постучался в ЛС товарищ с просьбой платно проконсультировать по шоу-руму без продаж, мне лень было созваниваться и расписал на ходу по тезисам самые очевидные, но одновременно и не самые очевидные точки приложения усилий.
далее копипаста моих реплик из диалога.
----
под словом изучить я имею ввиду делать скрины самых удачных реализаций различных секций, копировать самые цепляющие фразы, переиначивать их под себя, в табличке сделать список доменов конкурентов и в разных столбцах писать соответствующие комментарии:
- понятно ли по первому экрану за первые пару секунд, в чём суть деятельности предприятия, и как пользователь выиграет от взаимодействия с ним
- есть ли навигационое меню на пк и моб
- найден ли искомый элемент (таблица цен, галерея, отзывы, плитка услуг, что угодно другое)
- как он сделан
- удобный ли
- кликабельный ли
- какой порядок секций
- насколько удобная и простая навигация по данной странице (кнопки скроллов к элементам)
- насколько удобная и простая навигация по остальным страницам
- какие заголовки у секций
- как эти секции упакованы
- их поведение на разных типах устройств
- есть ли неудобные элементы взаимодействия
- где не хватает интерактива
- где излишний интерактив (ненужные вынужденные лишние клики, усложняющие ознакомление с контентом)
- есть ли скрытые под кнопки элементы или секции, которые обязательно нужно сделать видимыми
- что самое удобное
- какие элементы самые важные для принятия пользователем решения о том, чтобы к вам приехать
- в каком порядке расположены самые важные секции
- что является элементом фильтра
- что добавить
- что убрать
- что поменять местами
потом еще:
- как упакована галерея
- какие действия можно делать с галереей
- можно ли её фильтровать и сортировать
- насколько быстро она грузится
- сколько весит каждая картинка, и в первую очередь - на первом экране
- есть ли релевантные страницы под соответствующие сегменты
- легкая и простая ли навигация к этим специфическим страницам
- можно ли её упростить
- что поместить перед навигационными кнопками, чтобы усилить желание юзера туда нажать
- причины вам доверять? (фотки офиса, шоу-рума, исполнителей в фирменной одежде, машины с фирменный раскраской и проч)
- отгруженные работы/объекты
это можно бесконечно копать и детализировать
- посмотреть, что такого цепляющего у конкурентов написано в заголовках и призывах к действию (упор на приехать)
- сформулировать таких же призывов штук 20 разных, отобрать из них самых сочных штук пять, поместить прямо на первый экран и протестировать их друг за другом.
если к вам не приезжают, есть большое подозрение, что тупо не понимают, куда ехать
сделайте:
- карту
- маршруты проезда
- названия ближайших остановок, номера маршрутов общественного транспорта, который там останавливается
- фотку здания снаружи
- таймлапс прохода с улицы до самого входа в офис или шоу-рум
- фотку входа в шоу-рум
- таймлапс прохода по всему шоу-руму, если он большой, чтобы люди видели ваш ассортимент
- посмотреть, какие скидки, бесплатности, подарки делают конкуренты
- спросить рекламодателя, какая у них программа лояльности, есть ли она вообще
- спросить, смогут ли сделать такие же цепляющие плюшки, которые ты найдешь на сайтах конкурентов
и классика жанра. отделу продаж задать два вопроса:
1) какие вопросы ВАМ задают покупатели? в каком порядке? почему?
2) какие вопросы ВЫ задаете покупателям? в каком порядке? почему? как квалифицируете и фильтруете обращения? по каким критериям? какие из них важнее? почему?
услышанное от отдела продаж поместить на сайт в том же порядке, в котором покупатели им задают вопросы и сам ОП задает им вопросы. причём поместить сука на первый же экран, чтобы это увидело 100% зашедших на сайт.
если самое важное не влазит - поместить на 1-й экран кнопки скролла к нужным секциям.
я даже сайт не открывал. это классический набор действий, универсальных для любого бизнеса, в данном случае - для шоу-рума.
Топ постов @ppc_bigbrain:
ч.1 | ч.2 | ч.3 | ч.4 | ч.5 | ч.6 | ч.7
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
(1/6) По каким фразам рекламируется конкурент?
Это длиннопост из шести частей с подробным разбором что, как и почему, визуализацией, инструкциями и примерами применения.
В соседнем чате один пользователь написал:
После чего опытные спецы тоже начали поддакивать, что они в различных сервисах получают семантику конкурентов.
Меня это печалит чуть более чем полностью. И причин тому несколько:
1️⃣ Что это ложь, но они верят в обратное.
2️⃣ Что они с гордостью рассказывают, как они "проанализировали" своих конкурентов и "всё о них знают".
