Как определить интент
Ключевого слова?

Как правило, просто поразмыслив над интентом поискового запроса, вы поймете, чего именно хотел пользователь. Вся история Google и Yandex посвящена тому, чтобы наилучшим образом распознавать интент поискового запроса и давать наиболее подходящие результаты, которые удовлетворяли бы потребности пользователя. Поэтому в большинстве случаев результаты поиска будут сигнализировать о намерениях пользователя (как это воспринимают Google и Yandex):

Просто посмотрите результаты выдачи. Какие сайты отвечают на запрос? Это интернет-магазины или блоги? Какая дополнительная информация выводится в поисковой выдаче?

Окна быстрого поиска, поисковые колдунщики Яндекса, все те блоки, которые дают короткий ответ поверх результатов поиска, прекрасно сигнализируют о намерении.

Окна «Поиск по похожим запросам» также сигнализируют об информационных намерениях.

Результаты покупок Google сигнализируют об «активных» поисковых запросах.

Локальные результаты Google и граф знаний имеют тенденцию сигнализировать о навигационных запросах.

Поисковые подсказки позволяют лучше понять возможный интент:

Вы можете использовать Serpstat, чтобы увидеть, какие типы «универсальных» результатов поиска отображаются по любым заданным триггерам запроса:

Вы также можете использовать фильтры Serpstat, чтобы ограничить поиск запросами, инициирующими определенный тип поиска (и, следовательно, конкретное намерение):

Это очень полезный трюк, когда вы работаете над определенной маркетинговой стратегией. Например, при создании редакционного календаря вы можете использовать Serpstat для исследования ключевых слов, вызывающих результаты «поиска по похожим запросам», раскрывая очевидные информационные намерения.

Психология интента

Будучи неотъемлемой частью исследования ключевых слов, намерение (интент) помогает вам создать более организованную контентную стратегию, нацеленную на довольных клиентов, пользователей, а значит, и на более высокий показатель конверсии. Первый шаг – организовать ключевые фразы по интенту.

Ключевые слова с информационным умыслом – это простые идеи контента, которые можно отправить вашей команде разработчиков контента.

Ключевые слова с транзакционными намерениями, которые могут включать идеи контента (списки продуктов, сравнение продуктов, часто задаваемые вопросы о продуктах, руководства по продуктам и т. д.), которые плавно ведут читателя по каналу конверсии.

Ключевые слова с коммерческими намерениями. Если у вас есть продукт, который вам подходит, обратитесь к своей SEO-команде для выяснения, как лучше оптимизировать страницы продукта, чтобы они могли ранжироваться по этим запросам. В качестве альтернативы это могут быть списки товаров или другие типы целевых страниц «купить сейчас», которые могут точно соответствовать запросу с высоким уровнем намерения.

Ключевые слова с навигационным интентом: некоторые из этих запросов будут иметь намерение «купить сейчас», в то время как другие могут сигнализировать о транзакционном намерении (например, потенциальные клиенты, изучающие отзывы о вашем продукте). Некоторые из них следует отправить вашей команде по управлению репутацией, а некоторые помогут вашим менеджерам по продажам лучше соответствовать ожиданиям клиентов. Большинство из этих запросов будут полезны более чем для одной команды специалистов и потребуют разных точек воздействия.

Конечно же, в дальнейшем мы поговорим о работе с каждым типом запросов более подробно. Сейчас вам необходимо выяснить, с какими типами поисковых запросов вы будете взаимодействовать и как понять психологию интента. В последующих главах мы расскажем, как собрать список ключевых запросов, разбить их по необходимым кластерам, разработать на основе этих данных контент-стратегию и оптимизировать посадочные страницы под поисковые системы. Вся эта деятельность проходит через призму понимания интента. В конце концов успешный бизнесмен – это тот, кто знает, чего хотят его клиенты.

Важно понимать и то, чего пытаются избежать ваши клиенты во время совершения сделки. Это справедливо и для информационных проектов. Например, возможно, читатели вашего блога желают получать самые свежие новости в сжатом виде без лишней информации. Бывают обратные случаи, когда читатели хотят иметь более углубленную информацию по какому-либо вопросу и не любят натыкаться на малоинформативные заметки.

Работа с ключевыми словами требует большого количества времени, но она определяет вашу будущую маркетинговую стратегию на многих уровнях, так что не торопитесь! Учет намерений пользователей при планировании и оптимизации контента делает вашу контент-стратегию намного более организованной и ориентированной на конверсию, что принесет вам больше прибыли.

Почему текстовой контент так важен для поисковых систем?

Мне бы не очень хотелось углубляться в историю развития поисковых систем, поскольку это может сильно поубавить ваш интерес и энтузиазм уже в самом начале. Поэтому в данной книге я позволю себе опустить большую часть исторических деталей, мы сфокусируемся только на самом важном. Те, кому интересно познакомиться с историей развития поисковых систем, могут узнать об этом из других моих книг, а также в блоге 8merka.ru.

Итак, что следует знать: поисковые системы были бы рады индексировать и понимать любые формы контента на сайте – тексты, изображения, аудио- и видеофайлы и даже хотели бы научиться понимать особенности дизайна сайта. Но на деле научить искусственный интеллект подобным навыкам крайне трудно, и сегодня поисковым системам удалось значительно продвинуться только по части текста. Фокусировка на текстовой составляющей обоснована тем, что до эпохи YouTube и Instagram текст был самой основной частью контента в Интернете.

