Живы ли ключевики в SEO-текстах? Эксперимент

Ключевики, ключевые слова, keywords

Представители поисковиков и оптимизаторы все настойчивее говорят, что пользователю, приходящему из поиска, нужен ответ на его запрос, а не просто текст с популярными ключевиками. Колумнист SEO-блога Moz Сэм Немзер провел исследование тематической выдачи Google, чтобы выяснить, дают ли ключевые слова преимущество в ранжировании.

Что важнее для SEO-текста: тема или ключевые слова? В последнее время в SEO-сообществе и особенно в блоге Moz этот вопрос стал главным предметом обсуждения. Мой коллега Рэнд Фишкин за прошедшие месяцы провел две лекции на эту тему (1, 2), а в блоге Moz анонсировали сервис Related Topics feature, созданный, чтобы помочь в оптимизации сайта не только по ключевым словам, но и по темам. Скриншот из статьи, посвященной сервису Related Topics feature

Идея состоит в том, что после апдейта алгоритма «Колибри» в 2013 году поисковая система Google стала действительно хорошо понимать «естественный» человеческий язык. Настолько хорошо, что способна идентифицировать похожие термины, так что теперь можно меньше беспокоиться о включении в текст словесных конструкций и формулировок, точно повторяющих ключевые слова. Гораздо важнее думать о содержании, которое будет интерпретировано поисковиком Google, а не о словоформах. Чтобы понять, куда мы катимся и насколько утверждение о «смерти ключевиков» истинно на сегодняшний день, я разработал эксперимент.

Суть эксперимента
Вопрос, ответ на который мне хотелось узнать: «Дает ли поиск внутри одной тематики (но с разными ключевыми фразами) один и тот же результат?» Я взял 10 групп запросов с 10-ю ключевыми фразами в каждой группе, причем каждая фраза имела (насколько это возможно) похожий смысл. Чтобы сделать поисковую выдачу репрезентативной, я взял весь спектр запросов от информационных до транзакционных. К примеру, одна группа ключевых фраз состояла из синонимов фразы «самые дешевые даты перелетов»:

самые дешевые даты перелетов
самая дешевая дата для перелетов
самые дешевые даты улететь
дешевые даты для перелетов
дешевые даты чтобы улететь
полеты в дешевые даты
даты самых дешевых перелетов
в какое время дня перелеты самые дешевые
в какое время дня летать дешево
когда перелеты самые дешевые. Полный список запросов приведен в Таблице 1.

10 групп запросов по 10 ключевых фраз Я прогнал эту выборку из ста запросов через систему отслеживания позиций и взял 10 лучших сайтов из органической выдачи по каждой ключевой фразе. Затем в каждой группе я оценил 2 параметра. 1. Сходства в результатах поиска (SERP) для каждой тематики, по позиции.
Например, если по каждой фразе внутри одной группы на втором месте выдается одна и та же страница, она получает 10 баллов. Если 9 страниц из ТОП-10 в группе были одинаковые, а одна страница отличалась, девять получали по 9 баллов, а оставшаяся страница 1 балл.

Назовем итоговый балл этой группы Position Score (для упрощения обозначения в будущем).

Эти баллы затем усреднялись среди всех 100 запросов (10 результатов выдачи, умноженные на 10 ключевых фраз) в каждой тематике. Максимально возможный Position Score мог равняться 10, наименьший единице. 2. Сходства в результатах поиска (SERP), по всем страницам независимо от позиции
Правила те же, за исключением того, что каждый сайт в выдаче по запросу определенной ключевой фразы получал балл, равный количеству раз, когда этот же сайт находится в топ-10 по другим ключевым запросам из той же группы.

Если сайт из выдачи присутствовал в топ-10 выдачи по всем другим ключевым фразам из группы, он получал 10, даже при условии, что в другом SERPе находился на другой позиции в выдаче. Назовем итоговый балл All Pages Score (опять же для упрощения терминологии в дальнейшем).

И опять итоговый All Pages Score усреднялся среди всех результатов в каждой тематике, причем 10 баллов было максимально возможным результатом, а 1 минимально возможным.