Как собрать семантическое ядро для категории интернет магазина

Всем Добрый день, сегодня я наглядно буду собирать ключевые слова для сайта одежды butikm.ru под уже существующие страницы сайта для их оптимизации, этот магазин я недавно приобрел и буду оптимизировать, как обычно начнем с сем ядра.

Поставим цель что надо сделать:

  • Собрать запросы для текущей страниц
  • Расширить текущие категории
  • Новые разделы создавать не предполагается, только расширить старые

Чек лист по сбору семантического ядра для интернет магазина

1) Где собираем ключи:

  • Парсим wordstat.yandex.ru
  • Cервисы видимости — собираем конкурентов и свою видимость
  • Парсим поисковые подсказки
  • Парсинг adwords.google.com
  • Парсинг Rambler.adstat
  • База букварикс
  • Сервиc just-magic.org
  • выгрузка запросов из webmaster.yandex.ru и metrika.yandex.ru — если есть

2) Чистка запросов:

  • От не целевых запросов
  • От витальных запросов конкурентов
  • Запросы относящиеся к другим регионам
  • Не актуальные запросы
  • От неявных дублей
  • От запросов где — (точную частоту делим на широкую частоту и если меньше 5% смотрим удаляем )
  • Убираем пустые запросы — где широкая частота большая а точная маленькая или совсем нет

3) Распределение по страницам — Кластеризация и группировка запросов

  • Кластеризуем список через сервис по топ 10
  • Кластеры вручную объединяем в группы
  • Каждой группе присваиваем страницу сайта

Рассмотрим сбор ядра для категории http://butikm.ru/zhenskaja_odezhda/kardigany/vjazanye/ — Женские вязаные кардиганы.

Семантическое ядро будем собирать в программе Key Collector и группировать в Excel.

Включаем программу — создаем группу в которую будем парсить ключи — берем базицы по которым будем парсить в моем случае это вязаные кардиганы.

Для базица обычно достаточно название категории, для того чтобы распарсить ключи

собираем ключ для магазина одежды в кейколлекторе

Как парсинг будет закончен надо почистить ключи от мусорных и не интересных для нас ключей.

  • Запускаем Yandex.Direct — для сбора частоты — Частота » » и частоты «!»
  • Отдельно придется запустить Сбор частоты по маски «[!QUERY]» — для того чтобы узнать какой порядок слов более частотный у запроса — Например купить стол или стол купить
  • Удаляем запросы с маленькой частотой — не интересной для нас
  • Удаляем не целевые запрос просмотрев список

Удаялем лишние ключевые слова

Перед очисткой от неявных дублей надо собрать частоту по маски «[!QUERY]»

Заходим в Данные — Анализ неявных дублей — Выбираем запросы с маленькой частотой оставляем с интересной нами.

От всех дублей не советую очищать, так как модно убрать ключ с хорошей частотой

Например есть ключевые слова:

  • Кардиган вязаный женский — частота 2
  • Женский кардиган вязаный — частота 100
  • женский вязаный кардиган — частота 300

Если делать автоматический то останется только ключь женский вязаный кардиган — частота 300, а женский кардиган вязаный — частота 100 и Кардиган вязаный женский — частота 2 уберется, что не совсем для нас подходит, поэтому убираем вручную

Чистим запросы от неявных дублей

После того как почистили все запросы, убрали мусор и не целевые запросы ( чек лист по чистки в начале статьи )

Сбор видимости конкурентов + база букварикс + сервис Just-magic:

  1. Сбор видимости:

Нажимаем вычисление KEI — Получить данные для ПС Яндекс — после завершения Экспортировать

Собираем данные о поисковой системе

Теперь надо узнать какие страницы чаще всего встречаются в топ 10 и собрать их ключи:

Выделяем все URL — Нажимаем сводная таблица

Собираем конкурентов в поиске по запроса

Переносим URL в две колонки и сортируем колонку Количество по полю URL от максимум до минимум. В итоге мы узнаем какие страницы занимают больше всего топов, берем для анализа 15-20 страниц и собираем их ключевые слова через сервисы видимости — ( Как собрать видимость можно почитать тут )

Все собранные ключевые слова добавляем в кейколлектор. ( Советую занести в отдельную группу в кейколлекторе )

Находим конкурентов в поиске которые чаще всего встречаются

2) Выгружаем запросы из базы Букварикс — www.bukvarix.com — Хорошая бесплатная база ключевых запрсоов.

Открываем базу — Вставляем наши базицы ( вязаный кардиган ) — Нажимаем найти — Экспортируем в Excel — и переносим все ключи в кейколлектор в группу где видимость

выгружаем запросы с букварикс

3) Сервис just-magic — Сервис платный — этап не обязательный, но для расширения сем ядра магазина одежды вполне пойдет

Берем ключи которые мы насобирали в самый первый раз и уже почистили — Заходим в сервис в левом меню — Расширение — вставляем весь список наших ключей и нажимаем отправить. Полученный список ключей закидываем в группу к видимости и букварикс

ключи из сервиса Джаст меджик

Заходим в Маркеры — добавляем файл с нашими ключами ( Почитайте как должен быть оформлен файл ) и выгружаем ключи. Полученные запросы добавляем в группу к видимости и букварикс.

собираем через сервис доп ключи

Все собранные ключи через сервисы и базы чистим от мусора так же как и в самом начале делали и соединяем с другими ключами в другой группе.

перносим ключи в первую группу

Все сбор ключей по всем источникам закончили, теперь у нас список ключей очищеный от не целевых запросов — Выгружаем все в Excel

Следующей этап Кластеризация и группировка

Кластеризация — работает следующим образов, парсит все сайты по запросам если есть совпадения в топ 10 по сайтам, то запросы объединяются в один кластер.

  • Есть Hard кластеризация — когда много совпалений,
  • есть Soft — когда мало совпадений в плоть до одного ( подходить для информационных сайтов )
  • Смешанный — что то среднее.

Я пользуюсь  кластеризатором в сервисе just-magic — так как у меня есть подписка там, он делает только Hard кластеризацию, для коммерческих сайтов самое то. Кластеризаторов семантика на рынки щас много можете по гуглить, все они работают по схожему принципу.

Заходим в кластеризатор добавляем ключи и на выходе получаем распределенные запросы там интересен столбик grp1.

редактируем кластеризованный список

Так как это делается все автоматически то может быть много дублей разных кластеров.

Например: вязаный кардиган, вязаный кардиган в москве — будут в одном кластере, а вязаный кардиган цена в другом кластере, по сути нам надо объединить все такие дубли, для этого в соседнем столбике выделяем какието слова по которым можно объединить в итоге получаем распределенные ключи по группам.

группируем запросы

Как итог получилось собранное семантическое ядро для интернет магазина одежды для категории женские вязаные кардиганы: собрано 365 запросов для оптимизации и по группировки получилось, что надо создать 11 под категорий:

Вязаные кардиганы — Запросы на саму страницу, для каторой собирали.

и дополнительные запросы для создания подкатегориях в вязаных кардиганах.

ажурные вязаные кардиганы
вязаные кардиганы больших размеров
длинные вязаные кардиганы
кардиганы крупной вязки
вязаные кардиганы крючком
летние вязаные кардиганы
вязаные кардиганы недорого
вязаные кардиганы с капюшоном
вязаные кардиганы спицами
теплые кардиганы
трикотажные кардиганы