3️⃣ Что они дезинформируют и коллег-маркетологов, и своих клиентов, сея при этом ложные надежды о возможности якобы узнать, какие ключевые фразы используют конкуренты в своих РК.
Объясню несколько простейших вещей, не сделав которые собственноручно и не просидев в изучении данных много часов, эти вещи осознать не представляется никакой технической возможности.
Если вы самостоятельно не парсили объявления по большому семантическому ядру, например, в Кейколлекторе, я вам расскажу, что при этом происходит.
По домену в больших количествах собираются одни и те же объявления, скорее всего, из одной и той же группы с однословным ключевиком и таким же однословным заголовком.
Почему? — Потому что однословный ключ триггерит показы по любым поисковым запросам, хоть их там миллионы — это не имеет значения.
Тот факт, что вы спарсите чьи-либо объявления по десяти тысячам ключевых фраз, которые в момент обращения к поисковой выдаче являются поисковыми запросами, а не ключевыми фразами из РК конкурентов, совершенно не означает, что спарсенные объявления были показаны по ключевым фразам в РК, которые совпадают с вашим списком поисковых запросов.
Автотаргетинг и семантическое соответствие показывают объявления из рандомных РК и рандомных групп, и собранные таким образом объявления рандомного содержания ведут на рандомные урлы.
Каким бы детализированным ни было ваше исходное сем ядро, по которому вы собрались парсить объявления на поиске, вы никогда достоверно не узнаете, ни о том, какие ключевые фразы рекламодатель использует в аккаунте, ни какие объявления он писал под какие сегменты продукции и услуг.
В другом чате в эту же тему разговора добавили:
Об этом тоже хотел бы поговорить.
Парсинг объявлений конкурентов не делается ради исчерпывающей достоверности собранных данных, потому что никакой достоверности вы никогда не получите, если только не возьмёте в заложники членов семьи всех своих конкурентов и шантажом не получите доступ к их рекламным кабинетам, где только так вы получите информацию о их рекламе.
Парсинг делается ради упрощения себе жизни с помощью хоть какой-то собранной информации для её дальнейшего применения в заранее продуманных алгоритмах действий, особенно если они делаются не первый раз.
Каждый может вкладывать в термин "анализ конкурентов" абсолютно разные вещи, уж слишком это широкое понятие и слишком большое разнообразие выполняемых для этого процессов. Делаете ли вы его вообще, для чего именно, как обрабатываете собранную информацию и как её используете?
В следующих 5 частях рассмотрим:
🔻 Читать дальше
————
Топ постов @ppc_bigbrain:
ч.1 | ч.2 | ч.3 | ч.4 | ч.5 | ч.6 | ч.7
Это длиннопост из шести частей с подробным разбором что, как и почему, визуализацией, инструкциями и примерами применения.
В соседнем чате один пользователь написал:
Через специальные сервисы знаю, по каким фразам рекламируется конкурент.
После чего опытные спецы тоже начали поддакивать, что они в различных сервисах получают семантику конкурентов.
Меня это печалит чуть более чем полностью. И причин тому несколько:
Объясню несколько простейших вещей, не сделав которые собственноручно и не просидев в изучении данных много часов, эти вещи осознать не представляется никакой технической возможности.
Если вы самостоятельно не парсили объявления по большому семантическому ядру, например, в Кейколлекторе, я вам расскажу, что при этом происходит.
По домену в больших количествах собираются одни и те же объявления, скорее всего, из одной и той же группы с однословным ключевиком и таким же однословным заголовком.
Почему? — Потому что однословный ключ триггерит показы по любым поисковым запросам, хоть их там миллионы — это не имеет значения.
Тот факт, что вы спарсите чьи-либо объявления по десяти тысячам ключевых фраз, которые в момент обращения к поисковой выдаче являются поисковыми запросами, а не ключевыми фразами из РК конкурентов, совершенно не означает, что спарсенные объявления были показаны по ключевым фразам в РК, которые совпадают с вашим списком поисковых запросов.
Автотаргетинг и семантическое соответствие показывают объявления из рандомных РК и рандомных групп, и собранные таким образом объявления рандомного содержания ведут на рандомные урлы.
Каким бы детализированным ни было ваше исходное сем ядро, по которому вы собрались парсить объявления на поиске, вы никогда достоверно не узнаете, ни о том, какие ключевые фразы рекламодатель использует в аккаунте, ни какие объявления он писал под какие сегменты продукции и услуг.
В другом чате в эту же тему разговора добавили:
Все смешнее. Это в целом не дает конкретики. Рекламная выдача персонализирована, в ней нет детализации, если говорить про Директ, то автотаргетинг полностью всирает работу с конкурентным анализом. Собирая такую базу конкурентов, ты снимаешь ее в моменте, а она может совсем поменяться через нано-секунду.
Об этом тоже хотел бы поговорить.
