Что такое LSI фразы
LSI (Latent Semantic Indexing) или индексирование скрытым семантическим значением - это метод анализа и поиска информации, основанный на определении связей между словами на основе их контекстуальной близости с другими словами. LSI позволяет понять скрытые семантические связи между словами и фразами, учитывая не только их поверхностное сходство, но и семантический контекст, в котором они используются. Это помогает улучшить точность поиска и классификации текста, а также позволяет получить более полное понимание содержания текста.
LSI использует матрицу термы-документы для выявления скрытых семантических связей. При обработке текста алгоритм учитывает распределение слов во всем теле документов, а не только в конкретном тексте. Это позволяет выявить общие тематические паттерны и установить связи между разными словами и фразами.
Применение LSI может быть полезно в различных задачах обработки естественного языка, таких как информационный поиск, анализ текстов, кластеризация документов, а также в SEO. Путем использования LSI можно улучшить результаты поиска, обнаружить семантическую близость между разными фразами и снизить влияние неоднозначности.
LSI фразы, по сути, являются представлением фразы в виде скрытого семантического пространства. Это позволяет оценивать их сходство на основе семантического контекста и использовать это знание в различных областях, где необходимо понимание связей между словами и фразами.
Как правильно подобрать LSI фразы с помощью нейросети в программе X-GPTWriter
В программе X-GPTWriter, по-умолчанию, доступен широкий функционал для работы с LSI фразами. Первым делом, давайте рассмотрим функцию "Предложить LSI слова". Но сперва, давайте внесем некоторые вводные данные. Так будет гораздо более наглядно и проще понять алгоритм действий и вообще цель всего этого.
Итак, предположим, что у нас есть некий сайт, посвященный 3D-печати. Хорошая узкая ниша, по которой мы сделаем полноценный информационный ресурс. Мы предварительно составили структуру сайта при помощи функции "SILO-структуры" и теперь у нас есть готовый скелет с категориями и заголовками статей, с которыми можно дальше продолжать работать.
Следующим шагом будет получение LSI слов для наших статей. Зачем это нужно, спросите Вы? Ведь можно просто сгенерировать статьи используя заголовки и получить отличные качественные и уникальные тексты. Да, все верно, можно сделать и так. Однако, если отталкиваться от точки зрения SEO, в текстах статей должны присутствовать определенные слова, так называемые LSI слова. Именно наличие таких слов в какой-то мере определяет релевантность текста поисковому запросу, а также положительным образом влияет на поисковую оптимизацию.
Конечно, когда мы просто генерируем статьи, LSI-ключи там будут присутствовать тоже, просто сами по себе. Но для большего контроля, эффекта и если мы хотим досконально знать и понимать, какие именно LSI слова должны быть в тексте, нам предварительно нужно их собрать.
Надеемся, что с этим вопросом мы отчасти разобрались и хоть как-то смогли донести до Вас суть необходимости использования предварительно подобранных LSI-фраз. Теперь можем переходить к практическим действиям.
Настройка программы X-GPTWriter для генерации LSI фраз с помощью нейросети ChatGPT
На основном экране программы в меню "Основные опции", а дальше в "Основное действие" выбираем функцию "Предложить LSI слова". Далее идем по списку и выставляем наши значения:
- "Целевой язык": "Русский"
- "Тип исходных данных": "Список запросов (файл)"
"Исходные данные". Указываем путь к местонахождению нашего текстового файла содержащего ключевые слова или например заголовки статей, как будет в нашем случае.
"Папка для сохранения результатов". Здесь указываем путь, где будут сохраняться полученные результаты работы программы.
"Результатов на запрос". Здесь выставляем значение "1". "Количество потоков". Устанавливаем на значение "10". Как мы уже неоднократно писали, чем больше потоков выставить, тем быстрее будет готов результат. Данный параметр тесно связан с количеством имеющихся в нашем распоряжении аккаунтов ChatGPT. Чем больше у нас аккаунтов, тем большее значение "Количество потоков" мы можем поставить. В идеале смотрите на такое соотношение: 10 аккаунтов на 1 поток.
"Название проекта" обозначаем как нам хочется. В нашем случае мы запишем "3D-печать LSI". Готово. Сверьтесь, пожалуйста, со скриншотом, чтобы ничего не упустить.
Нажимаем "ОК" и запускаем генерацию. Как только процесс будет завершен, давайте откроем папку, куда сохранился результат и посмотрим, что у нас получилось.
Как вы можете увидеть на скриншоте ниже, в квадратных скобках после ключевого слова (в нашем случае ключевой фразой выступает заголовок статьи) у нас сгенерировались LSI слова. Теперь мы можем генерировать статьи с учетом полученных данных.
