Алгоритм подбора синонимов в Яндекс.Директе обсуждается в профессиональных сообществах практически ежедневно. К нему много вопросов. И основной – почему их нельзя отключить.
Все знают, что хотят убрать показы по синонимам в Яндекс.Директе, что это нужно делать, т.к. это повысит релевантность поисковых запросов и такую метрику, как “коэффициент проработки семантики“, о которой я уже писал ранее. Но непонятно, как это делать массово – строк с синонимами в отчете по поисковым запросам могут быть сотни, тысячи и десятки тысяч, и вручную работать с этим попросту нерентабельно.
Поэтому я решил сделать для профессионалов инструмент, который в один клик сможет обработать отчет по поисковым запросам и создать новые версии ключевых слов, с синонимами, добавленными в минус-слова на уровне ключевого слова.
Одним из самых основных, объемных и важных этапов нашей работы является чистка поисковых запросов – это постоянный источник для поиска и отбора новых ключей и минусов, от которого зависит если не успех всей рекламной кампании, то как минимум существенная ее часть.
Если в гугле вся работа с данным, иногда просто огромным, отчетом доведена практически до совершенства (хотя и там можно придумать себе всякие удобства, о чём дальше по тексту), то в директе приходится танцевать с бубном вокруг него, так как нет возможности исключить уже работающие в РК ключи, и это прямо боль боль боль.
И пока работники ЯДа соблаговолят решить нам эту простою задачу, решил поделиться с вами своими наработками, в том числе и по гуглу, вдруг это кому-то упростит жизнь и сэкономит рабочее время.
Будет интересно тем из вас, у кого есть маленькие дети, которым предстоит этому научиться. А так же тем из вас, кому интересны возможности Excel и Google Spreadsheets.
Многие знают меня как фаната Excel. Это недалеко от правды – я использовал его для самых разных нужд, рабочих и нет. Решил множество исследовательских задач. Попарсил немало сайтов, обработал гигабайты текстовых данных. Написал сотни макросов, создал свою надстройку для Excel и сделал ее платным продуктом, который даже оказался востребован, чему я очень рад. Но редко решал по-настоящему личные задачи, скорее решал общественные проблемы, задачи предприятий и клиентов.
Здесь же история про очень личное. Тем не менее, поскольку результат удивил меня самого, я решил поделиться им с вами.
Всем привет! Предполагаю, вы уже знаете, что такое минус-слова в контекстной рекламе и какова механика их работы. Надеюсь, готовые списки минус-слов помогут вам извлечь максимум пользы от рекламы в Яндекс.Директе или Google Ads. Но искренне рекомендую посмотреть мои рекомендации по сбору минус-слов в конце статьи, после самих списков.
Немного про стоп-слова
К сожалению, многие называют минус-слова стоп-словами и не видят разницы. Поэтому, если вы ищете типовой список стоп слов для контекстной рекламы, вы на самом деле ищете типовой список минус-слов, но пришли по адресу, т.к. у меня есть все :)
Плюсы и минусы списков минус-слов
Наверное, у каждого PPC-специалиста есть подобные списки. С одной стороны, это хорошо, т.к. превентивные меры могут сэкономить существенную часть бюджета. Тем не менее, у них есть и свои, незначительные, но минусы:
если в списке есть слова, которые не присутствуют в поисковом спросе в вашей тематике, добавлять их в аккаунт будет излишне и они не принесут пользы. Лишь вред от того, что займут место и не позволят в будущем вписаться в ограничения по минус-словам.
среди минус-слов могут оказаться “хорошие”, по ним могли бы приходить платящие пользователи, но вы не догадались/сомневались и не дали им шанса.
Поэтому моя рекомендация – внимательно просматривайте списки минус-слов, прежде чем добавлять их в рекламу. Лучше всего не добавлять все слова (да и все их добавить точно не получится, лимитов не хватит), а воспользоваться функционалом надстройки !SEMTools извлечь слова или извлечь фразы совместно с этими списками на вашем семантическом ядре — так вы получите только те слова и фразы, которые имеют ненулевую частотность в вашей нише.
Чтобы не перегружать статью сотнями слов, выложил все списки в одну папку на Google Drive, а сами списки по отдельности прикладываю ссылками. Также всем файлам выдал доступ комментирования – у вас есть возможность комментировать и предлагать свои корректировки!
Списки минус-слов в !SEMTools
Поскольку списки могут пополняться новыми словами, и каждый раз проверять и скачивать их все неудобно, я добавил в свою надстройку как перечисленные в папке списки, так и процедуру их автоматического обновления. Все списки я периодически выкладываю на свой сервер, и процедура к нему стучится за обновлениями. Подробнее о том, как это выглядит и как ими пользоваться, рассказал на своем стриме:
Универсальный (стандартный) список минус-слов
Стандартный список минус-слов с общими терминами. Рекомендуется создавать как единый список на уровне аккаунта и применять ко всем кампаниям/группам объявлений в нем. Содержит слова, которые с высочайшей вероятностью не принесут продаж ни в какой тематике. При этом слова довольно популярны и встречаются почти всегда и везде. Вот он:
Гипотеза, из которой исходит автор, в том, что в этом списке только слова, связанные с развлечениями и другим контентом, который, как правило, в рунете ищут бесплатно. Однако воспринимайте даже это как гипотезу, т.к. развлечения – тоже индустрия, и она тоже неплохо монетизируется.