Парсинг объявлений конкурентов не делается ради исчерпывающей достоверности собранных данных, потому что никакой достоверности вы никогда не получите, если только не возьмёте в заложники членов семьи всех своих конкурентов и шантажом не получите доступ к их рекламным кабинетам, где только так вы получите информацию о их рекламе.
Парсинг делается ради упрощения себе жизни с помощью хоть какой-то собранной информации для её дальнейшего применения в заранее продуманных алгоритмах действий, особенно если они делаются не первый раз.
Каждый может вкладывать в термин "анализ конкурентов" абсолютно разные вещи, уж слишком это широкое понятие и слишком большое разнообразие выполняемых для этого процессов. Делаете ли вы его вообще, для чего именно, как обрабатываете собранную информацию и как её используете?
В следующих 5 частях рассмотрим:
— Зачем парсить поисковые объявления конкурентов?
— Что сделать вместо сбора ключей конкурентов?
— Ищем лидеров отрасли: анализ URL и объявлений конкурентов
— Как собрать тезисы из объявлений конкурентов?
— Как применять найденные домены и URL конкурентов?
🔻 Читать дальше
————
Топ постов @ppc_bigbrain:
ч.1 | ч.2 | ч.3 | ч.4 | ч.5 | ч.6 | ч.7
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
(2/6) Зачем парсить поисковые объявления конкурентов?
Продолжение части 1.
Чем полезен парсинг объявлений конкурентов:
1️⃣ Для сбора кратких тезисов, из которых состоят объявления, которые я переписываю и адаптирую под клиента.
Как я их применяю дальше:
💓 Для объявлений в контекстной рекламе
💓 Для помещения их на сайт
💓 Для составления идей для контент-плана в соцсети
💓 Для использования в органических постах соцсетей
💓 Для рекламных постов в соцсетях.
Почему я не иду сразу брать тезисы с сайта заказчика?
Любая информация на любом сайте — это систематическая ошибка выжившего: то, что туда рекламодатель поместил, то тебе и остаётся анализировать, а то, что он туда не поместил, чего обычно в тысячу раз больше, о том ты как незнакомый с данным бизнесом и нишей человек никогда и не узнаешь.
Чтобы не создавать условий, в которых мне просто неоткуда брать идеи, что же такого написать в объявлениях любой рекламной системы, нужно иметь поле для манёвров — собранный список готовых тезисов, который бери используй в хвост и в гриву.
За меня эти тексты об отрасли, о которой я не знаю ровным счётом ничего, уже триста раз переписали профессионалы из сотен различных предприятий.
Актуальность и степень персонализации поисковой выдачи здесь не имеет значения.
2️⃣ Для анализа конкурентов в интерактивных сводных таблицах, на основании которого очень легко приоритизировать порядок анализа собранных доменов, которых обычно собирается от 500 до 1500 и более.
Чтобы не тратить время на анализ всей тысячи сайтов, я их сначала сортирую по убыванию частоты встречаемости и там же вижу:
💓 Количество найденных в рекламе URL у каждого домена
💓 Точные URL из объявлений
💓 Заголовки и описания, а также их количество уникальных значений как на отельный URL, так и на весь домен.
💓 Отдельные уникальные тезисы, из которых составлены описания, а также их количество уникальных значений как на отельный URL, так и на весь домен.
💓 Регионы и их количество уникальных значений как на отельный URL, так и на весь домен.
А там уже прекрасно видно, у кого действительно в отрасли большие яйца, кто как поработал с контекстом, кто в каких точных регионах рекламируется, потому что это передается в столбце геотаргетинга, у кого сколько урлов в рекламе найдено, какие поисковые запросы ведут на эти урлы, на кого обращать внимание, кто лишь погрешность, кто себя лишь мнит лидером рынка, а кто на самом деле является лидером рынка.
День недели и время парсинга имеет значение. Но проблема решается парсингом в рабочий день. Не будете же вы собирать объявления в воскресенье и утверждать, что в отрасли мало конкурентов.
3️⃣ Для выявления прямых отраслевых конкурентов, у которых на главных страницах в метатегах title, description и h1 содержатся главные целевые слова. Если таких слов не найдено, значит, это:
💓 Либо общеотраслевой домен, но не про ваш конкретный специфический сегмент
💓 Либо межотраслевой домен
💓 Либо никак не относящийся к вашей деятельности, и у него просто на сайте есть вложенные целевые страницы, но главная страница совсем о другом.
4️⃣ Для анализа контента, упаковки, навигации, удобства, UX/UI найденных сайтов, о чём был недавний пост с подробным списком того, что именно я ищу и на сайтах конкурентов, и на сайте заказчика. После чего формирую ТЗ по переделыванию старого и/или изготовлению нового сайта.
