Что такое тошнота текста, и как она влияет на SEO. Тошнота (заспамленность) текста: что это такое, зачем её подсчитывать и как снизить до нормы? Академическая тошнота норма

Об этом говорит и

С каждым днем, копирайтеры всё больше походят на перегруженных мулов, которые на своих плечах несут весь груз забот наглеющих заказчиков. Вполне обоснованы пожелания клиента в нюансах стиля заказываемой статьи, в количестве знаков или выбранной структуре текста, но ведь это не всё, что приходит им в голову. Сейчас каждый второй заказчик, предлагая небольшую оплату за работу, почему-то думает, что копирайтер должен заменить ему маркетинговый отдел, продавцов и, особенно, СЕО-специалистов. Поэтому в тех. задачах всё чаще появляются такие параметры, как: , классическая тошнота, плотность топ слов ядра, title и т.п.

Несомненно, подобные пожелания для опытного копирайтера - дело выполнимое, но тенденция заставляет задуматься о будущих стандартах рынка. С такими предпосылками, недолог тот час, когда СЕО-мастера, превратятся в простых посредников между заказчиком и копирайтером, который будет выполнять всю работу по оптимизации сайта. Но природа любого рынка изменчива, и, кто не в силах быстро адаптироваться, сразу оказывается вне поля зрения "жирных" клиентов. Поэтому, несмотря на бурю негодования, перестанем крутить носом и разберемся, чего же от нас хотят, указывая в задаче желаемый процент академической тошноты .

Академическая тошнота документа

На различных ресурсах, включая популярный Адвего, нам твердят, что академическая тошнота - это процентное соотношения самых повторяющихся ключей, к общему количеству слов в тексте. Всё с тех же источников, при написании текстов нам рекомендуют рамки в 6-9% тошноты для качественной оптимизации статьи в поисковиках. Но что это значит и для чего нужно? В целом, мы понимаем, что это показатель заспамленности текста ключами и знаем, что переспам может вынудить поисковых роботов скинуть статью или весь сайт в фильтр.

Думаю, последствия фильтра никому объяснять не нужно? Но совершенно не понятно, почему 6-9%, и по какой формуле этот процент вычисляется. Лично у меня вызывает большие сомнения авторитетность данного показателя. В первую очередь, потому что ни один пользователь на 100% не знает, как он просчитывается. Я даже больше скажу - администрация Адвего не знает, по какой формуле считается академическая тошнота.

Фраза "... не комментируется" на прикрепленном выше скрине, в данном случае подразумевает не корпоративную тайну, а просто неосведомленность. Еще одним подтверждением необязательности внимания к академической тошноте служат десятки страниц в топе выдачи по различным тематикам. На них очень часто данный показатель зашкаливает за 10,11 и даже 13%. Я не рублю сгоряча, а просто оперирую данными, которые легко можно проверить.

Условность академической тошноты также обусловлена особенностью ранжирования поисковиками. Мы знаем, что Google анализирует каждую точку, запятую, картинку и кнопку. Поэтому, окончательные цифры статистики по странице будут отличаться от показателей выложенного на ней документа. Всё вышесказанное говорит нам о двух вещах: во-первых, не стоит так жестко придерживаться рамок в 6-9%, во-вторых, это не значит, что информация полностью бесполезна. Если всё-таки придерживаться указанных величин, то риск попасть в фильтр значительно снижается, но и выбиться в топ выдачи за счет текстов будет сложнее.

Классическая тошнота документа

С классической тошнотой всё проще, ведь это коэффициент самого повторяющегося ключа. Больше, ничего тут докручивать не нужно. Просто вводим в калькуляторе количество повторений самого частого ключа, к примеру 43, нажимаем кнопочку "√" (квадратный корень), и получаем наш коэффициент. Согласно примеру, выходит 6,56. Соответственно, при 36 словах на текст, коэффициент 6, на 7 слов - 2,64 и т.д. Для начинающих копирайтеров главное - не путать ключ со стоп-словами, которые не берутся во внимание при анализе классической тошноты.

