İçeriğe dayalı reklamcılık için anlamsal çekirdek: farklı kampanya türleri için algoritmalar. İçeriğe dayalı reklamcılık için anlamsal bir çekirdek nasıl oluşturulur?

Yandex Direct için anlamsal bir çekirdek oluşturalım (arama kampanyaları ve YAN için)

Anahtar kelimeleri nereden alacağız? Semantik çekirdek ne olmalıdır? Onunla ne yapmalı? Nereye itilir, nasıl paylaşılır, bir arama ağı reklam kampanyasına ne gönderilir ve ne yapılır. Bunların hepsi aşağıda.

Direct için anlamsal bir çekirdek toplamanın temelleri

Semantik toplamadan önce, (bilmeyenler için) bir iki noktaya açıklık getirelim ki bu, havalı ve karlı bir reklam kampanyası için önemlidir. Elbette hedeflenen, temiz trafiğe ulaşmak. Bunu yapmak için mümkün olduğunca çok sayıda temel anahtar maskesi toplayacağız, bunları Keycollector'da (KK) ayrıştıracağız ve özel veritabanlarından anahtar kelimelerle bazı ifadeler ekleyeceğiz - aşağıda size daha ayrıntılı anlatacağım. Böylece, oldukça eksiksiz bir anlamsal çekirdeğe sahip olacağız. Reklamverenlerin %80'inden daha şişman 🙂

Temel anahtar kelime maskeleri nelerdir?

Bunlar, konuyu (niş) tanımlayan ve Yandex Direct'in anlamsal çekirdeğinin üzerine inşa edildiği bir veya iki kelimedir. Örneğin, özel ekipman kiralamada - "özel ekipman hizmetleri", "özel ekipman kiralama" - temel maskeler, sadece "özel ekipman" - hayır. Temel maske olarak "özel ekipman" alabilir ve ayrıştırabilirsiniz, ancak çok fazla çöp olacak, yeterli anahtar kelime yok. Aynı şekilde, diğer alanlarda, dairelerin dekorasyonunda - "apartman tadilatı" - evet, "apartman" - hayır.

Harf çevirisiyle anlamsal çekirdeği genişletin

Harf çevirisi - örneğin Rusça olarak Latince yazıyoruz. Tabii ki, konu bu tür anahtar kelimeler sağlıyorsa. Örneğin, bir iPhone satın alın - bir iphone satın alın, Yandex direct - yandex direct. Birdenbire harf çevirisi yapmayın, örneğin - apartman tadilatı - remont kvartir. Hiçbir anlamı olmayacak, bu tür sorgular arama motoruna girilmeyecek, bu tür anlamlar boş olacaktır. Ayrıca, QC'deki her şeyi ayrıştırdıktan sonra, frekansı görecek ve boş sorguları kaldıracak, Direct için "çalışan" bir anlamsal çekirdek oluşturacaksınız.

Semantik toplarken eş anlamlıları kullanın

Bazen tek bir kelimeyi temel maske olarak almayız. Örneğin, bir araba, araba tamiri konusunda. O kadar çok çöp olacak ki eksi çöplerden bıkacağız. Bu durumda, eşanlamlılarla (onarım, onarım, onarım vb.) çalışmak, yüksek frekanslı, çöp tek kelimelik kelimelerle anlamsal bir çekirdek oluşturmaktan daha iyidir.

Anahtar maskeleri nerede ararım ve anlamsal çekirdeği nasıl genişletirim?

Önce kafamdan yazıyorum. Ve beşinci maskenin bir yerinde (burada bir yerde fantezi genellikle biter), aşağıdaki şemayı kullanıyorum:

1. Wordstat'tan maske toplama. Wordstat'a gidiyorum ve kafamdan yazdıklarımı sürüyorum. Bundan sonra, wordstat'ta sağ sütun açılır (Şekil 1). Wordstat'ın sağ sütunu, başlangıçta bulduğum temel maskelerle birlikte insanların hala girdiği ve aradığı sorguları gösterir. Bu şemaya göre, bazen sağ sütunlardan geçerken bir saat boyunca wordstat'ta takılıp kalıyorum. Wordstat'taki tüm anahtar maskeleri Yandex Wordstat Assistant'a ekliyorum (Şekil 2) (YWA, Chrome, Yandex, Opera için bir uzantıdır). YWA hızlı bir şekilde temel maskelerin bir listesini oluşturur ve wordstat sütunları arasında geçiş yaparken önceden eklenmiş ifadeleri vurgular. Basitçe söylemek gerekirse, YWA aracılığıyla, tarayıcınızdan çıkmadan Wordstat'tan hızla bir maske listesi ekleyebilirsiniz.

