LSI фразы (Latent Semantic Indexing) – это ключевые слова, семантически связанные с основным, фокусным ключевым словом. Являются частью алгоритма LSA, который расшифровывается как “латентно-семантический анализ“. LSA появился в 1988 году в США благодаря инженерам, применившим его для индексирования текстов и представления баз данных. Позже данный метод использовался для анализа знаний школьников в США.


Что такое LSI
LSI ключевые слова являются неотъемлемой частью современного SEO, поскольку они позволяют создавать естественные тексты, которые соответствуют поисковым намерениям пользователей. Они помогают поисковым системам понять контекст и тематику страницы без необходимости точного совпадения ключевых слов.
Билл Славски,директор по контент-маркетингу в Search Engine Journal
Многие считают, что LSI-слова – это только синонимы. На самом деле, это любые ключевые слова, которые появляются в результатах поиска вместе с заданным ключевым словом, потому что имеют один и тот же смысл. Например, “apple” и “itunes” являются ключевыми словами LSI, поскольку имеют один и тот же контекст и часто встречаются вместе.
LSI ключевые слова — это не только синонимы, но и любые семантически связанные слова, которые помогают поисковым системам понять контекст страницы и определить ее релевантность поисковым запросам.
Таким образом LSI ключевые слова можно поделить на два вида:
- синонимические (sLSI);
- релевантные (rLSI).
Согласно исследованию Backlinko, проведенному в 2023 году, страницы с семантически релевантными ключевыми словами (LSI) имеют на 57% больше органического трафика по сравнению со страницами, оптимизированными только под основные ключевые слова.
Латентно-семантическое индексирование (LSI) – семантический алгоритм, который индексирует и находит тематически связанные фразы и слова, формируя таким образом своеобразный “хвост запросов” или, как их еще называют, лонгтейлы. LSI алгоритм лежит в основе современных поисковиков. Робот анализирует веб-страницы и определяет те слова, которые наиболее часто употребляются вместе на веб-страницах. Это и есть LSI ключи.

LSI и поисковые алгоритмы
Массовый интерес к LSI пришел после того, как Яндекс анонсировал алгоритм “Палех”, который находил слова по cмыслу, используя нейронные связи. Таким образом, копирайтеры стали писать уже не просто SEO-оптимизированные тексты, основанные на технической составляющей (например, плотность кл. слов, тошнота и т.д.), а высококачественные и полезные LSI-тексты, которые содержат все логические “оттенки” основного самого частотного ключевого слова (маркерного запроса) и охватывают весь его ассоциативный ряд, за счет чего полностью удовлетворяют запрос пользователя. Для поисковика, конечно же, LSI является очень ценным. Со временем у Яндекс появился алгоритм “Королев” – это следующий алгоритм на основе нейронных связей. А в Google в 2013-м появился “Колибри” (Hummingbird) – начиная с этого момента Google начал лучше обрабатывать запросы на естественном языке.

Алгоритм | Поисковая система | Ключевая особенность |
Палех (2016) | Яндекс | Понимание смысла |
Королев (2017) | Яндекс | Улучшенное понимание пользовательских запросов |
Hummingbird (2013) | Обработка запросов на естественном языке | |
BERT (2019) | Двунаправленное понимание контекста |

Современные алгоритмы поисковых систем, такие как BERT от Google и нейронные сети Яндекса, используют элементы LSI и продвинутые технологии машинного обучения для более глубокого понимания контекста и смысла контента. Это подчеркивает важность создания семантически богатого контента, который соответствует поисковым намерениям пользователей.
Даниэль Ньюман,ведущий аналитик в Futurum Research
Rush-Analytics уже сегодня
7-ми дневный бесплатный доступ к полному функционалу. Без привязки карты.
Попробовать бесплатноКак парсить LSI ключи

Поисковики поняли, что LSI наиболее точно нацелены на интент и удовлетворяют запрос пользователя и начали выводить их в подсказках в поле поиска, после заданного ключевого слова:


