6 механик подбора ключевых фраз для рекламной кампании

Данная статья — это изложение практического подхода, который принес результат более чем на 25 проектах. Указанные механики не претендуют на уникальность, авторскую методику, это не какие-то секретные фишки. Но у меня они работают.

Если вы опытный маркетолог, у вас наверняка свои идеи. Можете смело пропускать эту статью. Остальным желаю приятного чтения.

В статье рассмотрим шесть механик, которые позволяют сформировать новые идеи для поиска целевой аудитории, упростить структуру рекламной кампании и получать более качественный трафик:

1. Собирать отдельно семантику для Яндекс.Директа и Google Ads

2. Работать со словоформами

3. Брать ключевые слова и минус-слова из отчетов по кампаниям с автотаргетингом

4. Использовать spy-сервисы

5. Минусовать смежные ниши

6. Группировать запросы и использовать оператор «плюс»

Собирать отдельно семантику для Яндекс.Директа и Google Ads

Как обычно формируют рекламные кампании для Google Ads? Правильно — копируя их из Директа, включая то ядро, что собиралось в Wordstat. Но что мы получаем в итоге?

Проверим статистику на примере. Возьмем любой целевой запрос в тематике цветочных магазинов, например: «купить цветы». Далее скопируем 1000 вложенных запросов с помощью расширения Yandex Wordstat Assistant, которым пользуются почти все специалисты.

Обратите внимание, изначальная маска «купить цветы» — это достаточно большой и широкий запрос.

Теперь перенесем запросы (минус-слова не трогаем, они не принципиальны) в Планировщик ключевых слов Google Ads.

Целевое местоположение указываем то же, что и в Wordstat. Получается, что из 1000 фраз, которые мы перенесли в Планировщик ключевых слов, осталось 293 фразы. Остальные Планировщик показывает с нулевым трафиком.

Примерно то же самое будет, если слепо копировать кампании из Директа в Google Ads. Отсюда мусор в аккаунте, больше рекламных кампаний на 1000 запросов, которые не работают и имеют статус «Мало показов».

Вывод: собирая семантику для Директа, нужно пользоваться Wordstat, для Google Ads — Планировщиком ключевых слов.

Работа со словоформами

Замечали ли вы, что когда пользователи ищут ваш товар или услугу, то они используют достаточно шаблонные связки — например, порядок слов в запросе или их окончания? В этом легко убедиться на таком примере.

Берем любой сервис по склонению фраз. Попробуем получить словоформы по целевому запросу «доставка цветов».

Прогоним сначала слово «доставка», потом «цветы» и получим все варианты их склонения.

Можно сделать комбинации из всех словоформ, но тогда итоговый список составит более 100 вариантов на проверку, что нам не нужно. Поэтому добавляем фиксацию словоформ через «!» и прогоняем все слова через Wordstat.

Далее делаем то же самое, но со словоформами запроса «цветы».

Для анализа можно применять дополнительные слова, попутно проверяя остальные гипотезы.

Как это использовать?

Во-первых, из полученных словоформ можно составить список масок, по которому будет собираться исходное ядро. Это полезно в конкурентных нишах, где много трафика: полученное ядро можно сгруппировать так, чтобы написать более релевантные тексты и получить приоритет по ставкам.

Во-вторых, это позволяет найти и отминусовать лишние запросы, которые не попадают в нашу тематику. Например, в нише детской одежды часто можно встретить порнозапросы.

Обратите внимание. На скриншоте вложенные запросы подбираются по словоформе, но при расчете показов система игнорирует знак «!». Поэтому на самом деле у фразы «колготки девочка купить» не 676 показов, а только три. Можете проверить сами.

Закрепив словоформы знаком «!», мы не только избавим себя от лишней работы, но и запретим Яндексу подбирать нерелевантные синонимы. Об этом в конце публикации расскажем подробнее.

Судя по моей практике, если взять безбрендовое ядро (брендовое чистить не нужно — там ценный трафик) из 1000+ запросов, разбить его на отдельные слова и удалить дубликаты, включая предлоги, то получится не более 50–60 штук. И не все из них нуждаются в подобной проверке. Метод подойдет не для всех ниш, но проверять таким образом ядро все же рекомендуется. Тем более что на проверку не уйдет много времени.

Метод сбора семантики, при котором вы находите целевые маски и далее по ним собираете вложенные запросы, справедлив и для Планировщика ключевых слов в Google Ads. Но обратите внимание, что Планировщик кроме вложенных запросов будет предлагать и другие варианты. По нашему примеру получилось, что из 744 фраз, подобранных Планировщиком, вложенными оказались только 32 фразы. Чтобы убрать невложенные запросы, можно использовать фильтры в Excel.

Работа с автотаргетингом

Автотаргетинг — это функция в Яндекс.Директе, которая приводит дополнительную аудиторию на ваш сайт. Включить автотаргетинг можно в настройках каждой группы объявлений. При подключении этой функции можно выбрать нужную вам категорию запросов. Примеры запросов, которые будут подобраны, Яндекс также указывает.

Отзывы на инструмент — неоднозначные. Стоит взглянуть хотя бы на блог Яндекса.

Поэтому наш вариант — это поиск золотой середины: чтобы и автотаргетинг можно было подключить, и бюджет не слить. Следовательно, рекомендую при подключении использовать стратегию назначения цены за конверсию с активной опцией оплаты за конверсии. Приведу несколько примеров из нашей практики, которые показывают, что автотаргетинг — весьма неплохой инструмент в связке с оплатой за конверсии. 

Но смысл кейса в другом. Автотаргетинг позволяет подобрать дополнительную аудиторию, которая неплохо конвертируется. Если регулярно выгружать отчет по поисковым запросам (в нем данные агрегируются только за 180 дней) и анализировать поисковые запросы, подобранные по автотаргетингу, то можно вполне найти хорошие рабочие идеи масок и готовых ключевых фраз для добавления в существующие рекламные кампании.

Работа со spy-сервисами

Spy-сервисы — это сервисы (как правило, платные), которые сканируют поисковую выдачу и сайты и позволяют получить доступ к информации о маркетинговой активности конкурентов.

Это, например, SpyWords (сервис для анализа контекстной рекламы и органической выдачи) и Similarweb (кладезь полезных отчетов об источниках трафика конкурентов, их ключевых запросах и многом другом).

Если вы работаете в среднем или крупном агентстве, вероятно, PRO-аккаунты этих или подобных сервисов у вас будут. Если вы фрилансер или самозанятый предприниматель, не печальтесь — на фриланс-площадках для вас с удовольствием подготовят подобные отчеты. Цена такой услуги невысокая, поэтому покупать дорогостоящий PRO-аккаунт необязательно.

Используя данные сервисы, я руководствуюсь принципами:

1. Статистика, которую предоставляют сервисы, — очень приблизительная. Но в относительном варианте (например, при сравнении доменов, чтобы определить лидеров рынка) данные могут быть весьма полезны.

2. Выгружая готовые отчеты по ключевым словам конкурентов, я использую их лишь для поиска идей, но не как готовое семантическое ядро. В отчетах много мусора, и использовать их без чистки нельзя.

В работе с такими сервисами ничего сложного: вбиваете домен конкурента или запрос и скачиваете данные. Далее в Excel изучаете их и используете как список идей для поиска целевой семантики.

Минусация смежных ниш

Вы потрудились и собрали хорошее ядро для контекстной рекламы. Проработали разные источники, проверили маски через анализ вложенных запросов и поисковой выдачи. Собрали минус-слова вплоть до тех, у которых один показ. И запустили рекламу в предвкушении результатов.

Допустим, мы работаем с нишей металлодетекторов и не планируем работать с нишей металлоискателей. Разница есть, можете посмотреть в Яндекс.Картинках. К тому же, вторая ниша в 10 раз больше, если судить по запросам.

После запуска в первую очередь анализируем отчет по поисковым запросам и видим... запросы по металлоискателям.

Алгоритмы видят хорошую проработку ядра, все лишнее отминусовано, но рядом есть соседняя ниша, которая в 10 раз больше — и система начинает продавать вам такие запросы. При этом стоимость клика списывается по конкуренции оригинального запроса (цена запроса по металлодетекторам выше, чем цена по металлоискателям).

Поэтому рекомендую руководствоваться двумя правилами.

Первое правило. Анализировать отчет по поисковым запросам для новых кампаний стоит в день запуска или на следующий, но не позднее. Таким образом вы относительно быстро узнаете о проблеме и предотвратите слив бюджета.

Второе правило. Минус-слов много не бывает. Еще на этапе анализа обязательно проверяйте, что ищут пользователи, и старайтесь исключить максимум неподходящих вариантов.

Группировка запросов и оператор «плюс»

Рассмотрим следующий кейс. Ниже два скриншота из Мастера отчетов по срезу «ключевые слова», запросы по бренду. Ниша — одежда.

На первом и втором скриншотах идентичные фразы, внутри кампаний полностью одинаковые настройки. Что же поменялось, что снизило ставки в 2,5 раза?

1. Мы убрали вложенные запросы, по которым было мало переходов, и оставили только высокочастотные.

2. Сформировали группы так, чтобы в заголовки объявлений подставлялись словоформы. Это чуть-чуть снизило количество переходов, но на дистанции это почти не ощущается.

3. Добавили к каждому слову во фразе (кроме слов с оператором «!») оператор «+».

В результате цена клика снизилась. Но почему она была выше?

Все просто: например, у вас есть запрос «адидас» и переход по этому запросу стоит 10 рублей. Яндекс подбирает к нему синоним «adidas». Так как он уже нерелевантен заголовку вашего объявления, цена за клик вырастает до 25 рублей. Даже если вы добавите отдельно запрос «adidas», Яндекс все равно будет подбирать синонимы просто потому, что это выгодно и, по сути, не нарушает политику использования сервиса.

Но стоит добавить плюсики и/или отминусовать на уровне групп смежные варианты (то есть в группе, где запрос «адидас», отминусовать «adidas» и наоборот), а по смежным вариантам создать новые группы, и у алгоритма не будет шанса на подобный трюк. Пользуйтесь.