Помните, как лет десять назад все говорили о «SEO-текстах»? Эти странные конструкции, где фраза «купить холодильник в Москве недорого» повторялась в каждом абзаце, словно мантра. Потом пришло время LSI - и мы все бросились собирать «тематические слова», думая, что нашли философский камень. А сегодня я смотрю на сайты клиентов и вижу то же самое: тексты, которые написаны не для людей, а для загадочного «алгоритма», имя которому - LSI. Но давайте честно: когда вы в последний раз сами читали такой «оптимизированный» текст до конца? Лично я - никогда. Потому что это скучно, неестественно и похоже на разговор с роботом, который заучил словарь, но не понимает, о чем говорит.
Сегодня, в 2026 году, я хочу разобрать эту тему на косточках. Не для того, чтобы продать вам новую услугу «мега-LSI», а чтобы объяснить простую вещь: все эти годы мы искали сложные ответы там, где лежал простой и очевидный. И если после этого разговора вы перестанете заказывать «LSI-тексты» и начнете создавать нормальный, человеческий контент - я буду считать свою задачу выполненной.
История одной ошибки: как мы все подменили понятия
Представьте, что вы учите иностранный язык. Сначала вы запоминаете отдельные слова: «стол», «стул», «дом». Этого хватает, чтобы указать на предмет. Примерно так работало SEO в начале 2000-х: поисковик искал страницы, где было много упоминаний слова «холодильник». Потом вы учитесь строить фразы: «где купить холодильник». Поисковики тоже поумнели - они начали учитывать не только слова, но и их порядок. И вот тут началась гонка вооружений: оптимизаторы стали впихивать в текст точные вхождения фраз, делая текст нечитаемым. А потом случилось то, что всех напугало. В 2013 году Google представил алгоритм «Колибри», который начал анализировать смысл, а не просто слова. Это было похоже на то, как человек, изучающий язык, начинает понимать не просто отдельные слова, а контекст целого предложения.
И тут маркетологи сделали гениальный ход: они взяли сложный технический термин «Latent Semantic Indexing» (скрытое семантическое индексирование) и превратили его в товар. «Раньше мы вписывали ключевые слова, теперь будем вписывать LSI-слова!» - объявили они. И понеслась: появились LSI-генераторы, LSI-копирайтеры, LSI-анализ. Но проблема в том, что LSI - это не список слов. Это математическая модель, которая описывает, как слова связаны между собой по смыслу. Это как если бы вы, вместо того чтобы научиться говорить на языке, просто заучили список «похожих слов» к каждому запросу. И вот результат: вместо текстов с повторяющимися ключами мы получили тексты с перечислением тематических слов. Суть не изменилась - мы всё ещё пытаемся обмануть систему, вместо того чтобы по-настоящему говорить с пользователем.
Что такое LSI на самом деле, если отбросить маркетинг
Давайте я объясню на пальцах, как это работает у поисковиков. Представьте, что алгоритм - это очень внимательный слушатель. Когда вы говорите «я купил новый iPhone», он не просто слышит слова. Он понимает, что вы, вероятно, будете говорить про:
- модель (15 Pro, 16)
- характеристики (камера, процессор, батарея)
- аксессуары (чехол, зарядка)
- проблемы (разбился экран, не держит заряд)
- эмоции (доволен, разочарован)
Теперь представьте, что на сайте есть текст, где 50 раз повторяется «купить iPhone», но нет ни одного слова из списка выше. Для алгоритма это будет звучать так: «Купить айфон купить айфон купить айфон...» - бессмысленный набор слов, лишенный контекста. А теперь другой текст: в нём всего 3 раза упоминается «iPhone», зато есть слова «динамический остров», «титановый корпус», «обновление iOS», «переход с Android». Алгоритм сразу понимает: «Ага, здесь речь идет именно о новых моделях iPhone, о их особенностях и проблемах перехода с другой системы». Он видит контекст.
LSI-слова (если уж использовать этот термин) - это не то, что нужно «вписать». Это то, что естественным образом появляется в тексте, когда автор разбирается в теме.
