Сообщение об ошибке

Deprecated function: The each() function is deprecated. This message will be suppressed on further calls в функции menu_set_active_trail() (строка 2404 в файле /home/z/zap79/olnik-seo.ru/public_html/includes/menu.inc).

8 шагов к очистке семантического ядра в Key Collector

Как убрать восемь уровней шлака и оставить чистое серебро? Понадобится аккаунт в Key Collector и 12 минут на прочтение этого поста.

1. Чистка семантического ядра по словам-маркерам

Открываем Key Collector и с помощью фильтра отсеиваем все неподходящие слова. Например, для категории «серебряные кольца» основными маркерными словами будут «серебряные», «кольца», а также их словоформы. Вписываем только часть слова, чтобы охватить все словоформы.

 

В первую очередь отберем все запросы без «кол-» в Key Collector.

 

Для этого переходим на вкладку с выбором условий фильтраций:

переходим на вкладку с выбором условий фильтраций

 

И выбираем соответствующие условия (фраза не содержит «кол-»):

выбираем соответствующие условия (фраза не содержит «кол-»)

 

Отмечаем все отфильтрованные фразы и отправляем в «корзину».

Отмечаем все отфильтрованные фразы и отправляем в «корзину»

 

Дальше по такому же алгоритму отфильтруем запросы по слову «серебр-».

 

Чтобы охватить больше фраз с одинаковым значением, в Key Collector существует возможность создавать вложенные фильтры.

 

Для чего это нужно? Например, возьмем запросы «кулоны» и «подвески». Оба варианта в выдаче будут показывать идентичные результаты.

 

В данном примере мы выполнили поиск информационных запросов, содержащих слова «кулон» и «подвеска».

 

В данном примере мы выполнили поиск информационных запросов, содержащих слова «кулон» и «подвеска»

 

Все созданные фильтры по заданным условиям можно сохранять и использовать в других проектах.

 

Как это сделать:

 

Все созданные фильтры по заданным условиям можно сохранять и использовать в других проектах

2. Удаление повторяющихся слов

Фразы с повторами зачастую мусорные, поэтому имеет смысл удалить их уже на первых этапах чистки семантики. Для этого выбираем расширенный фильтр и настраиваем правило: «Фраза» — «Содержит повторы слов»:

 

Фразы с повторами зачастую мусорные, поэтому имеет смысл удалить их уже на первых этапах чистки семантики

3. Удаление латинских букв, специальных символов, запросов с цифрами

Удалить латинские буквы и спецсимволы можно с помощью:

  • расширенного фильтра;
  • регулярных выражений.

С помощью расширенного фильтра можно выбрать сразу несколько параметров:

 

С помощью расширенного фильтра можно выбрать сразу несколько параметров

 

Фильтр по условию «содержит прочие символы» выберет фразы с украинскими символами «і», «ї».

 

Не забывайте применить правило ИЛИ/И ко всем условиям.

 

Другой метод — изучить регулярные выражения и очистить семантическое ядро с их помощью.

 

Регулярное выражение \d+ помогает избавиться от цифр.

 

Например, в случае семантического ядра по серебряным кольцам я оставляла все запросы, содержащие значение пробы металла и веса изделия, но удаляла год выпуска.

 

Например, в случае семантического ядра по серебряным кольцам я оставляла все запросы, содержащие значение пробы металла и веса изделия, но удаляла год выпуска

 

Регулярное выражение [a-z]+ нужно для фильтрации букв латинского алфавита.

 

Буквы латинского алфавита могут быть в названиях брендов, коллекций или других элементов карточек товаров. Перед удалением таких запросов советую внимательно их просмотреть.

 

Буквы латинского алфавита могут быть в названиях брендов, коллекций или других элементов карточек товаров

 

Фильтрацию с помощью регулярных выражений можно проводить и с помощью быстрого фильтра (как на примере выше), и с помощью расширенного фильтра:

 

Фильтрацию с помощью регулярных выражений можно проводить и с помощью быстрого фильтра (как на примере выше), и с помощью расширенного фильтра

 

4. Чистка с помощью стоп-слов

Переходим на вкладку «Стоп-слова»:

 

Чистка с помощью стоп-слов

 

Добавляем слова, которые нам не нужны. Обычно я делю все стоп-слова на несколько групп:

  • информационные;
  • города (которые не соответствуют маркетинговым целям);
  • все, что относится к бесплатным способам получения товара: бесплатно, недорого, дешево, дорого, на/под заказ (не для всех сайтов) и так далее.
  • субъективные понятия: самый, лучший, красивый, необычный, прикольный, оригинальный.
  • названия сайтов с объявлениями: «пром юа», «олх», «клумба», «бигль юа».
  • визуализация: изображения, фото, видео, скачать, смотреть, чертежи, инструкции, схемы.
  • очень часто встречаются запросы с приставкой «своими руками», их тоже добавляем в стоп-слова.

