Tartalmi keresőoptimalizálás: LSI kulcsszavak

Még talán szakmai körökben sem pontosan ismert az LSI kulcsszavak fogalma, pedig a Google fejlődésével, ideje hangsúlyt fektetnünk rá, és valószínűsíthetjük, hogy a RankBrain algoritmus kiterjesztésével a modern keresőoptimalizálás egyik alapját fogják képezni.

Elsősorban azért, mert a keresőmotor ma már nem egy szóra koncentrál, mikor megpróbálja a lehető legjobb eredményt visszaadni a felhasználónak, ehelyett minden tartalmat külön-külön is értékel, és ha az megfelel annak a jelentésbeli formának, amit alapul vesz, akkor megmutatja a látogatónak.

LSI kulcsszavak (jelentésükben összefüggő szavak)

Hogyan állapítja meg a Google, hogy egy tartalom fontos vagy sem? Ehhez használja az LSI (latent semantic indexing) kulcsszavakat, vagyis rejtett szemantikai kulcsszavak, olyan kulcsszavak, amelyek jelentésükben összefüggenek. Gyakorlatilag nem más szavak, mint a fő kulcsszónak a szinonimái, vagy jelentésükben szorosan kapcsolódnak a fő kulcsszavakhoz. Ezeknek a kulcsszavaknak a használatával a Google számára a cikk relevanciája nagyságrenddel megnő, emellett a cikk írójának a valódi szándékát is fel tudja térképezni, amikor a cikkeket értékeli és eldönti, hogy megmutatja-e a felhasználónak vagy helyette mást ítél relevánsnak.

Egy egyszerű példával szemléltetve, ha a népszerű foci témáról írunk cikket, és az ezekhez kapcsolódó kulcsszavakat használjuk tudatosan, de többször használjuk benne Cristiano Ronaldo vagy a Real Madrid nevét, azzal erősebb kontextusba helyezzük a Google felé, hogy mi a célunk a cikkel, emellett növeljük foci témára a relevanciát. A kulcsszavak kiválasztása tehát rendkívül mérvadó, már csak ebből a szempontból is.

Hányszor használjunk cikkeinkben LSI kulcsszavakat?

Nem lepődünk meg, ha azt mondjuk, hogy a Google az LSI kulcsszavak gyakoriságát is elemzi a fő kulcsszavak mellett, hisz ahhoz, hogy a jelentésben hasonló kifejezések a kereső értékelése szerint kapcsolódjanak egymáshoz az LSI kulcsszavaknak többször is meg kell jelennie a tartalomban.

Hogyan írjunk ezek után cikkeket?

Tudatosan és óvatosan. Továbbra is fontos, hogy elsősorban a felhasználó problémájára adjunk választ, és SEO szempontból is hangoljuk finomra a tartalmat.

Ha olyan dolgokról esik szó a tartalomban, amelyek nem szorosan kapcsolódnak a témához, a Google lefelé értékeli a cikket, ehhez elegendő, ha néhány irreleváns szó folyamatosan megjelenik a szövegben, ekkor máris negatív irányba fordul tartalmunk értékelése.

Gyakorlatilag ezért történik meg egyre gyakrabban, hogy adott weboldalt a kereső mindenféle irreleváns vagy a témára nézve harmadrangú szavakra kezdi el indexelni. Ugyanakkor meg kell találni azt az egészséges egyensúlyt, amelyben nem a fő kulcsszavainkat ragozzuk folyamatosan, és nem feledkezünk meg az LSI kifejezések keresőoptimalizálás miatt fontos szerepükről sem.

Mivel a tartalmi elemek felértékelődtek a kereső szemében, ezért nyugodtan kijelenthetjük, szükségszerű, hogy az LSI kifejezések a minden napi, modern tartalmi optimalizálás részévé váljanak.

Keress meg bennünket bátran, ha szövegírásra van szükséged!

Q & A

Hogyan találhatok LSI kulcsszavakat?

LSI kulcsszavakat olyan profi SEO eszközökkel találhatsz, mint a Google Keyword Planner, SEMrush, vagy a Ahrefs, amelyek szinonimákat és kapcsolódó keresési kifejezéseket javasolnak az adott fő kulcsszó alapján.

Az LSI kulcsszavak sokat számítanak?

Igen! Ezek segítenek ugyanis a keresőmotoroknak jobban megérteni a tartalom kontextusát és relevanciáját, így hozzájárulnak a jobb keresőmotoros rangsoroláshoz. Fontos azonban, hogy önmagukban nem garantálják a jelentős eredményeket, ezért a teljes SEO stratégiába integrálva érdemes őket használni.

Mit jelent az LSI?

Az LSI egy olyan matematikai módszer, amelyet a keresőmotorok használnak a szavak és kifejezések közötti kapcsolatok és jelentések megértésére, hogy jobban azonosítsák a tartalom relevanciáját egy adott keresési lekérdezéshez.

Mi az LSI és az NLP?

Az LSI (Latent Semantic Indexing) a szavak közötti kapcsolatok és jelentések azonosítására szolgáló módszer, míg az NLP (Natural Language Processing) az emberi nyelv számítógépes feldolgozását és megértését célozza, mindkettő segítve a keresőmotorokat a tartalom kontextusának pontosabb megértésében.