователи уходят, не найдя того, что искали, и это портит поведенческие факторы, а продвижение по таким запросам съедает бюджет.

В контекстной рекламе цена ошибки ещё выше: нецелевые ключевые слова в рекламных кампаниях Яндекс Директа и Google Ads тратят деньги на клики, после которых ничего не покупают. Поэтому для рекламы отсеянные фразы не выбрасывают, а берут из них минус-слова.

Очистка среди этапов сбора семантического ядра

Сбор семантического ядра - процесс из нескольких этапов, и очистка - третий из них:

1. Маркеры. Основные запросы тематики: что продаёт бизнес, какие услуги оказывает.
2. Расширение и частотность. Подбор ключевых слов вокруг маркеров (поисковые подсказки, базы, запросы конкурентов) и сбор частотности по данным Вордстата для своего региона.
3. Очистка. Удаление нерелевантных, пустых и дублирующих запросов.
4. Кластеризация. Группировка ключевых фраз: запросы с общими сайтами в ТОП-10 продвигают одной страницей.
5. Разбивка по страницам. Кластеры получают свои адреса в структуре сайта: категории, услуги, статьи блога.

Почистить список до кластеризации важно: иначе нецелевые запросы соберутся в собственные кластеры, и в структуре появятся страницы, которые сайту не нужны. Частотность лучше собрать заранее: по этим данным сразу видно пустые запросы.

Какие запросы убирать

• Пустые. Запросы с нулевой точной частотой (!W): базовая частотность набрана чужими хвостами, а сам запрос никто не вводит.
• Другие регионы. Пример: для магазина из Москвы «купить диван в Казани» - нецелевой запрос, хотя тематика та же.
• Чужие бренды и площадки. Названия конкурентов, маркетплейсов, досок объявлений («диван купить авито»): человек ищет конкретную площадку, а не товар.
• Не тот интент. «Скачать», «своими руками», «вакансии», «реферат» - если сайт продаёт услуги, такие запросы клиентов не приведут.
• Другой смысл слова. «Ягуар» - и автомобиль, и животное. Без проверки смысла такие ключевые слова попадают в ядро целыми группами.
• Дубли и обрывки. Одна и та же фраза с другим порядком слов, опечатки, оборванные хвосты из подсказок.

Что удалять не стоит

Ошибка в обратную сторону обходится дороже: лишний ключ можно удалить в любой момент, а потерянный спрос сам не вернётся. Поэтому спорные запросы лучше сохранить и решить по ним отдельно.

• Информационные запросы. «Как выбрать», «что лучше», «сколько служит» - это темы для статей блога. Их отделяют от коммерческих вроде «купить» и «заказать», а не удаляют.
• Низкочастотные. Запрос с точной частотой 5-10 в месяц приводит целевых посетителей, а продвинуть его проще, чем общий запрос.
• Смежные товары и услуги. Если бизнес может их добавить, такие ключи пригодятся при расширении структуры.
• Свой регион в разных формах. «Купить диван в Москве», «диваны Москва», «мск», районы и ближайшее Подмосковье - всё это целевые запросы.

Способы очистки: вручную, по стоп-словам, нейросетью

Существует три основных способа, и сервисы для работы с семантическим ядром обычно их сочетают.

Вручную в Excel. Ключевые слова собирают в таблицу, сортируют, отмечают нецелевые и удаляют. Для проекта на несколько сотен запросов это реально, но на десятках тысяч ключевых слов ручная очистка не масштабируется: уходят дни работы, а результат зависит от внимательности специалиста.

По стоп-словам. Списки минус-слов - города, бренды, «скачать», «реферат» - и фильтры Key Collector или других сервисов быстро убирают очевидное. Слабая сторона - контекст: слово «ремонт» для автосервиса целевое в запросе «ремонт подвески» и нецелевое в запросе «ремонт квартиры».

По ТОП-10 и с помощью нейросети. Запрос проверяют по результатам поиска Яндекса или Google: если в топе сайты другой тематики, он не ваш. Нейросеть читает запросы вместе с заголовками топа, то есть видит то же, что пользователь в поиске, и решает, нужны ли они сайту. Так очистка семантического ядра идёт быстро и точно даже на больших проектах. Задача специалиста - правильно описать сайт (что продаёт, чего нет, в каком регионе работает) и разобрать спорные случаи.

Как проверить результат

• Просмотрите отсеянное: нет ли там своих услуг, своего региона и информационных запросов, нужных блогу.
• Сравните количество запросов и спрос до и после: если ушла большая часть суммарной частоты, какое-то стоп-слово сработало слишком широко.
• Откройте поиск по нескольким частотным запросам из итогового списка: в ТОП-10 должны стоять сайты вашей тематики.
• Убедитесь, что не осталось дублей и фраз с нулевой точной частотой.

Готовое семантическое ядро после очистки - это список целевых ключевых запросов с частотностью и типом: коммерческие уходят на страницы каталога и услуг, информационные - в статьи. Дальше его раскладывают по страницам с помощью кластеризации.

В SERP-X чистка семантического ядра идёт тем же алгоритмом, что в «Семантике». Сначала словари убирают очевидное: площадки, бренды, топонимы. Затем фразы со спросом (!W от 1) складываются в группы по топу Яндекса - по одной на словоформу, и нейросеть решает о группе целиком по её фразам и заголовкам топа: страница, статья, чужая компания или не для этого сайта. На выходе - целевые ключевые слова с частотами и типом, отсеянные с объяснением и выгрузка в Excel; любой запрос можно вернуть вручную. Если частот в списке нет, их удобно снять заранее в сборе частот.