5 нестандартных приемов работы с ключевыми словами

Как правило, специалисты по контекстной рекламе используют стандартный набор отчетов и приемов для оптимизации рекламных кампаний – чистка минус-слов, срезы по гео, полу, возрасту, времени, ассоциированные конверсии, включают и отключают ключи, если было много кликов, но не было конверсий, или они были дорогими. В этой статье я расскажу о 5 нестандартных срезах по ключам, по которым еще можно анализировать рекламные кампании Яндекс.Директ и Google Ads.

Для этого нам понадобятся данные из рекламного кабинета (в примере буду использовать статистику из Яндекс.Директ), а также Microsoft Excel и сводные таблицы.

1. Ключевые слова, которые содержат «дешево, недорого» / Все остальные ключевые слова (с привязкой к конверсиям)

Хорошо вы знаете свою аудиторию? Их платёжеспособность? А свой продукт? Имеете данные по среднему чеку? Все мы привыкли собирать максимально возможное количество ключевых слов из wordstat.yandex.ru, но совсем забыли о том, что запросы с «дешево, недорого» могут приводить на сайт совершенно не целевую аудиторию, которая не сможет позволить купить себе ваш товар/услугу по более дорогой цене, чем у конкурента. Но вы все равно добавляете в рекламный кабинет и продолжаете мерить статистику до определенного набора кликов.

Если это так, то давайте сгруппируем запросы и посмотрим в разрезе достигнутых целей, и конечной стоимости обращения (CPL, CPO). Для этого необходимо выгрузить статистику по условиям показа (клики, расход, конверсии) из Мастера отчетов Яндекс.Директ за отслеживаемый период в Excel:

Для Google Ads все делается аналогичным образом. В Excel очищаем запросы от всех минусов, дублей, операторов, списков и т.д., можем оставить столбцы только по кликам, расходам и конверсиям, затем накладываем на нее форматирование:

После этого ставим курсор в любое место нашей таблицы, или выделяем ее (Ctrl+A), а далее нажимаем «Вставка – Сводная таблица – Ок»:

В файле будет создан новый лист, в котором мы будем группировать запросы, которые содержат «дешево, недорого» и все остальные.

Подробности работы со сводными таблицами я опускаю, поскольку в интернете огромное количество роликов на эту тему. Опишу только последовательность действий:

1. Добавляете в Строки поле Условие показа

2. Поочередно фильтруете запросы, которые содержат «дешево, недорого».

3. Выделив все, нажмите правой кнопкой – Группировать

4. Будет создана первая группа 1, которую можно переименовать

5. Повторяем процесс для «дешево» и для всех остальных ключей

6. В результате мы должны получить 3 группы запросов:

Дешево и Недорого тоже можно объединить. Выделяем обе и группируем:

У нас получилось 2 группы и несколько новых полей условий показа. Нас интересует только последний. В моем примере это Условие показа3. Его можно переименовать, чтобы не путаться с остальными полями.

Теперь добавляем поля Клики, Расход (руб.), Конверсии в сводную таблицу, в Значение должно быть «Сумма по полю».

Теперь у нас есть вся статистика в разрезе ключевых слов, которые содержат «дешево, недорого», и всех остальных фраз в рекламной кампании (аккаунте) Яндекс.Директ. Общая сумма расходов и кликов приведенных групп также автоматически пересчиталась благодаря сводным таблицам.

Скопировав данные на отдельный лист Excel, можно достроить таблицу в соответствии со своими предпочтениями.

В нашем примере видно, что группа ключей "Дешево, Недорого" имеет более высокую стоимость заказа и ниже, по сравнению со всеми остальными ключами, конверсию.

Подобным образом можно делать разные срезы:

• сравнивать ключи с геопривязкой и без;
• ключи, которые содержат «скорость» (быстро, срочно, день в день и т.д.);
• транзакционные со всеми остальными;
• фразы, которые содержат цвет или характеристики рекламируемого объекта;
• бренд/не бренд;
• т.д.

И смотреть не только по CPO, CPL, но и по ДРР, ROI.

Когда говорят о «группировке ключевых фраз», отходя от классической темы «1 группа объявлений = 1 ключевое слово», подразумевают именно это. Сгруппировав ключевые фразы по определенному признаку и накопив достаточное количество статистики, вы можете принимать решения об эффективности всех фраз, входящих в нее. И легко справиться с этой задачей позволяют сводные таблицы Excel.

2. Количество слов в ключевой фразе

Принцип Парето 80/20% никто не отменял. В контекстной рекламе мы собираем сотни и тысячи ключевых фраз, из которых 80% конверсий приносят те самые 20% ключей. А 80% оставшихся фраз приносят нам 20% конверсий.

Я не открою Америку, если скажу, что те самые 80% конверсий пользователи совершают по самым очевидным для нас запросам, которые состоят из 2-3 слов. Например, доставка цветов, ремонт iPhone, заказать еду, купить телевизор Samsung и т.д. Такие запросы самые ходовые, за них идет наибольшая конкуренция среди рекламодателей, и, как правило, цена за клик у них в разы выше. По ним мы можем набирать объем в укор цены за обращение, а по оставшимся 20% стараться сохранить приемлемую для нас стоимость лида.

