вой собственный сайт. Вот только смысл этого слово знают немногие. А хорошо разбираются в теме и знают все подробности – единицы. И вот сейчас будем решать эту проблему и рассказывать о SEO всё до мельчайших деталей. Усаживайтесь поудобнее, ведь текст будет долгим.
Что такое SEO анализ текстов
SEO анализ текста нужен для того, чтобы оценить, насколько сайт оптимизирован для поисковых систем. Если всё хорошо, то при запросе поисковик будет в верхних рядах выдавать нужную страницу.
К тому же с помощью SEO анализа принято определять качество текста. Всё дело в том, что ключевые слова должны соответствовать поисковым запросам и быть органично разбросаны по тексту. Благодаря чему человек может быстрее читать статью, опираясь на важные моменты.
Также для SEO анализа текста используют и другие показатели. Основных всего три:
Заспамленность (она же тошнота);
Вода или водность;
Уникальность.
Уникальность.
Этот показатель самый часто встречающийся. Система сравнивает заданный текст со всем, что есть в открытом доступе и ищет совпадения. На каждом сайте принцип действия свой, поэтому результаты разные.
Наверняка у вас возник вопроса: «Как они определяют уникальность, ведь есть общеупотребимые речевые обороты?». И ответа нет. Возможно, они добавлены в исключения или что-то еще.
В любом случае понятно, что ждать идеальной точности от проверки на уникальность не стоит. Даже текст, полностью взятый из головы может не набрать 100%. Результат всё равно будет высоким, если вы не дико шаблонный человек, но всё же. По большому счёту проверка на уникальность стабильно правильно выявит лишь в наглую скопированный текст.
Поисковые системы активно бьются с копированием текстов. Во-первых, никому не нравится, когда у них воруют. Во-вторых, в интересах поисковых систем, чтобы пользователь быстрее находил то, что нужно. А для этого желательно убирать весь дублирубщийся контент из вершины выдачи.
Поэтому процент уникальности должен быть высоким, чтобы попасть на вершину выдачи. Но необязательно 100%. Можно и меньше.
Водность (также известная как вода)
Этот показатель демонстрирует, насколько много в тексте мусорных слов. Он ещё больше не доработан, чем уникальность. Если вы строите чуть более сложные конструкции, чем первоклассник, то вода у вас будет. К ней могут отнести не только важные союзы и предлоги, но даже слова, которые несут смысл.
Роботы не любят сложные конструкции. Для них важнее, чтобы люди быстрее находили ответ на свой вопрос. Так как лучше показателя, чем вода, не придумали, приходится довольствоваться тем, что есть.
Заспамленность/тошнота
Как точно это определяют – неизвестно. Более того, где-то даже сами создатели смутно понимают критерии, по которым определяется тошнота (приает, Адвего). Известно только, что в засекреченный математических формулах встречается частотность.
Частотность показывает, как часто слово встречается в тексте. Например, вы написали 100 слов и одно из них «перфекционист». Частотность этого слова равна одному.
Но вернемся к заспамленности. Этот показатель нужен для того, чтобы не писали текст лишь для поисковых систем. Ну и чтобы люди не забывали о существовании словарей синонимов.
Роботы не любят высокий процент заспамленности. Если в вашем тексте много раз встречается одно и то же слово, страницу могут опустить в поисковой выдаче.
Есть ли смысл пользоваться автоматическим SEO анализом текстов.
Если вы работаете с большими объемами информации, то можете прибегать к этому. Совсем плохие/неуникальные тексты таким образом вычислить можно.
Но в остальном смысла от автоматического SEO анализа нет. Люди читают сам текст, а не его показатели. А самое главное – это именно человеческий интерес. Если тексты не интересны людям, то никакая оптимизация не поможет.
SEO анализ сайтов
А вот сам SEO анализ сайтов заметно глобальнее. Чтобы проанализировать, нужно:
Узнавать основные критерии, по которым работают поисковые системы. А также отслеживать все обновления скриптов для них;
Выявлять основные потребности пользователей;
Также нужно заниматься оптимизацией своего сайта;
Сформировать семантическое ядро;
Проанализировать количество упоминаний сайта, а также сколько раз на него ссылались;
Проанализировать
