Раньше, когда владелец сайта пренебрегал технологиями SEO (поисковая оптимизация), даже большое количество экспертных текстов оставались без внимания пользователей сети. Но когда пришли технологии LSI (латентное семантическое индексирование), все задумались: не значит ли это, что оптимизаторы больше не нужны.
Забегая вперед: SEO-шник занимается не только подбором ключевых запросов и все еще нужен для продвижения в поисковых системах. Кроме того: не все системы перешли на новые алгоритмы и способны ранжировать тексты без ключевых фраз. А даже если они это умеют — у LSI есть свои особенности, в которых нужно разбираться.
Выбирая только одну из стратегий: SEO или LSI, сайт упускает значительную часть аудитории. Для максимальной эффективности нужно либо комбинировать подходы к статьям, либо грамотно балансировать между ними.

Как и зачем появилось LSI
«Google» и «Яндекс» не устают бороться с внешним влиянием на поисковую выдачу. Ведь когда позиция сайта зависит от количества вхождений поисковых запросов — в ТОП попадают не качественные материалы, а те, что напичканы ключами больше других.
С появлением новых алгоритмов для поиска релевантного контента, ключевики стали учитывать все меньше и меньше. Сначала научились различать синонимы, затем дошли и до распознавания контекста.
В 2017 году «Google» опубликовал исследование, согласно которому 15% запросов вводятся пользователями впервые. Новые термины, темы и словосочетания не находились в сети, хотя на самом деле подходящие ответы просто включали в себя другие словоформы. Это заставило компанию начать использовать технологию ЛСИ.
Разработчики
Патент на разработку принадлежит «Telcordia Technologies, Inc.». Учитывая запросы и проблемы поисковых систем, работающих на основе слов, компания создала автоматизированную систему, которая повышает эффективность поиска на 30%.
Внутреннее устройство LSI
Если представить технологию в виде простой матрицы, то строчки в ней будут перечислять слова, а столбики — документы/сайты. Клетки в такой таблице будут иметь разные оттенки. Чем темнее — тем больше слово соответствует тому или иному источнику.
Если вам проще воспринимать такую информацию визуально, вот небольшая схема:

И сравнительный метод подачи информации:
Представьте себя напротив многоквартирного дома. В каждой квартире горит свет разной интенсивности и теплоты. Вам необходимо найти квартиру, где используют определенную лампочку, но точно такой же нигде нет. И вместо того, чтобы оставлять вас ни с чем, некая система анализирует «таблицу» окон, чтобы найти самый похожий вариант.
И даже если на странице не встречаются похожие на запрос слова, система покажет пользователю документ, похожий на тот, где эти слова встречаются. Это позволяет формировать много синтаксических и смысловых узлов, ведущих к латентно релевантным сайтам.
LSA — латентный семантический анализ.
LSO — латентная семантическая оптимизация.
Преимущества ЛСИ перед СЕО
Со стороны исполнителя оптимизированного текста — LSI-копирайтера — новая технология экономит время и трудозатраты. Специалисту можно сконцентрироваться на качестве текста, раскрытии темы и чуть меньше думать про то, как к этой статье сможет выйти пользователь.
Поисковым системам тоже выгодно, чтобы интернет заполнялся ценными материалами, а ранжирование происходило с максимальной пользой для пользователя. Еще технология помогает избежать следующих неприятностей:
- контент идеально подходит пользователю, но отсутствует в выдаче из-за короткого описания;
- человек не может найти информацию, так как не знает подходящую терминологию;
- оптическое распознавание символов или рукописный ввод некорректно набирают запрос и пользователь получает неподходящую выдачу;
- необходимо найти иностранный сайт, не имея на клавиатуре подходящей раскладки.
К слову, это единственный способ межъязыкового поиска без функции перевода. Так как система группирует источники по смыслу, под одним запросом могут расположиться статьи на разных языках.
Недостатки
Кроме того, что у вычислительных машин снижается скорость развития из-за массива данных, модель вероятности не считается достоверной. Иногда подбор синонимов действительно спасает, а порой приводит к совершенно ненужным результатам.
По этим причинам поисковики все еще учитывают SEO. Хотя ни одну из технологий нельзя назвать совершенной, их тандем позволяет нам находить искомое и привлекать на сайт целевую аудиторию.
Как написать LSI-статью
Согласно принципам работы алгоритма, в тексте должен присутствовать не вопрос из поисковой строки, а ответ на него. Система уже научилась распознавать скрытый смысл запроса и осуществлять поиск по контенту, похожему на правильное и развернутое объяснение.
Значит, ЛСИ-копирайтинг (хочется использовать аббревиатуру ЛСО, но не принято) подразумевает написание текста, наполненного синонимами запроса и смежными терминами. Например:
Запрос: что такое ЛСИ?
Ключевые фразы текста:
ЛСИ — это; компания Telcordia Technologies; матрица латентной семантики; ЛСО; поисковая оптимизация SEO; ЛСА; и т.п..
То есть, обязательными становятся не фокусные слова из запроса, а сопутствующие детали. Гораздо важнее перечислить все, что может отразить тему статьи. Для поиска таких запросов необходимо использовать функции вроде «Вместе с этим ищут», или во всех подробностях ознакомиться с материалом прежде, чем составлять семантическое ядро.
Немаловажным становится и объем статьи. При такой схеме продвижения нет максимума: чем больше информации — тем лучше. И есть минимум: нельзя выявлять среднее значение через анализ конкурентов — нужно их обгонять по количеству символов.
Короче говоря, необходимо соответствовать целям, которые преследовали поисковые системы внедрением данной функции. Писать читабельный, интересный текст, рассматривающий проблему читателя со всех ракурсов и позволяющий с ней справиться. Доверяйте такую работу экспертам области и статья обязательно покажется в ТОПе.