Как быстро почистить мусор в СЯ? 💬🗑
Если у вас стоит задача быстро собрать всю семантику в нише и покрыть ей сайт, а у конкурентов и агрегаторов слабая структура - единственное, что остается - это собрать все запросы тематики. Но при парсинге у вас 100% будет куча мусора (инфо или запросы которые не подходят под бизнес). Например - застройщик продает только новостройки, а в семантике будут запросы про вторичку, аренду, бренды, города, штрафы, налоги и прочий инфо-мусор.
И так, мы собрали все однословники в тематике, нашли их синонимы, скомбинировали их друг с другом со всеми возможными перестановками и спарсили вордстат. На выходе видим таблицу с десятками и сотнями тысяч фраз (у джуна на этом этапе начинают потеть ладошки), но мы идем дальше.
Мешок слов
Анализируем весь этот массив по алгоритму "Мешок слов":
1. Очищаем каждую строку на спец символы и разбиваем их на слова (получаем список всех слов)
2. Лемматизируем каждое слово в списке (приводим к начальной форме)
3. Считаем частотность каждого слова в списке (мешок слов)
4. Формируем данные в Excel таблицу со столбцами:
- Слово
- Количество (в списке)
- Доля (%)
5. Сортируем таблицу по убыванию частотности или доле (%)
6. Чистим из этого списка инфо слова: что, как и тд (если вы конечно не использовали их при парсинге вордстата)
7. Получаем список слов всей ниши
8. Чистим мусор в СЯ
9. Работаем дальше с семантикой (скоринг по выдаче для ее кластеризации, приоритизации и тд)
Такой скрипт на питоне вам изи сделает ИИ с первого промпта, главное не забудьте установить библиотеку для лемматизации слов.
Вообще мешок слов можно использовать в разных целях, например, можно собрать самые частотные:
1. Слова в текстах конкурентов (хз зачем, но кто-то делает)
2. LSI и редкие слова тематики с википедии
3. Слова в ваших отзывах (найти боли клиентов)
4. Темы для инфо статей
5. Анкоры в ссылочном профиле конкурентов, но здесь я обычно строю сводную таблицу
И так далее…
Также мешок слов может быть отличным помощником для создания страниц, которых нет у ваших конкурентов. А как вы чистите большие массивы ключей?
#ся #семантика #мешок_слов #python
Если у вас стоит задача быстро собрать всю семантику в нише и покрыть ей сайт, а у конкурентов и агрегаторов слабая структура - единственное, что остается - это собрать все запросы тематики. Но при парсинге у вас 100% будет куча мусора (инфо или запросы которые не подходят под бизнес). Например - застройщик продает только новостройки, а в семантике будут запросы про вторичку, аренду, бренды, города, штрафы, налоги и прочий инфо-мусор.
И так, мы собрали все однословники в тематике, нашли их синонимы, скомбинировали их друг с другом со всеми возможными перестановками и спарсили вордстат. На выходе видим таблицу с десятками и сотнями тысяч фраз (у джуна на этом этапе начинают потеть ладошки), но мы идем дальше.
Мешок слов
Анализируем весь этот массив по алгоритму "Мешок слов":
1. Очищаем каждую строку на спец символы и разбиваем их на слова (получаем список всех слов)
2. Лемматизируем каждое слово в списке (приводим к начальной форме)
3. Считаем частотность каждого слова в списке (мешок слов)
4. Формируем данные в Excel таблицу со столбцами:
- Слово
- Количество (в списке)
- Доля (%)
5. Сортируем таблицу по убыванию частотности или доле (%)
6. Чистим из этого списка инфо слова: что, как и тд (если вы конечно не использовали их при парсинге вордстата)
7. Получаем список слов всей ниши
8. Чистим мусор в СЯ
9. Работаем дальше с семантикой (скоринг по выдаче для ее кластеризации, приоритизации и тд)
Такой скрипт на питоне вам изи сделает ИИ с первого промпта, главное не забудьте установить библиотеку для лемматизации слов.
Вообще мешок слов можно использовать в разных целях, например, можно собрать самые частотные:
1. Слова в текстах конкурентов (хз зачем, но кто-то делает)
2. LSI и редкие слова тематики с википедии
3. Слова в ваших отзывах (найти боли клиентов)
4. Темы для инфо статей
5. Анкоры в ссылочном профиле конкурентов, но здесь я обычно строю сводную таблицу
И так далее…
Также мешок слов может быть отличным помощником для создания страниц, которых нет у ваших конкурентов. А как вы чистите большие массивы ключей?
#ся #семантика #мешок_слов #python