Недорогая семантика - что посоветуете

Сергей, что значит не работает такое? Не работает подбор синонимов и LSI к ключевой фразе? Всё работает, не наговаривай.

Можем прям сейчас проверить.

Стоп-стоп-стоп. Мы о чём говорим, о единичном действии подбора синонимов или о формировании полноценного СЯ под посадочную?

Подбор синонимом и LSI - это естественно не законченное СЯ, это лишь первый шаг в расширении базовой формулировки и не более.

Цикл (обзорно) следующий (если вы формируете СЯ под конкретную посадочную). Опять же, если хорошо понимаете, что должно быть в данном кластере.

- Базовые формулировки

- Расширение формулировок по синонимам и LSI (хотите GPT, хотите через SE сервисы, как было раньше).

Здесь надо быть аккуратным и понимать, что подойдет, а что явно не подойдет.

- Далее с этим списком идём в Кейсо и Букварикс, формируете для себя рабочие списки (не забываем про минусование, иначе потонете в десятках тысяч запросов на биграммах).

- Далее делаете выгрузки из Букварикса и Кейсо (в последнем не забываете про опции Расширение запросов, Дополняющие фразы и Список запросов конкурентных страниц).

- Потом объединяете все списки, удаляя перекрёстные дубли.

- Результат загружаете в Key Collector (я обычно делаю через Черновик) и далее через Групповой анализ и регулярки бегло удаляете то, что не получилось удалить через минусование (у SE сервисов там ограничения на кол-во букв).

Здесь можно использовать свои наработки КС по Стоп словам и удалять всякий информационный мусор. 

- Результирующий, но всё равно черновой список отправляете в Кейсо на сбор частотности.

- Обработанный черновой список уже с внутренней статистикой возвращаем в Key Collector - уже в рабочий кластер.

- Далее в рабочем кластере удаляем Неявные дубли (благодаря частотке), удаляем вручную остаточный низкочастотный мусор, которые не удалось удалить через объединённые признаки. 

Всё.

p.s. Если KC не пользуетесь, можете отсев делать в том же Keйсо, просто это менее удобно и явно дольше.

Есть более упрощенный способ - собираете СЯ по конкретным конкурентным страницам (ну здесь такое себе), тоже свои плюсы и свои минусы. 

Итого. 

Подбор синонимов и LSI - это конечно не готовый СЯ, даже и близко не СЯ.

p.s. Если вы не знаете, какие будут посадочные и просто собираете ядро, там схема уже будет другая, там без дополнительной кластеризации не обойтись.

p.s. Мутаген был хорошим инструментом (особенно, что касалось анализа конкуренции запроса), но в связи с падением себестоимости услуги формирования СЯ он получается нерентабельным.

Так человек задачу озвучил не двусмысленно. ) Полезные ключи - это ключи, которые ранжируются на целевых страницах. На синонимы от Ai можно просто не обращать внимания, они регулярно к интенту отношения не имеют.

Хорошо, давай.

Обратимся к классике "насадка на кран".

Цитирую ответы,

Отдельно подчеркнул разные слова.

Есть результат? Есть. Адекватный? Более чем.

Насколько это целесообразно использовать для посадочной в контексте рабочего интента - это уже определяет SEO специалист на этапе проработки списка запросов.

Мы сейчас в фокусе чисто академической задачи.

Идем далее. 

Cравниваем и оцениваем полноту найденных результатов 👇

Берем для сравнения результат сервиса по подбору синонимов:

Берем LSI сервис Корсакова,

Для меня результат GPT очевидно полнее и релевантнее.

Человек может озвучить задачу как угодно, но суть мы понимаем. И как профессионалы должны чётко разделять - этап подбора синонимов и LSI, и последующие мероприятия по сформированию СЯ. 

Это уже другая сторона вопроса. Интент ты можешь описать через промпт и получить от AI более релеватные данные.

В чистом виде AI с подбором синонимов и LSI справляется вполне хорошо (то, что пропустит мы вполне можно обнаружить на этапе расширения и дополнения запросов в том числе и по конкурентным источникам).

Подбор полезных запросов для посадочных страниц (формирования СЯ) - это уже комплексный навык и здесь я вижу принципиальным важным разделять процесс на этапы с использованием соответствующих SE инструментов.

Это уже даже не трюк, это скорее привычная операция в контексте расширения поисковых запросов в SE сервисах, например