Как готовить семантическое ядро для контекстной рекламы

21.07.2019

Павел Ломакин

В ообще существует множество способов собрать слова для семантики – есть платные автоматические сервисы, есть варианты самостоятельного сбора. О последних в основном и поговорим здесь, так как платные сервисы не подходят новичкам в силу их дороговизны. Честно сказать я ими сам не пользуюсь ибо не зачем. Я такой можно сказать прагматик, ну одним из недостатков считаю, что все эти сервисы не точны и не отразят реальной картины конкретно под ваш сайт. Даже если ваш бизнес максимально похож на конкурента я рекомендую все таки составлять семантическое ядро самостоятельно и заново. Но это не значит что их нельзя использовать вообще. Ниже об этом поговорим подробнее.

Н о прежде чем вообще что то начинать нужно понимать для рекламы. Для удобства автоматизации подбора я использую программы одну из которых . Не забываем про от которых зависит половина успеха. Итак что делаем в первую очередь?

Портрет целевой аудитории

Д ля того чтобы реклама была интересна потенциальным посетителям – вы должны знать, под кого её адаптировать. Так как сайт, по большому счёту, написан именно для – нужно чтобы и запросы которые будут в рекламе, вводил именно среднестатистический представитель этой группы. Поэтому важным этапом составления семантического ядра будет учёт портрета вашей ЦА. Нужно ответить для себя на следующие вопросы о среднем представителе целевой аудитории:

— пол, возраст, семейное положение;
— род деятельности, образование;
— ежемесячный доход;
— увлечения, интересы, проведение свободного времени;
— наиболее часто посещаемые ресурсы в интернете;
— характер.

Я дро должно быть сформировано с учётом получившегося портрета. Я не спроста поставил составление портрета на первое место, ведь только имея его перед собой можно браться за поиск ключей.

Ищем направления для СЯ

Н аправления(маски показов) — это одно или двухсловные высокочастотные запросы характеризующие ваш бизнес. Например для бизнеса по продаже монолитной опалубки характеризующими запросами будут: опалубка, монолитная опалубка, опалубочные системы. Внутри этих направлений находятся нужные вам слова для рекламы. Таких направлений нужно собрать максимальное количество.

О сновные пути поиска:

Продающая страница с описанием продукта
Эхо сервиса wordstat yandex
Словарь синонимов
Сайты 1-й страницы поисковой выдачи
Тематические форумы
Карты Mindmap
Сервис перемножения слов
Сленговые написания и узкотематические термины
Платные сервисы для изучения конкурентов

Поиск на рекламируемом сайте

Т ут на самом деле все просто. Заходим на наш сайт и смотрим что на нем написано. Все основные запросы которые находим выписываем к себе в блокнот.

Т акую же процедуру проводим с сайтами конкурентов. Заходим в поиск Яндекса вводим основной запросы и переходим по выдаче конкурирующих сайтов. Возможно что то упустили и поэтому внимательно изучаем то что написано на них. Также можно посетить тематические форумы для поиска направлений. Проанализировав сайты с первой страницы поисковой выдачи, и оценив наполнение их семантического ядра, вы сможете почерпнуть большое количество информации для себя.

Изучаем выдачу Wordstat Yandex

О бязательно воспользуйтесь верным помощником в любых вопросах, связанных с ключевыми словами – бесплатным сервисом . По ссылке есть целая серия статей по этому сервису. Вводим запросы собранные на первом шаге. Нас интересует правый столбец. Это так называемое «Эхо Вордстат». В нем показываются запросы которые вводили пользователи интересующиеся нашим основным запросом. Наиболее частотные подходящие ключи оттуда должны войти в направления для семантического ядра вашего сайта.

Словари синонимов

П родолжая тему близких по смыслу ключей – обратитесь к словарю синонимов. Одну и ту же фразу можно описать разными способами, используйте наиболее популярные из них. Это касается не только существительных но и глаголов, прилагательных и других сопутствующих, для запроса к примеру с глаголом «сделать» есть синонимы: создать, исполнить, изготовить.

К онечно, не стоит слепо выписывать все синонимы из словаря, все таки мы говорим о практическом и рациональном подходе. Ещё немного о синонимах. Не забудьте о сленговых выражениях. Вспоминайте, как ещё называют нужную вещь. Этого может не быть в словаре, но иногда жаргонизмы используются едва ли не чаще, чем обычное название. Например «клава = клавиатура», так прочно прижилось, что игнорировать это при подборе семантического ядра очень нежелательно. Также учитывайте аббревиатуры и узкие термины. Для интернет магазинов какой нибудь электронной техники поле вообще не пахано. Собирается все вплоть до номенклатурных моделей.

Перемножение ключевых слов

О бычно ими пользуются для составления так называемой искусственной семантики. Но можно и для того чтобы автоматизировать процесс. Например берем из структурированной карты(описано ниже) основной и дополнительные слова вставляем и получаем с десяток двусловных запросов для парсинга. Можно это делать и в Excel используя формулы, но я обычно пользуюсь этим .

Очищаем все поля

В ставляем в первый и второй поля нужные слова, выставляем длину текста на один символ больше чем первое генерируемое слово. и нажимаем кнопку.

П олучаем с десяток слов. Проверяем на то чтобы не было какой то ошибки и отправляем на парсинг.

Платные сервисы поиска запросов

И х достаточно много. Вбейте в поиске сервис анализа конкурентов и вам вылетит вагон и маленькая тележка. Есть конечно основные, но суть не в этом. Воспользоваться ими я рекомендую только после того как вы сделаете все предыдущие шаги и все равно вам покажется мало, хотя я сомневаюсь. Как правило в таких сервисах вы вводите домен конкурента и смотрите по каким запросам он рекламируется, но не тупо копируете те же запросы, а просто ищете то, что возможно упустили.

Еще одним аргументом не в пользу таких сервисов является то что они дают очень приблизительную картинку, особенно для небольших сайтов и с маленькой историей. На скрине один сайт в моей работе и показатели: кол-ва ключей, трафика и др. занижены в несколько раз, так что если их будет просматривать конкурент никакой пользы для себя не найдет.

Как все структурировать?

С оставьте Mindmap — интелект карту запросов, разделённых по удобным категориям, соответствующим наполнению рекламы ключами. Плюс такого способа заключается в том, что снижается риск что-то упустить. В будущем по этой карте, вы чётко будете видеть, что с чем можно соединить и спарсить. Майндмап строится по принципу уточнения – есть главная тема, например – цветы. Цветы (какие?) – комнатные, искусственные, срезанные. Комнатные цветы (какие?) – кактусы, суккуленты и так далее. Можно сравнить с деревом с веточками или паутинкой. После заполнения карты вы получите наглядную схему в соответствии с которой будете наполнять вашу рекламу запросами. Пример ниже

Пример 1
Пример 2
Пример 3

В се собранные ключи сохраняйте в файл Excel. Не забывайте удалять неподходящие или слишком широкие запросы. После того как семантическое ядро будет составлено, структурировано, вычищено от мусора, составлен список общих минус слов, удалены дубли ключей и сделана кроссминусовка – переходите к написанию объявлений. На каждый запрос создается отдельное объявление. Я кстати уже описал , новичкам очень полезно.

Н е забывайте, что в рекламной кампании ни в коем случае не должны быть несколько объявлений с одинаковыми ключами, дабы избежать конкуренции между ними и снижению эффективности. Ваша основная аудитория. которая будет хорошо конвертироваться вводит в поиск от трех и более сложные запросы по которым ищут ваш товар. Подумайте, какой запрос наиболее целевой:

купить iphone
купить iphone 5s pink 16gb

Д умаю вы догадались и назвали верный ответ. И так практически всегда, чем более многословен запрос тем более горячая за ним аудитория, но к сожалению такие слова обладают низкой частотностью. Именно поэтому так важно собрать максимально таких запросов, чтобы потом для каждого составить индивидуальное объявление максимально показывающее, что тут именно то что он ищет.

И спользуя все способы описанные в этой статье, вы легко соберете максимальное семантическое ядро для вашей рекламы и утрете нос конкурентам не учитывающим в своей рекламе такой вот мозговой и технический штурм для поиска направлений и парсинга. Надеюсь данный материал оказался для вас полезным. Будут вопросы пишите в комментариях.

Брендовая семантика

В идеале процесс работает так:

2) Собираете семантику по маркерным запросам откуда угодно: от Wordstat до поисковых подсказок.

Неважно, что вы используете при сборе. У всех сервисов разное качество, но принцип один: на входе вы вводите маркерный запрос, а программа выдает расширения, которые содержат фразу.

Задача, которую приходится решать вручную – определить те самые маркеры (базисы). Каждый из них отражает собственный спрос, ключевые фразы, расширения и охват. Для этого необходимо хотя бы минимальное знакомство с ассортиментом.

Когда речь идет о брендовой семантике, понятно, как искать маркеры. У бренда есть, как правило, русское или английское написание, названия серий, моделей. При этом важно учесть все ошибочные и синонимичные написания. О других случаях с примерами будет далее в статье.

3) Получаете десятки-сотни тысяч запросов, чистите их от «мусора» и получаете две группы: нужные запросы и минус-слова.

Рассмотрим брендовую семантику на примере интернет-магазина туристического оборудования и товаров «Моя планета».

У магазина около 70-80 брендов, один из них – Stanley. Это и инструменты, и мебель, и посуда, и много другого. Нет смысла собирать все расширения от слова stanley, иначе будет очень много «мусора». Поэтому оставляем запросы из 2-3 слов:

Чаще всего лучше брать трехсловники или двухсловники, в некоторых специфических случаях допустимы однословники.

Термосы – самый популярный товар, у него 3 написания названия бренда – станлей, стенли, stanley, – и есть маркеры по сериям: stanley mountain, стенли классик.

Чем больше базисов, тем шире охват. У нас получается 70 видов товаров, по каждому – 20-50 базисов. Общий объем «хвоста» – несколько сотен тысяч расширенных запросов. Они могут пересекаться, но частично: как правило, процент пересечения невысокий.

В итоге вы получаете 100% охват, но тратите очень много времени на обработку данных. Чтобы ускорить процесс, часто используют способ перемножения запросов в скрипте-перемножалке.

Для брендового семантического ядра такой метод ускоряет работу. Но что делать, когда вы предлагаете услуги на высококонкурентном рынке?

Семантика по сложным услугам

В этой ситуации – более неочевидные запросы, которые можно выявить только с помощью глубокого анализа.

Пример – «дизельный» автосервис, клиент агентства MOAB.

Исходные данные: прежний подрядчик перемножал стандартные названия услуг на транзакционные слова типа «цены», «купите» и прочие. В итоге получались базисы «ремонт форсунок», «ремонт ТНВД» и иже с ними.

Этот подход дает самые банальные формулировки. Точная копия ключа, перестановка слов, разные падежи и словоформы – не вариант для проявления креатива. Все – и подрядчики, и клиенты – мыслят одинаково, используют однотипные формулировки и транзакционные слова. Запросы «от фонаря» быстро перегреваются.

Результат – потеря охвата и, как следствие, недостаточная загруженность сервиса, так как нет показов по неочевидным запросам. Их и невозможно получить простым перемножением.

Парадокс ситуации в том, что трафика немного (до 10 посетителей в сутки), но аукцион жуткий (до 40 рублей за клик). Даже сервису с огромной материальной базой, низкой себестоимостью и большим потоком клиентов практически невозможно окупить ставки по конкретному ключу.

По результатам анализа мы нашли дополнительные базисы (указана частотность по Москве):

Большинство из них и для самого заказчика были откровением: он не подозревал, что потенциальные клиенты могут ТАК формулировать поиск, хотя давно работает в этой сфере.

Эти запросы далеко не очевидные и для конкурентов, а потому неперегретые. Прогнозный суточный трафик – около 400-500 пользователей, суммарно для всех систем. Средняя цена по ним гораздо ниже, чем по фразам типа «ремонт форсунок».

Как систематизировать, если маркеры не привязаны к бренду и содержат размытый спрос? Что ищет целевая аудитория – этого не придумать спонтанно и не услышать от заказчика.

Одна проблема генерирует неизвестный большой массив запросов: дизель дымит черным, сизым, белым, не работает, стучит, гремит и т.д. Ваша задача – разбить этот массив на кластеры, чтобы разграничить на конечное количество потребностей.

Переменные спроса

В случае с брендом «якорь» спроса – само название. Товары Stanley не могут называться как-то иначе, это в любом случае нечто со словом «Stanley».

Для сложной услуги спрос распадается на несколько составляющих (переменных). Невозможно сформулировать проблему без одного из них:

Проблема с агрегатом – пользователь знает или предполагает, что сломалось (форсунки, ТНВД, плунжера). И дальше начинается полет фантазий – «форсунка стучит», «форсунка гремит», «форсунка дымит» и т.д.
Проблема с машиной – он не знает, что сломалось и не хочет это выяснять, просто пишет название марки своей машины (Scania, Камаз, Man). В нашем случае бензиновые машины – не наш профиль, отбираем только те, которые работают на дизеле;
Через топливо – человек не указывает машину или агрегат, а указывает тип топлива – «дизельный двигатель», «дизель», «дизельный автомобиль ремонт»;
Через проявление проблемы («дымит», «не едет»). Например, черный дым – характерная дизельная проблема, здесь не нужно уточнять, бензин это или дизель;
Через код ошибки по автосканеру («ошибка 1235», «ошибка 0489»).

С большой вероятностью человек, у которого сломался дизель, употребит хотя бы одно из значений этих переменных в запросе. Это «якорь», вокруг которого вертится спрос по проблеме.

Рекомендация: чтобы разбивать запросы на переменные и подбирать их значения, нужно представлять, как потенциальная аудитория говорит о проблемах. Для этого полезно изучать сайты конкурентов, тематические форумы, сообщества и т.д.

Чем это отличается от перемножения

Представьте, есть гора, внутри которой – золотые слитки, которые вам надо добыть. Стандартный способ – выкопать шахту в этой горе и собрать золото, которое попадется на пути исследования.

Другой вариант – вы срываете гору экскаватором и отвозите на горнообогатительный комбинат. Он более трудозатратный и требует больше компетенций, но зато из всей массы пород вы соберете всё золото.

По аналогии с этим мы берем весь спрос по запросу «дизель», «дизельный» и прорабатываем все расширения в глубину в Wordstat. Затем по каждому собираем поисковые подсказки. По полученному массиву пробиваем частотность, удаляем дубли и получаем итоговый объем запросов.

Допустим, у нас получилось 100 тысяч. Что дальше с ними делать? Отбираем нужные фразы.

Для этого загоняем каждый массив в «Анализ Групп» в Key Collector. Применяем частотный словарь запросов. В нем необходимо поставить группировку по фразам и залить во вкладку ключевые слова.

Что получаем:

На этом этапе не надо чистить массив от минус-слов и т.д. Нужно просто просмотреть частотный словарь и выявить двухсловники, которые явно указывают на авторемонт.

В чем преимущества? Часто употребляемые группы запросов привязаны к наиболее популярным проблемам. Программа сортирует группы по количеству входящих в них слов. Вы просматриваете все результаты и выявляете группы, которые подходят под вашу проблему.

Вы получаете всё, что вообще можно в этой тематике собрать. При этом нормально, если у вас исходно 100 тысяч запросов со словом «дизель» и только 10 тысяч после анализа.

Подобную работу проделываете со всеми значениями переменных.

Семантика для точного спроса

Для автотехцентра «ЯпиМоторс» агентство MOAB составило один из самых больших семантических планов за свою историю. Специфика клиента: ему необходимо обеспечить точный трафик.

Заказчик четко обозначил исходные условия: есть точный перечень работ (300 штук), которые он выполняет, и список марок (70 штук), с которыми работает.

На первом этапе мы искали всевозможные названия по списку работ:

Ремонт тормозов – ремонт тормозной системы, замена тормозной системы, не работают тормоза и т.д.
Ремонт двигателя – ремонт ДВС, замена ДВС, ремонт движка и т.д.

Японские названия сложные, их часто пишут с ошибками. В итоге 70 заданных марок / моделей превратились в 270 строк различных вариантов написания латиницей и кириллицей.

Рынок большой, поэтому компания не претендовала на весь целиком. Логично: один автосервис не может обслуживать всю Москву. Его цель – небольшая часть этого спроса, но максимально горячая, и за минимальные деньги. Поэтому мы определили запросы, которые уже сейчас имеют неотложную потребность.

Если пользователь пишет в поиске «черный дым дизель», он может еще неделю ездить на дымящем автомобиле, прежде чем тот совсем накроется. А «ремонт ходовой цена» – прямо сейчас может сконвертироваться.

Перемножаем 450 работ на 270 моделей и получаем список маркеров, по которому снимаем частотность.

Около 5 тысяч базисов показали ненулевую частотность и «хвост» расширений в 50 тысяч. В отличие от ядра по дизелю, в котором много «мусора», это содержит минимальное число минус-слов, практически все запросы целевые.

Семантика для фидов

Зачем её собирать

Семантика для фидов обеспечивает достоверный минус-файл и чистоту трафика.

Стандартного списка минус-слов недостаточно. В лучшем случае они закрывают 30-40% реальных минус-слов. В каждой тематике также есть запросы, которые содержат характерные слова и делают сам запрос нецелевым, нерелевантным для вас. Поэтому нужно собирать минус-слова для фидов на основе реальных запросов.

Пример – запросы по автозапчастям Bosch. Это массив в несколько сотен тысяч. Из него мы выделили те, которые содержат цифры – это запросы товарные, таких получилось 20-30 тысяч. Мы составили из них частотный словарь, чтобы найти группы с нерелевантным спросом. Важно брать реальные фразы по конкретному бренду.

Это дает более точный файл минус-слов, на основе которого можно запретить нецелевые показы. В итоге по России средняя цена клика составила 7-10 рублей, а цена заявки – 60-70 рублей. Мы добились высокой конверсии, так как привлекали только трафик, близкий к покупке.

Подводные камни рекламы на фидах

Допустим, у вас 10 тысяч автозапчастей. В процессе важно проверить, нет ли среди артикулов двойные значения. Он может означать как товар, так и ГОСТ, инструкцию, которые не имеют отношения к вашей тематике. Или товар абсолютно из другой области.

Как это проверить? Берете список артикулов и пробиваете по ним частотность. Также вручную выявляете артикулы с двойным значением. По ним уточняете семантику – добавляете название бренда или уточняющие слова, чтобы исключить показы по нецелевому охвату.

Достаточно ли в объявление добавить артикул или нужно «%артикул + %купить (или другое транзакционное слово) »

Второй вариант не дает дополнительного трафика, но вы можете напрямую контролировать позицию объявления не только по запросу артикула, но и по запросу «%артикул + %купить» через подключение биддера.

О том, что важно учесть при составлении семантического ядра.

В закладки

Как собрать правильное семантическое ядро

Если вы думаете, что собрать правильное ядро способен некий сервис или программа, то вы будете разочарованы. Единственный сервис, способный собрать правильную семантику, весит около полутора килограмм и потребляет около 20 ватт мощности. Это мозг.

Причем в этом случае у мозга есть вполне конкретное практическое применение вместо абстрактных формул. В статье я покажу редко обсуждаемые этапы процесса сбора семантики, которые невозможно автоматизировать.

Существует два подхода к сбору семантики

Подход первый (идеальный):

Вы продаете заборы и их монтаж в Москве и Московской области.
Вам нужны заявки из контекстной рекламы.
Вы собираете всю семантику (расширенные фразы) по запросу «заборы» откуда угодно: от WordStat до поисковых подсказок.
Получаете много запросов - десятки тысяч.
Затем несколько месяцев чистите их от мусора и получаете две группы: «нужные» запросы и «минус-слова».

Плюсы: в этом случае вы получаете 100% охват - вы взяли все реальные запросы с трафиком по главному запросу «заборы» и выбрали оттуда всё, что вам нужно: от элементарного «заборы купить» до неочевидного «установка бетонных парапетов на забор цена».

Минусы: прошло два месяца, а вы только закончили работать с запросами.

Подход второй (механический):

Бизнес-школы, тренеры и агентства по контексту долго думали, что с этим делать. С одной стороны, действительно проработать весь массив по запросу «заборы» они не могут - это дорого, трудозатратно, людей не получится научить этому самостоятельно. С другой стороны, деньги учеников и клиентов тоже надо как-то забрать.

Так было придумано решение: берем запрос «заборы», умножаем на «цены», «купить» и «монтаж» - и вперед. Ничего не надо парсить, чистить и собирать, главное - перемножить запросы в «скрипте-перемножалке». При этом возникающие проблемы мало кого волновали:

Все придумывают плюс-минус одинаковые перемножения, поэтому запросы вида «монтаж заборов» или «заборы купить» моментально «перегреваются».
Тысячи качественных запросов вида «заборы из профнастила в Долгопрудном» вообще не попадут в семантическое ядро.

Подход с перемножениями себя полностью исчерпал: наступают трудные времена, победителями выйдут только те компании, которые смогут для себя решить проблему качественной обработки действительно большого реального семантического ядра - от подбора базисов до очистки, кластеризации и создания контента для сайтов.

Задача этой статьи - научить читателя не только подбирать правильную семантику, но и соблюдать баланс между трудозатратностью, размером ядра и личной эффективностью.

Что такое базис и как искать запросы

Для начала договоримся о терминологии. Базис - это некий общий запрос. Если вернуться к примеру выше, вы продаете любые заборы, значит, «заборы» - главный для вас базис. Если же вы продаете только заборы из профнастила, то вашим главным базисом будет «заборы из профнастила».

Но если вы один, запросов много, а кампании надо запускать, то можно взять в качестве базиса «заборы из профнастила цена» или «заборы из профнастила купить». Функционально базис служит не столько как рекламный запрос, сколько как основа для сбора расширений.

Например, по запросу «заборы » более 1,3 млн показов в месяц по РФ

Это - не пользователи, не клики и не запросы. Это количество показов рекламных блоков «Яндекса» по всем запросам, включающим слово «заборы». Это мера охвата, применимая к некоему большому массиву запросов, объединенных вхождением в него слова «заборы».