Для этого актуальность выдачи тоже не нужна.
Можно и ничего из этого не делать и просто запускать МК за 5 минут. Но тогда какой смысл в этой индустрии торчать? Слово маркетолог образовано от английского market — рынок. Ну так и изучайте рынок, ищите лидеров отрасли, равняйтесь на них и делайте лучшее, что есть на рынке в рамках текущих ограничений ваших ресурсов времени, людей, опыта и бюджетов, а не занимайтесь одними параметрами и настройками РК.
В следующих 4 частях рассмотрим:
🔻 Читать дальше
————
Топ постов @ppc_bigbrain:
ч.1 | ч.2 | ч.3 | ч.4 | ч.5 | ч.6 | ч.7
Продолжение части 1.
Чем полезен парсинг объявлений конкурентов:
Как я их применяю дальше:
Почему я не иду сразу брать тезисы с сайта заказчика?
Любая информация на любом сайте — это систематическая ошибка выжившего: то, что туда рекламодатель поместил, то тебе и остаётся анализировать, а то, что он туда не поместил, чего обычно в тысячу раз больше, о том ты как незнакомый с данным бизнесом и нишей человек никогда и не узнаешь.
Чтобы не создавать условий, в которых мне просто неоткуда брать идеи, что же такого написать в объявлениях любой рекламной системы, нужно иметь поле для манёвров — собранный список готовых тезисов, который бери используй в хвост и в гриву.
За меня эти тексты об отрасли, о которой я не знаю ровным счётом ничего, уже триста раз переписали профессионалы из сотен различных предприятий.
Актуальность и степень персонализации поисковой выдачи здесь не имеет значения.
Чтобы не тратить время на анализ всей тысячи сайтов, я их сначала сортирую по убыванию частоты встречаемости и там же вижу:
А там уже прекрасно видно, у кого действительно в отрасли большие яйца, кто как поработал с контекстом, кто в каких точных регионах рекламируется, потому что это передается в столбце геотаргетинга, у кого сколько урлов в рекламе найдено, какие поисковые запросы ведут на эти урлы, на кого обращать внимание, кто лишь погрешность, кто себя лишь мнит лидером рынка, а кто на самом деле является лидером рынка.
День недели и время парсинга имеет значение. Но проблема решается парсингом в рабочий день. Не будете же вы собирать объявления в воскресенье и утверждать, что в отрасли мало конкурентов.
Для этого актуальность выдачи тоже не нужна.
Можно и ничего из этого не делать и просто запускать МК за 5 минут. Но тогда какой смысл в этой индустрии торчать? Слово маркетолог образовано от английского market — рынок. Ну так и изучайте рынок, ищите лидеров отрасли, равняйтесь на них и делайте лучшее, что есть на рынке в рамках текущих ограничений ваших ресурсов времени, людей, опыта и бюджетов, а не занимайтесь одними параметрами и настройками РК.
В следующих 4 частях рассмотрим:
— Что сделать вместо сбора ключей конкурентов?
— Ищем лидеров отрасли: анализ URL и объявлений конкурентов
— Сбор тезисов конкурентов
— Как применять найденные домены и URL?
🔻 Читать дальше
————
Топ постов @ppc_bigbrain:
ч.1 | ч.2 | ч.3 | ч.4 | ч.5 | ч.6 | ч.7
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
(3/6) Что сделать вместо сбора ключей конкурентов?
Предыдущие части: раз, два.
Метод "вставил куда-то домен конкурента и собрал всю его семантику" работает только во влажных мечтах с розовыми пони. Ключи из РК конкурентов, не имея доступа к его рекламному кабинету, вы не соберёте ничем.
Не забываем также про автотаргетинг и синонимы в Яндексе. Конкурент может крутиться в МК только по автотаргету без ключей и покажется по любым поисковым запросам.
В Гугле кучу синонимов и нецелевые запросы генерят близкие варианты фразового и широкий тип соответствия.
Сколько бы вы ни собирали ключей, по которым хотите спарсить объявления, количество поисковых запросов, по которым показываются конкуренты, в сотни и тысячи раз больше.
💓 Нужно идти от обратного: не по доменам собирать семантику, а по семантике собирать домены.
— Сначала собрать фразы из разных источников (поисковые запросы из PPC и SEO, Wordstat, поисковые подсказки, похожие запросы, Bukvarix и другие базы ключей, различные сервисы)
— Спарсить по этой семантике в Кейколлекторе объявления из ЯД
— Выгрузить объявления в Excel
— Собрать сводные таблицы по модели данных (включив сначала в Excel надстройку Power Pivot)
Чем больше типов ключей вы соберете, тем больше инфы вы получите по конкурентам. Но даже совсем небольшой порции собранной информации уже достаточно, чтобы увидеть степень детализации проработки контекста у конкурентов по любому списку собранных фраз, будь их 50 или 50 тысяч.
