В этом уроке я покажу, как собрать маски ключевых слов для парсинга при помощи Яндекс Wordstat и дополнительных инструментов Key Collector. Объясню логику работы с ключами. По собранным маскам спарсим ключевые фразы, которые уже в следующих уроках будем минусовать, чистить и группировать.
Крайне рекомендую повторять за мной, так вы лучше усвоите материал и разберетесь в тонкостях. Не обязательно брать эту же нишу. Для практики, вы можете взять свою.
Читайте подробности: Марафон по настройке контекстной рекламы Яндекс Директ
Терминология
Первое с чего бы хотелось начать это с нескольких определений, которые вам необходимо понимать: ключевая фраза, поисковый запрос, маска ключа, маркер.
Поисковый запрос – это слово или несколько слов, которые пользователь вводит в поисковой строке.
Ключевая фраза – это фразы, которые вызывают показ контекстных объявлений. Определяет, по каким ключевым запросам может быть показано объявление
Маска ключа – это либо общее ключевое слово, либо ключевое слово + добавка. Маска ключа используется для парсинга ключевых фраз. Пример: «Ремонт квартир» – общая ключевая фраза. «Ремонт квартир цена» – общая ключевая фраза + добавка. Добавка является опциональной, тут мы ее можем добавить, если хотим парсить только ключи с коммерческими добавками.
Маркер – слова, которые указывают на какой-либо вид ключевиков. Пример: ремонт однокомнатной квартиры – маркер «Однокомнатная». Ремонт квартиры студии – маркер «студия». При помощи маркеров мы в дальнейшем будем производить группировку ключевых слов.
Работа с Яндекс Wordstat и формирование базовых масок
И так, вспоминаем наши вводные данные. Направление для настройки: уборка квартир, домов, коттеджей, уборка после ремонта. ГЕО: Химки, Королев, Зеленоград.
Открываем шаблона настройки на вкладке «Парсинг» и переходим в Яндекс Wordstat, где выставляем регион «Россия».
Обращу внимание, что мы не выставляем ГЕО по нашему ТЗ, так как на данном этапе собираем маски ключей по которым будем парсить ключевые фразы, а нам для этого нужен максимальный охват, чтобы Яндекс Wordstat показывал больше подсказок в правой колонке. За счет подсказок мы находим новые маски ключей.
Для начала вбиваем в Яндекс Wordstat поочередно самые очевидные запросы: уборка квартир, уборка домов, уборка коттеджей, уборка после ремонта.
Забегая вперед скажу, что в рекламной кампании запросы: «уборка квартиры», «уборка дома» и т.д. мы использовать не будем, так как запросы общие и сложно определить насколько они целевые для нас. Поэтому сосредоточимся только на коммерческих ключевых фразах, например «уборка дома цена, стоимость и т.д.». К тому же по таким общим запросам будет много не целевых низкочастотных хвостов, которые будет сложно отминусовать.
Общие запросы подойдут для РСЯ (Рекламной сети Яндекса), но не для поисковой рекламы.
И так, я добавил следующие маски:
Запрос «Генеральная уборка» я решил не брать, так как он сильно граничит с информационной тематикой (Как провести генеральную уборку, журнал генеральной уборки и т.д.). Тут каждый решает сам. А с коммерческими добавками у него очень низкая частота показа, если смотреть по нашему ГЕО из ТЗ.
Повторяем те же действия и с другими ключами, добавляем все найденные маски в Yandex Wordstat Assistant, копируем и переносим во вкладку «Парсинг».
Работа с Key Collector и расширение масок
Процесс сбора масок, составление объявлений да и вообще в целом настройка рекламной кампании это творческий процесс. Тут нет единственного правильного алгоритма действий. Уверен, что у вас есть или будут свои интересные и эффективные методики. Я же показываю свою.
Запускаем Key Collector. В настройках региона (в нижней части), выставляем регион «Россия». Нас интересует первые две настройки, третья не обязательна.
Копируем ключевые фразы и вставляем их в инструменты:
1. Пакетный сбор слов из правой колонки Яндекс Wordstat – сбор слов из правой колонки по заданному списку
2. Пакетный сбор поисковых подсказок
3. Пакетный сбор похожих поисковых запросов из поисковой выдачи
Все три пункта можно запускать одновременно!
У меня собралось 439 запросов. Из этого списка нам нужно найти новые маски, но просматривать весь список было бы долго. Поэтому мы делаем следующее: копируем все фразы из Excel файла и вставляем их в инструмент «Стоп-слова», выставляем нужные настройки и нажимаем «Отметить фразы в таблице».
Итого я отсеял 294 фразы, которые не будем просматривать, так как при парсинге наших масок все эти ключи буду хвостами и попадут в нашу семантику.
А вот не выделенные ключи это и есть уникальные словоформы их и будем просматривать.
Ставим фильтр на чекбокс с условием «Ложь», тем самым в таблице мы увидим только уникальные словоформы.
Далее упорядочиваем ключи по алфавиту, кликаем на заголовок колонки «Фраза».
Просматриваем весь список, в моем случае 145 ключей, и находим новые словоформы для рекламной кампании. Копируем в Excel файл на вкладу «Парсинг».
Обращу внимание, что нужно просматривать не только фразу целиком, но и отдельные слова в ней.
Напомню, процесс творческий и скорее всего в ходе поиска масок для парсинга вы додумаете еще какие-то маски.