Temel maskeler ayrıca wordstat'ın sağ sütununda bulunabilir.

Doğru sütunlardan geçin ve YWA'da maskeleri toplayın

2. Arama motorlarına bakıyoruz. Arama motorlarında yayınlanmak için anahtar maskeleri gözden geçiriyorum. Arama motorlarına cümleleri sürüyorum ve açıklamalara bakıyorum (Şekil 3) ve Yandex ve Google resimlerine bakıyorum (Şekil 4) (Orada genellikle birçok yeni şey buluyorum).

Yandex ve Google'daki sonuçlara bakıyoruz

Resimleri Yandex ve Google resimlerinde görüyoruz

3. CasusKelimeler. Ayrıca, oluşturulan maske listesi (isteğe bağlı) SpyWords'e (SW) gönderilir. Keycollector kullanıyorsanız (değilse, garip), o zaman SW çıktısını ondan ayrıştırabilirsiniz. SW, anahtar maskeleri ve eş anlamlıları ekleyecektir. Çok fazla çöp olacak, SW'yi ayrı bir gruba ayrıştırın, gerekli maskeleri alın ve grubu daha sonra silin.

4. Parsim Anahtar Toplayıcıda.Şimdi tüm anahtar maskelerini alıp Anahtar Toplayıcı'ya döküyorum. Daha sık ayrı bir gruba 1 anahtar maske koyarım. 1 maske = 1 grup (Şekil 5). Buna alıştım ve bu yaklaşım bir kereden fazla yardımcı oldu. Bir maske kullanarak aniden birkaç bin cürufu püskürtürseniz, cüruf grubunu kolayca çıkarabilirsiniz. Ve tüm maskeleri tek bir gruba ayırırsanız eğlenceli olur. Ya her şeyi yeniden ayrıştırın ya da oturup çılgınca çöpleri temizleyin.

Ayrıştırılmış ve temizlenmiş anlamsal çekirdek böyle görünür

5. Maskeleri QC'ye ayrıştırdık. İpuçlarını ayrıştırın. Ayrı bir grupta (çünkü çok fazla çöp olduğu için) ve deneyimden ipuçları toplamanızı öneririm - Yandex ve Mail.ru ipuçlarını seçin. Gerçekten istiyorsanız - ayrıca Google, ancak ayrı bir grupta, Yandex ve Mail.ru'nun ipuçlarından daha fazla çöp var.

6. Anahtarları temizliyoruz. Bu aşamada anahtar kelimeleri çöpten temizliyorum. Temizlik hakkında yazdım, eksi kelimeler.

7. Anahtarları üslerden alıyoruz. Sonra gidip özel veritabanlarından ifadeler alıyoruz. En popüler (gibi) - Pastukhov'un üssü, MOAB, Bukvariks. Bukvarix'i kullanmanızı tavsiye ederim. Bildiğim kadarıyla, Bukvarix daha az "çöp" içeriyor ve hala ücretsiz. QC'de onlar için ayrı bir grup oluşturun ve ayrıştırın, ardından gereksiz anahtarları kaldırın.

Her şey, anlamsal çekirdek toplanır ve temizlenir. Grubu çözmek için kalır.

Yandex Direct'in semantiği, arama kampanyasında ve YAN kampanyasında farklıdır

YAN için anlamsal çekirdek

Bu aşamada (henüz hiçbir şey çözülmemiştir), YAN için anlambilim yapmak daha uygundur. QC'de 50'den fazla sorgunun temel frekansını filtreler ve YAN'ı yapılandırmak için anahtar sözcükleri seçersiniz. YAN'da ayda 50'den az sıklıkta semantik almak mantıklı değil. Bu tür anahtar kelimelerden trafik almanız olası değildir. Önceden, YAN anahtarlarını kelime sayısına göre (3 veya daha az) filtrelerdim. 4-5 kelime dağarcığının dönüştüğünü görünce puan verdim.

