Оператор [query] для определения частотности: использовать нельзя отказаться

Мы в основном занимаемся ядрами под информационные (контентные) проекты, поэтому скажу со своей колокольни. Нужно сразу понять, что:

1. Эта частотка также изменяется с течением времени, что очевидно.

2. Самый частотный порядок слов может меняться со временем.

3. Самый частотный порядок главного ключа в кластере тоже может измениться со временем.

4. Следовательно, может измениться и самый частотный порядок слов, и сам главный ключ тоже может перестать быть «главным» и замениться на совершенно другой.

Отсюда следует, что квери – это не панацея, и по большому счету никаких суперпреимуществ перед классической «!» не имеет. Тем более сейчас практически все ТЗ на тексты делаются руками, следовательно, даже если ключ не был приведен в нормальную форму на этапе семантики, то во время создания ТЗ вы так или иначе это сделаете.

Другое дело, что квери – это отличный инструмент для дополнительной проверки главных ключей в кластере, дублей, выявления правильной частотности при повторах слов (“[!совместимость !мужчина !лев и !женщина !лев]") и прочих специфических моментов (аля "[!cовместимость !гороскопов !мужчина !лев !и !женщина !рак]”), которую опять же каждый хороший исполнитель должен выполнять по умолчанию.

Момент №1. Благодаря оператору, и без того глючный Вордстат, стал глючить еще больше. Самая большая проблема – это дубли запросов: 

Момент №2. Оператор, который призван находить правильный порядок слов в запросе, по идее должен привести нас к правильным запросам, т.е. правильной словоформе. Но огромный пласт запросов идет из подсказок.

Давайте опять же на примере:

Т.е. правильный порядок слов в запросе именно «телевизор купить воронеж». А теперь давайте поговорим немного про текстовый анализ. Расскажите мне, когда вы в последний раз в коммерческих нишах видели много прямых вхождений по запросу «телевизор купить воронеж». Вот и я особо не видел, я вижу прямые вхождения по запросу «купить телевизор», непрямые по «телевизор в воронеже», но никак не «телевизор купить воронеж» – это самая настоящая спамная вставка, с которыми призван бороться алгоритм Баден-Баден.

А теперь момент №3. Вся эта история работала бы в идеальном мире, где Вордстат отдавал бы данные, которые не накручиваются SEO-шниками.

Выводы:

1. Куча дублей по запросам, которые осложняют жизнь при работе с семядром.

2. Правильная форма та, которая идет из подсказок, которые накручивают SEO-шники.

И теперь вы думаете: «Ну и что убрали запросы, да и бог с ними». Господа, а как же полнота семантики? Или при работе с контентом сайтов мы не пользуемся LSI, не считаем прямые, непрямые, уникальные вхождения во фрагментах, метатегах, заголовках, ссылках? Или мы уже победили все агрегаторы, а по недвижимости мы наблюдаем одни коммерческие сайты агентств? Реальность такова, что без полной семантики, которую прекрасно режет данный оператор, мы теряем те самые запросы, по которым двигаться не только можно, но и нужно.

Именно поэтому мы не используем при сборе семантических ядер оператор [].

Лично я не могу понять ажиотажа с оператором [] среди заинтересованного круга товарищей. Это узкоспециализированный инструмент, для историй типа [такси +из шереметьево +во внуково]. Больше от него толку особо нет. Вот тут Яндекс несколько лет назад прямо сказал: 30% трафика идет по уникальным запросам, по ультра НЧ, которые не повторяются. Сейчас эта доля, имхо, около 50%. Зачем может быть нужна эта частотка в органике, мне неизвестно, в статейниках тем более. Там 80% реального трафика – это огромный пул микро НЧ, переформулировок и прочего, я вообще не проверяю там даже точную частотность. Общая частотность маркера кластера – ок, разумно, хотя есть свои нюансы. Точная – очень выборочно, когда есть сомнения. Квери – вообще не нужно.

Целесообразность использования query-частотности крайне низкая. 

