Как собрать и разгруппировать ядро для статьи
Привет. В сегодняшней статье хотел рассказать как быстро и просто собрать и разгруппировать семантическое ядро для статьи. Именно для статьи, а не для всего сайта. Кому лень читать, в конце статьи есть обучающий видеоролик, сразу прошу прощения за качество, если что не так, просто снимаю видео впервые и на стандартном встроенном микрофоне.
Итак, допустим у вас есть сайт, но вы терпеть не можете сбор семантического ядра и вообще считаете это ерундой. Но подбирать ключи с низкой конкуренцией и большой частотностью важно, иначе вам не видать переходов из поисковых систем.
Я к примеру планирую написать статью – Как и когда окучивать картофель. Первым делом переходим в сервис Мутаген. Подробнее о его важности я писал здесь. Сервис позволяет выполнять до 10 проверок в сутки бесплатно, что более чем достаточно, а закинув пару сотен рублей, можно месяцами пользоваться им.
В мутагене вбиваем запрос – как окучивать картофель. Здесь мы видим, что конкуренция этого ключа равна 12 и количество точных запросов за прошлый месяц – 195. Это хорошо, не идеально, но сойдет. Вообще я считаю, что если конкуренция меньше 15, и хорошая частотность, то под этот ключевой запрос есть смысл писать статью.
Желательно конечно еще вручную проверить поисковую выдачу по данному запросу. Необходимо чтобы в ТОПе, а именно на первых 3 позициях отсутствовали очень трастовые сайты, такие как Википедия. В нашем случае таковые отсутствуют.
Теперь нам необходимо выгрузить все хвосты этого запроса в таблицу.
В принципе прямо сейчас можно уже брать и писать статью под эти запросы, но я хотел бы познакомить вас с еще одним сервисом, который позволяет быстро сгруппировать (кластеризовать) эти ключи.
Итак, переходим на сервис yadro.nadmont.ru и создаем новый проект.
Нам необходимо добавить запросы из таблицы, которые мы скачали с мутагена.
Сервис парсит поисковую выдачу, и группирует запросы на основе поисковой выдачи. После того, как ТОП собран, можно группировать.
Группировка быстрая, и на выходе мы получаем готовое кластеризованное ядро, под которое можно писать статьи, предварительно выгрузив таблицу в exel.
Способ конечно примитивный, но позволяет сэкономить много времени.
Загрузка...
Я использую кейколлектор и кейассорт
Я тоже полльзуюсь Кейколлектором, а группирвку делаю вручную, но ручная кластеризация для больших ядер не вариант.
Смотрите:
«!как окучивать картофель» — 195 показов в месяц, это значит, что в день придет 6.5 человек — и это в лучшем случае, если статья в ТОП-1.
Два года назад я вдруг поняла, что писать под НЧ и ВЧ — одинаковая затрата времени, но ОЧЕНЬ разный выхлоп…
У меня статья в день должна приносить не меньше 50 посетителей. Есть статьи — очень конкурентные — ВЧ, что приносят более 400 в день. Ссылок пока не покупала.
Что лучше писать?
Со всем остальным, описанным в статье — согласна.
Так в статье будет ведь не один запрос. Да, главный можно сделать «!как окучивать картофель», но ведь дополнительно будет идти куча ключей — как окучивать картофель тяпкой, когда надо окучивать картофель и т. п. в результате получиться не не 6,5 уников, а гораздо больше. Я считаю что на начальном этапе следует писать под НЧ и СЧ запросы, так как шансы по ВЧ нулевые, но со временем, когда траст подрастет уже переходить и на ВЧ. Но это мое мнение )
Спасибо) Теперь можно в семантисты идти-)
Я всегда пишу ключи на свое усмотрение по теме статьи. Как-то никогда не задавалась целью как-то их специально определять. Насколько это важно, даже не знаю. Все равно ПС на теги к статьям смотрят не особо. В текстах ключи тоже не слишком уж учитываются. Другое дело — ключи в заголовке.
Не слишком учитывают ) А вы попробуйте вписать ключ в заголовок, а текст написать нерелевантный заголовку 🙂 Да быстро робот скушает статью, но быстро поймёт, что текст не соответствует теме и трафика на эту статью больше не будет.
Да? Не задумывалась об этом, экспериментов не проводила)) Спасибо! Я буду более внимательна и требовательна к себе в этом вопросе.
Спасибо Андрей. То что мне нужно.