1 заметка с тегом

DO-запросы

DO-аудитория и поиск семантики / Поиск / Часть 2

Продолжаю писать о работе с DO-аудиторией в поисковой сети (первый материал) и в этот раз затрону тему поиска базовой семантики. Возможно методы покажутся для кого-то примитивными, но это чисто про базовую проработку. Я предпочитаю выкатывать рекламу итерационно, а не идеально. Такой себе MVP, где со временем проводятся работы по улучшению как семантики, так и других особенностей. В других материалах поговорим о, как я понял судя с комментариев, очень острой теме «Как минимизировать попадание информационной аудитории в DO запросах». Как всегда, буду рад любому фидбеку.

Inventory Based метод — когда вы отталкиваетесь от уже существущих предложений бизнеса.

Просто товарная сетка предложений (SKU)

Любой товар имеет какое-то конкретное точное название. Вот вам и повод протестировать это название в качестве ключевых слов. Причем можно тестировать не всю комбинацию (например: Lenovo IdeaPad 330-15IKBR Onyx Black (81DE02VJRA)), а лишь некоторые её элементы. При этом данные элементы могут быть в совершенно разных комбинациях. К примеру запустить ключ +81DE02VJRA (если нет «мало запросов») и посмотреть какие запросы там будут жить и от них строить свою семантику (группы и т. д.). Если же «мало запросов», тогда поднимаемся на уровень выше и тестируем связки без дополнительных слов: IdeaPad 330 (если сущность модели не меняется при этом), Lenovo Onyx Black и т. д. Это все сильно зависит от ниши. Причем для СНГ актуальна еще проработка кириллических названий: леново, айдиапад и т. д. Есть вероятность попасть на «мертвую» семантику, но есть разные инструменты для прогона на «живость». О них я услышал на SMX Advanced, но пока еще не тестировал.

По сути это реклама DO-сегмента, ведь вы работаете с конкретной моделью (пока не трогаем ребят, которые «случайные» и просто хотят узнать цену или прочитать характеристики).

Органические запросы в Seach Console по конкретным товарным страницам

Мы ищем тенденции, к примеру мы видим такую общую схожесть: людей интересует цвет + модель + год + кол. сим карт  — *белый гелекси 2019 на 2 сим.* Это говорит о том, что и другие модели телефонов с 2 сим картами возможно будут искать похожим образом. Во избежание мертвой семантики, лучше искать тенденции к примеру лишь для одного бренда (категории/подкатегории/опции), а-то можете нагенерить семантику для брендов, у которых в принципе нет телефонов на 2 симки. *Офтоп: был у меня один такой умелец, который заливал миллионы мертвых запросов в аккаунт.* Всегда нужно проводить Keyword Research очень щепетильно, поскольку автоматизация к примеру по фиду здесь может вообще не сработать (некоторые названия моделей могут иметь совершенно другую «живую» семантику, а не ту, которую заявил производитель). (Минус: вы ограничены SEO оптимизацией, ведь если страница заточена под другие ключи, новые связки будет сложно получить).

DSA запросы по конкретным товарным страницам

Некий похожий вариант с консолью, однако более живой. Страницы предложений как правило отвечают за конкретизацию чего-либо, поэтому важно понимать, как именно ищут эти товары. Только при этом вы должны отминусовать ВЧ запросы. (Минус: вы ограничены SEO оптимизацией).

Анализ запросов конкурентов по товарным страницам

Так как ваша семантика зачастую ограничена SEO семантикой, будет неплохо посмотреть на семантику конкурентов по их товарным страницам (возможно у них другое SEO). Для это уже нужно использовать специализированные сервисы а-ля Serpstat или аналоги. Напоминаю, мы ищем длинные хвосты, поэтому можете сразу настраивать фильтр на некие 4-5 словники и изучем их ключевые особенности.

Query Based метод — когда мы отталкиваемся от рыночного спроса, а не от существующих предложений на сайте.

Исследование вариаций ключевых кластеров (синонимы).

Например мы продаем велосипеды, значит наш ключевой кластер «велосипед», но этого недостаточно, нам нужны еще варианты для более богатого семантического охвата.

Сделав минимальное исследование, уже можно найти вариации «трайк», «велочоппер». Понятно, что ключевой кластер в данном случае все-таки будет «велосипед», но есть тематики, где много таких равнозначных запрашиваемых кластеров (масок).

Проганяем кластеры по базам ключевых слов. Итак, у нас есть список ключевых кластеров нашей тематики, дальше нам нужно изучить что ищут вместе с нашими словами и есть ли соответствие с нашим бизнесом. Это может быть и WordStat и KeyWord Planner и Serpstat и дргуие базы ключевых слов, НО с одним условием — ключи должны КОНКРЕТИЗИРОВАТЬ товар.

Мы ведь работаем с DO аудиторией, поэтому никакого выбора, только точные комбинации по товару/услуге. Как правило фильтрация по 4-словникам и больше решает.

Я описал базовые возможности исследования ключевых слов, но методов существует в разы больше. Цель данного материала — описать концепцию работы.

Представим, что у нас уже есть семантическое ЯДРО с конкретными уточняющими запросами. Ок, группируем, запускаем рекламу и наблюдаем за происходящим.

To be continued...