Минус-слова-города (топонимы)
С городами, как и с общим стандартным списком. Их нужно исключать внимательно, не без проверки. Некоторые названия продуктов, фабрик и прочие “хорошие” слова идентичны по написанию с некоторыми топонимами.
Города указаны вместе с некоторыми опечатками и упорядочены по убыванию частотности словоформы. При этом здесь не все возможные – в надстройке !SEMTools почти 40.000 уникальных словоформ названий городов и стран. Все попросту не выйдет добавить в аккаунт, поэтому взяты популярные.
Функции извлечения топонимов из семантического ядра находятся в меню “ИЗВЛЕЧЬ” – “Извлечь фразы“. Из топонимов удалены омонимичные с нарицательными существительными. Например, в РФ есть населенный пункт Зима, но его в надстройке нет.
Поскольку над этим списком велась длительная и кропотливая работа, я не выкладываю его публично. Как извлекать топонимы с предлогами и без с помощью !SEMTools – смотрите тут.
Однако, выложу несколько других списков топонимов.
Топонимы: список городов РФ
Города в списке указаны в именительном падеже, поэтому для более полной обработки вам может потребоваться процедура склонения фраз по падежам.
Помимо нерелевантных регионов, бизнесу могут быть неинтересны пользователи, интересующиеся его товарами или услугами в информационных целях, или в аспекте другой тематики. Ситуаций, когда одни и те же слова используются с разным интентом, предостаточно. Все переплетено :)
Поэтому для каждой тематики стоит пробежаться по ключевым словам разными списками из представленных ниже. Текущие списки не финальны и постоянно обновляются. Также добавляются новые. Хотите помочь с наполнением или есть идеи? Заходите в telegram-чат надстройки !SEMTools!
Список будет полезен как тем, кто работает в автомобильной тематике (автозапчасти, автосервисы, продажа авто), так и тем, для кого она нерелевантна. Кириллическое написание и названия на латинице сопоставлены, что может быть очень удобно при запуске рекламных кампаний.
Нельзя назвать коммерческие маркеры минус-словами, однако для работы с рекламой они крайне важны и нужны. Это как глаголы и существительные с корнями “куп”, “цен”, “магазин”, так и множество других слов и фраз, явно подразумевающих покупательский интент. Среди слов названия популярных интернет-магазинов и маркетплейсов, устойчивые словосочетания, используемые в коммерческих поисковых запросах.
Универсальные списки могут стать хорошим подспорьем на начальном этапе, но прорабатывать свою тематику детально нужно в любом случае. Ускорить процесс можно несколькими способами, о них далее.
Универсальный алгоритм подбора через стоп-слова
Считайте, что это бесплатный универсальный генератор минус-слов для любой ниши, связанной с продажей товаров или услуг. Позволяет собирать с высокой точностью сотни минус слов в считанные секунды. Он доступен бесплатно всем, установившим надстройку !SEMTools. Подробно об этом способе я рассказывал на SEMConf с докладом “Стоп-слова – друзья или враги?”
Извлечение глаголов
Практически любые глаголы, кроме “купить”, “заказать”, “стоит” и некоторых похожих, являются маркерами нерелевантного интента. Можно ли быстро извлечь глаголы из собранного семантического ядра на этапе проработки? Да, алгоритм довольно прост и он также реализован в надстройке.
У нерелевантных слов есть свойство “притягивать” друг друга. Поэтому, получив автоматически пул фраз, состоящий из нерелевантных интентов, и обработав его методом N-gram анализа, можно быстро собрать нерелевантных соседей.
В заключение
Прорабатывать минус-слова необходимо не только перед запуском, но и после запуска рекламы. Не полагайтесь на авось и анализируйте поисковые запросы. Вполне вероятно, что среди поисковых запросов будут выявлены новые нерелевантные слова и сочетания.
«Стоп-слова — служебные части речи и местоимения, а также любые слова, не несущие дополнительного смысла, которые автоматически исключаются из запроса пользователя при отборе объявлений для показа».
Справка Яндекс.Директа
Главное отличие стоп-слов в том, что они детерминированы, а минус-словом может быть любое слово.
Анализ эффективности поисковых запросов – ключевая задача специалиста по поисковому маркетингу, будь то SEO специалист или специалист по платной рекламе на поиске.
Как правило, PPC-специалисты пренебрегают обращаться к аналитике поисковых запросов, видя в них непроглядный лес из слов, словосочетаний, раздробленной статистики, собрать которую воедино не представляется чем-то экономически целесообразным.
В семантическом анализе текста понятие n-gram анализ – одно из ключевых. Такой анализ позволяет выявить все уникальные слова и словосочетания в тексте, а также подсчитать их встречаемость. Через анализ встречаемости n-грамм наиболее просто выявить т.н. ключевые слова – слова и фразы, встречающиеся в тексте заметно чаще остальных.
При работе с текстовыми данными часто приходится осуществлять такую операцию, как группировка фраз по определенным признакам. Моя любимая группировка – по маркерам. В надстройке я реализовал функции, которые позволяют совмещать умственное напряжение с автоматизацией рутины.
