Анализ качества проработки семантического ядра Яндекс.Директа и Google AdWords (Ads) после запуска рекламы

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 такой же ситуации когда-то был и я, но мириться с этим не хотелось, в связи с чем и был разработан инструмент автоматического анализа запросов. О нем и пойдет речь в этой статье. В первую очередь я буду рассказывать о метриках аналитики отчета по поисковым запросам, далее — какие решения можно принимать на их основе.

Метрики качества семантического ядра

Какие метрики затронет статья:
CTR, CR, CPC и CPA униграмм
Абсолютное пословное расстояние фраза-запрос
Коэффициент соответствия ключ-запрос
Коэффициент проработки семантики на уровне отчета.

Итак, обо всем по порядку

CTR, CR, CPC и CPA униграмм

Об n-gram анализе уже была статья ранее, рекомендую ознакомиться прежде, чем читать далее эту.

Начинать анализ поисковых запросов всегда стоит с анализа униграмм (слов). Максимизировать эффективность такого анализа можно, если разделить процесс на 3 этапа.
1. посчитать частотность показов и кликов, а также расходы и конверсии по каждому слову.
2. проранжировать униграммы по выбранной метрике. На небольших аккаунтах я бы порекомендовал показы или клики, на аккаунтах с мощной статистикой лучше смотреть на расходы — если цифры на взгляд репрезентативны
3. отфильтровывать, но не удалять заведомо хорошие результаты.

Пословное расстояние ключ-запрос

Эта метрика выражается в целых числах и считается как абсолютная разница в уникальных словах между фразами. Каждое слово, которое есть в фразе и его нет в запросе, и наоборот, добавляет 1 к этой метрике.

При обычном показе фразы без авторасширения фраз или синонимии эта метрика равна разнице в количестве слов поискового запроса и фразы, которая инициировала показ по нему. Например, для пары «поисковый запрос» и «низкочастотный вложенный поисковый запрос» пословное расстояние будет 2 (4-2). Если же произойдет показ по синониму, разница может быть больше.
Для пары фраза «купить авто» и запрос «купить машину» разница будет равна двум — «машину» есть в запросе, но нет во фразе, а «авто» есть во фразе, но нет в запросе.

Коэффициент соответствия ключ-запрос

Он же — коэффициент проработки семантики на уровне запроса.

Методика подсчета этого показателя схожа с подсчетом ROI — из длины запроса в словах вычитается пословное расстояние, и результат делится на длину запроса в словах.

При анализе поисковых запросов в !SEMTools словоформы слов и стоп-слова не учитываются, а синонимы пессимизируются, что дает более репрезентативное отражение качества соответствия.

КПСС, или Коэффициент Проработки Семантики Средневзвешенный

Этот показатель является взвешенным через показы или клики показателем на уровне отчета. Иными словами, количество показов группы запрос-фраза (или ее кликов) умножается на показатель выше для каждой строки отчета, все произведения суммируются и делятся на общую сумму показов. Обычный подсчет средневзвешенного.

Почему коэффициент назван так? «Проработки семантики». На самом деле, степень проработки семантики действительно коррелирует с этим коэффициентом. Если он равен 1 — ключевые слова и поисковые запросы полностью совпадают по словам. Это означает полный контроль над семантикой и отсутствие слов в запросах, таящих в себе неизвестность — хотим мы платить за них или нет.

Однако не всегда даже равный единице коэффициент означает, что все в аккаунте под контролем. Всегда остается вероятность, что в аккаунте присутствуют неявные дубли, и отключение или снижение ставки по ключевому слову может не гарантировать снижение или остановку показов рекламы по запросам, с ним связанным. Избежать данного явления можно, посчитав коэффициент мультитриггеринга, но это другая статья.

Применение метрик на практике

В надстройке !SEMTools для анализа поисковых запросов Google Adwords и Яндекс.Директ предусмотрены два макроса, запускающие процесс анализа по вышеперечисленным метрикам. Процесс полностью автоматизирован, чтобы сократить время. Все что нужно пользователю — это скачать отчет, открыть его и выбрать соответствующий пункт меню.

