Почему собрать семантику для интернет-магазина зачастую непросто и как этот процесс можно автоматизировать, разбираемся с Юрием Живлюком, руководителем проектов в Tandem Group — агентстве-участнике партнерской программы eLama.
Юрий Живлюк Руководитель проектов, Tandem Group
Составить семантическое ядро для поисковой рекламы небольшого проекта, скажем, маленького производителя косметики с сайтом-витриной, несложная задача. С ней справится специалист по контекстной рекламе за несколько дней. Однако когда сайт решает не столько информационные задачи, сколько продающие, а количество единиц товара переваливает за несколько сотен, собирать семантику вручную долго.
Для автоматизации этого процесса есть инструменты как у самих рекламных систем, так и у сторонних сервисов — так называемые генераторы рекламных кампаний. Например, в eLama есть подобный инструмент — лингвогенератор. Разберемся, как интернет-магазинам собирать семантику и когда подходят инструменты автоматизации.
Особенности семантического ядра в ecommerce
Семантическое ядро интернет-магазина, как правило, имеет несколько уровней вложенности: брендовая (имя магазина), общая, модельная, вендорная, серийная, категорийная семантика.
Разберем на примере ноутбуков:
-
«компьютер» — общий запрос;
-
«ноутбук» — категорийный;
-
«ноутбук Леново» — вендорный;
-
«ноутбук Леново легион» — серийный;
-
«ноутбук Леново легион 5 17ACH6» — модельный.
Чтобы собрать полное семантическое ядро, необходимо проработать каждый уровень.
Брендовую семантику нужно прорабатывать в первую очередь — она самая конверсионная, и такие запросы принято собирать вручную, проверяя запросы на актуальность: название бренда может оказаться неоднозначным, например, обозначать компанию из другой тематики или иметь информационный интент.
Общие и категорийные запросы можно подбирать отталкиваясь от бюджета и KPI проекта, так как каждый из этих типов семантики находится на разных уровнях маркетинговой воронки. Например, категорийный запрос типа «купить ноутбук» лежит в верхней части воронки и далек от достижения цели, соответственно, у него низкий CR в целевое действие. Еще это высокочастотный запрос, а значит, потенциальный расход будет высоким. При ограниченном бюджете работать с подобной семантикой невыгодно.
Вендорные и категорийно-вендорные запросы актуальны для мультибрендовых магазинов: категорийный запрос + название бренда производителя. Такой тип ключевых фраз показывает отличный результат, если у производителя сильный бренд и продукт.
Самое сложное — проработать серийную и модельную семантику, потому что самих моделей и вариаций их написания может быть очень много. Со сбором и кластеризацией таких типов запросов помогут решения, которые разберем ниже.
Способы автоматизации сбора семантического ядра
Проектам, которые насчитывают больше сотни товаров, имеет смысл автоматизировать работу с семантикой с помощью специальных инструментов: генераторов рекламных кампаний или автоматизированных кампаний в Директе и Google Ads.
Поисковые кампании с динамическими объявлениями
Яндекс и Google для решения проблемы предлагают отдельный тип поисковых кампаний — динамические объявления. Они сами подбирают ключевые фразы и поисковые запросы и могут работать по двум источникам данных:
-
XML-фиду — файлу с ассортиментом товаров, который «проглатывает» любая рекламная система. Есть две сложности в работе с фидом. Первая — его нужно корректно сформировать: соблюсти структуру фида, заполнить обязательные поля и т. д. Вторая — придется постоянно обеспечивать его актуальность: обновлять информацию о ценах, наличии товара и т. п.Как еще фид помогает в работе с рекламой, рассказали в другом материале блога. -
Сайту интернет-магазина. Рекламная система способна «пылесосить» информацию с сайта. Важно, чтобы на сайте не было скрытых от пользователя страниц: система всё равно их «считает» и может взять за основу для рекламных объявлений. Стоит учитывать, что из-за разницы в периодичности обновления информации на сайте и в рекламной системе могут возникать ситуации, когда в кампании работают неактуальные объявления.
Этот способ освобождает от сбора тысячи ключевых фраз по модельной, серийной и категорийной семантике. Вместо этого можно в несколько кликов указать нужные категории товаров в фиде или определенные страницы сайта, если система использует его для создания кампании.
Например, так выглядит фильтр для динамических объявлений по фиду в Яндекс.Директе:
А так выглядит фильтр для динамических объявлений по сайту в Яндекс.Директе:
Стоит помнить, что система сама решает, по каким запросам она будет показывать объявления и с каким заголовком, а значит, не исключены ошибки или некорректное отображение. Поэтому поисковые запросы стоит периодически проверять и чистить, расширяя список минус-слов.
Генераторы кампаний
Подбор семантики в генераторах кампаний, например, в eLama, осуществляется на основе фида и с помощью списков синонимов и набора правил, который определяет, как именно генератору необходимо создавать семантическое ядро.
Чаще всего генератор используют, чтобы облегчить запуск кампаний по серийным и модельным запросам — как правило, их очень много, и ручной труд может сильно затянуться во времени.
Преимущества рекламных кампаний, созданных с помощью генератора:
-
В объявлении показывается актуальная цена товара.
-
Кампании способны меняться вместе с фидами данных: появляется новый товар или серия товаров — и через некоторое время реклама по ним уже есть в выдаче. А если что-то закончилось, система автоматически остановит объявления и будет ждать появления в продаже.
Имейте в виду, что иногда генерируются не самые красивые объявления — это связано с настройками генератора. Например, могут задействовать не все символы в объявлениях, которые предусмотрены рекламной системой. За этим нужно следить.
Как выбрать эффективный вариант автоматизации для своего проекта
Автоматизация — не волшебная палочка. И нет готовых решений для конкретных тематик или отраслей. Чтобы понять, эффективно ли автоматизация для вашего проекта, нужно проводить А/В-тестирование: сравнивать результаты работы генератора, динамических объявлений и собранного ручным методом семантического ядра. В тест желательно запускать только два подхода из трех и использовать самую эффективную с точки зрения продаж семантику.
Выбирая инструменты автоматизации, помните:
-
О количестве товаров в интернет-магазине. Если их меньше 100 единиц, проще собирать семантику вручную.
-
Использовать динамические объявления по сайту могут все — это отличный инструмент для достижения performance-задач
-
Динамические объявления по фиду и генератор рекламных кампаний подойдут рекламодателям с большим ассортиментом, у которых готов и оптимизирован фид данных.
-
Чтобы убедиться в эффективности решения, проводите A/B-тестирование как ручного, так и автоматического подбора семантического ядра.