Взяв во внимание почитаемые поисковиками страницы, многие СЕО-специалисты сошлись во мнении, что коэффициент 7 является оптимальным в документе. Показатели ниже семерки, не навредят сайту, но, в зависимости от других фактов ранжирования, могут снизить эффективность продвижения ресурса. Если вы решили превысить рекомендуемое значение, то рискуете попасть в немилость поисковиков, то есть - в фильтр.

Программы для проверки тошноты текста

Чтобы оперативно решать задачи по оптимизации документа или просто его подгонке к пожеланиям в ТЗ, следует прибегать к помощи различных программ. Я укажу самые известные и популярные из них. Чем пользоваться, решайте сами, или спросите у клиента, что использует он, во избежание спорных ситуаций.

Понятный интерфейс, неограниченное количество проверок и минимально необходимый перечень показателей по документу.

При проверке документа на академический коэффициент, дополнительно проверяется уникальность, орфография, количество знаков и т.д. Проверки без регистрации ограничены по количеству на день. Тошнота здесь отображается как "заспамленность", и схожа по принципу подсчета на академическую в Адвего, но при этом, использует собственный алгоритм. Проверяется дольше, чем в Адвего, из-за установленной для разгрузки сайта очередности проверки.

Удобный сервис по быстрой редакции и проверке текста. Показывает классическую тошноту, а также наглядно отображает водность и карту документа (плотность слов). Работает очень быстро, без ограничений на проверки.

Перед публикацией текста проверить его на этом сервисе не получится, но, уже имеющий свой url проект, быстро проверяется. Кроме количества знаков, тошноты и плотности слов, проверка покажет вам внутренние и внешние ссылки, а также релевантность заголовка тексту.

Есть также ряд программ, которые необходимо скачать для дальнейшей работы, но не вижу смысла грузить компьютер и себя для определения тошноты документа. Приведенных примеров более чем достаточно для решения этой задачи.

Что делать, чтобы уменьшить или повысить тошноту текста?

Если вы поняли, что такое академическая и классическая тошнота, то вам не составит труда корректировать их величины. Но я всё же приведу пару примеров для закрепления.

Пример снижения классической тошноты

Пример снижения академической тошноты

После:


Особо внимательные читатели могли заметить, что при снижении даже одного слова из ядра, обе тошноты меняются. Возможно, Вы задались вопросом, зачем тогда в академической тошноте менять несколько слов вместо одного. Действительно, можно поменять и одно слово, но, если показатель АТ слишком высок, его придется снижать очень сильно, что повлечет за собой его значимость для поисковых роботов. Чтобы этого избежать, проще параллельно уменьшать количество сразу нескольких слов.

Если остались какие-то вопросы по этой теме, пишите их в комментарии или на один из указанных мною контактов. С удовольствием отвечу.

Для начала разберемся, что это за показатель вообще. Когда Вы начинаете писать статью для блога или на заказ, то наверняка используете какие-то ключевые слова – чтобы по ним страница попала в ТОП выдачи поисковых систем. И Вы наверняка стараетесь вставлять эти ключи почаще, чтобы поисковики точно определили, на чем заострить внимание и о чем статья.

Так вот, когда в статье слишком много одних и тех же слов, то она получается не очень хорошей для чтения, от неё может буквально “тошнить”. И этот параметр можно измерить.

Различают два вида тошноты текста – классическую и академическую:

1. Классическая – чем больше в статье повторов одного и того же слова, тем больше классическая тошнота. Считаются и предлоги – “и”, “а” и прочие.
2. Академическая – учитываются повторы самых употребляемых слов и словосочетаний.

В общем, чтобы было понятнее – если Вы будете “долбить” читателя маленьким словарным запасом, употреблять много ничего не значащих предлогов, то получите высокую классическую тошноту. А если будете слишком часто употреблять одни и те же слова или словосочетания, то повысится академическая тошнота. При этом считается процентное отношение ко всему тексту.

