Продолжение (4/4). Идём во вкладку Анализ сводной таблицы, д | PPC для сверхразумов

Продолжение (4/4).

Идём во вкладку Анализ сводной таблицы, добавляем фильтр (срез), в окне среза выбираем Индекс словоформы.

Далее с зажатым Ctrl выбираем в срезе цифры 1-2, отфильтровав в сводной первые две по счёту словоформы каждой маски ключа из РК.

Считаем долю показов по двум самым частотным словоформам каждой фразы в порядке убывания показов по ним в сумме очень точной частотности всей семантики.

На этом этапе становится понятно, какую долю очень точной частотности вы отсечёте, и насколько вообще критична проблема отсечения охвата по целевым запросам с другими словоформами, которые не будут учтены в двух самых частотных словоформах каждого ключа.

Если у вас проблема в бесконтрольном подмешивании синонимов, которые невозможно очистить из-за лимитов минус-списков в Директе на уровне фраз, групп и кампаний, вы можете пойти на компромисс и использовать 1-2 самых частотных словоформ каждой фразы.

Но зато будете получать исключительно чистый трафик без синонимов, выгребая только вложенную глубину поисковых запросов, поставив "!" перед всеми словами этих двух самых частотных словоформ.

Естественно, при этом каждый ключ будет иметь в аккаунте свой неявный дубль:

Было:
купить слона

Стало:
!купить !слона
!купить !слонов

И в этом ничего страшного нет. Главное не дробить их на разные группы. Да, статистика будет накапливаться по двум разным фразам, что не есть хорошо, ибо её придётся накапливать в два раза дольше для выводов об эффективности.

Но такова цена использования фиксации словоформ у ключей и исключения показов по синонимам.

Думаете, тяжёлый алгоритм? Окей, а деньги на говнотрафик сливать не тяжело? Сложно будет только в первый раз.

Прелесть этих трудозатрат на оцифровку доли охвата конкретных словоформ в том, что вы можете внезапно обнаружить, что на первые две самые частотные словоформы каждого ключа приходится 80-90% суммы очень точной частотности всех словоформ маски каждого ключа.

Откуда я взял цифры 80-90%? Ну давайте подумаем вместе. Наверное, потому что уже это оцифровал.

Под маской ключа будем понимать лемму ключа (начальную словарную форму всех слов в ключе), из которой удалены все стоп-слова (союзы, предлоги, частицы и все склонения местоимений), и слова внутри ячейки отсортированы от А до Я.

И стоят ли оставшиеся 10-20% охвата тех гигатонн грязи, которые вам Директ подмешивает в синонимах?

А ещё бóльшая прелесть в том, что все эти шаги по выявлению двух самых частотных словоформ каждого ключа автоматизируются связкой умные таблицы + Power Query + сводные таблицы.

И следующие итерации проделывания всех выше перечисленных действий сводятся к тому, что вам нужно:

— По ключам из РК сделать выгрузку из Букварикса
— Выполнить несколько макросов в SEMTools
— Обновить сводные таблицы
— Получить готовую сводную таблицу, в которой маски ключей будут идти по убыванию суммы очень точной частотности всех вместе словоформ, каждая маска ключа будет разбита ещё на две строки — на две самые частотные словоформы каждой маски ключа по убыванию их очень точной частотности.

Дальше с помощью либо ВПР, либо Индекс+ПоискПоз, либо ПросмотрX (в Office 365), либо внешнего левого объединения таблиц в Power Query подтягиваете по столбцу с вашими ключами названия и ID групп и кампаний из ваших текущих РК, все заголовки, тексты, расширения, урлы и прочие столбцы из шаблона загрузки РК на сервер Директа.

Внешнее левое объединение таблиц (left outer join) в Power Query я упоминаю уже не в первый раз в этой статье по одной простой причине — это автоматизация целого ряда выполняемых действий до одного единственного клика "обновить запрос".

И получаете на выходе полностью готовую к импорту в Директ кампанию, в которой каждая ключевая фраза имеет по две зафиксированные !самые !частотные !словоформы.

При этом использовать кавычки (т.е. "!очень !точную !частотность") нет необходимости. Достаточно лишь восклицательного знака, т.к. он не отсекает вложенные запросы.

И вы по двум самым частотным словоформам получаете показы по всей вложенной глубине, минимизируя тем самым потери целевого охвата.

via @ppc_bigbrain