Что такое LSI в SEO?

LSI - Latent Semantic Indexing, старый алгоритм анализа текста через математику совпадения слов в документах, запатентованный ещё в 1988 году. В современном SEO термин почти всегда используют неточно: ни Google, ни Яндекс не применяют классический LSI для ранжирования, а под "LSI-словами" на практике понимают обычные тематически связанные слова и синонимы, которые естественно появляются в хорошо раскрытом тексте.

С середины 2010-х поисковики перешли на нейросетевые модели, которые оценивают смысл текста целиком, а не считают вхождения конкретных слов по формуле - это, например, лежит в основе алгоритма BERT, который Google анонсировал в 2019 году. У Яндекса похожую роль играют собственные нейросетевые технологии ранжирования. Оба поисковика сейчас понимают синонимы, контекст и связанные понятия без того, чтобы автор текста специально подбирал "правильный" список слов.

На практике это значит: не нужно покупать сервисы подбора LSI-слов и искусственно вставлять их в текст - поисковики видят такую подгонку и не поощряют её. Работает обратное: пишите так, чтобы раскрыть тему полностью. Если статья про выбор ноутбука для учёбы, в тексте естественно появятся "процессор", "экран", "автономность", "вес" просто потому что вы отвечаете на реальные вопросы читателя, а не потому что кто-то специально их туда добавил.

Языковые модели вроде ChatGPT или Claude в этом смысле работают похоже на современный поиск: они тоже оценивают текст по смыслу и связности, а не по формальному набору ключевых слов. Если хотите, чтобы материал одинаково хорошо заходил и в поиске, и в ответах ИИ-ассистентов, ориентир один - полнота и точность раскрытия темы, а не список терминов из очередного SEO-сервиса.