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.
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.
Воркфлоу чего именно - поиска синонимов и LSI или полный цикл анализа семантики для посадочной/кластера?
Если первое, то самое простое - составляете промпт с указанием подобрать синонимы и LSI к нужной ключевой фразе.
Если полный цикл, то тут явно одним предложением не обойдется.
У SF есть отдельный анализатор лога, называется ScreamingFrogLogFileAnalyser.
Не бесплатная, но найти доступный вариант можно.
Присоединюсь к рекомендации коллег относительно Keyso + расширение синонимов и LSI теперь удобно делать через AI.
Вы для начала конкретизируйте - код сайта написан на ИИ или содержание сайта сгенерировано через ИИ ответы?
Сам по себе код не влияет на SEO.
В соответствии со своим качеством и уровнем продвижения.
Сам по себе код написанный через ИИ на SEO не влияет.
Если у вас стоит выбор, нужна стабильность и уверенный заработок, выбирайте первое.
Кроме того в качестве хобби вы можете интересоваться SEO и уже спустя время возможно сделаете другой выбор.
Правильно - SEO.
SEO (Search Engine Optimization) и CEO (Chief Executive Officer) обозначают разные понятия. Несмотря на схожесть написания, эти термины принадлежат к разным профессиональным сферам и никогда не пересекаются в значении.
Это довольно странно, если сайт всего на две недели, но обычно именно после этого срока яндексоиды рассматривают проблемную ситуацию по индексу.
p.s. Какой объём текстового контента на лендинге?
