Что такое парсинг
Англоязычные заимствования настолько прочно закрепились в современном русском языке, что уже и не воспринимаются чужеродными вкраплениями. В данном случае речь идёт о понятии parsing – синтаксическом разборе формальной либо естественной грамматики. Диапазон интересов предполагает автоматическое структурирование любых форм – математических, лингвистических, поисковых индексов или частей программных кодов. Собственно говоря, всё, что имеет под собой синтаксическую основу, способно подвергаться парсинговой обработке. Даже ставшая популярной в последнее время роботизированная генерация текстов, и та находится в её зоне ответственности.

Применительно к формированию ключевого ядра задача решается на уровне несложной формулы – необходимо разработать словарный массив, как можно шире отвечающий продвигаемой тематике. Его размер не подвержен строгому регулированию и зависит исключительно от технического задания, профессионального сегмента да способностей seo-оптимизатора. Продающий одностраничник легко обходится парой сотен слов, а интернет-магазин оперирует десятками тысяч фраз.
Начало парсинга
Действия стартового этапа делятся на два сценария.
- Во-первых, самостоятельная работа, требующая обширных профессиональных знаний в нужной сфере. В данном случае говорим о владении предметом, позволяющем не обращаться к поисковым платформам за подсказками. Такой путь подходит специалистам, продвигающим собственный бизнес. Они, как правило, хорошо знают тематику, разбираются в терминах и владеют сленгом, понимают трендовые направления, в которых заинтересованы потенциальные клиенты (покупатели, заказчики). В практике подобным образом действуют единицы – путь сложный, требующий вовлечённости и широкого кругозора.
- Во-вторых, обращение к системам Яндекса и Google, в арсенале которых имеются нужные инструменты. У отечественного поисковика это сервис «Подбор слов», а его заокеанский соперник предлагает «Планировщик ключей». Обе платформы имеют собственные плюсы и минусы, но при этом основную задачу выполняют «на отлично» – предоставляют перечень фраз и статистику их употребления. Причём, данные получают прямиком с компьютеров пользователей, что обеспечивает её стабильную актуальность и корректность.

В третью категорию, конечно, можно выделить некоторые онлайн-платформы, якобы оперирующие собственными ресурсами для сбора информации. Но все они на поверку обращаются всё к тем же поисковикам, правдами и неправдами стремясь получить доступ к их базе ключевых слов. Поскольку Яндекс и Google не горят желанием делиться с конкурентами накопленными знаниями, третий путь представляется весьма сомнительным.
Начальная сортировка
Для иллюстрации дальнейших действий остановимся на самом распространённом варианте – поисковые фразы мы получаем при помощи платформы Яндекса. Для их обработки и редактирования существуют специализированные программы (например, платный Key Сollector или какие-нибудь свободно распространяемые приложения). Но задача, которая перед ними стоит, предполагает большую вовлечённости доли ручного отбора. Так что за неимением специализированных инструментов, подойдёт и всем знакомый Word из пакета Microsoft Office.
- Первым делом весь список очищается от мусорных ключей, неизменно попадающих в общий массив. Пользователю придётся просмотреть тысячи словосочетаний, удаляя каждый нерелевантный вариант. Надеяться на какой-то секретный приём не стоит – пока ещё ни одна из доступных программ не способна качественно отработать тонкости русского языка и распознать не просто буквы, а их смысловую начинку.
- Рекомендуется разделить полученный перечень по степени употребления в поиске: высоко-, средне-, низко- и даже ультранизкочастотные построения. Понятно, что первые состоят из одного-двух слов, а заключительные содержат длинные конкретизированные фразы. Причем именно им Яндекс и Google отдают предпочтение, справедливо полагая, что попадание ключа в формулировку пользовательских запросов свидетельствует о высокой степени вовлечённости в тематику ответов.
- Будет нелишним заглянуть в словарь синонимов русского языка, поискать другие выражения, не попавшие в собранную базу, и дополнить ими список.

Существует ещё несколько действий, причисляемых к начальной обработке. Например, определение конверсионного веса слов, присутствующих в семантической конструкции. Оптимизатору математическим путём придётся сопоставить частотность запроса, определить средний показатель каждого слова и выделить те из них, которые дают наибольший трафик, распределив полученные результаты по отдельным нишам. Впрочем, такие сложности не выглядят рациональными и скорее относятся к области усложнений. Как известно, хороший чертёж– это не тот, в котором нечего добавить, а тот, в котором нечего удалить.
Формирование ядра
Заключительной ступенью простого парсинга ключевых слов рассмотрим сборку новых фраз. Хотя назвать их «новыми» можно с натяжкой. Наверняка, большинство полученных выражений изначально находились в собранном через Яндекс перечне. Все совершённые действия лишь подчистили семантику, удалили мусор и подчинили поисковые конструкции поставленным задачам. Тем не менее, именно в этом и заключается смысл парсинга.
Итак, предстоит собрать ключевую базу и подготовить её к дальнейшему использованию. Здесь нужно скомбинировать фразы, стараясь не упустить ни одного варианта словосочетаний. Произвести данную работу в ручном режиме невозможно и в любом случае придётся пользоваться специализированными программами или онлайн-платформами.

Простейший сценарий (и что немаловажно, бесплатный) находим по интернет-адресу bukvarix.com/combiner – комбинатор веб-сервиса Букварикс. Здесь три текстовых поля, в которые предлагается списками загружать ключевые слова. Система попросту находит все варианты их сочетания и выдаёт готовые фразы. Сайт пытается оказать пользователям и дополнительные услуги, предлагая собственную базу, разделённую по тематикам (ссылка «готовые списки…» в самом низу страницы).
Между прочим, даже простой Excel из офисного пакета Microsoft легко справляется с поставленной задачей, а в некоторых случаях даже выглядит предпочтительнее остальных решений. Но это уже тема совсем другой статьи.
А мы завершим обзор парсинга общим выводом – ни одна из существующих программ не в состоянии в полностью автоматическом режиме гарантированно решить поставленную семантическую задачу. Каким бы способом ни действовал seo-оптимизатор, доля ручного труда останется на высоком уровне, а каждое словосочетание придётся разобрать и подтвердить его релевантность и эффективность. Иначе, трафика не видать, как собственных ушей.