Адаптация контента на сайте
под алгоритмы Google

Суть Neural Matching

Новшество предполагает связывание слов и понятий. Дэнни Салливан продемонстрировал на примере, как это работает. Пользователь вводит в строке «why does my TV look strange», а система выдает нужный ответ, поскольку свяжет его с «soap opera effect».

Для русскоязычных юзеров механизм действует по тому же принципу. Например, человек обнаружил на даче подозрительное растение и хочет найти в Интернете информацию. Дачнику достаточно ввести ключевые признаки, и Гугл выдаст релевантный ответ.

Нововведение актуально для среднестатистического пользователя. Часто люди формулируют вопросы неточно, не зная, что ищут.

Механизм определяет поисковый интент (или намерение, по-русски). Google работает сродни волшебнику: показывает верный результат, в то время как пользователь и сам не знает, что ищет.

Как это работает

Чтобы определить истинное намерение человека, поисковая система обращает внимание не просто на термины, а на связи между ними. Проще всего понять суть алгоритма на сопоставлении таких фраз: «нажрался на ночь» и «нажрался что делать».

Хотя они объединены общим «нажрался», суть выражений разная. Поисковик сопоставляет фразы, обращая внимание на дополнительные термины – в данном случае «на ночь» и «что делать». Поэтому выдает в первом случае результаты, которые связаны с перееданием, а во втором – с опьянением.

При схожести семантики интент определяется максимально точно. В первую очередь принимается во внимание статистика. Кроме того, учитывается частота сочетаний.

Нововведение позволяет найти необходимую информацию в Интернете при неправильной формулировке задачи. Например, можно ввести выражение «поставить окна», когда стоит цель – установка, а вовсе не организация поставок.

Но Гугл выдаст верные результаты на первых страницах. Интересно, что в выдаче даже практически не будет страниц, содержащих «поставить»: система высветит ресурсы, связанные с установкой.

Подход к написанию текстов

Анализ нововведения позволил сделать важный для сео-специалистов вывод: нет необходимости привязки к ключам, которые похожи на поисковый запрос. Самое главное – насыщение контента маркерами, которые бы соответствовали намерению.

Алгоритм заставляет пересматривать подход к написанию сео-текстов. Если до внедрения нейронного сопоставления в основе использовались ключевые фразы, то теперь отталкиваться приходиться от потребностей аудитории.

Важные для SEO выводы сделал Roger Montti, написав статью для Search Engine Journal. По мнению специалиста, Neural Matching сопоставим с методом Document Relevance Ranking (DRR). Суть заключается в том, что релевантность документа зависит исключительно от смыслового наполнения, а ссылки, анкоры и прочие факторы уходят на второй план.

В то же время, ранжирование по такому методу не означает полный отказ от прочих факторов. На первом этапе выдачи отсекается низкопробный контент с учетом ссылок и ключей, геолокации и мобильности. Из качественных сайтов уже происходит отбор наиболее релевантных, отталкиваясь от содержимого.

Практические рекомендации

Хотя полезно узнать о том, что нейронное сопоставление имеет много общего с DRR, совсем необязательно погружаться в метод, чтобы грамотно готовить контент. Главное, о чем необходимо помнить – написание материалов, которые бы отвечали поисковым намерениям, то есть интенту.

Чтобы наполнить ресурс релевантным контентом, следует подготовить ответы на такие вопросы:

• Каков портрет юзера, которого нужно завлечь на сайт.
• С какой целью создается текст.
• Чем можно выделиться среди конкурентов.

Профильному специалисту проще работать над наполнением ресурса, владея профессиональной терминологией. Если же написание материалов поручают копирайтеру, следует составить ТЗ, акцентируя внимание на связывании понятий. Чтобы грамотно сформулировать задание, можно провести анализ по основным нижеизложенным пунктам.

Изучение вопросов и ответов на тематику сайта

Изначально важно обнаружить основные потребности пользователей. Сделать это проще всего, если пройтись по тематическим форумам, почитать вопросы к статьям в блогах, обратить внимание на обсуждения в социальных сетях.