Еще недавно считалось, что для оптимизации статьи полезно как можно больше вставлять в него ключевых слов. Да, это было хорошо, но те времена прошли. Теперь такие страницы поисковики считают искусственно переоптимизированными. Вставляйте намеренное количество ключей в свои статьи, и очень скоро Ваш блог попадет в бан, или он не приблизится к вожделенному ТОПу, а наоборот – отдалится. И именно показатель тошноты покажет, соблюдаете ли Вы приличия при написании статьи, не злоупотребляете ли какими-то словами. Вот почему этот показатель так важен.

Думаю, пока эти понятия не очень понятны. Поэтому покажу на примере.

Проверяем и исправляем тошноту текста

Проверять тексты удобнее всего в сервисе – он показывает отдельно оба вида тошнотности. Итак, переходим туда, копируем нужный текст, вставляем его в окошко и нажимаем кнопку “Проверить ”. Для примера я взял свеженаписанную статью на медицинскую тему, которую как раз надо подогнать под такие требования: академическая тошнота не более 8, частота отдельного слова не более 2.5%. Cоветую и Вам придерживаться этих значений – заказчик у меня известный оптимизатор, плохого не посоветует, но имени его я не скажу. Классическая тошнотность особо не требуется, но я стараюсь придерживаться рамок 3-5, желательно ближе к 3.

Итак, вставляю исходный текст, написанный просто с учетом ключей (а их здесь 11). Буду его подгонять под требования. Вот результат проверки:

Как видите, здесь академическая тошнотность больше, чем необходимые 8%. Сервис определил в тексте самые употребляемые слова и вывел их список ниже. Поэтому, чтобы получить нужный результат, мне достаточно уменьшить частоту этих слов. Это слова “лекарство”, “лечение” и “раствор”. Кроме того, есть сочетание “мазь раствор”, но если я уменьшу количество слова “раствор”, то и это сочетание тоже станет реже.

Кстати, здесь еще показаны грамматические ошибки. Не обращайте внимания — медицинские термины всегда считаются за ошибки. А вот смотреть, что там выделилось — полезно. Иногда и в самом деле бывает незамеченная ошибка.

Итак, мне надо или заменить эти слова на другие – синонимы, или совсем их убрать из статьи. Понятно, что тогда их процентное содержание станет меньше, и тошнота должна снизиться. Исправляю и снова проверяю.

Все заняло пару минут, и вот новый результат. Я всего лишь пару раз заменил самые частые слова, в одном месте совсем удалил… В итоге я получил академическую тошнотность 7.9%, что вполне укладывается в требования. Можно еще ее понизить, если пару раз убрать или заменить слово “лечение”. Кроме того, можно, манипулируя здесь, вывести вверх списка именно нужные ключевые слова, сохраняя хорошие показатели.

Кроме академической тошноты, здесь у меня получилась и отличная классическая – была 3.32, а стала 3. Естественно, когда Вы уменьшаете частоту слов, то классическая тошнота тоже снижается. Но ее можно понизить еще и за счет уменьшения частоты так называемых стоп-слов. Это не несущие смысловой нагрузки предлоги и прочие короткие слова. Их список Вы найдете ниже результатов проверки:

Вы можете уменьшать количество стоп-слов и уменьшать классическую тошноту статьи, не влияя на академическую. Как Вы это будете делать – личное дело каждого. Можно заменять их на запятые, где можно, или перестраивать предложения…

В общем, я стараюсь придерживаться таких рамок:

• академическая тошнотность – не больше 8%
• классическая – 3-5, но до 5 стараюсь не доводить.

Что это дает в итоге? Признаюсь, до недавнего времени я не занимался такой оптимизацией для себя лично, только для заказчиков. Но вот решили попробовать – жена на своем блоге исправила одну из статей, поправила ее, как описано выше, плюс повысила релевантность. В итоге страница, которая более года была в Яндексе на позиции больше 100, за неделю перешла сначала на 35, потом на 25, потом на 19 позицию, и сейчас стоит на 17-й позиции в поиске. После очередного апдейта, скорее всего, она попадет в ТОП.