Во-первых, потому что выдача редко отличается в зависимости от порядка слов в запросе. Да, такие случаи есть, но они не частые. 

Во-вторых, Вордстат практически всегда предлагает самый популярный вариант расстановки слов в запросе. И тратить дополнительные ресурсы и время на все эти определения – не лучшая затея. Эффективнее эти ресурсы пустить в другое русло.

Я считаю, что ядра с посчитанными частотностями [query] содержат лишний кусок информации, который никак не поможет в стратегии продвижения в дальнейшем. Но поможет потратить ресурсы оптимизаторов на фигню. 

Вы собрали в один кластер запросы [купить пластиковые окна] (WS=16287), [пластиковые окна купить] (WS=21805) и [купить окна пластиковые] (WS=2546). По своей сути они являются неявными дублями, содержат одни и те же униграммы, и дальнейший текстовый анализ даст одни и те же рекомендации по внедрению этих запросов на посадочную страницу. Несмотря на то, что ранжируются документы в выдаче при перестановке слов в Title, по-разному. Это не страшно, если ваше ядро состоит из 500 запросов, которые вы сможете внедрить за пару месяцев целиком. Но это страшно, если ядро из 1,5М запросов состоит из 50–60% таких «неявных дублей». 

Если в рекламных кампаниях на поиске точное соответствие заголовка запросу имеет значение, то в SEO – это моветон. 

А вот понимание, в каком падеже, числе, склонении ("!") пользователи используют поисковые запросы чаще, может здорово помочь при том же текстовом анализе. 
Мы не считаем [query] в SEO-шных ядрах вообще никогда. И пока не получили ни одного практического подтверждения осмысленности этого действия.

Я не использую query при сборе семантического ядра. На старте проекта мне вполне достаточно базовых параметров частотности. Когда же проект не новый или же необходимо «пылесосить» семантику, всегда лучше использовать данные с других источников. Можно использовать сотни различных параметров, но без практики применения – это не дает прибыли бизнесу клиента.

Если уже углубляться в то, как собрать самую качественную семантику с показателями, несколько месяцев вкладывайтесь в контекст – это даст больше информации и понимания.

При сборе семантического ядра мы в первую очередь для работы используем точную частотность запросов "!слово", так как эти данные нам нужны для оптимизации метатегов и заголовков. В данных тегах мы стараемся использовать точные вхождения запросов. Конечно, где это невозможно с точки зрения правил русского языка, мы корректируем словосочетания, чтобы ключевые слова были выстроены грамотно.

Частотность в кавычках ("слово") используем только в тех тематиках, где количество запросов очень маленькое и у них очень низкая частотность. Используем данный вид частотности очень редко, в исключительных случаях.

Чтобы определить потенциал посадочной страницы, мы высчитываем суммарную точную частотность ("!слово") запросов, входящих в кластер этой страницы.

Уточненные и фразовые частотности (с восклицательным знаком и кавычками в wordstat.yandex.ru) не являются панацеей в информационных нишах при сборе семантического ядра.

В информационных нишах основной пул запросов приходится на низкочастотники, которые представляют собой «длинный хвост» основных запросов. Таким образом если «отрезать» частотность через кавычки и восклицательные знаки, то фактически отсекается большой пул НЧ-запросов, которые не обязательно попадают в семантическое ядро оптимизатора, но тем не менее дают основную массу трафика на публикуемые статьи.

В этом плане общая частотность более приближена к объективности, и именно на общую частотность в первую очередь нужно обращать внимание.

Важно, что данное правило работает с запросами, где выражен информационный характер. Например, в коммерческих нишах использование точных фраз обязательно. Или, например, так называемые «однословники», где зачастую нельзя дать оценку, информационный или коммерческий это запрос – ориентирование на общую частотность может ввести в заблуждение.

С другой стороны, я лично давно не видел информационные ядра, где бы использовались однословники. Поэтому считаю, что подсчет уточненных и фразовых частотностей, как правило, лишняя трата времени.