Кейс: как сформировать кластер запросов для страницы нового сайта бухгалтерских услуг

Всем привет! Меня зовут Илья Перевалов. Я основатель агентства Semactiv.ru.

В SEO мы работаем c 2020 года. Специализируемся в основном на разработке семантики в e-commerce проектах и для сайтов услуг. Реже для информационных проектов, но в них также имеем экспертизу. 

Работаем с клиентами по всему миру в любых нишах, где есть деньги. Ежегодный объём — около 2000 заказов.

Подготавливаем всё для On-Page оптимизации: ключи, метатеги, ТЗ копирайтеру, карту релевантности, структуру сайта, структуру (прототип) типовых страниц.

В этой статье я поделюсь своей наработкой по формированию кластера ключевых слов — кейсом по сбору семантики для страницы нового сайта в сфере «аутсорсинг бухгалтерских услуг».

Важно отметить, что этот способ оптимальный по скорости исполнения и полноте охвата семантики. В нём я придерживаюсь «Закона Парето» — 20% усилий дают 80% результата.  

Задача клиента

Клиент пришёл с задачей — создать новый сайт для услуг бухгалтерии на аутсорсе. Предполагается, что основными источниками трафика будет трафик из поисковой выдачи (SEO) и контекстной рекламы (Яндекс Директ). 

Цель компании — выйти за год в топ 10 по целевым запросам и охватить максимум возможного трафика.

Проблемы SEO-продвижения

Ниша, на первый взгляд, лёгкая. Есть перечень услуг, можно собрать маркеры и расширить их и сгруппировать. Но дьявол кроется в деталях. А именно давайте посмотрим, какие сложности вас ждут при сборе семантики для бухгалтерских услуг:

1. Ниша перегрета накрутками ПФ. Найти реальных конкурентов, которые добились топа без накруток очень сложно.
2. Кластеризовать по топу сложно, потому что не понятно, кого брать за эталон. Приходится брать порог кластеризации 4 по топ 20 и отсекать ненужных конкурентов: VC, Avito, VK, Профи, Дзен, 2ГИС, Сравни.ру, Отзовик, Хабр, Юла, HH.ru и так далее.
3. Автоматизация не работает. Одни и те же запросы подходят сразу для нескольких услуг, что требует очень много ручной группировки запросов и отнимает массу времени.

Решение и план работы

Мы сформировали коммерческое предложение, где указали ряд работ, которые нужно сделать для достижения цели. Вот некоторые из них:

1. Поиск всех конкурентов в нише по региону Москва. Собрать аналитические данные по всем сайтам и сделать наглядный дашборд для понимания, насколько сильные сайты в топ 50 и с кем соперничать в выдаче.
2. Сбор максимально возможной семантики на основе конкурентов и поискового спроса, чтобы охватить всю нишу.
3. Кластеризация.
4. Разработка метатегов и ТЗ копирайтеру.
5. Подготовка карты релевантности. 
6. Прототипирование основных страниц сайта.
7. Разработка сайта на WordPress.
8. Внедрение контента на страницы сайта.

В нашем кейсе мы рассмотрим первые три этапа работы.

Поиск всех конкурентов в нише по региону Москва

В поисковой выдаче по Москве мы нашли профильный сайт бухгалтерских услуг. Затем построили в Keys.so сводку по этому сайту.

Далее перешли в отчёт «Конкуренты сайта в органической выдаче» и отфильтровали домены по похожести и по тематичности. Порог нужно подбирать свой — для всех ниш он разный.

Далее скопировали список конкурентов и перешли в инструмент «Пакетный анализ», откуда перенесли данные в Google таблицу.

Формирование кластера запросов для страницы «аутсорсинг бухгалтерии»

Сбор маркерных запросов

Маркерные запросы — это общие базовые ключи, которые охватывают тему страницы и помогают в дальнейшем собрать все запросы с «хвостами».

Для этого можно вручную обратиться к поисковой выдаче и посмотреть, какие заголовки у топовых конкурентов. Например, мы увидели следующие запросы: “аутсорсинг бухгалтерских услуг”, “бухгалтерский аутсорсинг”.

Комбинатор ключевых фраз

Чтобы сделать это быстрее, можно использовать инструменты Keys.so для автоматической работы с запросами. Например, комбинатор ключевых фраз помог нам сформировать дополнительные базовые запросы. 