Так что теперь и я понял важность такого способа оптимизации и пользуюсь им. И Вам советую.

Кстати, кроме , есть и другие сервисы, которые могут проанализировать Ваш текст. Например, . Но, когда Вы проверите там, то получите другие результаты – там нет разделения на классическую и академическую тошноту, есть только общая цифра. Сравнивая один и тот же текст на этих двух сервисах, я пришел к выводу, что Istio просто складывает оба параметра и делит пополам, а показывает среднее значение. Поэтому я предпочитаю проверять на Advego, чтобы видеть оба показателя.

Наконец, еще один в меру бесполезный параметр, характеризующий количество «воды» в тексте. Вычисляется очень просто: берем количество незначимых слов и делим на общее число слов в документе. Незначимые — это предлоги, частицы, местоимения, сокращения и прочие словеса, сами по себе не несущие смысловой нагрузки.

Здравое зерно в этом параметре, безусловно, есть. Слишком много «воды» — и вот уже смысл текста теряется в многочисленных «как известно» , «нетрудно вообразить» , «в современном мире» и «молодая динамично развивающаяся компания» . Наоборот, сквозь «сухой» текст вам придется буквально продираться, и об этом знают все без исключения студенты.

Вот только к поисковой оптимизации водность имеет очень опосредованное отношение. Кроме того, характеристика не учитывает тематику текста, его структуру, использованную терминологию. Не говоря уже про метафоры и игру слов. Анализ «Евгения Онегина» на водность дает свыше 70% (при «оптимальных» и всячески рекомендуемых «экспертами» 60%), а стихи Бродского содержат и вовсе под 80% «воды». Это у Бродского-то, с его «многомерными» смыслами!

Скажете, стихи одно, а коммерческие тексты — другое? Верно. Но читают и то, и другое люди. В которых, кстати, тоже воды около 70%.

Доказательства бесполезности

Или, если точнее, иррелевантности вышеописанных параметров. После чего перейдем к лингвистическим характеристикам.

Чтобы понять, какое влияние оказывают плотность (частотность) ключевых слов, классическая и академическая тошнота и водность текста на ранжирование сайта в поиске, я проанализировал первую десятку сайтов в выдаче Яндекса по 5 произвольным запросам: «каршеринг» , «продвижение сайтов» , «дешевые авиабилеты» , «бухгалтерское обслуживание москва» и «копирайтинг на английском» . Для каждого сайта выполнялся расчет корреляции четырех параметров с рангом сайта и выполнялся регрессионный анализ полученных данных на предмет выявления возможной зависимости.

Детали исследования — ниже под спойлером. Кому математика неинтересна — идем сразу к выводам.

[+] Расчет корреляции параметров текста и позиции в поиске

По каждой поисковой фразе я сделал поиск в регионе Москва в Яндексе. Для первых 10 результатов в поиске выполнялись следующие действия:

1. Открыть сайт.
2. Нажать Ctrl+A, Ctrl+C.
3. Вставить содержимое буфера в поле для текста в сервисе семантического анализа текста Адвего.
4. Записать полученные параметры.

В результате получилось 5 групп по 10 значений каждого из четырех анализируемых параметров. Значения корреляции параметров с позицией в поиске рассчитывались сначала для отдельных ключевых слов, т.е. по группам. Затем были подсчитаны общие коэффициенты корреляции по всей выборке.

Все данные сведены в таблицу. Кликните, чтобы открыть в полном размере.

Корреляция по Пирсону хорошо «ловит» только линейную зависимость или близкую к ней. Поэтому на всякий случай проведем регрессионный анализ данных.