Большим подспорьем служит сервис “Ответы@Mail.ru”. В одном месте собраны самые популярные вопросы на любые темы. Из них можно легко сделать выводы, каковы потребности аудитории, чтобы сформулировать интент.

Далее на основе обнаруженного намерения строят контент-план. Это кропотливый, но высокорезультативный труд, так как он позволяет обнаружить истинные потребности пользователей, о которых сложно догадаться, как и выявить их какими-либо иными способами.

Анализ фразовых ассоциаций

Полезно будет обратить внимание на то, каково содержимое блока «Вместе с… часто ищут…». Это подсказка, какие предложения поисковик связывает с запрашиваемым.

Например, рядом с «как выбрать холодильник» Гугл выдает «для дома отзывы», «в машину», «б/у». Чтобы ускорить процесс сбора ассоциаций для большого объема запросов, используют парсер.

Поисковые подсказки

Начиная вводить требуемое в строке поиска Google, пользователь видит, что система сама ему «подсказывает» возможные формулировки. Речь идет о подсказках на основе самых популярных запросов, которые подбираются с учетом того, что успел набрать человек. Анализ таких вводных также помогает правильно составлять ТЗ для наполнения сайта релевантным контентом.

Например, при вводе «холодильник» система выдает далее такие окончания предложения, как «ру», «купить», «атлант», «леран». Подсказки наталкивают на размышления, какие именно вопросы наиболее волнуют аудиторию.

Квази-синонимы

Чтобы еще глубже проанализировать запрашиваемые фразы, можно обратить внимание на семантические ассоциаты. Это слова, которые близки по значению, однако они не способны заменять друг друга в разных контекстах. Например, «холодильник» и «автохолодильник» могут использоваться полноценно в автомобильных статьях. Если же идет речь об описании бытовых шкафов с холодильным устройством, второй вариант будет неуместен.

Для подбора квази-синонимов тоже существует специализированный сервис – RusVectōrēs. Введя необходимый термин, можно подобрать самые значимые ассоциаты. Однако ими не стоит злоупотреблять. Лучше анализировать выборку и включать в работу самые интересные варианты.

Исследование конкурентных страниц

Хотя просмотр сайтов с аналогичным наполнением не навредит, все-таки этим инструментом необходимо пользоваться осторожно по двум причинам:

• Невозможно точно установить, отвечает ли контент на конкурентном ресурсе текущим требованиям поисковых систем.
• Никто не гарантирует, что чужие страницы разрабатывались с учетом потребностей целевой аудитории.

Если использовать анализ сайтов конкурентов, то вдумчиво, учитывая все вышеперечисленные факторы. В помощь будет такой сервис, как семантический анализ текста от Адвего. Скопировав чужой материал, его прогоняют через данный инструмент, получив семантическое ядро. В результате можно дополнять список релевантных запросов. Далее их сводят с данными, полученными при помощи остальных способов анализа.

Специфика подготовки контента

Когда копирайтер пишет задание с учетом требований LSI, он нередко грешит тем, что сначала пишет материал, а потом уже загоняет в него необходимые ключевые слова, синонимы. Если по такому же принципу готовить контент под Neural Matching, определенно возникнут сложности.

Тексты должны в первую очередь отвечать на конкретные запросы пользователей. Поэтому нельзя ломать логику и стиль построения материала. Ключевики теряют актуальность. По сути, они выступают в качестве маркеров. Вместо этого всплывают маркетинговые элементы: очень важно удовлетворить информационные потребности аудитории.

ТЗ с учетом нейронного сопоставления

Чтобы копирайтер смог написать материал, который будет высоко цениться поисковиком, для него разрабатывают техническое задание, отталкиваясь от того, на кого будет ориентирована статья. То есть необходимо не просто предоставить перечень ключевиков, но и направить, о чем должен быть контент.

Если говорить общими словами, с момента внедрения нового алгоритма оптимизация страниц перестала быть чисто механической. Важна маркетинговая составляющая, что является очередным шагом к оптимизации с человеческим лицом.

В результате от автора требуется умение писать статьи, включая голову. Можно сказать, что задача усложнилась: недостаточно составить материал, не задумываясь о его содержании, а только стараясь логически вписать ключевики.