Вот простой тест: возьмите два текста на одну тему - один написан вашим менеджером, который 5 лет продает эту услугу, другой - копирайтером, который вчера получил ТЗ со списком «LSI-слов». Первый будет полон живых, естественных терминов и оборотов. Второй будет похож на студента, который пытается вставить в реферат все слова из методички.
Как рождается настоящий «LSI» в голове эксперта
Давайте я покажу разницу на конкретном примере. Допустим, мы пишем текст про установку кондиционеров.
Текст «LSI-копирайтера» (получен по ТЗ со списком слов):
Наша компания предлагает установку кондиционеров в Москве. Мы выполняем монтаж сплит-систем любой сложности. При установке кондиционера важно правильно сделать фреоновую трассу и дренаж. Мы используем профессиональный вакуумный насос и делаем заправку фреоном. Стоимость установки зависит от мощности кондиционера.
Вроде бы всё правильно, слова вставлены. Но чувствуется искусственность? Это как будто набор фактов, без души.
А теперь текст, который мог бы написать мастер с 10-летним стажем:
«Знаете, в чем главная проблема большинства установок? Ребята экономят на мелочах. Вот смотрите: при монтаже внешнего блока многие крепят его просто к стене на кронштейны. А нужно обязательно выставлять его по уровню с запасом в 1-2 градуса от стены - чтобы конденсат не скапливался. Или дренажную трубку - её нужно обязательно выводить с уклоном, и не в общую канализацию, а в отдельный сливной канал, иначе потом будет запах на весь этаж. А когда делают фреоновую магистраль - часто не вакуумируют систему как следует. Остается влага, и через год компрессор выходит из строя. Мы всегда гоняем вакуумным насосом минимум 40 минут, потом заправляем точное количество фреона - не «на глазок», а по манометру. Да, это дольше. Зато ваш кондиционер проработает без проблем все 10 лет, а не 2-3 сезона».
Чувствуете разницу? Во втором тексте нет ни одного «ключевого слова» в чистом виде. Но он полон того самого «LSI»: кронштейны, уровень, конденсат, дренажная трубка, сливной канал, фреоновая магистраль, вакуумировать, компрессор, манометр.
Эти слова появились не потому, что копирайтер хотел угодить алгоритму. Они появились потому, что автор понимает суть процесса и говорит о ней естественно.
Что поисковики ждут от ваших текстов
Сейчас, в 2026 году, ситуация изменилась кардинально. Алгоритмы Google и Яндекса научились оценивать не просто наличие слов, а глубину раскрытия темы.
Вот как это работает на практике:
1. Алгоритм анализирует топ-10 страниц по вашему запросу и составляет «карту идеальной статьи»: какие подтепы должны быть раскрыты, какие вопросы затронуты.
2. Он оценивает экспертность не по дипломам, а по тому, насколько глубоко и подробно раскрыта тема. Используете ли вы профессиональную терминологию? Упоминаете ли нюансы, о которых знают только специалисты?
3. Он смотрит на свежесть информации. Если вы пишете про установку кондиционеров в 2026 году и не упоминаете про новые экологичные хладагенты или умные системы управления - значит, ваша информация устарела.
4. Он оценивает полезность через поведенческие факторы. Если люди дочитывают ваш текст до конца, возвращаются к нему, делятся им - значит, он действительно ценен.
В этом контексте «вставка LSI-слов» выглядит как попытка обмануть очень умного учителя, заучив ответы на возможные вопросы, но не понимая предмета. Он сразу это видит.
Современный SEO - это не про вписывание слов. Это про создание самого полного, полезного и экспертного ответа на вопрос пользователя. И если вы делаете это хорошо, все нужные «слова» появляются сами собой.
Ваш текст написан для людей или для LSI-генератора?
Пройдите небольшой чек-лист. Возьмите любой текст со своего сайта и задайте себе вопросы:
- Понимаю ли я, о чем этот текст, после первого абзаца? Или нужно продираться через набор «оптимизированных» фраз?
- Есть ли в тексте конкретные детали, цифры, нюансы, которые знает только специалист? Или это общие фразы, которые можно найти на любом другом сайте?
- Решает ли текст реальную проблему пользователя? Или он просто «рассказывает» о услуге/товаре?