Поисковые роботы постепенно учатся понимать содержание изображения, они значительно продвинулись в понимании flash-сайтов (хотя по-прежнему делают это весьма плохо), но самый значительный скачок произошел в отношении контекстуальной части текстов. Мне нравится говорить об этом, поскольку это позволяет заниматься контент-маркетингом на более высоком уровне, а также является мощным инструментом продвижения. Создавать сайты – это всегда очень интересно, но создавать интересные сайты – огромное удовольствие!

Представители поисковых систем также хорошо понимают потребность пользователей в более качественном контенте. Как мы уже говорили ранее, качественный контент должен соответствовать интенту. Такие материалы должны удовлетворять пользователя тем, что отвечают на его вопрос. Сегодня мы живем в крайне любопытное время, когда сотни тысяч людей пишут страницы полезных для жизни данных, и при этом миллиарды людей имеют свободный доступ к ним. Однако есть и другая сторона – спамный и малоэффективный контент – материалы, которые не имеют никакой практической ценности и не способны приносить пользу людям. Более того, подобные материалы наносят определенный урон, так как отнимают свободное время пользователя, который каким-либо образом наткнулся на материал и пытается вычленить из него полезную информацию. Урон есть и для поисковых систем. Индексируя подобные материалы, поисковые машины попусту растрачивают ресурсы на своих серверах.

Всё это исторически привело к борьбе со спамом и попыткам научиться лучше понимать тексты, чтобы выбирать лучшие из лучших и затем предлагать их пользователям в топе-10 поисковой выдачи. И здесь было бы неплохо углубиться в несколько исторических моментов возникновения важных поисковых алгоритмов.

«Колибри» и «Королёв»

26 сентября 2013 года Google сообщил о запуске алгоритма Hummingbird (в пер. с англ. – колибри). По свидетельству Google, последние столь серьезные перемены в Google происходили в 2001 году. Суть алгоритма заключается в том, что с 2013 года поисковая система Google умеет определять контекст страницы. Скажем, если вы использовали ключевую фразу «кубик Рубика» на странице по продаже апельсинов, Google поймет это и понизит вас в выдаче или выкинет из нее вовсе.

22 августа 2017 года схожий алгоритм анонсировали представители Яндекса. Они назвали данный алгоритм «Королёв». Поиск Яндекса научился определять содержание текста не по набору слов, а по смыслу. Столь значительный прорыв в обеих поисковых системах произошел благодаря развитию нейронных сетей и искусственного интеллекта.

Для того чтобы было проще воспринять эту информацию, я предлагаю вам зайти прямо сейчас в поиск Яндекса и вбить запрос «фильм, в котором у странного парня была шоколадная фабрика». Вы получите ответ «Чарли и шоколадная фабрика». Меня восхищает подобное развитие технологий. Поиск научился работать с longtail запросами. Longtail запросы – это запросы с длинным «хвостом» из дополнительных уточняющих слов. В нашем случае это было: «у странного парня была шоколадная фабрика».

Вернемся ненадолго к примеру с кубиком Рубика на странице по продаже апельсинов. Как в данном случае алгоритмы будут понимать, что речь идет о совершенно разных вещах? Быть может, мы продаем кубик Рубика апельсинового цвета? Поисковые алгоритмы способны понять, что кубик имеет кубическую форму, и это совершенно не связано с шарообразной формой апельсина. Кубик Рубика не может быть одного цвета, так как в данном случае теряется вся логическая необходимость данного предмета. Такой вариант может продаваться только в магазине приколов, и поисковая система способна понять этот момент. А вот апельсины редко бывают фиолетовыми или белыми. Кубик Рубика не имеет вкусовых параметров. Апельсины кислые или сладкие, а еще они – цитрусовые. Таким образом, мы ненадолго погрузились в мозг поисковой системы, которая обзавелась нейронными связями.

В действительности обе поисковые системы шли к этому очень долго и сегодня они по-прежнему развивают технологии, которые позволяют распознавать неочевидный смысл содержания страницы и интента запроса. Благодаря этому авторам и веб-мастерам была дана возможность оптимизировать свои сайты, используя естественные тексты, а не набор ключевых фраз. С помощью развивающихся талантов авторов или в связи с выходом данных алгоритмов, но тексты в Интернете действительно стали значительно лучше, и мы наконец обрели высокую ценность текстовых материалов в Сети.

Я хотел бы остановиться чуть более подробно на истории внедрения поисковых алгоритмов, так как знание этого в разы повышает профессионализм в сфере контент-маркетинга. Знать историю развития поисковых систем в действительности важно, чтобы понимать, что хотят увидеть представители поисковиков, когда говорят о качественном контенте.

В 2016 году Яндекс анонсировал новый алгоритм и большую статью с развернутым объяснением того, как они стремятся научить поисковую систему определять сложные контекстуальные запросы с длинными хвостами ключевых слов. Алгоритм был назван «Палех» в честь сказочного существа – жар-птицы, которая имела длинный хвост и часто изображалась на предметах в стиле «палех». Алгоритм «Королёв», который появился через год после «Палеха», можно считать его усовершенствованным вариантом.

Предлагаю уделить внимание технологиям нейронных сетей в рамках поисковых алгоритмов. Например, сегодня поисковые системы уже умеют понимать содержание графического изображения. Спасибо нейронным сетям!

И несмотря на то что они пока научились делать это в узкоспециализированных направлениях, тем не менее это значительный прорыв в технологиях поиска, и на основе этого можно предположить, что данная технология будет внедряться все больше и больше. Например, поисковые системы с легкостью определяют изображения порнографического характера. Они делают это благодаря определению количества телесного цвета на изображении. Таким образом работает цензура поисковой системы, отсеивая неэтичные изображения из прямых источников.