💓 Разные типы ключей — это фразы, в которые входят:
— Топонимы (страна, область, округ, район, город, район города, микрорайон города, ст.метро, улица, название здания — в зависимости от того, что есть в вашей нише)
— Категории (главные слова, обозначающие названия рекламируемых товаров и услуг)
— Подкатегории (описания, хар-ки товаров, услуг, аудитории, мест применения и др.)
— Горячие добавки
— Вендоры и модели (производителей продукции)
— Номенклатура (лишь при крайней необходимости)
Другие типы ключей собирать смысла не имеет, вы всё равно не будете по ним рекламироваться. Бюджет ведь у вас не бесконечен.
В целях экономии времени и на сбор семантики, и на парсинг объявлений, я собираю объявления только по самым целевым фразам: с топонимами и горячими добавками.
Если список самых горячих фраз небольшой, то собираю объявления конкурентов по обычным категорийным ключам, в которых нет ни бренда, ни вендоров, ни топонимов, ни горячих добавок, а только описательные качественные (какой? с чем? из чего?) и количественные (сколько?) характеристики продукции или услуг (кто? что?), аудитории (кому? для кого?), мест (куда? где? откуда?), способов и назначения применения (для чего? во что?).
Если вы дочитали до сюда и задаётесь вопросом, для чего всё это нужно, ответ прост: чем больше вы информации об отрасли узнаете, тем больше у вас будет насмотренность, тем больше будет идей и поле для манёвров.
И тем ценнее вы на рынке труда как квалифицированный специалист, который способен найти больше точек приложения усилий, а не рассчитывает на авось, что ему повезет в казино рекламной системы.
В следующих 3 частях рассмотрим:
🔻 Читать дальше
————
Топ постов @ppc_bigbrain:
ч.1 | ч.2 | ч.3 | ч.4 | ч.5 | ч.6 | ч.7
Предыдущие части: раз, два.
Метод "вставил куда-то домен конкурента и собрал всю его семантику" работает только во влажных мечтах с розовыми пони. Ключи из РК конкурентов, не имея доступа к его рекламному кабинету, вы не соберёте ничем.
Не забываем также про автотаргетинг и синонимы в Яндексе. Конкурент может крутиться в МК только по автотаргету без ключей и покажется по любым поисковым запросам.
В Гугле кучу синонимов и нецелевые запросы генерят близкие варианты фразового и широкий тип соответствия.
Сколько бы вы ни собирали ключей, по которым хотите спарсить объявления, количество поисковых запросов, по которым показываются конкуренты, в сотни и тысячи раз больше.
— Сначала собрать фразы из разных источников (поисковые запросы из PPC и SEO, Wordstat, поисковые подсказки, похожие запросы, Bukvarix и другие базы ключей, различные сервисы)
— Спарсить по этой семантике в Кейколлекторе объявления из ЯД
— Выгрузить объявления в Excel
— Собрать сводные таблицы по модели данных (включив сначала в Excel надстройку Power Pivot)
Чем больше типов ключей вы соберете, тем больше инфы вы получите по конкурентам. Но даже совсем небольшой порции собранной информации уже достаточно, чтобы увидеть степень детализации проработки контекста у конкурентов по любому списку собранных фраз, будь их 50 или 50 тысяч.
— Топонимы (страна, область, округ, район, город, район города, микрорайон города, ст.метро, улица, название здания — в зависимости от того, что есть в вашей нише)
— Категории (главные слова, обозначающие названия рекламируемых товаров и услуг)
— Подкатегории (описания, хар-ки товаров, услуг, аудитории, мест применения и др.)
— Горячие добавки
— Вендоры и модели (производителей продукции)
— Номенклатура (лишь при крайней необходимости)
Другие типы ключей собирать смысла не имеет, вы всё равно не будете по ним рекламироваться. Бюджет ведь у вас не бесконечен.
В целях экономии времени и на сбор семантики, и на парсинг объявлений, я собираю объявления только по самым целевым фразам: с топонимами и горячими добавками.
Если список самых горячих фраз небольшой, то собираю объявления конкурентов по обычным категорийным ключам, в которых нет ни бренда, ни вендоров, ни топонимов, ни горячих добавок, а только описательные качественные (какой? с чем? из чего?) и количественные (сколько?) характеристики продукции или услуг (кто? что?), аудитории (кому? для кого?), мест (куда? где? откуда?), способов и назначения применения (для чего? во что?).
Если вы дочитали до сюда и задаётесь вопросом, для чего всё это нужно, ответ прост: чем больше вы информации об отрасли узнаете, тем больше у вас будет насмотренность, тем больше будет идей и поле для манёвров.