- Хотел бы я получить такую информацию, если бы сам искал решение этой проблемы?
- Могу ли я представить, что так говорит живой человек - мастер, консультант, эксперт? Или это похоже на речь робота?
Если на большинство вопросов вы ответили «нет» - у вас не LSI-текст. У вас его имитация.
Как создавать контент, который полюбят и люди, и алгоритмы
Забудьте про «LSI-копирайтинг». Вот реальный алгоритм создания качественного контента в 2026 году:
Шаг 1. Найдите не копирайтера, а эксперта (или дайте копирайтеру доступ к эксперту)
Лучший текст про ремонт стиральных машин напишет мастер, который 15 лет их чинит. Не копирайтер, который прочитал три статьи в интернете. Если эксперт не может писать - пусть копирайтер берет у него интервью, задает глупые вопросы, записывает живую речь.
Шаг 2. Изучите не ключевые слова, а боль пользователей
Вместо того чтобы собирать «LSI-слова», почитайте форумы, тематические чаты, отзывы. Что люди спрашивают? Какие проблемы у них возникают? Какие слова они используют? Этот живой язык и будет вашим лучшим «LSI-словарем».
Шаг 3. Раскрывайте тему полностью, а не «закрывайте» ключи
Когда пишете статью «Как выбрать холодильник», представьте, что вы помогаете другу. Вы не просто перечислите типы холодильников. Вы расскажете про: - энергопотребление (и почему «класс А++» не всегда лучше «класса А+») - систему разморозки (капельная vs No Frost - в чем реальная разница для хозяйки?) - шум (сколько децибел комфортно для кухни-студии?) - тонкости (почему встроенный холодильник иногда хуже отдельно стоящего) - скрытые проблемы (на что смотреть в гарантийном талоне)
Шаг 4. Пишите так, как говорите
Читайте текст вслух. Если спотыкаетесь, если фраза звучит неестественно - переписывайте. Алгоритмы 2026 года отлично распознают естественную речь и настороженно относятся к «канцеляриту».
Шаг 5. Обновляйте, а не забывайте
Текст, написанный в 2023 году про «выбор смартфона», в 2026 уже устарел. Технологии меняются. Появляются новые термины, новые проблемы. Возвращайтесь к старым статьям, дополняйте их, обновляйте информацию. Для поисковиков это сигнал: здесь актуальная, живая информация.
Что делать, если всё это кажется слишком сложным
Я понимаю, что после всего сказанного может возникнуть ощущение: «Так что, теперь мне нужно нанимать только экспертов-копирайтеров за огромные деньги?»
Нет. Решение проще:
1. Меняйте подход к контенту. Перестаньте считать тексты «расходным материалом для SEO». Начните считать их вашими лучшими продавцами, консультантами, экспертами. Инвестируйте в качество, а не в количество.
2. Используйте свои внутренние ресурсы. У вас же есть сотрудники, которые разбираются в продукте? Пусть они хотя бы дают интервью, отвечают на вопросы, проверяют тексты на адекватность.
3. Ищите не LSI-копирайтеров, а авторов с погружением в тему. Лучше заплатить в 2 раза больше автору, который специализируется на вашей тематике, чем в 10 раз переделывать безграмотные тексты общего профиля.
4. Помните про главный показатель - результат. Хороший текст работает годами. Он привлекает целевой трафик, увеличивает конверсию, сокращает нагрузку на менеджеров (потому что отвечает на вопросы до звонка). Плохой «оптимизированный» текст не работает вообще или работает до следующего обновления алгоритма.
LSI-копирайтинг как услуга, вероятно, ещё долго будет жить на рынке. Но те, кто хочет по-настоящему эффективно продвигать свой сайт в 2026 году и дальше, уже поняли: магия - не в списке слов, а в глубоком понимании темы и уважении к своему читателю.
И если вам нужна помощь не в «оптимизации текстов LSI-словами», а в создании по-настоящему работающего контента, который будет решать задачи вашего бизнеса - давайте обсудим, как мы можем помочь. Ведь в конечном счете, именно такие тексты становятся основой для успешного продвижения сайтов - не на месяц или два, а на годы вперед.
