Мультипликация ключевых фраз это

Обновлено: 21.11.2024

Вы запустили контекстную рекламу, но получаете по своим объявлениям мало показов и переходов. Не спешите увеличивать рекламный бюджет или делать выводы о неэффективности контекста. Возможно, причина в том, что вы не уделили достаточно времени сбору семантического ядра.

Для чего нужно собрать семантическое ядро перед запуском контекста и как это сделать, рассказали в статье.

Семантическое ядро: что это такое, из чего оно состоит

Семантическое ядро – набор запросов пользователей, в ответ на которые им показываются объявления на поиске и в сетях Яндекса и Google.

Пользователи могут искать один и тот же товар или услугу по-разному. Они могут вводить общие запросы, например «купить смартфон». Могут вводить геозависимые запросы, например «Samsung А70 Москва», или информационные запросы: «Samsung А70 отзывы», «Samsung А70 цена», «лучшие смартфоны Samsung» и т. д. Все это важно учитывать при сборе семантики для максимального охвата целевой аудитории.

Также запросы делятся по частоте на:

  • высокочастотные (ВЧ). Для больших сайтов – от 10 000 запросов в месяц. Для региональных – от 1000. Представляют собой общие запросы, которые состоят из 1–2 слов. Например, «инверторный кондиционер», «установка окон». Обычно по таким запросам ищут товары и услуги пользователи, которые находятся на начальной стадии воронки продаж;
  • среднечастотные (СЧ). От 100 запросов в месяц. Состоят из 2–3 слов и представляют собой уточненные высокочастотные фразы. Например, «инверторный кондиционер Samsung», «вызов сантехника Ростов». По таким запросам ищут информацию пользователи, которые уже знакомы с товарами и услугами;
  • низкочастотные (НЧ). От 1 запроса в месяц. Состоят из 3–6 слов. Это наиболее подробные запросы, по которым ищет товары теплая аудитория. Например, «холодильник Electrolux erf4113aow Москва».

Также отдельно выделяются транзакционные запросы. Эти запросы выражают намерение пользователя купить товар или заказать какую-то услугу. Например, «заказать разработку брендбука», «купить Samsung A70». По таким ключевым фразам осуществляет поиск горячая аудитория, у которой уже сформирована потребность в товаре и есть запрос на его покупку.

При сборе семантического ядра для контекста важно учитывать специфику рекламируемых товаров и услуг, частотность запросов и интересы пользователей.

Как собрать семантику с помощью Яндекс.Wordstat

Яндекс.Wordstat позволяет определить частотность запросов и расширить семантическое ядро. Покажем, как это сделать, на примере интернет-магазина, который планирует запустить рекламу велосипедов.

Заходим в Яндекс.Wordstat. Вводим запрос «горный велосипед» в поисковую строку.

Ниже показывается, сколько раз за месяц пользователи вводили эту фразу в поисковую строку. Всего – 156 190 раз. По умолчанию результат показывается по всем регионам.

Интернет-магазин находится в Москве и планирует показывать рекламу в этом регионе. Поэтому кликаем на надпись «Все регионы» и выбираем «Москва и область».

После этого Вордстат нам будет показывать статистику по запросам в данном регионе:

В левой колонке указываются основные запросы, а справа – похожие запросы.

Для поиска идей и сбора семантического ядра просматриваем весь список приведенных фраз и выбираем те фразы, которые относятся к предлагаемым услугам. Выписываем их в отдельную таблицу и указываем частотность по ним:

Если надо расширить семантику по какому-то запросу, то достаточно кликнуть на этот запрос в Яндекс.Wordstat: система покажет основные и похожие фразы по данному запросу.

Например, нажимаем на фразу «Горный велосипед gt»:

Инструмент показывает нам похожие запросы и статистику по ним:

Расширяем предложенными фразами нашу таблицу и получаем развернутую семантику по товарам, которые планируем рекламировать.

Таким образом, мы подобрали семантическое ядро для рекламной кампании горных велосипедов с помощью Яндекс.Wordstat.

Для сбора семантики с помощью этого инструмента нужно заранее подготовить опорный список фраз. В этом списке должны находиться товары/услуги компании, которые она будет рекламировать. Далее с помощью Вордстата рекламодатель может уточнить частотность запросов по этим фразам и расширить семантику по ним.

Для этого можно использовать полностью автоматизированные инструменты, которые избавляют от ручного сбора слов и отдельного уточнения данных по каждому.

Парсинг внутренней семантики сайта

Указываем основные данные: URL, рекламные системы, геотаргетинг. Оставляем галочки на автоматической корректировке фраз минус-словами и фиксации стоп-слов.

