Особенности применения подсказкок поисковых систем

При формировании семантического ядра будущего сайта SEO специалисту необходимо большое количество актуальных и качественных источников семантики. Одним из таких источников являются подсказки поисковых систем.

Поисковые подсказки - это варианты популярных на текущий момент запросов, которые начинаются на те же буквы, которые пользователь вводит в поисковую строку системы.

Впервые поисковые подсказки появились в системе Google в 2004 году. Это был большой шаг и очень интересный инструмент, который открывал новые поля для исследования вебмастерам и был полезен пользователям. Отечественная поисковая система добавила у себя этот инструмент в 2008 году. Пользователь таким образом втягивается в тренды, ведь если он ищет не что-то конкретное, то может посмотреть на предложенные ему подсказки. Так что попадание в них является дополнительной рекламой для сайта или коммерческого заведения. Так же подсказки учитывают персонализацию, то есть могут предложить нам то, что мы чаще всего ищем по истории запросов.

В системе Яндекс это может выглядеть следующим образом:

То есть пользователю предлагаются популярные на данный момент запросы и система предугадывает и одновременно предлагает свои варианты основываясь на анализе базы запросов.

В Гугле это выглядит так:

Поисковые подсказки нашли различное применение в областях SEO и интернет маркетинга, их используют как для продвижения, так и для сбора информации.

Особенности поисковых подсказок для семантического ядра

Подсказки поисковых систем являются всегда актуальной базой ключевых слов. Ведь их обновление происходит быстрей, чем обновление общей ключевой базы. Но это и является  их минусом - нельзя долго хранить неактуальную информацию. Именно поэтому критерий “свежести” запроса является одним из ключевых в ходе формирования подсказок поисковыми системами. Допустим, запрос “самая высокая гора в мире” - это постоянный запрос, подсказку на который удалять не имеет смысла, потому что он не привязан к времени. В то же время подсказка “матч Россия - новая Зеландия” - актуальна только во время проведения данного события.

С точки зрения семантического ядра проекта эти особенности являются как плюсом, так и минусом:

• Допустим мы спарсили подсказки и создали страницу об обзоре популярной одежды на этапе возрастания тренда, тогда мы будем находиться в потоке событий в нужное время. Также у нас есть шанс, что эта одежда станет популярной на долгое время и вовремя войдя в этот поток мы получим большое количество трафика.
• Мы сориентировались только на подсказки и написали какой-либо документ, актуальность которого спустя месяц-два сходит на нет и частотность этого запроса и тематики стремится к нулю, потому что его время прошло.

Оба варианта вероятны скорее при ориентации исключительно на подсказки поисковых систем, что бывает редко. Как правило она лишь добавляют свежей информации в ядро и добавляют частотности популярным фразам, ведь переходя по популярной подсказке добавляется вес этой фразе в статистике поисковой системы.

Таким образом использовать подсказки при сборе семантического ядра надо, потому что это:

• Самая актуальная информация. Обновления есть начиная от получаса, до месяца.
• Возможность поймать тренд популярной тематики и быть в ряде первопроходцев, получая основной трафик.
• Хорошее дополнение к основному ядру в виде словоформ и более редких фраз.

Подсказки поисковых систем

Учитывая большое количество поисковых систем, подсказки в них различаются по способу формирования, по актуальности и важности для нас как для источника семантики. Рассмотрим подробней подсказки различных поисковых систем.

Поисковые подсказки Яндекс

Так как в Рунете Яндекс имеет больший вес, чем Гугл начнем с него. Подсказки от системы Яндекс появились в 2008 году и с тех пор являются популярным и незаменимым инструментом.

Основные отличия подсказок Яндекса:

• Частое обновление - подсказки обновляются не реже, чем раз в день. Для новостных событий обновление происходит раз в полчаса. Подробнее здесь.
• Ответы в подсказках - возможность получить ответ на вопрос только начав его ввод. Например:

• Ссылки на сайты в подсказках - если вы знаете название сайта приблизительно или только на русском, то Яндекс подскажет его адрес.

• Показ погоды на основе геоположения.

Это основные моменты, которые отличают подсказки Яндекс от других поисковых систем и они действительно полезны, в первую очередь для пользователя. Для информационных сайтов, которые выписывали статью, например,  для ключевиков “самая высокая гора в мире” после добавления ответов в подсказках трафик явно просел, т.к. сама поисковая система уже дает четкий ответ на запрос пользователя в поисковой строке.

Поисковые подсказки Google

Подсказки от Гугл не обладают функционалом на подобии ответов в строке подсказок и погоды для пользователей, однако есть ряд отличий:

• Обновление происходит реже, не учитывая новостные события. По одной из версий экспериментаторов раз в месяц.
• Гугл расширяет горизонты запроса пользователя и меняется заданные слова на синонимы и добавляет свои, когда Яндекс больше придерживается запроса пользователя.

• Новости меняются в течение дня.
• Поисковая система Google указывает, в каком случае подсказки могут быть удалены:
  • Подсказки призывают к насилию или описывают его.
  • Подсказки призывают к опасным и вредным действиям.
  • Подсказка пропагандирует нетерпимость к отдельным лицам или группам людей
  • Подсказка носит сексуальный характер

В сети бытует мнение, что подсказки Гугл гораздо лучше понимают пользователя, возможно это происходит за счет предложения своих вариантов, а не ориентации на введенный текст пользователем, как в указанном примере с мытьем кошки.

Поисковые подсказки Mail

Поисковая система Mail не столь популярна, как двое предыдущих представителей, но тоже заслуживает своего внимания. Основные отличия поисковых подсказок Mail:

• У данной поисковой системы отсутствует выделение введенных пользователем слов и букв, от предложенных слов системы.