Для этого в первый столбец мы прописали слова, связанные с аутсорсингом:

• аутсорс
• аутсорсинг

Во второй столбец добавили те слова, что касаются бухгалтерии и учёта:

• бухгалтерии
• бухгалтерский
• бух
• бухучет
• учет

На выходе получили список маркеров для парсинга:

• аутсорс бухгалтерии
• аутсорс бухгалтерский
• аутсорс бух
• аутсорс бухучет
• аутсорс учет
• аутсорсинг бухгалтерии
• аутсорсинг бухгалтерский
• аутсорсинг бух
• аутсорсинг бухучет
• аутсорсинг учет

База запросов

Для расширения получившегося списка фраз мы перешли в «Базу запросов». Добавили список маркеров и вписали минус-слова со знаком минус.

Результат скачали в CSV (Кодировка win-1251) в формате для Excel.

Поиск дополняющих ключевых фраз

Добавили в инструмент «Дополняющие фразы» все маркеры по очереди и получили несколько списков ключей. 

Здесь важно учитывать, если в списках получается сильно много запросов, необходимо увеличивать параметр “Похожесть”, насколько ближе по смыслу вы хотите получить фразы в списке. Для меня приемлемо 500-800 запросов в списке.

Сбор поисковых подсказок в Яндексе

Список маркеров загрузили в «Сбор поисковых подсказок в Яндексе» и получили список фраз, которые также можно использовать для расширения семантики.

Онлайн парсинг частотности Wordstat

После всех манипуляций в получившемся списке оказалось более 3000 фраз. Чтобы снять актуальную частотность по всем фразам, мы загрузили наш список в «Онлайн-парсинг частотности». Буквально несколько минут — и получили данные о частотности.

Работа в программе Key Collector

Полученный файл с частотностями из Keys.so импортировали в Key Collector: Файл → Импорт → Данные CSV.

Удаление неявных дублей

Отчистили список запросов от неявных дублей, которые не нужны для продвижения. Для этого перешли во вкладку: Данные → Неявные Дубли. Источник данных — “Маска”. Далее вручную просмотрели дубли и удалили ключи с частотностью “!” = 0 .

Чистка

На данном этапе отметили слова, которые не подходят нам по смыслу. Этот процесс ручной и требует внимания — главное не удалить важные ключи. Можно чистить не до конца списка, так как это отнимет много времени. На этапе группировки всё равно лишнее будет убрано. 

Автоматическая кластеризация

Первым шагом, собрали данные из Яндекса по XML и живую выдачу.

Далее настроили программу на кластеризацию в режиме пересечения, сила группировки = 4. Не забыли добавить агрегаторы в исключение.

Ручная доработка до идеала

У меня получилось 72 группы. Так как автоматическая группировка умеет только разделять ключи по признаку пересечения 4 URL в выдаче на выходе получаются группы со схожим интентом.

Их необходимо вручную сравнивать и объединять, если процент пересечения более 40% или вы видите, что у них одинаковый интент по смыслу.

Как в примере:

• расценки аутсорсинга бухгалтерия
• бухгалтерские услуги стоимость

Также важно открыть окно: Вид → Дополнительные панели → Доп. cтатистика поисковой выдачи. Здесь можно увидеть сниппеты конкурентов и понять, какого типа страницы преобладают по конкретному запросу.

Скачать пример готового кластера можно по ссылке.

Вывод

Если вы хотите, чтобы ваш сайт имел максимальную видимость в поиске и ранжировался по большому числу запросов, для этого нужно на начальном этапе собрать все возможные запросы, очистить их от мусора и грамотно кластеризовать. Затем оптимизировать страницы сайта под релевантные кластеры.

Для первой страницы сайта по аутсорсингу бухгалтерских услуг получилась группа из 72 поисковых фраз. Теперь нам предстоит разработать ТЗ копирайтеру, составить метатеги, написать контент и внедрить ключи на страницу. 

Почти все эти этапы работы с семантикой можно ускорить и реализовать с помощью инструментов Keys.so. Нравится то, что в сервисе добавляют новые инструменты, например, сбор подсказок Яндекса и онлайн парсинг частотности Яндекс Wordstat.

Так как клиентский сайт по бухгалтерским услугам ещё на этапе разработки, процесс оптимизации может затянуться. Мы обязательно поделимся статистикой после внедрения семантики и получения видимости в поиске Яндекс. 

Кстати, прочитать о том, как увеличить посещаемость уже запущенного сайта с помощью обновления семантического ядра можете здесь. Если вам интересно узнать больше о том, как обойти аффилиат-фильтры, читайте эту статью.