Как мы чистили семантику от мусора с неявным интентом 🧹

Как мы чистили семантику от мусора с неявным интентом 🧹

К нам на продвижение пришел ортодонтический магазин.

Естественно, в работу взяли только коммерческие запросы - без блогов, статей и вот этого всего. Хотя, если быть честным, на общий запросный индекс это тоже влияет.

Я уже давно не вижу особого смысла упираться в инфозапросы. По крайней мере в подобных проектах. 🙃

В общем, собрали семантику, разделили на коммерческую и информационную по достаточно простому принципу - чтобы в выдаче по запросу было хотя бы 3 коммерческих документа.

На выходе получили примерно 3000 запросов по Екатеринбургу. 👌

И вот тут началось интересное.

По куче запросов в выдаче сидели не магазины, а стоматологические клиники, больницы и вся эта медицинская история.

То есть формально запрос есть. Частотность есть. Кластер есть.

А продвигать магазин по такому запросу, мягко говоря, бессмысленно. Потому что у Яндекса там другой интент. 🤦‍♂️

Встал вопрос - как быстро почистить семантику так, чтобы оставить только те запросы, где реально ранжируются наши конкуренты, то есть товарные витрины?

Придумалось вот такое решение. 👇

Берем ТОП-10 сайтов по каждому запросу в Яндексе. Я выгружал из Арсенкина.

Дальше берем:

сами домены

сниппеты

заголовки страниц

частотность

кластер по ТОП-10

И все это отдаем ИИ на скоринг.

Задача у него простая:

понять, есть ли в выдаче товарные витрины

посчитать, сколько их

определить тип интента

дать рекомендацию - удалять запрос или оставлять

Причем логика фильтрации была жесткая:

Оставляем только те запросы, по которым в ТОПе есть хотя бы 3 сайта с товарными витринами.

Wildberries, Ozon и market.yandex.ru не учитываем. ❌

Потому что если не сделать такое ограничение, маркетплейсы просто сожрут половину картины и исказят реальную конкурентную среду.

В итоге в файл добавили такие колонки:

решение - удалить или оставить

количество товарных витрин по запросу

тип интента

комментарий о том, кто доминирует в выдаче

структура ТОП-10 по типам сайтов

какие товарные домены присутствуют

По сути, это нормальный способ чистить семантику не по ощущениям, а по фактической выдаче. 🧠

Потому что очень часто проблема не в том, что запрос "плохой". Проблема в том, что по нему ранжируется вообще не тот тип сайтов, который вам нужен.

А значит, вы либо месяцами будете долбиться в стену, либо заранее это увидите и просто выкинете мусор из работы.

Небольшой кусок результата из файла прикрепляю. 📎

Промптом не делюсь - не потому что жалко, а потому что у всех разные исходные файлы, поля и формат выгрузки.

Но смысл задания был примерно такой:

Я сейчас передам тебе файл с ТОП-10 выдачи Яндекса.

Твоя задача - провести анализ ТОПа и вынести решение: стоит удалять запрос или оставить его.

Решение нужно выносить отдельной колонкой, основываясь на сайтах, которые находятся в выдаче.

Мне нужно оставить только те запросы, по которым ранжируются хотя бы 3 сайта с товарными витринами.

Wildberries, Ozon и market.yandex.ru не учитывать.

Также добавь в файл следующие колонки:

решение

количество товарных витрин по запросу

тип интента

комментарий о том, кто доминирует в выдаче

структура ТОП-10 по типам сайтов

какие товарные домены присутствуют

Если коротко - ИИ здесь полезен не для "магии SEO", а для очень скучной, но дорогой ручной работы, которую иначе кто-то делал бы глазами несколько дней. 😏

Источник новости https://t.me/prosto_mgc/291...