Yandex.Direct arama reklam kampanyaları için anlamsal çekirdek

Burada semantiği alıyorum (zaten çöplerden temizlenmiş), boş anahtar kelimeleri sıfır sıklıkta kaldırıyorum ve gruplandırmayı yapıyorum. Anahtar kelime gruplandırma, anahtar maskeleri topladıktan sonra Yandex.Direct için anlambilimde ikinci en önemli noktadır.

Anahtar kelime gruplaması ne için?

Anahtar kelimelerin gruplandırılması, tüm düşük frekanslı anahtar kelime gruplarının açık artırmaya katılmayı bıraktığı "Birkaç gösterim" durumunun gelmesiyle Yandex.Direct'te daha alakalı hale geldi. Ve şimdi anlambilimin gruplandırılması da önemlidir çünkü erişimi Yandex.Direct'te tutmanız yeterlidir. Daha etkili reklam kampanyaları için anahtar kelimeleri gruplandırıyoruz. İyi bir TO nedeniyle TBM'yi biraz daha düşük yapmak. Sonuçta aynı bütçeyle daha fazla çağrı ve sipariş alabilmek için (birden fazla Direkt'in uygulamanın fiyatını etkilediği açıktır).

Anahtarların en yaygın gruplaması, anlamsal çekirdeği sıcak, sıcak, soğuk anahtar kelimelere bölmektir.

Aslında - soğuk tuşlar, bunlar genellikle hedefe yakın olanlardır ve hiç yoktan biraz daha kötü dönüştürürler. Kebapçı (ya da fosseptik) satan kim varsa söylesin konu kimdeyse anlıyor ne demek istediğimi 🙂 Zarfı kim alırsa harika.

Doğrudan arama reklamcılığı için kısayol ve kısayol tuşları için anlamsal bir çekirdek yapıyorum

Her konu için tuşların "sıcaklığı" farklıdır.

Sıcak anahtar kelimeler:

Mallarda bunlar "satın al", "fiyat", "teslimat" önekleri, malların bazı kesin özellikleri, malların bir tür coğrafi bölgeye ait olmasıdır. Örneğin "Saratov tuğlası", "satın almak için tuğla" vb.

Hizmetlerde - "sipariş", "sipariş", "anahtar teslimi" ve ayrıca coğrafi bölgeye ait. Örneğin, "portre a4 kalem siparişi verin", "anahtar teslim daire tadilatı" vb.

Sıcak anahtar kelimeler, mal (hizmet) satın alma, sipariş etme gibi açık bir niyeti olmayan kelimelerdir, ancak bunlar konumuzdan kelimelerdir ve onlar için dönüşüm olması çok muhtemeldir. Örneğin, "kum-kireç tuğlası", "tuğla döşeme", "portre kalemi" vb. Anahtar kelimeleri eksi kelimelerle düzelttiğimiz ve genellikle "sıcak anahtar kelimelerin", "sıcak" anahtar kelimelerden daha kötü dönüştürmediği açıktır.

Bunun şartlı bir ayrılık olduğunu söyleyebilirim. Her bir reklam grubu imzalandığında ve içinde hangi anahtarların olduğunu bildiğimizde, gruplanmamış anlambilim için alakalı reklamları yazmayı ve analiz etmeyi kolaylaştırmak için.

Bu bilgi Direct için iyi bir semantik çekirdeği bir araya getirmek için yeterlidir (Excel ve KeyCollector'a sahip olmanız şartıyla).

Bazı noktalar net değilse, yorumlara veya kişiler tarafından yazın.

Marka semantiği

İdeal olarak, süreç şu şekilde çalışır:

2) İşaretçi sorguları için semantiği her yerden toplayın: Wordstat'tan arama önerilerine.

Toplarken ne kullandığınızın bir önemi yok. Tüm hizmetlerin kalitesi farklıdır, ancak ilke aynıdır: girişte bir belirteç isteği girersiniz ve program ifadeyi içeren uzantıları yayınlar.

El ile çözülmesi gereken görev, işaretçileri (bazları) belirlemektir. Her biri kendi talebini, anahtar kelimelerini, uzantılarını ve erişimini yansıtır. Bu, ürün yelpazesine en azından asgari düzeyde aşinalık gerektirir.