А что если использовать альтернативные способы добычи LSI фраз
Выше, мы рассмотрели один из способов генерации LSI слов при помощи программы X-GPTWriter. Но для того, чтобы перед читателем данной статьи выстроилась и сформировалась полная картина того, каким способом еще можно добыть заветные LSI слова, мы рассмотрим один из популярных сервисов в интернете, через который можно заполучить необходимые данные.
Итак, первым делом перейдем на сайт https://artur2k.ru/tools/poisk-lsi/ и в поле "Список поисковых запросов для поиска LSI фраз (каждый с новой строки)" добавим наши ключи.
Поскольку максимальное число ключевых слов для обработки равняется 5, мы можем добавить только одну нашу ключевую фразу. Ну ладно, пускай так, жмем кнопку "Найти n-граммы". Через пару секунд результат будет готов.
Вот так выглядит результат подбора LSI слов по нашей ключевой фразе. Смотрите скриншот ниже. Мы можем увидеть здесь популярность слов, а также популярность фраз в процентном отношении.
Есть возможность скачать результат в виде файла для Microsoft Excel. Можем выгрузить и открыть его для более детального ознакомления с результатом.
На скриншоте ниже Вы можете увидеть, как выглядит таблица со списком LSI слов по нашей ключевой фразе собранных через данный сервис. Всего у нас получилось 245 результатов для слова (униграммы) и столько же для фразы LSI.
Полученные слова и фразы можно использовать в написании своих статей. Конечно же, Вы можете использовать данный сервис для сбора LSI или же выбрать любой другой. Ориентируйтесь на свои предпочтения, удобство и функциональные особенности в первую очередь.
Генерируем LSI фразы и расширяем семантику при помощи нейросети ChatGPT
Следующая функция, которая есть в программе и которую мы рассмотрим, это "Расширить семантику и предложить LSI". Данная функция, помимо генерации LSI слов, которую мы рассмотрели выше, также еще и нацелена на расширение семантического ядра запроса.
На практике, имеется в виду, что программа с использованием нейросети сгенерирует расширенную семантику по ключевому запросу, который мы укажем. Искусственный интеллект проанализирует наш запрос и сгенерирует максимально связанные оптимальные ключевые данные. Благодаря данной функции, мы получим дополнительные ключи, которые сможем внедрить в нашу статью например в качестве дополнительного заголовка или подписи к изображению, атрибут alt или title. В любом случае, также как и LSI слова, расширенная семантика благоприятнейшим образом оказывает влияние на SEO продвижение, что в свою очередь, позволяет статьям занимать и укреплять высокие позиции в поисковой выдаче без каких-либо иных способов и форм продвижения.
Приступим к непосредственной настройке данной полезной функции. Каких-либо существенных отличий в настройке "Расширить семантику и предложить LSI" по сравнению с прошлой функцией здесь нет, но мы все равно кратко пробежимся по настройкам.
Итак, в меню "Основные опции" в поле "Основное действие" выбираем функцию "Расширить семантику и предложить LSI". Далее по списку:
- "Целевой язык": "Русский"
- "Тип исходных данных": "Список запросов (файл)"
- "Исходные данные". Наш путь к файлу с ключевыми словами
- "Папка для сохранения результатов". Место, где будет сохранен результат
- "Результатов на запрос". "1".
- "Количество потоков". "10".
- "Название проекта". "3D-печать LSI+Семантика".
Запускаем генерацию по кнопке "ОК" и ждем, когда процесс завершится. Как только процесс будет завершен, можем открыть получившийся результат.
Как можем увидеть на скриншоте выше, помимо LSI слов сгенерированных в квадратных кавычках, дополнительно сгенерировались и расширенные семантические данные, которые можно использовать в статье.
Как спарсить планы и LSI из готовых статей через нейросеть
Следующей функцией, которую мы рассмотрим в рамках подбора LSI слов, будет "Парсинг планов и LSI из готовых статей".
Предположим, что у нас имеются статьи конкурентов (Подразумевается, что мы предварительно их спарсили, например при помощи программы X-Parser, прочитать можно здесь. Статьи должны быть с базовой разметкой и иметь заголовки и подзаголовки) и мы хотим получить LSI слова, которые в этих статьях конкурента содержатся.
Для этих целей мы можем использовать функцию "Парсить планы и LSI из готовых статей" которая доступна в программе X-GPTWriter. Для того, чтобы начать работу, давайте перейдем в программу и настроим эту функцию.
В окне "Основные опции", в пункте "Основное действие" выбираем функцию "Парсить планы и LSI из готовых статей". В графе "Генерируемые элементы" необходимо отметить пункт "Сохранить исходные LSI".