Сводные таблицы в Excel позволяют за несколько кликов посмотреть на статистику в разрезе Количество слов в фразе / Конверсии. Чтобы это сделать, просто добавьте новый столбец в нашей таблице, и введите туда формулу подсчета количества слов в фразе:

=ЕСЛИ(ЕПУСТО(A2);0;ДЛСТР(СЖПРОБЕЛЫ(A2))-ДЛСТР(ПОДСТАВИТЬ(A2;" ";""))+1)

Возвращаемся на лист с нашей сводной таблице, выделяем ее и правой кнопкой мыши выбираем – Обновить. В полях сводной таблицы появится наша метрика Слов в фразе.

Вместо Конечные группы в Строки добавляем Слов в фразе, в Значение оставляем Расход, Клики и Конверсии.

Теперь у нас есть видна вся информация по расходам, кликам и конверсиям в зависимости от количества слов в фразе. Переносим все это на соседний лист и достраиваем таблицу в соответствии со своими предпочтениями:

В нашем примере наибольшее количество конверсий приносят 2-4х словные ключевые фразы. Фразы, состоящие из 6+ слов тоже приносят нам обращения, но их гораздо меньше и их стоимость не сильно ниже. С помощью такого среза вы легко сможете ответить на вопрос: Нужны ли НЧ-запросы? Много ли они принесут конверсий, стоит тратить время на их сбор?

3. Группы фраз по кликам

Еще один срез, который дает представление о наиболее эффективных ключевых словах в контекстной рекламе. С помощью все тех же сводных таблиц мы можем сгруппировать ключи по количество кликов, которые были за определенный период. Я делаю их так:

• 0-10 кликов
• 11-50 кликов
• 51-100 кликов
• 100+ кликов

В сводных таблицах все очень просто – добавляете в Строки поле Клики и производите группировку по вышеуказанным интервалам. Все остальное будете пересчитано автоматически.

Сводная таблица:

Также переносим все это на соседний лист и достраиваем таблицу в соответствии со своими предпочтениями:

4. Комбинация признаков

Более сложный вариант анализа, но не менее эффективный и информативный. Мы можем взять коммерческие запросы (транзакционные) и геозависимые, и построить матрицу.

Сделать это очень просто. Добавляем 2 дополнительных столбца в основную таблицу с данными, и вручную проставляем статусы к ним:

Потом переходим в нашу сводную таблицу и обновляем ее. Выбираем в Строки эти столбцы (Гео + Коммерческий), клики, расходы и конверсии выбираем как и всегда:

Переносим все это на соседний лист, вручную обновляем комбинации признаков, а цветовыми шкалами подсвечиваем важные для нас метрики:

Исходя из нашей статистики, самой эффективной комбинацией считается не коммерческая и не геозависимая.

5. Коэффициент LRR - Lin Rodznitzky Ratio

Впервые я увидел его в блоге Брэда Геддса (Brad Geddes), автора популярной книги Google AdWords. Исчерпывающее руководство.

LRR считается по формуле:

где

• CPA of all search queries – цена за действие (CPA) по всему аккаунту;
• CPA of search queries with at least 1 conversion – цена за действие (CPA) по тем ключевым фразам, по которым были конверсии.

Посчитать его очень просто. Мы берем всю ту же таблицу с нашими данными и считаем CPA по всем ключевым фразам. То есть делим общий расход на общее количество конверсий.

В моем примере:

• Расход по аккаунту - 238 040,41 руб.
• Конверсий – 316 шт.

CPA of all search queries = 238 040,41 / 316 = 753,29 руб.

Чтобы посчитать второй показатель, нам необходимо отфильтровать таблицу (убрать из списка те ключи, по которым не было конверсий и оставить те, по которым они были). Просто убираем галочку напротив «-» в столбце Конверсии:

Количество конверсий осталось прежним (316 шт.), а вот расход уменьшился, поскольку мы отфильтровали те запросы, по которым не было достигнутых целей.

В моем примере:

• Расход по тем ключам, где были конверсии - 133 886,53 руб.
• Конверсий – 316 шт.

CPA of search queries with at least 1 conversion = 133 886,53 / 316 = 423,69 руб.

Теперь легко найти коэффициент LRR. Это отношение одного к другому:

LRR = 753,29 / 423,69 = 1,77

В статье Брэда Геддса приводятся следующие интервалы:

• 1-1,5 – в аккаунте слишком точные запросы (либо одни бренды, либо точные фразы и самое целевое) – теряете дополнительный трафик;
• 1,5-2 - хорошее сочетание и баланс (есть и точные фразы, и идет трафик по дополнительным словам);
• 2-2,5 - агрессивный аккаунт — слишком много запросов с кликами без конверсий;
• 2,5+ - аккаунт плохо управляется, деньги тратите впустую.

Работа с данными – это в какой-то степени творческий процесс, который требует тщательных наблюдений, нестандартного подхода, а также различных интерпретаций полученных сведений по вашим рекламным кампаниям.

В этом материале мне хотелось показать несколько оригинальных приемов работы с ключевыми фразами в контекстной рекламе Яндекс.Директ и Google Ads. Пробуйте и делитесь со своими друзьями и коллегами!