Marka semantiği söz konusu olduğunda, işaretçilerin nasıl aranacağı açıktır. Marka, kural olarak, Rusça veya İngilizce yazımına, seri adlarına, modellere sahiptir. Tüm hatalı ve eş anlamlı yazımları dikkate almak önemlidir. Örnekleri olan diğer vakalar makalenin ilerleyen bölümlerinde yer alacaktır.

3) On veya yüz binlerce istek alırsınız, bunları "çöp"ten temizlersiniz ve iki grup alırsınız: gerekli istekler ve negatif anahtar kelimeler.

Turistik ekipman ve malların çevrimiçi mağazası "My Planet" örneğini kullanarak marka anlamını düşünelim.

Mağazada yaklaşık 70-80 marka var, bunlardan biri Stanley. Bunlar aletler, mobilyalar, tabaklar ve çok daha fazlası. Tüm uzantıları stanley kelimesinden toplamak mantıklı değil, aksi takdirde çok fazla "çöp" olacak. Bu nedenle 2-3 kelimelik istekler bırakıyoruz:

Çoğu zaman, üç kelimelik veya iki kelimelik kelimeler almak daha iyidir, bazı özel durumlarda tek kelimelik kelimeler kabul edilebilir.

Vakum şişeleri en popüler üründür, marka adının 3 yazılışı vardır - stanley, stanley, stanley, ve seriye göre işaretleyiciler vardır: stanley Mountain, stanley classic.

Daha fazla baz, daha geniş kapsama alanı. Her biri için 70 çeşit mal alıyoruz - 20-50 baz. "Kuyruğun" toplam hacmi birkaç yüz bin genişletilmiş sorgudur. Üst üste gelebilirler, ancak kısmen: kural olarak, kesişme yüzdesi düşüktür.

Sonuç olarak, %100 kapsama alırsınız, ancak verileri işlemek için çok zaman harcarsınız. Süreci hızlandırmak için, genellikle bir çarpma komut dosyasındaki sorguları çarpma yöntemini kullanırlar.

Markalı bir anlamsal çekirdek için bu yöntem işi hızlandırır. Ancak, oldukça rekabetçi bir pazarda hizmet sunduğunuzda ne yaparsınız?

Karmaşık hizmetler üzerinde anlambilim

Bu durumda, yalnızca derinlemesine analiz yardımıyla tanımlanabilecek daha açık olmayan sorgular vardır.

Bir örnek, MOAB ajansının bir müşterisi olan "dizel" bir araba servisidir.

İlk veriler: Önceki yüklenici, standart hizmet adlarını "fiyatlar", "satın al" ve diğerleri gibi işlemsel sözcüklerle çarpmıştır. Sonuç olarak, "enjektörlerin onarımı", "yüksek basınçlı yakıt pompalarının onarımı" ve bunlar gibi diğer temelleri aldık.

Bu yaklaşım en yaygın formülasyonları verir. Anahtarın tam bir kopyası, kelimelerin permütasyonu, farklı durumlar ve kelime formları, yaratıcılığın tezahürü için bir seçenek değildir. Herkes - hem müteahhitler hem de müşteriler - aynı şeyi düşünür, aynı ifadeleri ve işlemsel kelimeleri kullanır. El feneri istekleri hızlı bir şekilde aşırı ısınır.

Sonuç, kapsama alanı kaybı ve sonuç olarak, açık olmayan istekler için herhangi bir gösterim olmadığından hizmetin yetersiz iş yüküdür. Basit çarpma ile elde edilemezler.

Durumun paradoksu, fazla trafik olmamasıdır (günde 10 ziyaretçiye kadar), ancak açık artırma korkunçtur (tıklama başına 40 rubleye kadar). Büyük bir malzeme tabanına, düşük maliyetli fiyata ve büyük bir müşteri akışına sahip bir hizmet bile, belirli bir anahtar için oranları telafi etmek neredeyse imkansızdır.

Analiz sonuçlarına dayanarak ek bazlar bulduk (sıklık Moskova için belirtilmiştir):

Bunların çoğu müşterinin kendisi için bir keşifti: Uzun süredir bu alanda çalışmasına rağmen, potansiyel müşterilerin aramalarını bu şekilde formüle edebileceğinden şüphelenmedi.

Bu talepler rakipler için bariz olmaktan uzaktır ve bu nedenle aşırı ısınmaz. Tahmini günlük trafik - tüm sistemler için toplamda yaklaşık 400-500 kullanıcı. Onlar için ortalama fiyat, "enjektör tamiri" gibi ifadelerden çok daha düşüktür.