• Система также использует возможность перехода на сайт при вводе его названия.

• Скорость обновления подсказок у Майла не до конца раскрыта, однако система индексирует “сегодняшний день”, в отличие от Гугл.
• Новостные события обновляются не реже, чем в час.

В целом, учитывая, что популярность поисковой системы невысока, не полное количество подсказок оправдано. Без ввода поискового запроса система не понимает их популярность, и если они не введены - то и в подсказки они не попадут.

Важно! Лучше не парсить подсказки Mail.ru, так как система предусматривает перебор алфавита к заданному запросу и даже если подсказки нет, буква алфавита будет парситься. Например, если парсим по запросу “как помыть окна”, то мы можем получить запрос по типу “как помыть окна в”, “как помыть окна а” и так далее, не несущие семантического смысла. Порой мусор достигает 75% результата парсинга.

Поисковые подсказки Rambler

Данная поисковая система также не является достаточно популярной, но использует поисковые подсказки в своей работе, поэтому заслуживает внимания.

• Введенные слова не выделяются жирным в части подсказки, как и в ПС Майл.

• Количество предложений и самих подсказок очень мало, скорее всего ввиду малой популярности. Например, на тот же запрос “как помыть кошку” система не выдает хвостов, по сравнению с другими поисковиками.

• Ответов и подсказок по сайтам у системы не предусмотрено.

В целом, данная поисковая система сейчас имеет очень маленькую долю на рынке и ориентация на её подсказки не принесет большой пользы, если мы говорим о сборе семантического ядра, но может его дополнить в редких случаях.

Поисковые подсказки YouTube

Видеосеть Ютуб имеет большую популярность и нередко задает тренды на поисковые запросы наряду с полноценными поисковыми системами. Сам YouTube так же имеет особенности и отличия от собратьев:

• В целом используется система от Google с подсветкой слов и обновлением в течение трех недель (или около того).
• Использовать данные подсказки можно и для того, чтобы определить медийность контента - то есть следует ли нам добавлять видео в какой-либо документ. Если подсказки Ютуба присутствуют, значит пользователи ищут видео на данную тематику. На примере мытья кошек:

Так как сам Ютуб ограничен видео контентом, то использование его подсказок в качестве источника семантики является скорее дополнением, чем базисом. И в большинстве случаев мы увидим запросы из Яндекса и Гугла, но с приставкой “видео”. Более подробно использование подсказок YouTube мы рассматриваем в данном материале.

Подсказки как источник LSI фраз

Поисковые подсказки являются отличным источником так называемых LSI фраз.

LSI фразы - ключевые слова, которые семантически связаны с основным запросом. Иногда LSI фразы так же называют околосемантическим ядром.

В ходе подбора фраз можно использовать подсказки поисковых систем как источник этих фраз.

Допустим, мы делаем документ с рецептом желе и нам необходимо знать, какие слова могут быть использованы в этой статье в качестве LSI фраз. Идем в Яндекс и смотрим:

То есть мы можем либо добавить варианты для пользователя по принципу “вы можете добавить в свое желе различные ингредиенты: ягоды, фрукты…” и тем самым разбавить статью семантически близкими словами, не допуская переспама ключевых слов и наполняя её смыслом.

Такой же пример может быть если мы делаем обзор двуспальных кроватей:

Мы можем добавлять такие слова как дерево, размеры, подъемный механизм и другие LSI фразы, которые получили из подсказок.

Это один из самых простых способов получения LSI фраз для документов, который является актуальным за счет частого обновления подсказок.

Программы и сервисы для парсинга поисковых подсказок

Программ для сбора поисковых подсказок существует довольно большое количество и все они отличаются эффективностью и своим функционалом. Рассмотрим основные из них.

Кей Коллектор - имеет возможность парсинга подсказок из основных источников.

Словодёр - проект команды Кей Коллектора, рассчитанный исключительно на парсинг подсказок.

Rush Analytics - онлайн сервис, одним из инструментов которого является парсинг поисковых подсказок. Плюсом является то, что система очищает мусорные подсказки.

Datacol - многофункциональный парсер, одной из стандартных настроек которого является парсинг подсказок поисковых систем.

Serpstat - многофункциональный онлайн сервис, одним из инструментов которого является парсинг подсказок. Основным отличием является возможность выделения подсказок только для вопросительных запросов.

CS Yazzle - программа с возможностью парсинга поисковых подсказок из Яндекса и Google.

Топвизор - также предоставляет возможность парсинга подсказок поисковых систем, доступные поисковые системы указаны на скриншоте.

Для упрощения работы с программами, а точнее для ускорения чистки ядра от мусорных фраз которые приехали с подсказок вот перечень наиболее популярных мусорных подсказок, которые подставляются в конец многих запросов:

• 5 лучших моделей;
• отзывы худеющих;
• отзывы сотрудников;
• отзывы туристов;
• итоги кратко;
• букв;
• класс.

Важно! Перед использованием убедитесь, что данные стоп-слова не исключат актуальные фразы Вашего проекта.

Чтобы быстро почистить ядро от этих запросов, на примере Кей Коллектора можно добавить эти фразы в список стоп слов. Также данные слова можно смотреть в этом документе Google Docs, со временем он будет пополняться - ссылка.

Выводы

Поисковые подсказки являются уникальным источником семантики и резюмируя можно выделить следующий ряд их преимуществ:

• Возможность использования как LSI фраз.
• Актуальная и наиболее быстро обновляемая информация в поисковых системах.
• Возможность узнать новые формулировки запросов и новых тенденций в интернет поиске.

Используя  поисковые подсказки в составлении своего семантического ядра или как LSI фразы мы всегда будем иметь актуальную информацию и интересы пользователей.