Вот, что получилось у меня найти нового в этом списке запросов:
- Клининговое агентство – нашел запрос целиком
- Клининговый центр – нашел запрос целиком
- Профессиональная уборка – нашел слово «профессиональная» и добавил уборка
- Клининговая уборка – додумал в процессе поиска масок
Далее можно повторить весь цикл парсинга подсказок через Key Collector по новым найденным маскам. Для этого отмечаем все ключи в таблице. Удалять их не нужно, так как придется опять заново их просматривать. Фильтр при этом не убираем.
Добавляем новые маски в три инструмента парсинга, описанные выше. И повторяем всю процедуру парсинга и поиска. Только фильтровать уже не нужно, так как фильтр уже включен.
После парсинга также минусуем ключи, но уже по всем запросам и старым и новым. У меня осталось всего 20 ключей. Проходим по списку и ищем новые маски. Но я новых масок не нашел.
Данную итерацию можно повторять несколько раз, в случае если вы каждый раз находите что-то новое. Но это бывает редко.
Обработка ключей в Excel и нормализация масок
Далее нам нужно просмотреть все ключи, которые мы собрали и сформировать из них окончательный список масок для парсинга. Что-то убрать, что-то добавить или заменить. Ну и конечно нормализовать маски, т.е. привести их в читаемый вид (не обязательно). Напомню — работа творческая.
Вот, что получилось у меня и как я их обработал. Посмотрите колонку «Было», «Стало» и «Пояснение».
Отдельно хотелось бы пояснить по маске «Клининг». В ходе составление масок рекомендую пользоваться Яндекс Wordstat с ГЕО из нашего ТЗ, а это: Зеленоград, Королев, Химки. Маски, по которым у вас возникают затруднения, проверяйте в сервисе, чтобы лучше понять спрос и объем хвостов. С маской «Клининг» как раз такой случай.
Изначально я планировал парсить только по слову «Клининг», как описал на скриншоте выше. Так как он имеет, казалось бы, не большую частотность. Но, в ходе анализа, я понял, что будет слишком много не целевых ключей, которые нужно отсеивать, так как при парсинге по этому слову мы получим более 650 хвостов и такая же ситуация по маске «Уборка дома» – тоже много не целевых хвостов.
Поэтому тут мы используем лайфхак с генерацией масок ключей.
Генерация масок ключей
Этот способ используется, когда нужно сузить и уточнить слишком широкие маски запросов, чтобы не собирать много мусора или распрасить, как можно больше ключей из Яндекс Wordstat.
Копируем ключ «Клининг», «Уборка дома» в соседний столбец. Справа вставляем коммерческие добавки, которые можно взять на вкладке «Слова» в Excel файле.
Удаляем слова, которые не относятся к нашей тематике.
Получается вот такой список. Как видите, я добавил и другие слова, которые собрали ранее + города.
Также важно просмотреть первую страницу Яндекс Wordstat, чтобы не упустить важные словосочетания по широкому ключу «Клининг».
Как видите, «жирных ключей» не упустили.
Далее переходим на сайт Букварикс в комбинатор слов, где скрещиваем коммерческие добавки.
Полученный список добавляем в файл Excel на вкладку «Парсинг». В итоге к маскам добавилось еще 68 фраз. Напомню, что из старого списка мы должны удалить маски «Клининг» и «Уборка дома», так как мы их сузили.
Важно понять этот прием, так как применяется он часто.
Мы подготовили список для дальнейшего парсинга ключевых фраз. Но, при желании можно еще раз повторить поиск новых масок через описанные в уроке инструменты Key Collector, используя обновленный список ключей.
Сбор частотности ключевых слов
Этот этап нужен для того, чтобы понимать, какая частотность у каждого ключевика, выделить наиболее «жирные» и удалить те, которые имеют низкую частотность (От 0 до 5 или более). Бывают тематики, где частотность ключа очень большая и парсить ее всю в Яндекс Wordstat невозможно, так как он выдает только 41 страницу. И в этом случае необходимо дробить на двухсловные или трехсловные маски и т.д.
Выставляем в настройках Key Collector регионы из нашего ТЗ. А это: Зеленоград, Химки, Королев.
Удаляем все ключи из таблицы. Для этого: выделяем и нажимаем «Удалить фразы».
Вставляем все маски для парсинга, которые собрали и сгенерировали. За исключением ключей «Клининг», «Уборка дома» – их нужно удалить.
Переходим в инструмент «Сбор статистики Яндекс Директ», выставляем настройки и нажимаем «Получить данные».
По окончании сбора статистики, делаем фильтрацию на столбце «Базовая частотность», где выставляем следующие настройки:
Выделяем все ключи в таблице и нажимаем «Удалить фразы». После чего убираем фильтр.
Полученные данные, сортируем по частотности и копируем со статистикой в наш Excel файл.
Парсинг по маскам ключей
Копируем готовый список масок из Excel файла и вставляем его в инструмент «Пакетный сбор слов из левой колонки Яндекс Wordstat». Не забываем перед парсингом очистить таблицу в Key Collector.
По окончанию парсинга у меня получилось 1751 запрос.
Заключение
Мы нашли маски для парсинга используя не только правую колонки Яндекс Wordstat, но и дополнительные инструменты Key Collector. Кроме описанного в этом уроке подхода можно дополнительно:
- Просмотреть объявления конкурентов
- Сайт клиента и конкурентов
- Online словарь синонимов
Но, для этих методик уже не нужны инструкции.
Маски собрали, парсинг выполнили. Продолжение в следующем уроке. Все вопросы пишите в комментариях к уроку.
