Как собрать семантическое ядро с конкретной релевантностью?
Здравствуйте! Проблема: нужно собрать ядро конкретных словосочетаний, но в итоге выходит очень много мусора. Пример: мне нужно ядро, скажем, в формате " проблемы + профессии".
Правильно (нужно):
проблемы психологов, проблемы кондукторов и т.п.
Обычное ядро (с мусором):
проблемы переходного возраста, проблемы психологов, проблемы налогооблажения, проблемы кондукторов
Есть ли какие-то сервисы (платные или нет, все равно), которые бы помогли как-то ввести хотя бы частичные условия на отсев нерелевантного?
Чем собираете? Если в Вордстате ввести "проблемы психологов", то "проблемы переходного возраста" появится только в колонке Похожие запросы. Собирайте в основной колонке. Регулируйте с помощью операторов.
Я пока ничем не собираю, потому что всех запросов по "проблемы" десятки тысяч. И искать по "проблемы психологов" не вариант, потому что я ведь вроде как по легенде не знаю, что есть вообще запрос "проблемы психологов". Мне вот и нужно вытянуть семантику в формате "слово + профессии".
lapinstas, Начинается с того что вы определяете тематику будущего (или настоящего) сайта для которого собираете семантику. Если у вас сайт по теме "Проблемы в тех или иных профессиях", то собираете семантику по схеме как вы и писали "проблема + профессия". При сборе минусуете мусорные для вас запросы. Можете расширить другими фразами типа "трудности кондуктора". Расширить можно с помощью сайтов конкурентов (посмотрите какие они ключи используют).
потому что я ведь вроде как по легенде не знаю, что есть вообще запрос "проблемы психологов".
Вот это вообще не понял.
Мне вот и нужно вытянуть семантику в формате "слово + профессии".
Нужно с целями определиться. Сайт вообще о чём?
По такой схеме у вас будут: проблемы работы кондуктора, порно с кондуктором, кондуктора выкинули из автобуса. Вы из всего этого собрались делать контент и разместить на сайте?
Дмитрий, да, скажем, сайт о проблемах разных профессий. И мне нужен список ключей "проблема + профессия (разные)" и частотность всего этого. То есть по сути контент-план на темы статей формата "Проблемы психологов: ТОП 20", "Проблемы кондукторов: ТОП 20".
И как конкретно их искать? Например, в том же Wordstat? Он не понимает, что если я говорю о профессиях, мне нужен список в формате "слово + разные профессии". Он будет будет давать по запросу "проблемы профессии".
То есть все, что входит именно в это сочетание. Например "проблемы профессиональных болезней", "проблемы профессии курсовая", а не умную подборку с "проблемы водителей, психологов, летчиков и т.п". Понимаете?
Сейчас же вроде нейронки всякие, может на их основе SEO-сервисы, думал может как-то это вытягивается просто.
выгружайте из консоли все поисковые запросы в текстовый файл и крутите базу сторонними средствами, начиная с нейронки, вся работа - правильно собрать запрос и валидировать результат (без этого сейчас с нейронками никуда), например выполняя работу с перемешанным набором входных данных а так же уменьшая их объем (вместо одного запроса сделать десять, на каждый 1/10 от исходных данных, это особенность больших контекстов современного ИИ)
lapinstas, Вряд ли у вас что-то получится. Вы лучше запросите у GPT список всех профессий распространённых в РФ. Далее, в таблице эксель добавьте к ним слово "проблема" и соберите ключевые фразы. Там увидите на какие профессии есть спрос в поиске по этому словосочетанию.
У вас простая задача просто со словом проблема поставить другие слова , простой перебор и генерация
Вы зачем то решаете ее с помощью сбора какого то семантического ядра, которое тут вообще ни причем
Мне нужна еще сразу частотность для каждого словосочетания, я потому и спрашивал, что, возможно, уже есть сервисы, которые делают такой комплекс. То, что это долго можно крутить руками, я понимаю, но именно спрашивал про сервис, а не возможно ли это технически (возможно)
Пума Тайланд, а как именно, каким сервисом? Как некий "он" ( что-то, чем предлагаете фильрануть) поймет, что надо вытаскивать именно профессии? Или вы имеете в виду фильтровать вручную?
lapinstas, ну если проще то руками там по большей части уйдет час два людей девочки не дорогой
Если сложно то просто сгенерить сразу только с профессиями и уже по ним забирать частотность и ничего фильтровать не надо
lapinstas, не понял зачем руками?
Просто генерите список с профессиями и запрашиваете любым софтом для вордстата частотность, ну ручной работы на 5 минут, ну софт там в зависимости от количества запросов поработает подольше конечно
lapinstas, так все из коробки п олучается
открываешь таблицу в одну колонку вставляешь слово проблемы во вторую профессии, потом копируешь и вставляешь в файл, ну это секунд 30 , потом этот файл грузишь в задачу по парсингу вордс тата в софт ну еще секунд 30 и готово
ну первую часть если лень руками можно через чатгпт сделать , но по времени сильно дольше будет
Если у вас есть КейКоллектор, то там есть "Анализ групп". Весь мусор помечаете и удаляете. Или, правда, ChatGPT. Только промт составить грамотно и конкретно