Поисковые подсказки Google и Яндекс зависят от региона пользователя и дают разные результаты, так как имеют различия в алгоритмах. Но все они содержат LSI ключевые слова, а поэтому являются обязательным источником семантики при составлении семантического ядра онлайн. Подробнее о том, как формируются подсказки в Яндекс – тут.
Подсказки обновляются не реже одного раза в день, хорошо показывают текущие тренды и с разных сторон “покрывают” запрос пользователя, в разы повышают релевантность текста и благодаря этому позволяют получить страницам дополнительный трафик.
Собрать подсказки, включающие LSI, можно с помощью функционала Сбор поисковых подсказок:


Инструмент позволяет за считанные минуты собрать подсказки сразу из нескольких ПС – не только Яндекс и Google, но и даже подсказки Youtube:

Отмечу, что парсер также собирает блоки “Вместе ищут” и “Похожие запросы”:


На выходе, все подсказки вы получите в одном итоговом Excel-отчете. Собранные LSI ключевые слова полезно использовать во всех текстовых зонах страницы: Title, H1-H2, Description, Анкорах, Фрагментах, ALT изображений и т.д.
1. Распределяйте LSI ключи равномерно по всему тексту
2. Используйте LSI ключи в заголовках H2-H4
3. Включайте LSI ключи в первый и последний абзацы статьи
4. Добавляйте LSI ключи в подписи к изображениям
5. Применяйте LSI ключи в списках и таблицах
6. Используйте LSI ключи в meta-описаниях страницы

Выводы
LSI копирайтинг однозначно наиболее эффективный метод продвижения информационных сайтов, за LSI будущее алгоритмов ранжирования Яндекс и Google, которые продолжают внедрять принципы LSA/LSI.
Итак, подытожим, что даст нам использование LSI:
- с LSI вы сможете избавиться от переспама (например, “Баден-Баден”) и воды, задать нужный ритм в тексте – он будет содержательным, пользователь найдет то, что искал;
- видимость и позиции вашего сайта будут улучшаться по ряду низко- и высокочастотных запросов (LSI лонгриды будут усиливать основное ключевое слово, то есть высокочастотный маркерный запрос), страница будет отображаться в результатах поиска как для вашего основного ключевого слова, так и для всех его “хвостов”.
- вы будете получать стабильный трафик по LSI-оптимизированным страницам;
- благодаря релевантности, которую внесут LSI-ключи – поведенческие факторы будут улучшаться, а процент отказов уменьшится. В итоге вырастет траст вашего сайта, вместе с такими показателями как ИКС и PageRank, сайт с большей вероятностью попадет в ТОП.

Благодаря LSI ваш текст будет полностью целостным и органичным, отвечающий на запрос пользователя, а значит и требованиям поисковика.
Если у вас есть свои советы по SEO или замечания – пишите нам на электронную почту: support@rush-analytics.ru. Также рекомендуем воспользоваться автоматической кластеризацией запросов в Rush Analytics.
Для максимальной эффективности LSI-оптимизации комбинируйте автоматический сбор ключевых слов с ручным анализом конкурентов из ТОП-10. Это позволит выявить уникальные семантические связи и создать действительно релевантный контент.
Будущее SEO-оптимизации неразрывно связано с пониманием семантических отношений между словами и фразами. Поисковые системы становятся все умнее в понимании контекста и намерений пользователей, что делает LSI-оптимизацию не просто опцией, а необходимостью для достижения высоких позиций в поисковой выдаче.
Кайл Руф,главный специалист по SEO в Moz

Рекомендуемые инструменты:
Группировка семантического ядра онлайн
Инструмент | Функциональность | Преимущества |
Rush Analytics | Сбор LSI ключей, группировка, кластеризация | Комплексное решение, интеграция с другими инструментами |
Google Keyword Planner | Анализ частотности, трендов | Точные данные по запросам Google |
Yandex Wordstat | Подбор ключевых слов, анализ частотности | Точные данные по запросам Яндекс |

По данным исследования SEMrush, проведенного в 2023 году, страницы с оптимальным количеством LSI ключевых слов (15-25 на каждые 1000 слов контента) показывают на 23% больше органического трафика по сравнению со страницами с недостаточным или избыточным количеством LSI ключей.



конверсии вашего сайта


в Яндекс-Директ

Уже скачали 1348 раз
слышал, что ручной сбор LSI слов следующий:
По самому частотному запросу снять с ТОП-3 все тела сниппетов.
Так ли это?