ПаветтаLSI — слова и фразы, которые связаны с целевым запросом по смыслу. Помогают поисковику понять, что контент написан экспертно, без простой «нашпиговки» ключом. Современные алгоритмы (BERT, MUM, YATI) учитывают именно смысловую связность.
Подбираются по анализу топ-10 конкурентов: какие термины встречаются в их статьях по тому же ключу. Полезные источники: ассоциации Wordstat, «вместе с этим ищут», подсветка поисковика в выдаче. Не путать с банальным «синонимы».
Базовое слово, ключ
«мебель», «фасады», «фурнитура», «заказать», «москва»
Поисковик видит, что статья реально про кухни, не наспам-плотность
Для «настроить hreflang» LSI: «языковые версии», «sitemap», «alternate», «x-default», «canonical».
Сам термин «LSI» (latent semantic indexing) пришёл из патента 1988 года и к реальным алгоритмам Яндекса и Google уже не имеет отношения — ни YATI, ни BERT не считают сингулярных разложений матрицы «документ-термин». SEO-специалисты оставили ярлык «LSI» как удобное обозначение тематических слов, но по сути речь о покрытии подтем и сущностей запроса. Поэтому не гонитесь за «плотностью LSI-слов»: переспам тематическими терминами Яндекс ловит фильтром «Баден-Баден» так же, как переспам прямыми вхождениями.
Практический способ собрать такие слова — выгрузить топ-10 по запросу через контент-план и прогнать тексты конкурентов через анализатор (Топвизор «Текстовый анализатор», Megaindex, Just-Magic): инструмент покажет термины, которые есть у большинства страниц в топе, но отсутствуют у вас. Это и есть пробелы в раскрытии темы. Дополняйте ими семантическое ядрона уровне ТЗ копирайтеру, вместо механической дописки в готовый текст.
Статья «как почистить кэш браузера» в топе Яндекса почти у всех содержит сущности «Chrome», «Ctrl+Shift+Del», «cookies», «история посещений», «Яндекс.Браузер», «горячие клавиши»; если в вашем тексте нет половины этих слов, алгоритм считает раскрытие темы неполным и ранжирует ниже даже при идеальных вхождениях прямого ключа.
Сам термин пришёл из старой технологии и к современным алгоритмам отношения почти не имеет: поисковые системы давно используют другие модели, которые понимают смысл. Практическая идея под этим названием прижилась и работает: в тексте должны встречаться слова, которые неизбежно окружают тему в живой речи.
Собирают такие слова просто: берут первые десять результатов по запросу, вынимают повторяющиеся у всех термины и смотрят, чего нет у вас. Обычно выясняется, что пропущена целая подтема. Механическая вставка «связанных» слов в текст пользы не приносит и портит чтение.
Частые вопросы
Работают ли такие слова для продвижения?
Работает полнота раскрытия темы, список слов тут вторичен. Если в тексте отсутствуют понятия, которые есть у всех страниц из топ-10, материал выглядит неполным. Механическая вставка «связанных» слов результата не даёт.
Как собрать такие слова для своей темы?
Взять первые десять результатов по запросу, выписать термины, которые встречаются у большинства, и сравнить со своей страницей. Пропуски чаще указывают на целую нехватку подтемы.
Сколько таких слов нужно в тексте?
Столько, сколько требует тема при нормальном изложении. Считать их количество бессмысленно: алгоритмы оценивают смысловую полноту, а перечисление терминов подряд ухудшает читаемость и попадает под переспам.
Связан ли термин с современными алгоритмами?
Напрямую нет: он пришёл из старой технологии обработки текстов. Сегодняшние модели работают иначе, но идея о том, что тему нужно раскрывать окружающими понятиями, осталась верной.