В общем-то, все видно невооруженным глазом. Да, есть некоторые границы значений каждого из параметров, но какой-то явной системы в распределении не наблюдается. Наличие границ как таковых, впрочем, ничего не означает. Если бы мы анализировали не осмысленные тексты, а набор слов — никаких границ не получилось бы, т.к. верхние и нижние значения частотности слов или, скажем, водности, определяются синтаксисом и морфологией языка и структурой текста, а не какими-то алгоритмами ранжирования.

Уравнения регрессии, построенные с максимальной достоверностью аппроксимации, выглядят здесь как чужеродные элементы: хаос он и есть хаос. Достоверность, кстати, намного меньше единицы.

Конечно, анализ не претендует на полноту. Есть к чему придраться: малая выборка, недостаточная глубина значений функции (позиции сайта), смешанные тематики запросов. Вполне возможно, что где-нибудь на 20-ой странице поиска картина сложится кардинально отличная от полученной мной.

Если кто-то проверит и поделится своими результатами, буду благодарен.

Результаты таковы: ни один из рассмотренных параметров не показал достоверной корреляции с позицией сайта в поиске. Проще говоря, ни обе тошноты, ни водность, ни даже частотность никакого заметного влияния на позицию не оказывают. По крайней мере, для сайтов в первой десятке результатов Яндекса по вышеуказанным запросам.

И еще несколько наблюдений.

7 комментариев

С тех пор как поисковые алгоритмы модернизировались — продвигать сайты стали иначе. Но про SEO тексты не забывают, учитывают академическую и классическую тошноту страницы.

Тошнота текста – показатель, дающий представление о том, сколько раз в текст автор вставил одно слово, неважно в каком падеже. Тошнота важна для продвижения SEO-статей и для привлечения органического трафика.

Считаются все склонения слова по падежам. В каждой статье нужно следить за повторениями, это не особая прихоть оптимизаторов, а необходимость для внутренней оптимизации страницы.

Как появилась тошнота текста?

Для понимания термин «тошнота» ввели, чтобы представлять в цифровом выражении сколько раз допускается использовать ключевой запрос в статье. Если их будет много, этот документ будет не сильно ценным и направлен на привлечение поисковика. Читать его невозможно, нужно грамотно проводить .

Тошнота текста стала важна, когда поисковики стали оценивать качество на страницах и формальные признаки документов перешли на второй план. Вполне понятно, что тексты, созданные не для людей (машинные) с помощью программ по размножению, не будут проходить ни по уникальности, ни по другим параметрам.

В этот период в SEO стали вводиться ограничения, позволяющие отслеживать уровень академической и классической тошноты. Параллельно стали вводить в тексте.

Для классической — 3%, когда в тексте объемом от 5 000-10 000 символов повторений слова будет не более 9-11 раз. Чем длиннее статья — тем больше повторений, за этим необходимо следить.

Виды тошноты статьи

Всего выделяют 2 вида тошноты текста и каждый выполняет свою роль, поэтому учитывают два показателя. Хотя, если автору специально в ТЗ не указывать на них, то этот показатель останется без внимания. Разбираемся, что такое академическая тошнота и чем она отличается от классической. И влияют ли такие показатели на , насколько это ухудшает или улучшает подачу информации?

Академическая тошнота

Для нее вывели формулу, которая в результате показывает в процентах, сколько раз использовалось слово относительно других слов в статье.

Академическая тошнота подразумевает процентное выражение отношения ключевых фраз ко всем словам в статье. Частота употребления слова на конкретной странице.

Формула выглядит вот так:
16 раз слово — X %
599 слов в статье — 100 %
X= 16*100/ 599 = 2,86% — именно такие цифры будут в сервисах.

Классическая тошнота

Классическую тошноту документа показывает сервис Адвего. Она определяется по формуле: это значение корня квадратного из количества повторений слова.

Если слово повторялось только 10 раз, то корень извлекается из 10. Чтобы наглядней было, извлечем корень из 16 повторений, будет 4. Такое количество считается нормальным, если текст величиной не менее 7000 сим без пробелов.