В поле "Целевой язык" оставляем "Русский". В поле настройки "Количество повторов слов которое принимать за LSI" выбираем "Повторяется минимум 4 раза". Данный параметр Вы можете выбрать на свое усмотрение. Доступен диапазон повторений от 2 до 10 раз.
"Длина статьи". В данном параметре мы можем указать приблизительный объем статьи конкурента. В нашем случае это объем в 10000 символов.
"Исходные планы или статьи". Здесь необходимо указать путь к папке, в которую предварительно следует поместить статью конкурента.
"Папка для сохранения результатов". Выберем место, куда сохранится результат работы программы. "Результатов на запрос" - "1". "Количество потоков" - "10". "Название проекта" - "LSI слова из статьи конкурента".
Сверьтесь, пожалуйста, со скриншотом выше и можем запускать процесс. Как только программа завершит операцию, можем перейти в папку с готовым результатом и открыть получившийся файл.
Как видим на скриншоте ниже, у нас получились LSI слова и в добавок к этому, подтянулись заголовки с подзаголовками (ниже LSI).
Благодаря информации, спаршенной из статьи конкурента, мы можем сгенерировать свою уникальную статью основываясь на полученных данных.
Генерация статей на основе LSI слов полученных с помощью нейросети в программе X-GPTWriter
Пришло время показать Вам, как легко и просто можно сгенерировать статьи на основании LSI слов полученных выше. Итак, начнем с того, что в разделе "Основные опции" в "Основное действие" выберем функцию "Задать произвольные запросы (источник: планы статей)".
Для остальных пунктов укажем такие значения (сверьтесь, пожалуйста, со скриншотом):
- "Генерируемые элементы": "Заголовок H1", "Тело статьи"
- "Целевой язык": "Русский"
- "Интент": "Информационный"
- "Длина статьи": "10000 символов"
- "Формат на выходе": "TXT - как есть"
- "Исходные планы или статьи". Здесь укажем папку, в которой находятся файлы c LSI данными
- "Папка для сохранения результатов". Путь, куда сохранится результат работы
- "Результатов на запрос": "1".
- "Количество потоков": "10".
- "Название проекта": "Статья на основе LSI".
Напомним, что исходные данные, которые мы получили во время парсинга LSI из готовых статей представляют собой текстовый документ, пример которого Вы можете увидеть на скриншоте ниже:
Запускаем генерацию и ждем завершения процесса. После этого можем перейти в папку, куда сохранился результат. Откроем файл и посмотрим на полученный результат.
Как можем видеть на скриншоте ниже, у нас сгенерировалась статья со всеми указанными данными. Здесь и LSI слова, здесь же и указанные заголовки.
Если же заголовки нам не нужны, то в исходном файле с LSI просто удалите их или же на этапе, работы с функцией "Парсить планы и LSI из готовых статей" просто поставьте галочку "Не генерировать заголовки", "Не генерировать подзаголовки". Тогда в готовом файле будут содержаться только LSI фразы без заголовков.
Вот мы и добрались к финалу данной статьи. Как видите, данная функция генерации и сбора LSI в программе реализована на высочайшем уровне. Процесс сбора LSI в программе очень прост и понятен. Это действительно так. Здесь мы буквально в несколько кликов при помощи нейросети генерируем LSI и тут же отправляем задание на генерацию статей с учетом собранных данных. Согласитесь, удобно, не так ли?
А если нам нужны более продвинутые функции, например собрать LSI слова конкурента, в программе предусмотрена и эта возможность. X-GPTWriter поможет в работе копирайтеров и SEO-оптимизаторов. По сути, больше нет необходимости в использовании специальных сервисов, особенно платных. Все что нужно для работы с LSI, теперь реализовано в X-GPTWriter.
Как писать SEO-тексты с LSI ключами
Для преобразования стандартного SEO-контента в LSI-оптимизированный текст, который эффективно работает на продвижение сайта, выполните следующие шаги:
- Исключите предложения, которые не несут смыслового значения и не приносят пользы содержанию (к примеру, фразы типа «Сделать это совсем не сложно…»).
- Осуществите разведение ключевых слов с помощью дополнительных слов и выражений, чтобы текст звучал естественно (например, фразу «автосалон BMW, цена» необходимо разбить на несколько предложений, каждое из которых будет звучать органично).
- Обогащайте текст словами и выражениями, соответствующими тематике (подобно тому, как это делается с фразами «автомобиль», «модельный ряд», «продажа»).
Для проверки соответствия текста первым двум пунктам, используйте два вопроса к каждому предложению: «Содержит ли предложение информацию, полезную читателю?» и «Соответствует ли стиль предложения натуральной устной речи?». Положительный ответ на оба вопроса указывает на то, что предложение хорошо вписывается в LSI-текст.