Markörler bir markaya bağlı değilse ve belirsiz talep içeriyorsa nasıl organize edilir? Hedef kitlenin aradığı şey, kendiliğinden ortaya çıkmamak ve müşteriden haber alamamaktır.

Bir sorun, bilinmeyen çok sayıda istek üretir: bir dizel motor siyah, gri, beyaz duman çıkarır, çalışmıyor, vuruntular, çıngıraklar vb. Göreviniz, sınırlı sayıda ihtiyaca göre farklılaşmak için bu diziyi kümelere bölmek.

Talep Değişkenleri

Bir marka söz konusu olduğunda, talebin “çıpası” ismin kendisidir. Stanley ürünleri başka bir şey olarak adlandırılamaz, her durumda "Stanley" kelimesiyle bir şeydir.

Karmaşık bir hizmet için talep birkaç bileşene (değişkenlere) bölünür. Bunlardan biri olmadan sorunu formüle etmek imkansızdır:

• Üniteyle ilgili sorun - kullanıcı arızalı olduğunu biliyor veya varsayıyor (enjektörler, enjeksiyon pompası, piston). Ve sonra fantezilerin uçuşu başlar - "nozul vurur", "nozül çıngıraklar", "nozül tüttürür" vb.
• Arabadaki sorun - neyin bozulduğunu bilmiyor ve öğrenmek istemiyor, sadece arabasının markasının adını yazıyor (Scania, Kamaz, Man). Bizim durumumuzda, benzinli arabalar bizim profilimiz değil, sadece dizelle çalışan arabaları seçiyoruz;
• Yakıt yoluyla - bir kişi bir araba veya ünite belirtmez, ancak yakıt türünü belirtir - "dizel motor", "dizel", "dizel araba tamiri";
• Sorunun tezahürü sayesinde ("duman", "gitmez"). Örneğin siyah duman tipik bir dizel problemidir, burada benzin mi yoksa dizel mi olduğunu belirtmeye gerek yoktur;
• Otomatik tarayıcı hata kodu aracılığıyla ("hata 1235", "hata 0489").

Dizel motoru bozulan bir kişinin sorguda bu değişkenlerin değerlerinden en az birini kullanması yüksek ihtimaldir. Soruna olan talebin etrafında döndüğü “çapa” budur.

Öneri: Sorguları değişkenlere bölmek ve değerlerine uydurmak için potansiyel hedef kitlenin sorunlar hakkında nasıl konuştuğunu hayal etmeniz gerekir. Bunu yapmak için rakiplerin sitelerini, tematik forumları, toplulukları vb. incelemek yararlıdır.

Bunun çarpmadan farkı nedir?

Almanız gereken içinde altın külçeler olan bir dağ olduğunu hayal edin. Standart yol, bu dağda bir maden kazmak ve araştırmaya engel olan altınları toplamaktır.

Başka bir seçenek - dağı bir ekskavatörle yırtıp bir madencilik ve işleme tesisine götürüyorsunuz. Daha fazla emek gerektirir ve daha fazla yetenek gerektirir, ancak tüm kaya kütlesinden tüm altınları toplayacaksınız.

Buna benzeterek, "dizel", "dizel" sorgusu için tüm talepleri alıyoruz ve Wordstat'taki tüm uzantıları derinlemesine çalışıyoruz. Sonra her biri için arama ipuçları topluyoruz. Ortaya çıkan diziyi kullanarak frekansı kırarız, kopyaları sileriz ve toplam istek hacmini alırız.

Diyelim ki 100 bin aldık. Onlarla sonra ne yapmalı? Gerekli ifadeleri seçiyoruz.

Bunu yapmak için, her diziyi Anahtar Toplayıcı'daki "Grup Analizi"ne sürüyoruz. Frekans sorgulama sözlüğünü uyguluyoruz. İçinde, kelime öbeklerine göre bir gruplandırma yapmanız ve sekmedeki anahtar kelimeleri doldurmanız gerekir.

Ne elde ederiz:

Bu aşamada, negatif anahtar kelime dizisini vb. temizlemeye gerek yoktur. Sadece frekans sözlüğüne bakmanız ve otomatik onarımı açıkça gösteren iki kelimelik kelimeleri belirlemeniz yeterlidir.