Запуск анализа поисковых запросов в меню !SEMTools

Для успешной отработки отчета достаточно:
1. Наличие интернет-подключения — для скачивания словаря лемм (11 мБ)
2. Открытого отчета по поисковым запросам с наличием в нем полей поисковый запрос, ключевая фраза, показы, клики, конверсии, расход — в том виде, в котором их отдают интерфейсы YD и GA.
3. Нескольких секунд времени

Для чего нужен словарь лемм? Дело в том, что показы, как правило, осуществляются по всем словоформам слова, т.к. PPC-специалисты закрепляют словоформы довольно редко. Excel по умолчанию не понимает словоформ, и чтобы видеть общее в разных словоформах, делается лемматизация фраз.

С той же целью происходит и удаление стоп-слов из ключевых слов и поисковых запросов — т.к. стоп-слова не учитываются при показах, если, опять же, не закреплены операторами.

В текущей книге с отчетом по поисковым запросам создается вкладка «SEMTools SQ Report», содержащая обработанную информацию.

В столбцах P-X создается отчет по униграммам — в нем наглядно видно, как отрабатывают запросы, содержащие то или иное слово. С его помощью можно понять, какие слова более конверсионные, а какие нет, какова цена за клик у слов, и насколько кликабельны объявления, которые показывались по запросам с указанными словами.

В столбце Z создаются ячейки с 2 метриками — коэффициентом проработки семантики на уровне отчета, взвешенным через показы, и аналогичным — через клики.

В большинстве случаев показатель, взвешенный через клики, выше, чем взвешенный через показы. Это очередной раз доказывает, что пользователи охотнее кликают по поисковым запросам, наиболее близким к ключевым словам, т.к. и объявления, как правило, в таких случаях будут максимально релевантными запросу.

Так выглядит результат подсчета коэффициента проработки семантики в ключевых кампаниях моего аккаунта. Большинство ключевых слов — в точном соответствии, но и «хвост» запросов также проработан, т.е. кампания охватывает все релевантное ядро.

На мой взгляд, коэффициент выше 90% — уже хороший результат. Но не стоит останавливаться на 0,9 — если у вас большой аккаунт с высокими затратами — всегда имеет смысл стремиться к 100%.

Многим может показаться, что достичь таких результатов неимоверно сложно. Однако спешу обрадовать — в контекстной рекламе, как и везде, действует правило Парето. Порой достаточно качественно проработать несколько десятков запросов — и у вас качественно проработанный аккаунт, где все как на ладони, и ключевые слова действительно отражают те запросы, по которым показываются ваши объявления.

И бонус

Есть еще одна причина, почему важно считать, достигать и удерживать высокий показатель качества проработки семантики.
Любая внешняя система сквозной аналитики принимает на вход через utm_term только ключевые слова. И, например, если ваш КПС — 50%, это означает, что поисковые запросы, по которым они показывались, в среднем в 2 раза длиннее самих ключевых слов. И вы никогда не узнаете в вашей CRM, по каким реальным запросам были показы в каждый конкретный день/час.

Нужна ли вам такая сквозная аналитика? :)

Дмитрий Тумайкин

Автор и создатель сайта semtools.guru и надстройки !SEMTools

У этой записи 7 комментариев

  1. Аватар
    Галина

    Добрый день, Дмитрий!
    А можно с помощью надстройки автоматизировать сбор минус-слов на основе отчета по поисковым запросам?

    1. Dmitry
      Dmitry

      Галина, добрый день!
      Можно, и инструмент по сути сделан с этой целью. Автоматической выборки нет, но можно самостоятельно поставить фильтр на ctr или cr конкретного слова ниже определенного уровня и обратить внимание на эти слова.
      В ближайшие дни будет публикация по другому макросу автопоиска минус-слов — его алгоритм несколько иной, не на основе статистики, но тоже очень эффективный.

      1. Аватар
        Галина

        Добрый день, Дмитрий!
        Спасибо за ответ!
        А у Вас есть видео или описание как это сделать на основе отчета по поисковым запросам?

  2. Аватар
    Дмитрий

    Как-то можно усовершенствовать нормализацию слов, не всегда корректно работает?

    1. admin
      admin

      Дмитрий, усовершенствовать можно!
      Скидывайте все примеры некорректной работы, словарь будет поправлен. контакты тут: https://semtools.guru/ru/author/

Добавить комментарий