На малый объем документа повышенная тошнота текста считается губительной, искусственным добавлением слов, что строго карается и возможен фильтр на сайт.

Ранее добавляли в документ максимальное количество ключей, которые увеличивали тошноту, а теперь за это страница наказывается Баден-Баден.

Ошибки в работе с тошнотой текста

Большая тошнота

Одна из крайностей, которая пользовалась успехом и давала результат. Добавив максимальное число повторений ключевых фраз, можно попасть в ТОП по высокочастотному запросу. Теперь приветствуется с их смежными словами, которые подходят к запросу и необходимы.

Недостаточная тошнота

Когда статья нерелеватная по смыслу, ключевые слова вставлены в текст для галочки, то поисковый робот может не принять ее всерьез, не показывать в выдаче по главному запросу. Потому отсутствие оптимизации статьи или недостаточное количество необходимых слов по теме могут привести в тому, что робот не покажет вашу статью.

Текст не будет ответом на запрос и статья может уйти далеко вниз, куда посетители вряд ли доходят.

Как снизить тошноту текста?

Уменьшать классическую и академическую тошноту нужно разными способами.

Для уменьшения академической тошноты подойдут такие способы:

• Расширяем статью и увеличиваем количество текста. Даже при ограниченных объемах, но с четким следованием всех параметров, этот способ работает. Если на 1000 знаков требуют вписать около 7-10 ключевых фраз с повторяющимися словами, то увеличивать надо и говорить об этом заранее.
• Удаляем высокочастные фразы. Желательно использовать синонимы и снижать водность с помощью уменьшения стоп-слов. Программа синонимайзер поможет в этом.

Классическую тошноту уменьшают так:

• Делаем анализ семантики статьи. Выделяем самое популярное слово, которое повторяется и удаляем его. Если использовать сервис проверки тошноты, то он покажет сколько слов находится на втором и третьем месте по популярности.
• Вычеркните все стоп-слова . Когда часто используют союзы, особенно если их можно опустить. Неуместно добавлены вводные конструкции: «однако», «например», «конечно». Говорим не о разом использовании, а о постоянном повторении этих слов.

Где проанализировать статью?

Можно применить способ визуального анализа документа и прочитать статью, если какие-то слова будут попадаться слишком часто — это необходимо убрать. У этого метода анализа есть недостаток: после 3 или 4 статьи глаза начинают привыкать к тематикам, пропускать какие-то выражения, потому что все смешивается.

Второй способ популярный и действенный, отнимает мало времени — воспользоваться онлайн сервисами для проверки тошноты текста.

Онлайн-сервис Адвего

Увидим в результате анализа что такое тошнота текста и какая она бывает. Сервис помогает смотреть на количество фраз в документе, а не только по одному слову. Если ключ состоит из 3 слов, его использовать n-е количество раз в статье, то Адвего покажет частоту фразы полностью.
Чтобы это посмотреть нужно опустить курсор ниже.

Смотрим теперь цифры по каждой фразе:

Показатели в норме, потому что не превышают 3%, цифра 2,46 еще допускается.

Сервис istio.com

Сервис показывает общую тошноту текста и количество используемых фраз. Общая может повышаться благодаря неразумному использованию предлогов «и» и «в». Если она превышает 7 баллов, то такие статьи вряд ли станут популярными и займут сразу ТОП. Хотя, может быть всякое.

Сервис SEO-прорыв

Предлагается несколько вариантов SEO анализа сайта: разовый анализ, пакет из 10 проверок и ручной премиум аккаунт.
Сервис помогает в борьбе с переспамом, позволяет увидеть, с каких страниц сайта трафик ушел, где статья поднялась вверх.
В результате анализа дается таблица показателей, где можно увидеть значения по сайту.

Программа TextusPro

Ее необходимо скачивать на компьютер и в окно вносить текст, потом она самостоятельно посчитает тошноту текста и покажет количество повторений. Программу создали под руководством копирайтера — Дениса Каплунова.