И тем ценнее вы на рынке труда как квалифицированный специалист, который способен найти больше точек приложения усилий, а не рассчитывает на авось, что ему повезет в казино рекламной системы.
В следующих 3 частях рассмотрим:
— Ищем лидеров отрасли: анализ URL и объявлений конкурентов
— Как собрать тезисы из объявлений конкурентов?
— Как применять найденные домены и URL конкурентов?
🔻 Читать дальше
————
Топ постов @ppc_bigbrain:
ч.1 | ч.2 | ч.3 | ч.4 | ч.5 | ч.6 | ч.7
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
(4/6) Ищем лидеров отрасли: анализ URL и объявлений конкурентов
Предыдущие части: раз, два, три.
✅ В первую очередь:
— Собираете семантику
— Парсите по ней в КК объявления ЯД
— Экспортируете в Excel
Строите сводные таблицы по модели данных:
💓 Скрин 1 — домены по убыванию числа ключей, по которым встречается домен
💓 Скрин 2 — URL доменов без UTM-меток по убыванию числа ключей, по которым встречается URL без UTM
💓 Скрин 3 — ключи по убыванию числа объявлений ЯД.
Рассмотрим вкратце, как их собрать.
1️⃣ В срезе домена
В значения сводной добавить:
— Кол-во уник. ключей
— Кол-во уник. заголовков
— Кол-во уник. описаний
— Кол-во уник. тезисов в описаниях
— Кол-во уник. URL без UTM-меток (для этого в Power Query или вручную обрезать UTM-метки)
— Кол-во уник. регионов
— Взвешенную позицию показа (создаём меру, сумму произведений позиции и частотности делим на сумму частотности)
— Сумму частотностей фраз по каждому домену.
Как сделать последний пункт:
— В Power Query собрать несколько отдельных таблиц с уникальными значениями
— Загрузить их в модель данных
— В сводной по модели данных в строки из одной таблицы перетянуть домен, а в значения перетянуть из второй таблицы сумму частотности всех ключей по домену.
2️⃣ В срезе URL без UTM-меток
В значения сводной добавить:
— Кол-во уник. ключей
— Кол-во уник. заголовков
— Кол-во уник. описаний
— Кол-во уник. тезисов в описаниях
— Кол-во уник. регионов
— Суммы всех видов частотностей (корректный их расчёт описан выше)
— Взвешенную позицию показа
3️⃣ В срезе ключевых фраз
В значения сводной добавить:
— Кол-во уник. доменов
— Кол-во уник. URL без UTM-меток
— Кол-во уник. заголовков
— Кол-во уник. описаний
— Кол-во уник. регионов
— Частотность ключей (подтянуть из модели данных так же, как и выше описан подсчёт суммы)
Фильтруете домен/ключ/URL и видите всё как на ладони.
В следующих 2 частях:
🔻 Читать дальше
————
Топ постов @ppc_bigbrain:
ч.1 | ч.2 | ч.3 | ч.4 | ч.5 | ч.6 | ч.7
Предыдущие части: раз, два, три.
— Собираете семантику
— Парсите по ней в КК объявления ЯД
— Экспортируете в Excel
Строите сводные таблицы по модели данных:
Рассмотрим вкратце, как их собрать.
В значения сводной добавить:
— Кол-во уник. ключей
— Кол-во уник. заголовков
— Кол-во уник. описаний
— Кол-во уник. тезисов в описаниях
— Кол-во уник. URL без UTM-меток (для этого в Power Query или вручную обрезать UTM-метки)
— Кол-во уник. регионов
— Взвешенную позицию показа (создаём меру, сумму произведений позиции и частотности делим на сумму частотности)
— Сумму частотностей фраз по каждому домену.
Как сделать последний пункт:
— В Power Query собрать несколько отдельных таблиц с уникальными значениями
— Загрузить их в модель данных
— В сводной по модели данных в строки из одной таблицы перетянуть домен, а в значения перетянуть из второй таблицы сумму частотности всех ключей по домену.
В значения сводной добавить:
— Кол-во уник. ключей
— Кол-во уник. заголовков
— Кол-во уник. описаний
— Кол-во уник. тезисов в описаниях
— Кол-во уник. регионов
— Суммы всех видов частотностей (корректный их расчёт описан выше)
— Взвешенную позицию показа
В значения сводной добавить:
— Кол-во уник. доменов
— Кол-во уник. URL без UTM-меток
— Кол-во уник. заголовков
— Кол-во уник. описаний
— Кол-во уник. регионов
— Частотность ключей (подтянуть из модели данных так же, как и выше описан подсчёт суммы)
Фильтруете домен/ключ/URL и видите всё как на ладони.
В следующих 2 частях:
— Сбор тезисов конкурентов
— Как применять найденные домены и URL?
