7 заметок с тегом

Keyword Research

Позднее Ctrl + ↑

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...

 1 комментарий    5   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...

 1 комментарий    7   2015   Keyword Research

Keyword Research / Ищем ключи в Google Webmasters Tools

Совсем недавно открыл для себя Google Webmaster Tools для исследования ключевых слов. У кого есть солидная SEO аудитория, тот найдет много очень полезных ключевых слов для контекстной рекламы. Кто знает, может даже эффективных (но вначале, конечно же, нужно все проверить).

Первым делом запустил фильтрацию:

Казалось бы, все логично, это именно то, что нужно. В результате чего получил «громадную» выборку:

Ну это явная хрень, 239 ключевых слов за 3 месяца  — ничего нового для себя не найдешь. Банальная и типичная ВЧшка. Убрал все фильтры:

Во, это уже другое дело. С такими объемами я привык работать. Выгружаем все данные и приводим в нормальный вид в Excel:

Что мне понравилось, так это статистические данные. Вы видите даже ключ, по которому не было перехода, но были показы. В Google Analytics мы видим только ключи, по которым были переходы, а это значит, что [благодаря Google Webmaster Tools] мы можем определить потенциально запрашиваемую семантику (но которую, мы не добираем в органике).

Дальше уже дело техники, у каждого свои методы обработки такого объема данных. Я решил найти потенциально интересные длинные хвосты и однословники.

Для этого подсчитываю количество слов в запросе с помощью формулы в Excel:

=ЕСЛИ(ЕПУСТО(A1);0;ДЛСТР(СЖПРОБЕЛЫ(A1))-ДЛСТР(ПОДСТАВИТЬ(A1;» «;«»))+1)

Нашел тут

Отсортировал от минимального к максимальному и что я вижу:

Все мои органические однословники. Весь кайф еще и в том, как уже говорилось ранее, я вижу показы и среднюю позицию, я вижу где недорабатывает SEO по запрашиваем словам (показы то есть). Самое дело взяться за контекст, конечно же в точном.

Дальше можно поработать с длинными хвостами. Для лучшего восприятия делаю сводную таблицу:

Где от 1 до 11 — это количество слов в запросе. Чтобы сразу отсеять «мало запросов», добавил в сводную таблицу количество показов. Теперь я могу посмотреть сколько слов вызывают больше количество показов.

Дальше уже дело за обработкой каждого пака. Берем, например, 8 словники — сортируем от максимального количества показов к минимальному. Вот, это уже дело, добавляю в группу объявлений и, не поверите, 8 из 10 ключей (!!! 8 словникнов) не показывают «мало запросов» в модификаторе, а это значит, что спрос на них действительно есть.

Конечно, хотелось бы еще видеть конверт по каждому из ключей, но такой возможности в Google Webmasters Tools нет. Я уже было хотел импортнуть данные в Google Analytics, но там, по ходу, такое дело не очень канает. Пробивать каждое запрашеваемое слово в ГА тоже не вариант, в ГА его просто может не быть (привет NOT PROVIDED), тогда как в Google Webmasters Tools есть. Вот так.

P.S. Будут ли работать такие ключи? Хз, нужно проверять. Радует другое — есть что проверять)))

 5 комментариев    9   2015   GWT   Keyword Research
Ранее Ctrl + ↓