Леонид Гроховский - Продвижение порталов и интернет-магазинов

Возникает вопрос: как охватить эти уникальные запросы?

Прямых и простых решений, позволяющих получить эти запросы, нет, но есть некоторые не самые очевидные возможности:

Сервис ADVSeсодержит информацию о запросах, по которым сайты ваших конкурентов продвигаются с помощью контекстной рекламы.

Анализ собственного трафика.Для сбора запросов, по которым пользователи пришли на ваш сайт, лучше использовать access.log, в котором гарантированно сохраняются все запросы. Счетчики, построенные на JavaScript, теряют около 20 % запросов, что делает их простым, но не совсем надежным источником. По поводу полноты данных, представляемых метрикой «Яндекса», также есть некоторые сомнения, а вот access.log никогда не обманет вас – необходимо лишь написать модуль, который будет анализировать его и собирать необходимые данные.

Статистика внутреннего поиска.Далеко не все сайты имеют мощный внутренний поиск, но если он есть, вы можете использовать запросы внутреннего поиска для пополнения семантического ядра.

Базы запросов.База Пастухова – это база русскоязычных запросов, состоящая из более чем 210 млн запросов с указанием частотности в основных поисковых системах (рис. 3.3). В отличие от wordstat.yandex.ru база Пастухова учитывает все словоформы, что очень полезно при подборе обширного семантического ядра. База поставляется с собственным интерфейсом (оболочкой) и в виде текстового файла. Работать с таким количеством запросов вручную крайне сложно, поэтому придется задействовать программиста, который может создать собственный интерфейс, подходящий для решения конкретных задач.

База Пастухова – лучшая, но не единственная. Не упускайте возможности купить интересную тематическую базу и пополнить ядро новыми запросами.

Подсказки поисковых систем.Подсказки часто дают свежие актуальные запросы, связанные с недавно возникшими пользовательскими интересами. Зачастую такие запросы низкоконкурентны, но дают хороший трафик.

Рис. 3.3

FastKeywords.biz– сервис, предоставляющий базы запросов, введенных в течение дня (рис. 3.4). Можно использовать как дополнительный источник данных.

Подбор запросов в «Яндекс.Директ»(не в сервисе wordstat.yandex.ru, а при создании объявления непосредственно в аккаунте). Ассоциативный подбор родственных запросов, размещенный там, предлагает такие запросы, которые никогда не найдет wordstat.yandex.ru.

Предсказание запросов.Если вы получили запрос «как работает экспозамер в Nikon D7000», есть некоторые шансы, что в природе существуют также запросы «как работает экспозамер в…». Поскольку моделей фотоаппаратов много, запросов тоже получается много. К слову, закрыть их можно автоматическим созданием контента – необходимо лишь, чтобы формулу для генерирования создавал кто-то, знакомый с предметной областью.

В результате такого массированного сбора семантики мы получаем обширный список, который может содержать несколько десятков тысяч (в отдельных случаях несколько миллионов) запросов. Разумеется, в этом списке велика доля пустых запросов, которые никогда не принесут трафика. Поэтому следующий этап – чистка семантического ядра.

Необходимость чистки семантического ядра связана с наличием в статистике wordstat.yandex.ru пустых, накрученных и неконверсионных запросов.

Рис. 3.4

Пустые запросы – это запросы, которые не приносят трафика, но при этом имеют неплохие показатели в статистике wordstat.yandex.ru.

Большое количество пустых запросов в этом сервисе связано с его назначением и механизмом работы. Ведь предназначен wordstat.yandex.ru не для формирования семантического ядра, а для работы с контекстной рекламой. Специфика же контекстной рекламы заключается в том, что система пытается обеспечить максимальный охват по ключевому слову. Таким образом, покупая клики по ключевому слову «мебель», мы получим показы по всем запросам с вхождением этого слова вплоть до «какую мебель любил Петр Великий». Это составляет определенную проблему для специалистов по контексту, однако с точки зрения сбора семантики для нас важно другое – то, что wordstat.yandex.ru работает аналогичным образом. Говоря иными словами, показатель просмотров по результату запроса «мебель» представляет собой сумму всех просмотров с вхождением этого слова. При этом собственно запрос может приносить очень мало трафика или не приносить вообще. В случае если трафик очень мал, а статистика показывает большие цифры, мы можем говорить о пустом запросе.

Пример из жизни: руководитель компании заказал создание контекстной рекламной кампании по запросу «квартиры под ключ». На предложение подключить еще и SEO категорически и довольно резко отказался. В ходе обсуждения проблемы выяснилось, что он уже находился на ведущих позициях в «Яндекс.Директ» и выдаче по запросу «квартиры под ключ» одновременно, причем посетителей с контекстных объявлений было много, а из органической выдачи практически не было. Объяснить ему, что в контексте он закупал трафик со всех запросов с вхождением «квартиры под ключ», а продвигался только по одному этому практически пустому запросу, было сложно.

Самый простой способ обнаружить пустые запросы – ввести их в wordstat.yandex.ru в кавычках. В этом случае он отсекает производные и дает довольно точное число показов – правда, без учета словоформ. Далее необходимо высчитать соотношение реального числа показов к общему и отсортировать запросы по этому показателю. Запросы с наибольшим соотношением являются наиболее продуктивными. Запрос «квартиры под ключ» в этом смысле совершенно непродуктивен (на момент написания этого раздела соотношение было 206:15 956). С учетом того, какая конкурентная борьба разворачивается за 206 показов, его можно считать пустым и дать ему самый низкий приоритет либо вообще исключить из ядра.

ДМИТРИЙ ИВАНОВ:

«Ключевики с нулевой полнотой не несут в себе трафика и являются пустышками, появившимися в ядре по разным причинам. Так, например, к их появлению может привести использование автоматизированных сервисов по сбору семантики, которые пытаются подобрать максимальное количество словоформ под шаблонные запросы и дополняют их, комбинируя все возможные варианты. Такие сервисы, как правило, могут собрать действительно полное семантическое ядро, но также они дают ключи с нулевой полнотой, от которых необходимо избавиться. Очень важно пользоваться автоматизацией, но любую семантику, полученную машинным сбором, нужно проверять вручную, дополнять и группировать.