Как быстро подобрать темы для информационных статей

Во время наполнения сайта текстами оптимизаторы, вебмастеры и копирайтеры тратят неоправданно много часов на создание контент-плана. В этом посте я расскажу, как сэкономить время при поиске тем для информационных статей.



Как быстро подобрать темы для информационных статей

Для работы нам понадобится любой платный тариф в Key Collector и Serpstat.

1. Получаем список сайтов-статейников, нужной тематики

Сформируем список статей, например, для сайта аграрной тематики. Для старта я взял первый крупный тематический сайт http://orchardo.ru/, затем с помощью оператора поиска related получаем список сайтов, которые, по мнению Google, похожи на него.

1related:http://orchardo.ru/

Для выгрузки списка доменов из результатов выдачи я пользуюсь букмарклетом «Выгрузка списка доменов» (сам букмарклет — здесь).

Для подбора списка похожих тематических сайтов также можно использовать:

После выгрузки списка сайтов из различных источников просматриваем их и отсеиваем нетематические.

У меня получился список из 30+ доменов.

2. Подбираем фразы для указанных доменов из Serpstat

Запускаем KeyCollector и выгружаем ключевые фразы, по которым ранжируются указанные сайты.

Выгружаем ключевые фразы

Предварительно необходимо указать свой токен в настройках (подробности читайте в справке).

Пакетный сбор фраз для доменов из сервиса Serpstat

Получилось почти 20 тысяч фраз.

Ключевые фразы в тематике садоводство

3. Выбираем только информационные запросы

Обычно информационные статьи отвечают на вопросы «Как?», «Зачем?», «Почему?», «Сколько?».

Составляем полный список:

Кто, что, какой, чей, который, сколько, когда, где, куда, как, откуда, почему, зачем.

Просклоняем слова в различных падежах с помощью онлайн-инструмента. Затем уберем несколько слов, для которых сервис криво поменял падеж.

Полученный список добавляем их в стоп-слова и отмечаем в Key Collector «Частичное вхождение» и «Искать совпадения только в начале слов».

Stop words

Параметры поиска ключевых слов

Это необходимо для поиска фраз с содержанием слова «чья», но не «ничья» и других.

У нас должно получиться примерно 3000 фраз с вопросами.

4. Чистим фразы от мусора

В Key Collector есть встроенные фильтры, с помощью которых легко почистить фразы от мусора.

Используем следующие фильтры:

  • содержит латинские буквы (в моем случае они были не нужны);

Фильтраця ключевых фраз

  • содержит прочие символы;

Фраза содержит прочие символы

  • содержит повторы слов.

Ключевая фраза содержит повторы слов

5. Кластеризуем ключевые слова

Переходим на вкладку «Анализ групп».

KeyCollector анализ групп

Выбираем тип группировки «По отдельным словам». Отмечаем в таблице ненужные ключевые фразы в таблице и убираем их.

Тип группировки по отдельным словам

Далее выбираем в настройках группировки «по составу фраз и поисковой выдаче [улучшенная]».

Группировку удобно настраивать индивидуально. Все просто: чем больше числа, тем точнее группировка, и тем меньшее количество групп получается в итоге.

У меня вышло так:

Результат сортировки

Отмечаем галочкой полученные группы. Затем жмем правой кнопкой мыши на «Создать группы и скопировать/перенести отмеченные фразы» (кому как удобно).

Как создать группы и перенести в них отмеченные фразы

Получаем отдельные группы фраз с ключевыми словами.

Отдельные группы фраз с ключевыми словами

Конечно, Key Collector не может идеально разгруппировать ключевые фразы. Иногда могут встретиться нерелевантные группе ключевые фразы либо похожие по смыслу фразы в разных группах. Эти исправления в любом случае придется делать вручную во время просмотра групп. Но на правки тратится меньше времени, чем на группировку вручную с нуля.

Вывод

В итоге мы получили чуть более 200 групп фраз, на все понадобилось около часа времени, большая часть которого ушла на поиск похожих тематических площадок.

Напомним, для сбора тем информационных статей нужно выполнить всего три шага:

  1. Сформировать список тематических сайтов-статейников и подобрать для них фразы.
  2. Отсортировать только информационные запросы и очистить фразы от мусора.
  3. Кластеризировать ключевые слова.

Далее можно проверить конкуренцию полученных групп фраз с помощью Mutagen и, исходя из полученных результатов и частотности фраз, получить готовый контент-план для написания статей.

Комментарии
Войдите через социальную сеть
«В Генеральной прокуратуре Украины официально заявили, что пропавший из-под домашнего ареста бывший ректор Налоговой академии Петр Мельник находится в США, в штате Калифорния.»
«В Генеральной прокуратуре Украины официально заявили, что пропавший из-под домашнего ареста бывший ректор Налоговой академии Петр Мельник находится в США, в штате Калифорния.»
«В Генеральной прокуратуре Украины официально заявили, что пропавший из-под домашнего ареста бывший ректор Налоговой академии Петр Мельник находится в США, в штате Калифорния.»
«В Генеральной прокуратуре Украины официально заявили, что пропавший из-под домашнего ареста бывший ректор Налоговой академии Петр Мельник находится в США, в штате Калифорния.»
«В Генеральной прокуратуре Украины официально заявили, что пропавший из-под домашнего ареста бывший ректор Налоговой академии Петр Мельник находится в США, в штате Калифорния.»
 
«Не покладайтеся на власну «редакторську інтуїцію». Ви маєте справу з інформаційними технологіями - і тут керують алгоритми!»
Віталій Гордуз, керівник інтернет підрозділу УМХ
Цифрова реклама у регіональних ЗМІ: як її нарощувати?
Самое читаемое
События