Это не очередной рерайт очередной статьи о презентации
Колибри от Гугл. А попытка осветить данную тему в приложении к задачам SEO-копирайтеров,
оптимизаторов в области создания текстового контента.
Пользователи поисковых систем формулируют все более сложные запросы
Умнеют не только машины, но и люди. :) Причем, это
взаимосвязанные процессы. Чем богаче и точнее становится выдача поисковых
систем, тем скорее пользователи переходят к формулировкам запросов, более
сложных чем «оптимизировать сайт скачать бесплатно». Поисковики идут навстречу
– представляя Колибри, специалисты Google отметили, что этот алгоритм в первую очередь призван
удовлетворить подателей «длинных» запросов. Также они подчеркнули, что сложные
и увязанные в последовательные цепочки запросы, в первую очередь, подаются
голосом, через смартфоны. Психологически это легко объяснить: раз уж машина «понимает»
человеческую речь, то – по мнению людей – нечего эту человеческую речь коверкать,
переводить на «упрощенный машинный язык».
Алгоритм Колибри от Гугл – как поисковик работает с поисковыми запросами
ИМХО, приводимые в тематических статьях описания и примеры
недостаточно информативны для создателей оптимизированных текстов, а местами
содержат явные натяжки (например, что Яндекс не понимает синонимов, в отличие
от Google). При этом
мне пока не попадались материалы про Колибри, в которых упоминалось бы LSI, хотя слово
«семантический» для характеристики этого алгоритма, ясное дело, используется.
Суть алгоритма Колибри – поисковая машина теперь имеет право
на перефразирование (даже полное) запроса пользователя в соответствии с
предполагаемым его смыслом.
Предполагаться истинный смысл запроса может по:
- контексту, истории поиска – например, запрос «где их купить» преобразовывается в «где купить фиалки», поскольку до этого именно ими интересовался пользователь;
- семантике – в простейшем случае речь идет о возможности замены, например, «снимок» на «фото» или «авто» на «машина», если по контексту запроса эти слова признаются синонимами.
Алгоритм Колибри Google – LSI нового поколения
С одной стороны, упомянутое выше отсутствие термина LSI в материалах о Колибри от
Гугл объяснимо, поскольку в первую очередь данный алгоритм на основании
семантики преобразовывает поисковые
запросы. А LSI-робот занимается обработкой текстов страниц на сайтах. Но ведь ясно, что эти два процесса сходятся
в одной точке. Более того – информацию о правилах преобразования запросов
поисковая система берет из своих баз знаний. И базы знаний формируются не из
воздуха, а на основании обработки колоссальных объёмов тематических корпусов
текстов, те есть деятельности LSI-робота.
Возьмем футуристический пример, наглядно иллюстрирующий то,
куда приведет нас Колибри, когда «потолстеет» (т.е. многому научится).
Пользователь подозревает, что его авто неисправно. И подает
запрос: «плавают обороты двигателя на холостом ходу». Сегодня результат поиска будет
содержать ссылки на одноименные или близкие по названию, содержанию ветки
форумов, полностью посвященные данной теме статьи. Никто не спорит с тем, что
подобные материалы должны быть представлены в результатах поиска и сегодня, и
завтра.
Но, обработав множество текстов, LSI-робот «знает», что это самое
«плавание оборотов двигателя» упоминается (именно лишь упоминается!) во многих
статьях в качестве одной из причин, требующих промывки топливной системы или
замены катализатора. Логично предположить, что включение этих материалов в
поисковую выдачу поможет пользователю быстрее найти ответ на свой вопрос? Очень
даже логично, поскольку человек, например, при упоминании катализатора
вспомнит, что неделю назад ударил авто днищем о бордюр, а это (как пояснит
соответствующий материал) ведет к разрушению его керамических сот.
Стало быть, фактически, поумневший алгоритм Колибри имеет
право преобразовать для нашего случая один запрос пользователя в сумму
запросов:
«плавают обороты двигателя на холостом ходу»+«замена
катализатора»+«промывка топливной системы»+...
При этом поисковая система действительно продуктивно
пытается предугадать смысл, конечную цель запроса.
Подчеркнем, что это футуристический пример для SEO-LSI копирайтера, оптимизатора сайта. Но
он подсказывает, как нужно писать оптимизированный текст уже сегодня.
Оптимизация контента под Колибри от Гугл:
- Не аналогична давно известному использованию ВЧ-ключей и включающих его НЧ-ключей (даже огромного «хвоста» последних).
- Подразумевает использование LSI-копирайтинга в крайнем понимании значения этого вида индексации (не только для подтверждения тематичности текста и прохождения антиспам-проверки), поскольку любая тематическая коллокация, фактически, может превратиться в немаловажный ключ.
Добавим, что Колибри от Гугл – это ни в коем случае не отказ
от использования ключевых слов (в умеренных масштабах), а неявное, но очень
важное увеличение их числа.
Можно ли создать типовой алгоритм создания оптимизированного
текста под Колибри от Гугл? Надеюсь в ближайшее время заняться этим (уже начертил >>>). Но,
вопреки правилу создания интриги, могу сразу предупредить, что в нем не будет
большого числа принципиальных отличий от методики создания толкового, полностью
раскрывающего тему текста.
Дима, вы ударили машину днищем о бордюр? )
ОтветитьУдалитьОжидал этого вопроса. :)
УдалитьНе ударял я машину ничем и ни обо что ввиду отсутствия этой самой машины в личном пользовании. Но, как копирайтер, определенными знаниями обладаю.
Ожидала этого ответа.:) Всегда и представляла вас без машины. :)
УдалитьКакой все-таки я "представительный". :)
Удалить