Faydaları nelerdir? Yaygın olarak kullanılan sorgu grupları, en yaygın sorunlara bağlıdır. Program, grupları içerdikleri kelime sayısına göre sıralar. Tüm sonuçları gözden geçirir ve probleminize uyan grupları belirlersiniz.

Bu konuda toplayabileceğiniz her şeyi alırsınız. Aynı zamanda, başlangıçta “dizel” kelimesiyle 100 bin ve analizden sonra sadece 10 bin sorgunuz varsa normaldir.

Değişkenlerin tüm değerleri ile benzer bir çalışma yapın.

Tam Talep için Semantik

MOAB, YapıMotors autotechcenter için tarihinin en büyük semantik planlarından birini hazırladı. Müşteriye özgüllük: Doğru trafik sağlaması gerekiyor.

Müşteri, başlangıç ​​koşullarını açıkça tanımladı: Gerçekleştirdiği işlerin (300 parça) tam bir listesi ve birlikte çalıştığı markaların (70 parça) bir listesi var.

İlk aşamada eser listesine göre her türlü başlığı aradık:

• Fren onarımı - fren sisteminin onarımı, fren sisteminin değiştirilmesi, frenler çalışmıyor vb.
• Motor tamiri - ICE tamiri, ICE değişimi, motor tamiri vb.

Japonca isimler karmaşıktır ve genellikle yanlış yazılır. Sonuç olarak, önceden ayarlanmış 70 marka / model, Latince ve Kiril alfabesinde 270 satırlık farklı yazımlara dönüştü.

Pazar büyük, bu yüzden şirket her şeyi talep etmedi. Mantıklı: bir araba servisi tüm Moskova'ya hizmet edemez. Amacı, bu talebin küçük bir kısmı, ancak mümkün olduğu kadar sıcak ve minimum para için. Bu nedenle halihazırda acil ihtiyacı olan talepleri tespit ettik.

Bir kullanıcı "siyah duman dizel" aramasına yazarsa, tamamen kaplanmadan önce bir hafta daha sigara içen bir araba kullanabilir. Ve "onarım çalıştırma fiyatı" hemen şimdi dönüştürülebilir.

450 çalışmayı 270 modelle çarpıyoruz ve frekansı kaldırdığımıza göre bir işaretleyici listesi alıyoruz.

Yaklaşık 5 bin baz, sıfır olmayan bir frekans ve 50 binlik bir uzantı "kuyruğu" gösterdi. Çok fazla "çöp" içeren dizel çekirdeğin aksine, minimum sayıda negatif anahtar kelime içerir, neredeyse tüm sorgular hedeflenir.

Feed'ler için anlambilim

neden topla

Akışların semantiği, güvenilir bir negatif dosya ve temiz trafik sağlar.

Standart bir negatif anahtar kelime listesi yeterli değildir. En iyi ihtimalle, gerçek negatif anahtar kelimelerin %30-40'ını kapsarlar. Her konunun ayrıca karakteristik kelimeleri içeren ve sorgunun kendisini sizin için uygunsuz, alakasız hale getiren sorguları vardır. Bu nedenle, gerçek sorgulara dayalı yayınlar için negatif anahtar kelimeler toplamanız gerekir.

Örnek - Bosch otomobil parçaları için sorgular. Bu birkaç yüz binlik bir dizi. Ondan sayı içerenleri seçtik - bunlar ürün talepleri, 20-30 bin tane vardı. Alakasız talebi olan grupları bulmak için onlardan bir frekans sözlüğü derledik. Belirli bir marka için gerçek ifadeler almak önemlidir.

Bu, hedeflenmemiş gösterimleri reddetmek için kullanılabilecek daha doğru bir negatif anahtar kelime dosyasıyla sonuçlanır. Sonuç olarak, Rusya'da ortalama tıklama başına maliyet 7-10 ruble ve bir uygulamanın fiyatı 60-70 ruble idi. Yalnızca satın alma işlemine yakın trafik çektiğimiz için yüksek bir dönüşüm oranı elde ettik.

Feed'lerde reklam vermenin tuzakları

Diyelim ki 10.000 otomobil parçanız var. Bu süreçte makaleler arasında çifte değer olup olmadığını kontrol etmek önemlidir. Hem mallar hem de GOST, konunuzla ilgili olmayan talimatlar anlamına gelebilir. Veya tamamen farklı bir alandan bir ürün.