Список групп может варьироваться в зависимости от тематики сайта, но приведенные выше примеры работают практически во всех случаях.

 

Полный список стоп-слов однажды решил собрать Антон Липский. С тех пор он регулярно пополняется находками других специалистов.

 

Так выглядит чистка с помощью списка стоп-слов в Key Collector:

 

Так выглядит чистка с помощью списка стоп-слов в Key Collector

 

Важно! Информационные запросы с приставками «как», «где», «что» советую не удалять. Лучше перенести их в отдельную папку и в будущем использовать для разработки контент-плана.

 

Также можно все ненужные слова добавлять непосредственно из полного списка запросов. В таком случае создаем отдельную группу — специально для таких стоп-слов.

 

Алгоритм действий:

 

1. Кликаем на значок слева от нерелевантного запроса:

Кликаем на значок слева от нерелевантного запроса

 

2. В открывшемся окне выбираем, что добавить в список стоп-слов:

В открывшемся окне выбираем, что добавить в список стоп-слов

5. Чистим ядро с помощью функции анализа группы слов

В KeyCollector переходим на вкладку «Данные» — «Анализ групп».

В KeyCollector переходим на вкладку «Данные» — «Анализ групп»

 

Отмечаем группы со словами, которые не подходят:

 

Отмечаем группы со словами, которые не подходят

 

Группы, отмеченные в таблице, автоматически отмечаются в основном списке запросов. После того как были отмечены все неподходящие слова, закрываем таблицу и удаляем все ненужные запросы.

6. Ищем и удаляем неявные дубли

Для использования данного метода необходимо сначала собрать информацию о частотности запросов. После этого переходим на вкладку «Данные» — «Анализ неявных дублей»:

 

 

Для использования данного метода необходимо сначала собрать частотность запросов. После этого переходим на вкладку «Данные» — «Анализ неявных дублей»

 

Выделяем необходимые настройки:

 

Выделяем необходимые настройки

 

Нажимаем кнопку «Умная отметка»:

 

Нажимаем кнопку «Умная отметка»

 

Программа автоматически отметит все неявные дубли, частотность которых меньше в указанной поисковой системе.

7. Ручной поиск по группе запросов

Наконец можно отметить вручную все ненужные слова в семантическом ядре: сленг, слова с ошибками и так далее. Основной массив нерелевантных запросов уже был очищен ранее, так что ручная чистка не займет много времени.

8. Очистка запросов по частотности

С помощью расширенного фильтра в KeyCollector устанавливаем параметры частоты запросов и отмечаем все низкочастотные фразы.

 

С помощью расширенного фильтра в KeyCollector устанавливаем параметры частоты запросов и отмечаем все низкочастотные фразы

Выводы

Чтобы качественно очистить семантическое ядро от мусора, следует выполнить восемь шагов в KeyCollector:

  1. Чистка семантического ядра по словам-маркерам.
  2. Удаление повторяющихся слов.
  3. Удаление латинских букв, специальных символов, запросов с цифрами.
  4. Чистка с помощью стоп-слов.
  5. Очистка ядра с помощью функции анализа группы слов.
  6. Поиск и удаление неявных дублей.
  7. Ручной поиск по группе запросов.
  8. Очистка запросов по частотности.

На каждом этапе желательно просмотреть слова, помеченные для удаления, так как существует риск удалить качественные и релевантные запросы.

 

Вместо удаления ненужных запросов лучше создать отдельную группу и переносить их туда. В свежих обновлениях Key Collector появилась соответствующая группа по умолчанию — «Корзина».

 

После тщательной чистки семантического ядра можно переходить к следующему этапу — кластеризации и группировке запросов.

Отмечу, что всегда существует риск упустить парочку нерелевантных запросов во время чистки ядра. Их как раз очень легко выявить и удалить на этапе группировки, но об этом — в следующий раз.

Статья взята с сайта https://netpeak.net/

Теги материала: