5 заметок с тегом

Keyword Research

Adwords / Показатель качества. Зависимость поисковых запросов и его оптимизация

Работаешь такой на поиске с нелепыми запросами (по методу идентификаторов тематики) и замечаешь следующую картину:

Ставка и так солидная... Вот черт. Смотрю поисковые запросы — вылазят все нужные мне варианты. Но вот процент показов в сети далеко не 100%. Тут-то и проблема. Показатель качества решил напомнить о себе, хотя, честно скажу, я уже начал на него подзабивать.

Залез в группу, где работают разные ключи (в разных трансформациях), но по одному товару, и начал изучать особенности на примере поисковых запросов.

Пример ключей в одной группе:

samsung galaxy
самсунг гелекси
samsung galaxy 2015
самсунг гелекси 2015
samsung galaxy цена
самсунг гелекси цена
samsung galaxy стоимость
самсунг гелекси стоимость

Особенности показателя качества и поисковых запросов

10/10
— поисковый запрос = ключевое слово. Могут быть и другие мелкие «маски», однако ТОП 1 по показам — это все-таки поисковый запрос, который идентичен ключевому слову.

7-8-9/10

— есть два-три поисковых запроса с наибольшим количеством показов. Кто-то из них наверняка на 100% соответствует ключевому слову. Другие — быть очень близкими. Хвост присутствует, но по показам очень мелкий.

5-6/10

— нет ярко выраженных лидеров по показам, которые соответствуют ключевому слову. Либо просто очень мало спроса. Ключ может тянуть релевантный НЧ хвост, среди которого соответствие ключевому слову не внятное.

Примечание: посадочная страница более менее адекватная и содержит эти ключи, хоть и не всегда в точном соответствии. Мне же было интересно посмотреть влияние и качество поисковых запросов на значение показателя качества ключевого слова, поэтому посадочную не тюнил отдельно.

***

Третий случай и показатель качества до 5-6 самый проблемный. Этот говорит о том, что мы недополучаем показы из-за низкого показателя качества. У меня 5-6 встречается довольно часто, поэтому вынужден заниматься оптимизацией QS.

Оптимизация показателя качества

  1. делаю выгрузку по поисковым запросам к ключевым словам;
  2. беру топ 3-5 по наибольшему количеству показов и кликов и добавляю их как ключевые слова. Показатель качества через парочку показов сразу попадает в категорию от 7.
  3. ключ с плохим QS продолжает собирать хвосты (не отключаем), которые не могут похвастаться большими показами, и соответственно отдельным вычленением и сегментацией. Но запросы все ок.
  4. теперь мы можем управлять ставками, для хорошего QS высшая ставка, для слабого — меньшая. Таким образом мы позволим запрашиваемым ключевым легче набрать CTR и «бить» более слабый ключ в одной и той же группе.
  5. если же вылез поисковый запрос с какой-то другой по смыслу маске — стоит отдельно сегментировать такую группу. Пост на эту тему: Эффективность тщательного дробления ключевых слов по группам.

Выводы

Хочется вам или нет, но работать с показателем качества иногда нужно. Как по мне, то плохой QS зачастую говорит о том, что ключ тянет много поисковых запросов, которые нуждаются в дроблении и в более детальной заточке. Даже если поисковый запрос очень близок к ключевому слову, его все равно стоит отдельно добавлять в группу объявлений как новую ключевую фразу. Я когда-то думал, мол, зачем? Все равно он вызывается. Он-то вызывается, но из-за плохого QS не всегда. Может капитанский получился пост, но что есть то есть...

2016   Adwords   Keyword Research

Keyword Research / Исследование широкого типа соответствия

Отработал как-то ключ в полностью широком типе соответствия (Adwords) и вызвал очень даже толковые поисковые запросы. Решил я не отпускать эту темку, а наоборот — изучить более детально. Результаты получились интересными, вот только нужно продолжить исследование для поиска релевантных связок.

Обязательно + релевантно
Тестируем модификатор и слово без плюса. Хочу посмотреть, как отреагируют поисковые запросы на отсутствие обязательного условия «цена». Беру для примера вымышленный запрос (#cамизнаетепочему), но суть отражается на 100% с оригиналом.

Пример запроса: +слон цена

Результат:

Всего ключ вызвал 21 поисковый запрос, среди которых:

— «слон» есть всегда, что не удивительно;
— 15 без слова «цена» — тупо проигнорировался запрос;
— 1 со словом «цена»;
— 5 со словами: стоимость, дешевые, 5000 грн., но без слова «цена»;
— шлака минимум.

Не знаю как вас, но меня последний пункт приятно удивил. Мы видим релевантный ряд по отношению к слову «цена».

А еще это совершенно разные по составу, но релевантные «маски», которые можно в дальнейшем использовать с другими запросами.

Пример запроса: слон +цена

Результат:

Всего ключ вызвал 5 поисковых запросов, среди которых:

— «цена» есть всегда;
— 1 со словом слон;
— 2 со словом синонимом к слону (например «крупное животное»);
— 1 со словом синонимом к слону (например «крупное млекопитающее»).
— 1 со словом синонимом к слону (например «хоботное»);

Заметьте интересный момент — слово «слон» не игнорировалось ни в одном поисковом запросе. Объявление вызывалось только по строго релевантным запросам. Если бы было два плюса в ключе, такие запросы, понятное дело, не вызвались бы.

А теперь вопрос: почему слово «цена» Google имеет право так часто игнорировать, а слово «слон» — нет? Вероятно существует некая сегментация по степени важности? Или же «цена» просто выступает маркером коммерческого интента, который не обязательно должен быть в запросе.

Пример запроса: слон цена

Результат:

Всего ключ вызвал 30 поисковых запросов разной степени релевантности (с шлаком).

— Тут уже началась свистопляска, потому как «цена» (как мы уже поняли) имеет право игнорироваться, а значит будет вызваться запрос и по слову «слон» без каких-либо уточнений. К «слону» претензий нет — всегда релевантный ряд, но из-за вольности использования «цены» можно попасть на запросы по типу «раскраска слон» и т. д.

Наблюдения релевантности в других широких ключах:

Можно ли сделать вывод, что это у нас один релевантный ряд?

Вполне вероятно, но у меня ни разу не сработала полная картина запросов по отношению к слову «цена». А еще, все эти слова имеют право игнорироваться гуглом.

Выводы:

Широкое соответствие не такое уже и плохое — позволяет находит новые релевантные маски для дальнейшего расширения семантического ядра. Шлак могут вызывать лишь те ключи, которые почему-то получили право игнорироваться гуглом, поэтому их нужно вовремя идентифицировать и поставить перед ними знак «+». Связки модификатор + широкое работают, где модификатор присутствует в обязательном порядке, а широкое — в релевантном (не факт что всегда). Понимание релевантного ряда позволит рекламироваться в широком по запросам, где уровень конкуренции зашкаливает (например, если купить = продажа = цена = дешево, тогда можно использовать «дешево» в широком подразумевая все коммерческие запросы). Могу ошибаться.

Исследование продолжается...

2016   Adwords   Keyword Research

Keyword Research / От ВЧ к НЧ или алгоритм расширения СЯ

Есть у меня один аккаунт в очень конкурентной нише, который приходится «лелеять». Под этим словом я подразумеваю ежедневную чистку минус словами, еженедельная смена креативов, коррекция ставок и т. д. Однако расширяться каждый день не вижу смысла, должна быть статистика, должно быть много ключей, ибо ежедневное расширение по одному ключу как-то не очень, имхо. Вот, я прождал полтора месяца, самое время что-то делать с новой семантикой «поисковых запросов» (это если вы работаете с широкими запросами в модификаторе, DSA кампании и другие. Не ТОЧНЫЕ).

Постараюсь описать свой алгоритм расширения, который подразумевает переход от ВЧ к НЧ ключевым слова.

Выгружаем все поисковые запросы за период

В моем случае, это примерно полтора месяца. Причем беру не только Adwords, но и Директ, так как кампании идут параллельно.

Удаляем дубли

Уникальными получил 3138 поисковых запросов с двух систем.

Убираем запросы в которых уже есть минуса

Я ведь каждый день добавлял минуса, нужно исключить на этом этапе уже существующий шлак. С этим поможет справится готовый макрос Сергея Довганича с convert.ua. Вкратце, макрос позволяет убирать все фразы с определенными маркерами (они же минус слова, которые вы ранее добавляли).

Выборка сократилась до 2874 слов.

Теперь важно узнать, какие запросы отсекаются на этапе низкой запрашиваемости.

Первый фильтр — закидываю все слова в ключи в одной из уже существующих групп и смотрим на «мало запросов». Adwords сразу подскажет, что у вас есть ОЧЕНЬ длинные хвосты.

Тут есть очень интересный момент. Казалось бы, такие ключи нужно сразу удалять, но нет. Мы их выписываем отдельно. Дальше уже смотрим, что у нас в «мало запросов», а что прошло. У меня получилось 1484 ключа с низкой запрашиваемостью, что, как вы понимаете, почти половина. Всего-лишь 423 с достаточным спросом по мнению Adwords.

Обработка длинных хвостов и явных нч. Или делаем запросы запрашиваемыми

Около 2000 поисковых запросов вызвали показ и клик по нашему объявления. Заточить их точечно, увы, не можем, ибо спроса мало, но тут важно все равно быть в теме и рекламироваться под ними + вести на нужную страницу. Поэтому важно найти смысловую выборку, которая и будет отвечать за вывод этих хвостов. То есть, нам нужно сократить эту НЧ до 3-4 словников в модификаторе.

В этом деле мне поможет сервис advego.ru/text/seo куда я и загружаю не очень популярные запросы.

Дальше изучаю, какая связка встречается чаще всего. Как вариант решения задачи, просто смотрю на 3-4 словники, ибо все что меньше, у меня наверняка уже есть в кампании. А все что больше точно будет слабо запрашиваемым.

Формула для B1 по колличеству слов в строке A1 =ЕСЛИ(ЕПУСТО(A1);0;ДЛСТР(СЖПРОБЕЛЫ(A1))-ДЛСТР(ПОДСТАВИТЬ(A1;» «;»»))+1)

Более точно тут

Что я получил в итоге по сортировке:

Проверял в Excel, действительно эти сводки отвечают за множество поисковых запросов, но, увы не точно в таком количестве как говорит advego. Ну и ладно, все равно я вижу четкий вектор, какие выборки стоит еще раз проверить на мало запросов.

Беру более-менее часто употребляемые 3-4 словники, и еще раз в Adwords.

Получил: 98 мало запросов и 128 со спросом. Вы поняли, это в рамках моей фильтрации по популярным словосочетаниям.

Остальные хвосты (больше 3-4 слов) наверняка войдут в наше проходное ядро, поэтому охват мы не теряем, а делаем более релевантным по отношению к объявке.

Разгребаем проходные запросы для расширения

Я получил 544 запроса, с которыми нужно что-то делать. Они не все уникальные, и часто повторяются по списку. Все верно, группировка просто must have. Хоть я и фанат «рукоблудства» (извините), уже перехожу на сервисы автоматической группировки. В данном случае мне помогает сервис marker.semantica.in. Правда, вначале нужно разметить маркеры, по которым и нужно группировать.

Ищем маркеры для группировки

Берем выборку на 544 запроса и разбиваем по столбцам на каждое слово. Пошаговое руководство уже описал здесь. Сразу удаляем слова, которые отвечают за ВЧ составляющую, а просто оставляем те, которые теоретически можно сгруппировать.

На выходе вы получите разбивку по вашим маркерам. Понятное дело, что-то будет плохо отсортировано, но не обязательно сразу все забирать. Вы просто смотрите на те выборки, которые очень четко подходят по сути и иногда и их вместе группируете. В любом случае, процесс более быстрый, чем ручками (как мне показалось).

В итоге я получил уже отдельный документик, с группированными выборками, которые включают в себя не только запрашиваемую семантику, но и запрашиваемые словосочетания. Если с первыми все понятно, то вторые будут тянуть тот хвост семантики, которую тянули ваши ВЧ группы.

Дальше уже добавляете либо в существующие группы (если по теме), либо создаете новые. ВЧ группы кроссминусуете, ну и ставочку можно уменьшить :). Вот так, много рутины, много фильтрации, но запросы-то ваши и кто его знает, может конкуренты не особо заморачиваются :).

Занавес...

2015   Keyword Research
Ctrl + ↓ Ранее