🔻 Читать дальше
————
Топ постов @ppc_bigbrain:
ч.1 | ч.2 | ч.3 | ч.4 | ч.5 | ч.6 | ч.7
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
10.png
205.1 KB
Обожаю эти оуительные истории о том, что на цену клика можно как-то повлиять управляемыми вручную внешними факторами. Каждая история просто оуительней другой.
Итак, кулстори с сохранением орфографии и пунктуации автора:
Скликивать поиск смысла нет, поднимешь только конкурентам CTR и снизишь им стоимость клика, так они еще потом и деньги вернут за эти клики фродовые.
Ты кликаешь конкурента в поиске, если яша не отнесет твоих ботов в роботность, ты тем самым апнешь ему CTR. И понизишь его себе, если ты в выдаче одновременно с ним.
В итоге алгоритм будет его в топ выкидывать за меньшие деньги чем тебя.
Я ориентируюсь на справку тут прямым текстом сказано, что CTR влияет на аукцион и участвует в расчете CPC.
Т.к. сама по себе идея скликивания не является ничем другим как слепым прыжком веры, авось повезёт и что-то да получится, рекламодатели сами не понимают, на что идут.
Дабы приоткрыть завесу тайны, а что же может произойти, покажу вам, что происходит исторически и безо всяких трат ресурсов на самоскликивание.
Это продолжение поста "16 ребусов для сверхразумов: что зависит от позиции показа?"
— Часть 1
— Часть 2
Прикрепил оригиналы файлов без сжатия, чтобы было видно хоть что-то.
Подробнее о скриншотах в следующем посте.
————
Топ постов @ppc_bigbrain:
ч.1 | ч.2 | ч.3 | ч.4 | ч.5 | ч.6 | ч.7
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Пояснение к ряду скриншотов в предыдущей публикации.
Здесь на 10 скринах данные по 10 ключам в одном аккаунте. На каждом скрине коллаж из нескольких таблиц:
Таблица 1 — сводная в срезе позиции показа, сгруппированной с шагом 1, по одному ключу. На 10 скринах отфильтрованы 10 разных ключей.
Первая таблица нужна, чтобы вы, глядя на CPC по позициям ключа, увидели, что если вы очень захотите повлиять на CTR с целью поднять свои позиции в аукционе, эти самые позиции не приведут вас к снижению CPC.
Таблица 2 и все остальные ниже — сводная в срезе диапазонов CTR, сгруппированного с шагом 10%, по позициям по одному ключу. Позиция показа подписана над каждой таблицей.
Каждый из 10 скринов — данные по новому ключу.
ВАЖНО! Применённые к таблицам фильтры:
На таблице 1 — отфильтрован один ключевик по убыванию объёму кликов.
На таблице 2 — отфильтрован и ключевик, и по нему позиция показа 1.
На таблице 3 — отфильтрован и ключевик, и по нему позиция показа 2.
На остальных таблицах отфильтрованы по такой же логике позиции ключа всё ниже и ниже.
Из 10-ти скринов 8 однотипных ключей (производитель + тип продукции) и 2 брендовых ключа (скрины с брендовыми ключами подписаны). С изменения CPС при увеличении CTR по позициям брендовых ключей (скрины 4 и 10) вы вообще офигеете.
А теперь ребус для сверхразумов:
Найдите снижение CPC при увеличении CTR на конкретной позиции по конкретному ключевику.
Я специально создал для вас все условия: отфильтрован 1 ключевик, поштучно позиции по этому ключу, и визуализированы диапазоны CTR на этой позиции.
Цель этого поста не развести холивар, мне даже спорить не нужно, я вас просто завалю ещё тысячей скринов. Цель поста — повышение осведомлённости несведущих масс о том, что вас заведомо ждёт, если вы дофига в себя поверили и решили поднять себе CTR самоскликом якобы для снижения себе CPC.
Ниже под спойлером ответ на ребус, если вам лень ждать, пока кто-то за вас его разгадает.
На цену клика по каждому отдельно взятому ключевику не влияет ни позиция показа в целом, ни даже увеличение СTR на каждой из позиций показа по отдельности.
Так что если вы решили делать на BAS или в самописном парсере условие, при котором ваш бот будет кликать на ваш домен ТОЛЬКО при показе вас на определённой позиции, при этом вы будете верить в то, что если вы на первой позиции поднимете CTR до 90%, это якобы поможет вам снизить CPC на первой позиции. Нет, не поможет. Вы обречены.