Кликаем на кнопку «Начать новый подбор». Система на основании контента сайта подобрала 680 ключевых слов. Такой большой список ключевиков объясняется широким ассортиментом.

В таблице также показана:

  • частотность запросов с учетом региона;
  • прогноз средней цены клика;
  • прогноз кликов;
  • прогноз бюджета.

Эти данные позволяют отобрать слова нужной частотности и спрогнозировать бюджет на рекламу.

Нажимаем на кнопку «Показать все»:

Просматриваем все слова. В списке собранных фраз есть повторяющиеся. Не будем удалять их вручную: система автоматически удалит их на этапе добавления ключевых слов в медиаплан.

Добавляем слова в медиаплан:

После удаления дублей в медиаплан добавлено 482 слова:

Парсинг ключей конкурента

Для расширения семантического ядра проанализируем, по каким словам показывают рекламу ближайшие конкуренты. Сделать это можно прямо в медиаплане.

Для этого в автоматическом подборе слов выбираем опцию «Слова конкурентов». Всего система предлагает 5 конкурентов, которые также продают аналогичную продукцию. При необходимости можно удалить неподходящий сайты и добавить конкурентов вручную:

Всего система отобрала 1500 слов конкурентов. Кликаем на кнопку «Показать слова конкурентов»:

Мы видим, что частотность некоторых запросов очень высока. Например, запрос «купить велосипед» пользователи вводили 633 041 раз за месяц. По таким запросам нет смысла показывать рекламу, так как клики будут обходиться очень дорого.

Поэтому оставим запросы с максимальной частотностью 1000 запросов в месяц. Для этого в столбце «Частотность» задаем фильтр – от 10 до 1000 запросов в месяц.

Всего система отобрала 78 слов нужной частотности из 1500 фраз. Добавим их в медиаплан. Для этого устанавливаем галочку вверху таблицы и кликаем на кнопку «Добавить медиаплан»:

Система автоматически предлагает удалить дубли слов. Нажимаем «Удалить»:

Система добавила в медиаплан 75 слов:

Таким образом, с помощью автоматического подбора слов мы отобрали 482 фразы со своего сайта и 75 – с сайтов конкурентов. Всего мы получили 557 фраз.

Ручной подбор слов

Ручной подборщик находится над таблицей с результатами автоподбора. Для добавления в ручной подборщик слов из автоподбора отметим галочками необходимые слова и кликнем на «Добавить в ручной подбор»:

Система автоматически перенесет выбранные слова в ручной подборщик. Нажимаем «Развернуть список вложенных слов». Система подбирает ключи из левой колонки Wordstat, в которых присутствуют заданные в ручном подборе слова. В результате каждому опорному ключу соответствует группа вложенных запросов:

Выбираем ключевые слова, которыми хотим расширить нашу семантику, и добавляем их в медиаплан.

Далее просматриваем вложенные фразы по каждому ключевому слову и выбираем те ключевые слова, которые хотим добавить в медиаплан.

Результат – мы добавили еще 29 ключевых слов в медиаплан, дополнив наше семантическое ядро.

Результат подбора слов

В общей сложности с автоматическим подборщиком мы собрали 586 фраз (557 + 29). Для нишевого интернет-магазина этого достаточно.

Для дальнейшей работы с семантикой выгружаем выбранные слова в XLS-файл. Для этого внизу таблицы кликаем на кнопку «Выгрузка в XLS»:

Группировка ключевых слов

В главном левом меню выбираем «Семантика» – «Кластеризация запросов»:

В настройках указываем адрес сайта и название проекта:

Загружаем список ключевых запросов. Для этого нажимаем кнопку «Загрузить XLSX-файл» и добавляем слова, которые мы собрали в результате автоматического и ручного подбора. Также можно внести список фраз для проверки вручную.

Для более точной группировки фраз выберем профессиональную настройку. Она позволяет задавать одно или несколько условий, при которых точность кластеризации будет увеличиваться.

Кликаем на кнопку «Запустить кластеризацию». Через несколько минут становится доступным отчет в формате XLSX.

Отчет состоит из нескольких листов с такой информацией:

  • сгруппированными запросами по кластерам в Яндексе/ Google;
  • лидерами тематик в Яндексе/Google;
  • исходными настройками.

Содержание отчета и его размеры зависят от количества запросов и заданных настроек.

В результате мы не только сформировали семантическое ядро, но и получили сгруппированные по кластерам запросы на основе результатов поисковой выдачи.

Сформировали семантику – что дальше

Система автоматически генерирует объявления по предложенным ключевым словам: формирует заголовок и текст, указывает цену, подбирает картинки и ключевые слова.

Остается только отредактировать подходящие объявления и запустить рекламную кампанию.

Читайте также: