Семантическое ядро конкурентов с группировкой за час

Существует много способов узнать лучше соперников по выдаче. Некоторые из них заключаются в тщательном анализе семантического ядра конкурентов. При грамотном использовании инструментов для сбора СЯ и кластеризации, метод, описанный в этом кейсе, даст возможность быстро находить сотни идей и запросов для новых материалов на свой собственный сайт.

Недавно в руки попала замечательная программа для группировки (кластеризации) поисковых запросов — KeyAssort. В планах сделать ее полноценный обзор, а пока попробую продемонстрировать синергию KeyAssort и сервиса Букварикс на примере сбора небольшого семантического ядра для блога про рыбалку.

Процесс сбора семантики конкурентов

Работы получится на час при небольшом проекте и хороших настройках софта. Посмотрим, сколько групп запросов, а значит и идей для новых материалов, удастся собрать за это время.

Анализ выдачи поисковых систем

Для начала, нужно выбрать поисковик, под который будет происходить продвижение материалов сайта. Это важно — у Яндекса результаты отличаются от Google, значит, конкуренты тоже будут разными.

В примере я предпочел ориентироваться на Яндекс, соответственно, перехожу в его выдачу в режиме инкогнито, чтобы не было примесей персонализированной выдачи. Для Google поступать нужно аналогично. В Яндексе не забывайте указать регион, если запрос коммерческий и геозависимый.

Беру верхние 3 результата, чтобы не растягивать процесс. Вы можете выбрать интересные сайты или взять больше 3-х ресурсов — время на сбор семантики конкурентов увеличится, но и получить можно будет больше запросов. Вот такие условные конкуренты нашлись у меня по запросу «блог про рыбалку»:

Сбор СЯ конкурентов в Буквариксе

Существует несколько способов узнать семантику конкурента, самый точный — сбор данных с систем аналитики — является невыполнимым в подавляющем большинстве случаев. Но есть варианты более простые и, самое главное, быстрые. Я для этого использую специализированный сервис для сбора СЯ — bukvarix.com. Сервис скоро станет платным, так что очень рекомендую пользоваться возможностями, пока позволяют 🙂

Проверив три сайта конкурентов, я пришел к выводу, что семантики для наглядности хватит и с одного, efishblog.ru. Это самый скромный по Буквариксу донор поисковых запросов, и в качестве наглядного примера меня устраивает.

Семантическое ядро выбранного конкурента состоит на данный момент из 3 110 слов.

Сбор СЯ конкурентов в Буквариксе

Удобно, что в Буквариксе можно скачать семантику конкурентов буквально в один клик, внизу страницы с подробным списком поисковых запросов сайта есть соответствующая кнопка. Скачанный в zip-архиве документ csv можно использовать для дальнейшей работы.

Скачав архив СЯ, открываем его и таблицу в нем. Удаляем низкочастотные ключи — они нас на данный момент не интересуют. Остаются запросы с частотностью более 100 по сервису Яндекс Wordstat, их всего 1774.

Кластеризация запросов  с  KeyAssort

После того, как сократился список запросов по частотности, их можно загрузить в инструмент для кластеризации (или, как еще говорят, группировки). Я использую программу KeyAssort. Софт отлично справляется с задачей группировки поисковых фраз и является в целом более удобным инструментом для работы с группами, чем КК или онлайн-сервисы.

Сбор данных поисковой выдачи

Скорость обработки данных в KeyAssort напрямую зависит от количества поисковых запросов, поэтому разработчики предусмотрели возможность импорта не только самих ключей, но и данных поисковой выдачи. Это позволяет экономить время и перейти сразу к кластеризации. Подробно про конфигурации и возможности КейАссорт напишу в в обзорной статье, а сейчас буду использовать XML лимиты Яндекса. Ниже видно основные настройки сбора для Яндекса и Google.

Пока собираются данные выдачи, можно заняться другими делами. Для обеспечения стабильности парсинга, нужно принимать в расчет ограничения Яндекса. Узнать свой лимит запросов в секунду можно, разделив текущий часовой лимит на 2000.

Кластеризация запросов в KeyAssort

После того, как программа завершила парсинг выдачи, можно приступить к кластеризации. Соответственно, при импорте с данными о выдаче, можно сразу приступать к кластеризации, упустив сбор информации.

Технические настройки программы выглядят так:

Немного поиграв с настройками, в частности, силой группировки по SERP и видами кластеризации, получаю 207 групп поисковых запросов. Можно называть это «кластерами» — как кому привычнее и удобнее. Но суть в том, что это является семантикой будущих статей.

Ручная кластеризация в KeyAssort

Если нужно быстро извлечь несколько идей для статей, можно дальнейшую кластеризацию проводить по мере необходимости, например, при формировании контент-плана. На этом этапе хорошо видны основные группы запросов, что позволяет также быстро оценить объем семантики конкурента.

Конечным продуктом кластеризации является полноценное семантическое ядро, на основе которого можно создавать контент для своего сайта, поэтому дальше предстоит немного ручной работы. Благодаря панелям, разделяющим рабочую область на две части, удобно перетаскивать фразы и группы мышью, при этом ничего не зависает и не пропадает, как в некоторых онлайн-сервисах.

Ручная кластеризация ядра заключается в создании категорий и групп для запросов в правой панели программы,  куда затем мышкой перетаскиваются нужные запросы из левой панели. Доступно создание нескольких уровней вложенности групп.

Буквально за несколько минут я создал десяток кластеров и скопировал в них интересные запросы. После того, как кластеров и запросов будет достаточно, СЯ можно выгрузить в удобный для дальнейшей работы файл .xlsx. Ну а дальше дело только за качественным контентом.