Oops! It appears that you have disabled your Javascript. In order for you to see this page as it is meant to appear, we ask that you please re-enable your Javascript!

Второй урок — разделение запросов (кластеризация)

Приступим к разделению запросов. В первую очередь выделим высокочастотные запросы, это те у которых количество показов в месяц больше 1500, но поскольку у нас таких мало, мы выделим все до 1000.

Для начала в Ексель файле выделим страницу и выставим запросы в порядке убывания частотности. Отделим стокой запросы с частотностью больше 1000, скопируем и перенесем в отдельный лист. 

Отделим не целевые запросы:

  1. добавим столбик,
  2. пометим цифрой 1 не целевые, 
  3. фильтром перенесем их вверх (сгруппируем),
  4. выделим и скопируем эти запросы.

Теперь пойдем в сервис для работы с семантическим ядром. Он поможет нам выбрать все минус слова. Отделим «котлеты от мух».

Это сервис полезняшек для работы с семантикой — http://py7.ru/.

Выбираем сначала «нормализация запросов. сервис удалит скрытые дубли. Вставляем в бокс запросы из Эхсель файла.нажимаем нормализовать и забираем нормализованные запросы — копируем их.

Теперь переходим в считалку слов. Вставляем в бокс оставшиеся после нормализации запросы, получаем в итоге, слова и слоформы без повторов.

Создаем в Эксель файле отдельный лист и вставляем скопированные из считалки слова на эту страницу.

Выделяем слова, которые нам мешают, фильтруем, остальные удаляем.

Дальше этот список добавится из средне-частотных запросов.

Берем по одному слова из списка минус-слов и выбираем из средне-частотных все запросы, которые содержат эти слова.

Занятие долгое и нудное, но это поможет запустить на сайт достаточно чистый трафик. Конечно, Яндекс будет стараться добавить как можно больше запросов не целевых, но добавление минус слов в поисковые кампании поможет этого избежать.

Выбранные таким образом запросы удаляем из файла

Теперь просматриваем средне-частотные ключи на предмет мусорных запросов, действуем так же как с высокочастотными.

Фильтруем, копируем нормализуем в сервисе, разбиваем их считалкой слов. Переносим в Эксель на страницу с минусами.

Отделяем нужные, остальные удаляем.

В итоге такой работы от почти 500 запросов в файле осталось меньше 200. Эти запросы надо сгруппировать по смыслу и по теплоте.

Это делается вручную, в столбике «В», поочередно ставим цифры. Я пользуюсь для выборки фильтром найти и выделить. Выглядит готовый файл приблизительно таким образом.

Ссылка на Эксель файл.

Эта часть работы специалиста по контекстной рекламе, которая требует огромного внимания занимает эта процедура от нескольких часов до нескольких дней, все зависит от размеров рекламной кампании. 

Конечно, можно воспользоваться парсерами для сбора и разделения поисковых запросов и это сократит затраты времени в несколько раз. И часто я делаю именно так, но потом все равно надо проверить все запросы, прочитать каждый и, в итоге, найти еще несколько минус-слов.

Когда вы читаете объявление о настройке рекламы и вам заявляют, что будет только ручная настройка и рекламная кампания будет запущена через день вы можете поверить этому человеку, но про качество рекламной кампании, собранной на коленке спрашивать не стоит. 

Уверена, что в уроке вы смогли разобраться и сгруппировать свои запросы для запуска своей рекламной кампании.

Если возникли трудности, что то оказалось непонятно пишите мне свои вопросы. Не готовы дальше тратить свое время на настройку рекламы пишите и заказываете создание и настройку рекламной кампании мне. С остальными встретимся на следующем уроке. Ждите письмо через несколько дней и продолжайте настраивать свою первую рекламу.