Bunu nasıl kontrol edebilirim? SKU'ların bir listesini alın ve frekansı üzerlerinden geçirin. Ayrıca çift değerli makaleleri manuel olarak da tanımlayabilirsiniz. Anlamları netleştirmek için bunları kullanın - uygunsuz erişim yoluyla gösterimleri hariç tutmak için marka adını veya niteleyici kelimeleri ekleyin.

SKU'yu reklama eklemek yeterli mi yoksa ihtiyacınız var mı?« % SKU + % satın alma (veya işlemle ilgili diğer kelime)»

İkinci seçenek ek trafik sağlamaz, ancak yalnızca makalenin isteği üzerine değil, aynı zamanda teklif veren bağlantısı üzerinden "% makale +% satın alma" isteğinde reklam konumunu doğrudan kontrol edebilirsiniz.

Her konu, örneğin "buldozer", "traktör" vb. onlarca temel sorgu içerir. Reklam kampanyanız, temel sorguları içeren ifadelerden oluşacaktır (“buldozer satın al”, “traktör sat”).

Temel sorgular nasıl toplanır

1. En az 30 rakip siteye gidin: Konunuzdaki tüm kelimeleri ve cümleleri yazın.
2. Potansiyel müşterilerin ihtiyaçlarını inceleyin. Müşterilerinizin internette genellikle ne aradığını düşünün. Ve neden reklamınızı popüler aramalarda göstermiyorsunuz?
3. Temel sorgular için eş anlamlıları toplayın. Örneğin, aşağı bir ceket sıcak bir kış giysisidir.
4. Jargon ve argo ifadeler toplayın. Bunu yapmak için, hedef kitlenizin iletişim kurduğu özel forumları inceleyin.
5. Harfleri toplayın. Örneğin, “Bosch çamaşır makinesi satın al”, birlikte “Bosch çamaşır makinesi satın al” arıyor.
6. Wordstat'ın sağ sütunundan isteğinize benzerlerini toplayın (https://wordstat.yandex.ru/).
7. Yandex ve Google'dan ipuçlarını toplayın. Arama kutusuna bir sorgu girdiğinizde öneriler veya benzer sorgular görürsünüz.
8. Advse.ru özel hizmetini kullanarak rakiplerinizin reklamlarının yapıldığı talepleri toplayın.

Reklam istekleri nasıl toplanır?

1. Wordstat kullanarak manuel olarak.
2. Otomatik modda, örneğin KeyCollector, Slovoyob veya Magadan gibi özel programlar kullanarak.

Reklam istekleri nasıl oluşturulur?

Gelelim uçak biletleri konusuna. Diyelim ki 5 temel sorgunuz var ("charter", "tatil", "uçak biletleri", "tur", "uçup gidiyor") ve reklamını yapmak istediğiniz yüz şehir, yani 5 sorguyu çarpmanız gerekiyor. 100 şehir tarafından. Çarpma için, bu tür istekleri oluşturmak için özel bir hizmet kullanmak en uygunudur - py7.ru/tools/text/.

Anlamsal çekirdek nasıl temizlenir

Uygunsuz sorgulara para harcamamak için, reklamlarınızın Yandex.Direct'te görünmeyeceği negatif anahtar kelimelerin veya gereksiz sorguların bir listesini toplayın. Negatif anahtar kelimeleri, örneğin KeyCollector özel programında kolayca ayarlayabilir, böylece TO'yu artırabilirsiniz.

Anlamsal bir çekirdek derlerken nelerin dikkate alınmasının önemli olduğu hakkında.

yer imlerine

Doğru anlamsal çekirdek nasıl oluşturulur

Bir hizmetin veya programın doğru çekirdeği bir araya getirebileceğini düşünüyorsanız, hayal kırıklığına uğrayacaksınız. Doğru semantiği toplayabilen tek hizmet yaklaşık bir buçuk kilogram ağırlığında ve yaklaşık 20 watt güç tüketiyor. Bu beyin.

Üstelik bu durumda beyin, soyut formüller yerine çok özel bir pratik uygulamaya sahiptir. Bu yazıda, otomatikleştirilemeyen anlambilim toplama sürecinin nadiren tartışılan aşamalarını göstereceğim.

