Текстовая аналитика в SEO

​

Саламаха Олег�Serpstat.com

О чем презентация?

• Какие есть решения и их недостатки
• Текстовая аналитика и показатели фраз
• Кластеризация семантики v.1.1

​

Что предлагают сервисы?

• Кластеризация только по совпадению в SERP
• LSI (частотность) по фразе/SERP
• Самые частотные слова на страницах конкурентов
• Количество вхождений фразы на страницах конкурентов
• Анализ всего SERP без учета тематики каждой страницы
• Метрики текстов: читаемость, удельная доля наречий и пр.

Что не так?

• Анализ только по одной фразе
• Анализ всего SERP без фильтрации
• LSI только для ТОП 10
• Определение LSI без itf-df
• Частотность слова не означает его значимость

​

Что нужно?

1. Кластеризация
2. Чистка SERP
3. Массовый анализ
4. Рекомендации по изменению текстов
5. Поиск ошибок на страницах

​

Воркфлоу

Семантика

Кластеризация

ТА

Почему нужна кластеризация для ТА

Кластеризация V.1.1

• Учитывает не только пересечения в SERP
• Кластеризация в несколько уровней
• Дополнительные параметры для кластера и фраз
• Формальные правила:
• уменьшаем вес, если разные урлы одного сайта
• уменьшаем вес главных страниц
• Новые фразы в кластере

https://serpstat.com/ru/blog/kak-provesti-klasterizatciyu-zaprosov-s-pomoshyu-serpstat/

Кластеризация

F - мера в кластеризации

P = точность = Должны быть в одном кластере/попали в один кластер

R = полнота = Должны быть в разных кластерах/попали в разные кластеры

http://bazhenov.me/blog/2012/07/21/classification-performance-evaluation.html

Пример работы

Метрики кластера и фраз

Однородность кластера

Насколько фраза похожа на другие в кластере

Какие фразы можно убрать из кластера

Optional: Дополнительные фразы которые можно включить в кластер

Текстовая аналитика

Реальный сценарий работы

1. Собираем семантику
2. Кластеризируем фразы
3. ??????????
4. Profit

Идеальный сценарий ТА, на примере Title

1. Берем все title конкурентов в кластере
2. Определяем значимые слова
3. На основе значимых слов составляем свой title
4. Самые частотные != Значимые

Текстовая аналитика

Что должна уметь ТА:

• Какие ЗНАЧИМЫЕ слова используют конкуренты в рамках кластера в Title/Body/H1
• Оценка релевантности по фразе
• Количество текста у конкурентов и у нас
• Сравнение с нашим URL

​

​

Как найти значимые слова

• Собираем Title/Body/H1
• Разбиваем на слова и лематизируем
• Считаем LSI
• В LSI вместо количества фраз используем формулу с:
• Сколько раз встретилось слово в документе
• Сколько раз встретилось слово в кластере
• Глобальная частота слова (IDF)
• Проверяем, используем ли мы это слово в данном участке документа (Title/Body/H1)

В чем сложность

• SERP не однородный
• Страницы в одном кластере на разных языках
• Страницы разных тематик в одном кластере
• Брендовые фразы
• Анализ только текстовой составляющей (без навигации, крошек и пр.)

​

Пример работы

Пример работы

Обозначения

LSI rank - на сколько фраза выражает тематику/группу фраз

Chance - вероятность встретить слово у конкурентов (H1|Title|Body)

Релевантность

• Используем модифицированный BM25
• Нужно сравнивать с конкурентами

​

А где количество вхождений?

Ошибки на странице

Количество контента и вероятность переспама

Задача копирайтеру

Title/Desc/Hn: Важные слова которые должны быть включены.

Текст страницы:

• Объем текста
• Вопросы на которые должен ответить текст
• LSI слова с приоритетом

Как получить доступ к новому функционалу?

Вопросы?

​

Олег Саламаха

Facebook

​

Serpstat.com

Кластеризация для одной группы