Подбор ключевых слов для рекламной кампании в Яндекс Директ

Любая рекламная кампания, будь то продвижение нового бренда или поиск новых покупателей для уже проверенных рынком товаров, начинается с анализа целевой аудитории и подбора ключевых слов. Также это называют сбором семантического ядра или просто семантики для рекламной кампании.

В любой из систем контекстной рекламы есть свои эффективные методы для реализации данного вопроса. В рамках же данной статьи мы рассмотрим на примере, как собрать ключевые слова для РК в Директе. При этом я приведу несколько вариантов: обычный, доступный любому пользователю в сети Интернет и с использованием стороннего софта.

Для понимания рассмотрим процесс на конкретном примере. Возьмем один из офферов из КМА - протеин КСБ 55 (чисто первое, что попалось под руку с приемом трафика из контекста).

Готовим вводные данные

Сначала нам нужно понять, что именно предстоит рекламировать и где. В данном случае это протеин. Гео - Россия и СНГ. Причем, судя по информации на лендинге, он получается чуть ли не золотым - 1190 рублей за 10 порций при 50% скидке. Кроме того, я просмотрел пару страничек и не нашел информации о вкусе. На мой взгляд, это упущение, но пока у нас другая задача.
ЦА сейчас разбирать не буду. В общих чертах это люди, которые хотят вкачаться сидя на диване. Причем желательно за пару часов. В крайнем случае за неделю. Бахнул прот и стал качком. Люди, которые не в курсе, что физическую форму надо поддерживать и что протеин бывает с разными вкусами. Не говоря уж о том, что за 2000 рублей (100% стоимость данного товара) можно купить пачку более 2 кг.

Займемся вводными данными. Для удобства создаем Excel файл и формируем табличку с возможными вариантами ключей. Это задаст нам направление для дальнейшего расширения семантики.

direct-001

В таблицу вводим общие фразы по теме: протеин, белковый коктейль, мышечная масса, мышцы, вкачаться и так далее. Всё, что придет в голову. Название не берем, так как нам нужен полный профан, который в идеале еще не слышал про этот протеин, но может знать, что для более быстрого набора нужен гейнер или прот.

Чем больше слов и фраз вы придумаете, тем лучше. Так как выше шанс найти что-то особенное. Такой запрос, который не используют конкуренты.

Когда в табличке появились первые варианты, можно начинать поиск ключевых слов. К первоначальным запросам мы сможем вернуться в любое время, добавить что-то и расширить нашу кампанию.

Подбираем слова вручную

Для ручной подборки берем Яндекс Wordstat. Кто не в теме, это стандартный инструмент поисковика Яндекс.
Идем в вордстат. Первым делом выставляем гео. Следует учесть, что в разных регионах разные цены за клик, поэтому советую под каждое гео собирать слова отдельно. В будущем это значительно сократит временные расходы на формирование рекламной кампании.

Для удобства создаем несколько листов в нашем документе Excel и называем каждый из них согласно региону: Москва и Питер, Россия, Украина, Молдова, Казахстан, Беларусь.

Для новичков поясню: Москва и Питер с областями - это самые дорогие регионы, если брать Россию и СНГ. Поэтому их стоит отделять, либо можно вообще выбросить, если у нас маленький бюджет и широкое гео.

direct-003

Для выборки в вордстат справа под строкой поиска нажимаем на Все регионы и выбираем поочередно для каждого сформированного листа. В данном случае сначала берем только Москву и Санкт-Петербург с областями.

direct-002

Затем из левой колонки выбираем подходящие слова и копируем их к себе в Эксель табличку. Как правило, левая колонка содержит несколько страниц запросов. Мы проходим все страницы и берем слова с частотностью не менее 30. Вы можете увеличить это число по своему усмотрению. Я обычно срезаю так.

Справа находятся слова, которые также ищут люди, интересующиеся данной тематикой. Отсюда можно взять новые фразы в качестве вводных данных нашей таблицы.

По такому принципу формируем нашу табличку. Берем общее слово. Вбиваем его в строку поиска. Копируем в его колонку фразы из левой колонки. Если в правой есть интересные варианты, формируем для них новые столбцы в таблице и повторяем этот процесс до тех пор, пока не выберем все возможные комбинации.

Да, это далеко не на 5 минут занятие, поэтому более эффективным является полуавтоматический способ с подбором ключевых фраз для контекстной рекламы Яндекс Директ.

Автоматическая подборка ключей

Для этого способа нам потребуется программа под названием Key Collector. Она платная и с торрента скачать не удастся, поэтому, возможно, не всем подойдет такой вариант. Если у вас нет этого софта и бюджет не позволяет его приобрести, используйте вышеописанную методику. Результаты будут идентичны, но в данном случае не придется долго тусить у компьютера, чтобы собрать семантику в крупных объемах.

Новичка обилие всяких кнопок в интерфейсе может испугать по началу, но здесь практически всё интуитивно понятно и можно привыкнуть довольно в короткие сроки. На край на сайте разработчика есть подробная инструкция по настройке и использованию программы.

Открыв программу, первым делом создаем группы для каждого общего запроса. Структурировать можно по гео или как вам удобнее. Это особой роли не играет.

В интерфейсе блок групп по-умолчанию расположен в правой части. Должно получиться что-то подобное.

direct-005

Когда группы сформированы, выбираем первую из них. В данном примере это запрос "Протеин" в регионе "Москва и Санкт-Петербург с областями" и выставляем внизу гео для текущего запроса.

direct-006

После чего нажимаем на кнопку парсинга Wordstat (красный эквалайзер или диаграмма в блоке "Сбор ключевых слов и статистики") и вводим первый ключ - протеин.

direct-004

Стоит отметить, что в окне пакетного сбора фраз лучше убрать галочку "Не добавлять фразу, если она уже есть в другой группе". Эту функцию стоит использовать при парсинге семантического ядра для сайта. Тогда как при сборе семантики под контекст запросы неизбежно будут повторяться в различных регионах. Это нормально и даст нам в итоге максимальный охват в рамках кампании.

Далее собираем фразы из правой колонки по всем ранее заготовленным словам из экселевской таблички и раскладываем их по группам. Как это сделать, проще всего узнать из мануала на официальном сайте программы. Я просто выделяю нужные запросы из списка галочками и нажимаю кнопку "Перенос фраз в другую группу". После чего переношу слова (не копирую, а именно переношу).

В результате парсинга будет много мусора и ненужных фраз. Для их отсева формируем список стоп-слов и используем встроенные фильтры. Аналогично тому, как мы работаем с данными в эксель табличке: можно отсеивать по ключам, по частотности поискового запроса и тд.

Оставшиеся после фильтрации запросы выгружаем в csv файл и вносим в нашу первоначальную таблицу.

Для расширения первоначальных фраз Кей Коллектор также может распарсить нам правый столбец вордстата. Для этого создаем отдельную группу в каждом регионе. Нажимаем на кнопку "Пакетный сбор слов из правой колонки Yandex.Wordstat". Вводим туда сразу все наши первоначальные ключи: протеин, белковый коктейль и тд. В итоге программа выдаст все запросы, которые также ищут люди. Мы их фильтруем и формируем для этих фраз новые группы. На первых парах этот процесс может показаться бесконечным. Однако, это не так. Да, семантика может быть свыше 1 млн ключей, но рано или поздно варианты закончатся.

Напоследок хотелось бы добавить, что не стоит ограничиваться высокочастотными запросами, если у вас на тест выделен небольшой бюджет. В редких случаях такое может прокатить, но скорее это исключение. Для более эффективной работы собирайте средне- и низкочастотные фразы. Это позволит вам меньше тратить и больше зарабатывать!

Сохраните себе статью, чтобы не потерять!

Оцените, насколько понравился материал статьи:

Автор публикации Станислав Заворотнов. Станислав Заворотнов
Вебмастер. Интернет-предприниматель. Первый сайт создал в конце 90-х, еще в школе. Сертифицированный специалист. Участник ежегодных конференций по продажам, SEO, маркетингу, разработке сайтов, арбитражу трафика.
Публикаций: 54
2 комментария

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Политика конфиденциальности
Использование cookie