Anlambilimi toplamak için iki yaklaşım vardır

Birinci yaklaşım (ideal):

• Moskova ve Moskova bölgesinde çitler ve kurulumları satıyorsunuz.
• İçeriğe dayalı reklamcılık uygulamalarına ihtiyacınız var.
• "Çitler" sorgusu için tüm semantikleri (genişletilmiş ifadeler) herhangi bir yerden toplarsınız: WordStat'tan arama önerilerine.
• Çok sayıda istek alıyorsunuz - on binlerce.
• Ardından birkaç ay boyunca çöpleri temizleyin ve iki grup elde edin: "gerekli" sorgular ve "negatif anahtar kelimeler".

Artıları: bu durumda,% 100 kapsama alırsınız - ana "çitler" sorgusu için trafikle ilgili tüm gerçek istekleri aldınız ve oradan ihtiyacınız olan her şeyi seçtiniz: temel "çit satın al" dan belirgin olmayan "çit üzerine beton korkulukların kurulumuna kadar" fiyat".

eksileri: iki ay geçti ve isteklerle çalışmayı yeni bitirdiniz.

Yaklaşım iki (mekanik):

İşletme okulları, koçlar ve bağlamsal ajansların bu konuda ne yapacaklarını anlamaları uzun zaman aldı. Bir yandan, "çitlerin" talebi üzerine tüm diziyi gerçekten çalıştıramazlar - pahalıdır, emek yoğundur, insanlara bunu kendi başlarına öğretemezler. Öte yandan öğrencilerin ve müşterilerin paraları da bir şekilde alınmalıdır.

Böylece çözüm icat edildi: "çitler" sorgusunu alıyoruz, "fiyatlar", "satın al" ve "kurulum" ile çarpıyoruz - ve gidiyoruz. Hiçbir şeyi ayrıştırmanıza, temizlemenize ve toplamanıza gerek yoktur, asıl şey "multiply script" içindeki sorguları çarpmaktır. Aynı zamanda, ortaya çıkan sorunlar birkaç kişiyi endişelendirdi:

• Herkes artı veya eksi aynı çarpmaları düşünür, bu nedenle “çit takma” veya “çit satın alma” gibi sorgular anında “aşırı ısınır”.
• “Dolgoprudny'de oluklu çitler” gibi binlerce yüksek kaliteli sorgu, anlamsal çekirdeğe hiç dahil edilmeyecek.

Çarpma yaklaşımı kendini tamamen tüketti: zor zamanlar geliyor, kazananlar yalnızca gerçekten büyük bir gerçek anlamsal çekirdeğin yüksek kalitede işlenmesi sorununu çözebilen şirketler olacak - taban seçiminden siteler için temizleme, kümeleme ve içerik oluşturmaya kadar .

Bu makalenin amacı, okuyucuya yalnızca doğru semantiği seçmeyi değil, aynı zamanda emek girdisi, çekirdek boyutu ve kişisel verimlilik arasında bir denge kurmayı öğretmektir.

Sorguların temeli nedir ve nasıl aranır?

İlk olarak, terminoloji üzerinde anlaşalım. Temel, bir tür genel istektir. Yukarıdaki örneğe geri dönerseniz, herhangi bir çit satarsanız, o zaman “çitler” sizin için temel dayanaktır. Sadece oluklu çit satıyorsanız, ana dayanağınız “oluklu çitler” olacaktır.

Ancak yalnızsanız, çok fazla talep var ve kampanyaların başlatılması gerekiyor, o zaman "oluklu mukavvadan çit fiyatları" veya "oluklu mukavvadan çit satın alın" ı temel alabilirsiniz. İşlevsel olarak, temel, bir reklam talebi olarak değil, uzantıları toplamak için bir temel olarak hizmet eder.

Örneğin, talep üzerine Rusya Federasyonu genelinde ayda 1,3 milyondan fazla gösterim "çitlerle"

Bunlar kullanıcılar, tıklamalar veya sorgular değildir. Bu, "çitler" kelimesini içeren tüm sorgular için Yandex reklam birimlerinin isabet sayısıdır. "Çitler" kelimesinin ortaya çıkmasıyla birleştirilen geniş bir dizi sorgu için geçerli olan bir kapsam ölçüsüdür.