Гай Карапетян. Самоучитель по контекстной рекламе. Глава 2

Смотрите в каталоге
SEO (управление и аналитика)
Гай Карапетян. Самоучитель по контекстной рекламе. Глава 2

Как искать синонимы – Матрица – Семантическое ядро – Миксер

Когда-то у меня был магазин детского термобелья. Вся борьба конкурентов в контексте вертелась между фразами «детское термобелье», «детское термобелье купить», «термобелье для детей», «термобелье Норвег» и прочими брендовыми запросами.

Надо было что-делать, ставки уже зашкаливали и, хотя они оставались рентабельными, хотелось уйти от борьбы и как-то масштабироваться. Особых синонимов к слову «термобелье» не наберешь.

Тогда мне пришла в голову идея пойти несколько иным путем.

Я взял и разделил «детское термобелье» в Excel на два столбца: «детское» и «термобелье»

И начал думать, как еще могут набирать слово «детское». Забил слово «детское» в Wordstat и начал набирать оттуда из правой колонки, а потом и фантазия включилась.

Тут, главное, ни в чем себя не ограничивать. Опечатки я не использую. По ним все меньше и меньше трафика. Хотя бывают все еще очень популярные, например, WV к бренду Фольксваген (правильно VW).  Но я активно использую предлоги и всякие варианты написания, не задумываясь о популярности и потребности в таких словах. Иногда пишу и букву «ё». Для профессионалов сразу говорю, что нормализацией полученных фраз и определением частотности мы будем заниматься в следующей главе.

Потом проделал то же самое с фразой термобелье, пусть синонимов у него и нету.  Но надо подумать, как могут набирать мой запрос люди, забывшие этот термин или даже не подозревающие о его существовании?

Итого, мы получили два списка.

Где вообще искать синонимы? Посмотрите правую колонку в Wordstat, посмотрите подсказки в поисковой выдаче, поспрашивайте окружающих людей (работая с медицинской тематикой я открываю справочники и звоню знакомым), включите фантазию.

На следующем этапе надо скрестить каждое слово из первого списка с каждым словом из второго. Я делал это в Excel, но вы можете воспользоваться более удобным способом, многочисленными сервисами, например, Кейвордмиксер — это очень удобный и простой сервис. Есть еще подобный сервис у Алексея Ярошенко.

Что получилось в итоге? Более 200 ключевиков. И хотя не все из них реально запрашивают, мы здорово поработали в ширину. В последующем мы возьмем этот набор и поработаем с ним еще и в глубину.

Такую Excel табличку я для себя называю Матрицей Семантики. В Матрице может быть не только два столбца. Посмотрите на этот пример, который мы делали для агрегатора доставок Post-Way.

Бывают матрицы с 10-15 столбцами, которые надо смиксовать друг с другом очень аккуратно, чтобы запросы были релевантными.

Это приводит порою к тысячам и десяткам тысяч фраз, как на этом примере для магазина растений Artplants. Такие объемы порою тяжело просмотреть и переварить за один раз. Это долгая кропотливая работа. А для интернет-магазина, где надо рекламировать сотни страниц – просто колоссальная.  Это основная причина, почему мы не работаем с интернет-магазинами, а только обучаем. Если делать это по полному для магазина – это очень затратно.

Что мы получаем? Кучу фраз для одной страницы.
Конечно тут полно фраз не подходящих, порою даже вредных и опасных. Их надо удалить.

Тут полно фраз с нулевой частотностью, которые никогда не запрашивают. В последующих главах мы научимся их определять и удалять автоматически.

Тут полно фраз, которые на самом деле, являются дублями, если нормализовать их. (Что такое нормализация и как с этим работать — в следующей главе).

Но такая свобода действий, набор семантики без ограничений, позволяет находить очень вкусные фразы, которые ранее не замечали и о которых даже не задумывались.

Домашнее задание:

  • Создайте список синонимов для каждого слова в фразе
  • Перемиксуйте это список
  • Подумайте, как его еще расширить
  • Удалите все неподходящие фразы

Ответы на вопросы к 1 главе:

— Почему НЧ трафик дороже? Этот вопрос мы разберем подробнее в последующих главах. Сейчас объясню коротко, примером. Допустим, у вас фирма, занимающаяся печатью на шарах. По какой фразе вы поставите выше ставку – «шар» или «печать на шарах»? Шар может быть бильярдным, это может быть компьютерная игра «Шары», это может быть и вагинальный шар и даже анальный. Не знаю, как решили вы, но я бы поставил более высокую ставку на «печать на шарах», а по слову «шар», пожалуй, не рекламировался бы.

Еще пример: у меня был магазин детского термобелья Янус. Поэтому ставка по фразе «термобелье» у меня была минимальная, «детское термобелье» — выше, а «детское термобелье Янус» еще выше.

— Стоит ли использовать опечатки, ведь все равно поисковики их автоматически исправляют? Лично я использую опечатки только если Wordstat показывает достаточный объем трафика по этой опечатке (помним WV-VW).  WV – 86000 показов в месяц, автокоррекции нет, рекламируется только одна компания, которая платит за клик по 30 копеек.

Вывод: если задумываться об опечатках заранее, можно потерять очень интересные ключевики.

Выход следующей главы планируется 9 ноября. Выход последней главы планируется в феврале 2016 года.

Дорогие друзья, если вы хотите подготовить ваш проект к новогодним продажам — приходите к нам на курс по контекстной рекламе. Он начинается 17 ноября и закончится 2-3 декабря. К концу вы получите настроенную рекламную кампанию и две консультации по скайпу со мной или Ольгой Загоскиной.

Читать первую главу гниги

Компании и сервисы: Keyword Mixer, Яндекс.Вордстат, POSTWAY
Автор: Гай Карапетян

Подписаться на новости

Читайте также

16 января / Комментарии

Итоги развития мобильного рынка в 2019 году

Компания App Annie опубликовала ежегодный отчет о состоянии мобильного рынка State of Mobile 2020. Данное исследование подводит итоги влияния мобильного рынка на все отрасли мировой экономики.

далее →

27 декабря 2019 / Комментарии

Как изменились покупки россиян за год. Инфографика LetyShops

Конец года — самое время подвести итоги и вспомнить главные приобретения 2019-го. Что покупали россияне в течение года и сколько вернули денег за заказы в интернет-магазинах? Кэшбэк-сервис LetyShops проанализировал покупки и делится данными в инфографике.

далее →

25 декабря 2019 / Комментарии

Новые технологии в ритейле сегодня и через 5 лет

Data Insight выпустила исследование "Retail Tech 2019". Задачей исследования было показать будущее ритейла таким, каким мы его видим сейчас. Технологии меняются быстро, и нельзя предсказать, где будет следующий технологический прорыв и какие многообещающие разработки так и не приведут в созданию промышленных решений. Однако уже сегодня можно оценить потенциал существующих технологий и представить ритейл через 3-5 лет.

далее →

25 декабря 2019 / Комментарии

Что россияне подарят на Новый год: исследование Яндекс.Кассы и Яндекс.Маркета

Перед Новым годом россияне активнее всего искали товары для детей, но больше денег тратили на подарки для взрослых — например, средний чек за ювелирные украшения оказался примерно в два раза больше, чем за детские игрушки. К такому выводу пришли аналитики Яндекс.Кассы и Яндекс.Маркета. Для этого они изучили платежи через Яндекс.Кассу в интернет-магазинах и данные Яндекс.Маркета о переходах на сайты магазинов.

далее →

24 декабря 2019 / Комментарии

PIM и DAM: как работают системы управления данными о товарах  

Для того чтобы управлять данными о товарах, существуют различные решения, начиная от хранения данных в определенной последовательности в базах данных Excel, до более автоматизированных многофункциональных систем вроде 1С и мощных систем на базе SAP. Эти решения помогают справиться с задачей управления информацией о продуктах, но не специализированы для таких задач и не обладают многими нужными функциями. 
Анна Лиханова, ведущий руководитель проектов Brandquad, рассказал о том, как работают PIM и DAM системы и как они помогают анализировать данные.

далее →

X
Нажмите «Нравится»,
чтобы читать Shopolog.ru в Facebook