————
Топ постов @ppc_bigbrain:
ч.1 | ч.2 | ч.3 | ч.4 | ч.5 | ч.6 | ч.7
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Павел Васильев
Ля, я как только вижу многословный холивар в каком-нибудь чате, то в 50% случаев там сорняк затрагивает тему влияния *чего-нибудь* на цену клика ☺️
Ничуть не против, просто поражаюсь что люди голову изжопы песка ни как вытащить не могут. Саш, спасибо за терпение, как ты до сих пор просто хуй не забил на всё это 😅
Ничуть не против, просто поражаюсь что люди голову из
(5/6) Как собрать тезисы из объявлений конкурентов
Предыдущие части: раз, два, три, четыре.
На скринах сводная в срезе тезисов, упорядоченных по убыванию кол-ва уникальных доменов, в объявлениях которых они встречаются.
❓ Как в Power Query получить тезисы конкурентов:
1) Разделить описание по столбцам по разделителю точка
2) Выделить все столбцы слева от созданных после разделения на столбцы
3) Отменить свёртывание других столбцов
4) Повторить шаги 1-3 с делением по столбцам по разделителю «!» и «?»
5) Полученный столбец привести к строчному регистру
6) Создать дубликать этого столбца
7) Разделить его на столбцы по разделителю пробел « »
8) Выделить все столбцы слева от созданных
9) Отменить свертывание других столбцов
10) Лемматизировать его (выгрузить на лист Excel, привести в соседнем столбце к леммам, загрузить назад в PQ, объединить таблицы по общему столбцу словоформ)
11) Столбец лемм отсортировать от А до Я
12) В строке формул обернуть всё в функцию
13) Выделить все столбцы слева до "Атрибут", но не включая его
14) Вкладка Преобразование — Сгруппировать — слева пишем "Маски лемм" — по центру выбираем "Сумма" — справа выбираем "Значение" — ОК
15) В строке формул List.Sum заменяем на Text.Combine и после скобки «]» пишем: «, " "»
16) Получаем маски с порядком слов от А до Я (они не будут плодить неявные дубли тезисов)
17) Закрыть и загрузить в сводную по модели данных
18) В строки сводной добавить маски лемм тезисов (где слова от А до Я)
✅ В значения сводной таблицы добавить:
— Кол-во уник. ключей
— Кол-во уник. доменов
— Кол-во уник. URL без UTM
Сводные сортируете по любому столбцу и видите, кто как заморочился с контекстом, релевантностью, детализацией.
✅ На сводную накладываете фильтры (срезы):
— Домен
— URL без UTM
— Ключевик
— Регион
— Тезис
Что потом с этим делать — пункт 1 в части 2.
В последней 6 части рассмотрим:
🔻 Читать дальше
————
Топ постов @ppc_bigbrain:
ч.1 | ч.2 | ч.3 | ч.4 | ч.5 | ч.6 | ч.7
Предыдущие части: раз, два, три, четыре.
На скринах сводная в срезе тезисов, упорядоченных по убыванию кол-ва уникальных доменов, в объявлениях которых они встречаются.
1) Разделить описание по столбцам по разделителю точка
2) Выделить все столбцы слева от созданных после разделения на столбцы
3) Отменить свёртывание других столбцов
4) Повторить шаги 1-3 с делением по столбцам по разделителю «!» и «?»
5) Полученный столбец привести к строчному регистру
6) Создать дубликать этого столбца
7) Разделить его на столбцы по разделителю пробел « »
8) Выделить все столбцы слева от созданных
9) Отменить свертывание других столбцов
10) Лемматизировать его (выгрузить на лист Excel, привести в соседнем столбце к леммам, загрузить назад в PQ, объединить таблицы по общему столбцу словоформ)
11) Столбец лемм отсортировать от А до Я
12) В строке формул обернуть всё в функцию
Table.Buffer()13) Выделить все столбцы слева до "Атрибут", но не включая его
14) Вкладка Преобразование — Сгруппировать — слева пишем "Маски лемм" — по центру выбираем "Сумма" — справа выбираем "Значение" — ОК
15) В строке формул List.Sum заменяем на Text.Combine и после скобки «]» пишем: «, " "»
16) Получаем маски с порядком слов от А до Я (они не будут плодить неявные дубли тезисов)
17) Закрыть и загрузить в сводную по модели данных
18) В строки сводной добавить маски лемм тезисов (где слова от А до Я)
— Кол-во уник. ключей
— Кол-во уник. доменов
— Кол-во уник. URL без UTM
Сводные сортируете по любому столбцу и видите, кто как заморочился с контекстом, релевантностью, детализацией.
— Домен
— URL без UTM
— Ключевик
— Регион
— Тезис
Что потом с этим делать — пункт 1 в части 2.
В последней 6 части рассмотрим:
— Как применять найденные домены и URL конкурентов?
🔻 Читать дальше
————
Топ постов @ppc_bigbrain:
ч.1 | ч.2 | ч.3 | ч.4 | ч.5 | ч.6 | ч.7
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM