(1/2) Я у мамы фиксатор операторами соответствия всего и вся.

Для репостов на случай важных переговоров.

Этот метод использования операторов соответствия на поиске Яндекс Директа вы уже видели либо у других, либо делали так сами, либо делаете до сих пор:

"[!точная] [!фиксация] [!ключа]"

Кто-то сейчас иронично поржал, а кто-то возмутился, как я посмел поднимать рот на его священный метод, ведь ему так удобно, он художник, и он так видит.

При этом единственный аргумент: "Хочу всё фиксировать. Потому что. Остальные запросы не нужны".

Мне до лампочки, что вы делаете, но раз уж я 9 лет несу здравый смысл в массы, приведу пару контраргументов.

————

40 вещей (я ж говорил, пару), о которых сначала стоить подумать:

————

1️⃣ Фиксируя в ключевой фразе и словофомы, и количество слов "[!точно] [!зафиксированной] [!фразой]", нет возможности определить в сводных таблицах пост-фактум:

🔸 Приходятся ли на вложенную глубину поисковых запросов по данному ключу клики и лиды дешевле или дороже, чем по точному совпадению запроса с ключом.

        🔸 Какая это доля кликов и лидов от общего.

        🔸 Сколько таких запросов.

        🔸 Какие целевые минус-фразы в точном соответствии стоит отминусовать выборочно от каких именно групп или ключевых фраз:

                1️⃣ Более длинные вложенные запросы отминусовать от более коротких ключей.

                2️⃣ Более короткие поисковые запросы отминусовать от более длинных ключей, т.е. те случаи, когда в запросе игнорируются важные слова из ключевой фразы.

        🔸 Сколько ключей могли бы ещё стриггерить показы по каждому поисковому запросу.

        🔸 Какие показатели по каждому из них по отдельности.

И только после этого решать, надо ли что-то отсекать "[!точно] [!зафиксированной] [!фразой]".

2️⃣ Степень и глубина проработанности собранной в аккаунт семантики при этом значения не имеет.

3️⃣ Из-за отсутствия в Директе приоритета показов по точному совпадению вложенная глубина пусть даже уже добавленных в аккаунт ключевых фраз триггерит показы по десяткам и сотням других похожих ключей из десятков других групп объявлений.

4️⃣ То, что приоритет точного соответствия в Директе есть — ни для кого не секрет, что неправда, и его на самом деле нет. Он даже когда включён, он корректно отрабатывает в ничтожной доле открученных показов.

5️⃣ Мультитриггеринг показов одинаковых поисковых запросов по разным ключам, в т.ч. из разных групп объявлений, с точностью до копейки легко оцифровать в несколько кликов в сводной таблице по модели данных, добавив:

        🔸 В строки сводной — поисковый запрос;

        🔸 В значения сводной:

              1️⃣ Число разных элементов (COUNTDISTINCT), по столбцу id ключевых фраз. Не путать с количеством (COUNT) — стандартным методом агрегирования текстовых данных.

              2️⃣ Число разных элементов по столбцу id групп объявлений.

————

Сделайте это сами.

———

Специально не прикрепляю никаких скринов, ибо у всех будут абсолютно разные цифры перед глазами.

🔻 Читать дальше самое важное.

via @ppc_bigbrain

(2/2) Я у мамы фиксатор операторами соответствия всего и вся.

🔺 Читать важную часть 1.

6️⃣ [Только] [со] [скобками] из-за отсутствия приоритета показа поисковых запросов по точному совпадению с ключевыми фразами, даже когда этот приоритет включён в параметрах РК, показы по одному и тому же поисковому запросу всё равно происходят по множеству других ключей, в т.ч. из других групп объявлений.

7️⃣ [Только] [со] [скобками] из-за большего количества участвующих в аукционе критериев таргетинга вы проигрываете меньше аукционов, состоявшихся за ту же единицу времени, и вы не теряете показы.

8️⃣ По "[!точно] [!зафиксированной] [!фразе]" может не хватить ставки ни на один показ, ибо добавление в аккаунт ключевой фразы не значит ничего, что вы получите по ней хоть один единственный показ. Это вы почему-то очень любите забывать.

9️⃣ [Только] [со] [скобками] по каждому вводимому поисковому запросу в аукционе будет участвовать уже не одна единственная "[!точно] [!зафиксированная] [!фраза]", а десятки и/или сотни других ключевых фраз, по которым в аккаунте:
🔸 Другие исторические показатели.
        🔸 Другие прогнозные CTR.
        🔸 Другие прогнозные ставки за каждую из позиций в каждом из трафаретов всей платной выдачи.
        🔸 Другие прогнозные ставки за каждую из позиций в каждом из трафаретов отображения вашего объявления.
        🔸 Другие возможные трафареты показов.
        🔸 Другие вероятности конверсии в Крипте.
        🔸 Другие коэффициенты бидкоррекшена.
        🔸 Другие местоположения пользователя.
        🔸 Другое количество рекламодателей наверху страницы.
        🔸 Другое возможное качество объявления в другой вашей группе объявлений, из которой ключевая фраза могла бы инициировать показ, если бы вы не использовали настолько точную фиксацию ключа.

1️⃣0️⃣ В каждый из этих случаев аукцион может выиграть другая ключевая фраза в аккаунте.

1️⃣1️⃣ По каждой фразе все эти переменные не только разные, но и разные в каждый отдельно взятый момент времени по каждому пользователю.

1️⃣2️⃣ Когда в аукционе от вашего аккаунта участвуют десятки и/или сотни других похожих критериев таргетинга, подходящих под данный поисковый запрос в данный момент времени по данному конкретному пользователю именно на его личном этапе воронки принятия решения с его историей поведения и интересов, шансов и выиграть аукцион, и получить больше показов, и получить больше кликов, и получить часть из них дешевле, хоть и, естественно, часть из них — неизбежно дороже, вы не сможете в долгосрочной перспективе "[!точно] [!зафиксированными] [!фразами]" наращивать объёмы лидгена, в чём будет заинтересован любой предприниматель.

Про обычное широкое соответствие ключевых фраз речи сейчас не идёт вовсе, только про операторы соответствия.

1️⃣3️⃣ Вордстат очень любит отдавать не самую частотную "!словоформу !фразы". Если вы взяли семантику из Вордстата, вы с большой долей вероятности выбрали не ту фразу для фиксации словоформы.

1️⃣4️⃣ Вордстат отдаёт только одну словоформу каждой маски фразы, поэтому даже если вы сняли с фраз из Вордстата "!точную !частотность", эта цифра не значит ровным счётом ничего, т.к. смотри предыдущий пункт.

1️⃣5️⃣ Отобрать самую частотную словоформу фраз можно из Букварикса, отфильтровав данные в Экселе за минуту. Так вы точно не промахнётесь. Но это бессмысленно, и выше 40 тому причин.

————

Почаще изучайте в сводных таблицах по модели данных все комбинации хотя бы основных стандартных срезов в аккаунте, а не творите рандомную ерунду ради имитации бурной деятельности.

Я ещё понимаю, если бы вы в bi-аналитике ежедневно сидели и анализировали в куче срезов с интерактивными фильтрами всю ту прелесть, которую вы напихали во все существующие операторы соответствия одновременно.

Но налепить "[!вот !это]" абы налепить, не понимая при этом:

1️⃣ Ни что вы сделали.
2️⃣ Ни ради чего вы это сделали.
3️⃣ Ни что с этим делать дальше.
4️⃣ Ни зачем это делать.
5️⃣ Ни в каком порядке это делать.
6️⃣ Ни чего вы при этом лишили рекламодателя.
7️⃣ Ни какого объёма трафика вы его лишили...

Ну, господа, это фиаско.

via @ppc_bigbrain

Я никому никогда не объяснял всё настолько подробно.

✅ 3 недели.
✅ 11 разборов.
✅ 49 часов записей суммарно.
✅ 4,5 часа в среднем каждая.

————

Всё выполнялось на живом проекте:

1️⃣ Аналитика аккаунта Google Ads с расходом $220,000.
2️⃣ Выбор нужных конверсий.
3️⃣ Кастомные вычисляемые столбцы.
4️⃣ Интерактивный 1-gram анализ статистики ключей и 60,000 поисковых запросов.
5️⃣ Выявление 20 кластеров, уничтоживших $35,000 без конверсий.
6️⃣ Смысловые ярлыки.
7️⃣ Группы ярлыков.
8️⃣ Создание критериев группировки и фильтрации.
9️⃣ Фильтрация целевой семантики.
1️⃣0️⃣ Автосбор минус-слов и минус-фраз.
1️⃣1️⃣ Приоритизация кластеров для первоначального запуска MVP модели новой РК.
1️⃣2️⃣ Автогруппировка семантики.
1️⃣3️⃣ Укрупнение и детализация группировки семантики.
1️⃣4️⃣ Автоматизация создания разных заголовков.
1️⃣5️⃣ Сбор шаблона для массового импорта РК через Google Ads Editor.
1️⃣6️⃣ Массовая прометка групп объявлений и ключевых фраз важными для дальнейшей аналитики смысловыми ярлыками.
1️⃣7️⃣ Массовая перезапись данных в Google Ads Editor.
1️⃣8️⃣ Шаги оптимизации: единоразовые, еженедельные, ежемесячные.
1️⃣9️⃣ Запуск новых кластеров семантики на следующих этапах отгрузки.
2️⃣0️⃣ 1-gram анализ ярлыков и униграмм из ключей в кастомных отчётах Google Ads.

————

Это не просто мой рабочий процесс, а пояснение всех взаимосвязанных вещей на всех этапах.

Даже если убрать исправления из-за невнимательности и из-за того, что я делал всё не читая, ибо на разборе не было задачи вычитывать всё до последнего слова, а лишь показывал логику действий, то всё равно получится часов 35 контента, не меньше.

————

Это спонтанно проведённые ивенты без предварительной подготовки презентаций и прочей красоты. Открыл данные — и погнал работать.

Объяснил вообще всё:

1️⃣ Каждое действие.
2️⃣ Причинно-следственные связи.
3️⃣ Возможные ошибки.
4️⃣ Как не допускать ошибки.
5️⃣ Как исправлять ошибки.
6️⃣ Зоны риска.
7️⃣ Особенности работы с разными сегментами семантики.
8️⃣ Порядок согласования с клиентом, порядок запуска, проблемы при оптимизации разных сегментов семантики.
9️⃣ Прожитые и решённые боли.
1️⃣0️⃣ Обоснование клиенту важных вещей.
1️⃣1️⃣ Согласование с клиентом всех этапов работы.
1️⃣2️⃣ Этапы масштабирования РК.
1️⃣3️⃣ К чему в дальнейшем приводят операции, которые сейчас кажутся незначительными, но позже будут играть важнейшую роль и в быстрой фильтрации данных, и в итерационной аналитике, и в ежедневной оптимизации.
1️⃣4️⃣ Как это продать клиенту дороже, чем дефолтнейшую настройку РК.
1️⃣5️⃣ План работ по запуску и оптимизации проекта.

Почти всё рассмотренное применимо и для Google Ads, и для Яндекс Директ. Логика действий везде почти идентичная.

Большинство операций обработки данных сделано в SEMTools, небольшая часть — в Power Query, фильтрация и группировка — в сводных таблицах по модели данных.

Почему не сразу в Power Query сделал? Потому что PQ — это чистый код. Визуально объяснить суть выполнения и результаты отработки каждой операции сначала нужно в SEMTools, а потом уже на готовых визуальных примерах объяснять, откуда у автоматизации в Power Query ноги растут.

————

Укорачивать 49 часов в пошаговый курс нет никакого желания. Формат закрытого канала изначально не подразумевал никакого создания пошаговых методических материалов.

Это всегда был канал для стримов и разборов. Вот и получился разбор проекта на полсотни часов.

Вместо того, чтобы записывать более краткую версию работы в SEMTools, я лучше запишу автовыполнение всех процессов сразу в Power Query.

Поэтому ждите в закрытом канале ближайшие 2 недели ежедневные посты с многочасовыми записями.

А пока вы всё это будете смотреть, я пойду доделывать монструозный комбайн в Power Query по автоматизации ~500 операций, обновляемых в пару кликов.

Этапов работы очень много, разнообразие сценариев действий — ещё больше. И всё это я пытаюсь универсализировать в одном инструменте для работы и на русском, и на иностранных разных языках одновременно и с Google Ads, и с Яндекс Директ.

————

🔣 За незабываемой полусотней часов инсультов — сюда.

————

via @ppc_bigbrain

(1/2) 40 списков смысловых ярлыков слов в медицинских тематиках.

Появилась идея сделать большую серию постов о том, из чего состоит лексика в разных нишах, с которыми я работал: какие есть смысловые сегменты с некоторыми примерами слов, которые входят в каждый из них.

Что я хочу показать этой серией постов?

То, что в очень большом количестве ниш не только пересекаются слова, из которых состоит лексика, но ещё и принципы построения лексики везде схожи.

А раз от ниши к нише часть данных схожа, а многие слова и вовсе повторяются, то и автоматизировать обработку таких данных можно если не полностью, так хоть частично.

Начну с семантики в нескольких медицинских проектах, в которые я убил даже не знаю сколько сотен часов своей жизни.

Уверен, будет полезно многим. Сохраните себе и перешлите своим коллегам, не пожалеете.

Дисклеймер:

В примерах ниже в скобках приведены НЕ ВСЕ возможные слова, а лишь ничтожно малая их часть.

Кроме названий болезней нужно отдельно выносить ещё такие списки слов (в скобках привёл несколько примеров), как:

1️⃣ Органы (сердце, печень, почки, желудок, поджелудочная, кишка).
2️⃣ Суставы (тазобедренный, плечевой, голеностопный, голеностоп, локтевой, локоть, кистевой, кисть).
3️⃣ Части органов (клапан, мениск, надкостница, фаланга).
4️⃣ Вещества в организме (лейкоциты, тромбоциты).
5️⃣ Химические соединения и элементы (сахар, железо, свинец, витамин C).
6️⃣ Части тела (спина, живот, лоб, затылок, ладонь, колено, стопа).
7️⃣ Название костей (ключица, крестец, копчик, позвонок, ребро, таз, бедренная, локтевая).
8️⃣ Проблемы/боли (синонимичные действия и глаголы, типология которых огромна: симптом, симптоматика, болеть/боль, схватки, нехватка, давление, депрессия, повышать/повышение, понижать/понижение/снижение, увеличивать/увеличиваться/выростать, дефицит, опухать/опухоль/припухать/припухлость, стрелять, воспаляться/воспаление, продолжаться, избавиться, снижать/снижение, сжаться/сжимание, выпадать/выпадение, понижать/понижение, чувствовать/самочувствие, вылечить).
9️⃣ Выделения (гной, мокрота, сопли, моча, кал, стул, слизь, жидкость, пот, отхаркивание).
1️⃣0️⃣ Питание (имт, диета, тренировка, тренироваться, еда, фруктовый, фрукты, овощи, овощной, питание, питаться, похудение, похудеть, ожирение).
1️⃣1️⃣ Типы анализов (посев, общий, биохимия, биохимический, биопсия, освидетельствование, исследование, тест, анализ)
1️⃣2️⃣ Оборудование (лазер, ингалятор, томограф).
1️⃣3️⃣ Операции (липосакция, шунтирование, ринопластика).
1️⃣4️⃣ Предметы в организме (протез, штифт, винир, коронка, брекет, имплант).
1️⃣5️⃣ Тесты на оборудовании (рентген, флюрография, томография, кардиография).
1️⃣6️⃣ Болезни/заболевания (артрит, астма, тахикардия, остеохондроз).
1️⃣7️⃣ Тяжесть болезней (степень, стадия).
1️⃣8️⃣ Кому услуга/товар (женский/женщина, мужской/мужчина, ребенок/детский, пожилой/пенсионер/пенсия/престарелый/преклонный, подросток/подростковый, водитель/водительский).
1️⃣9️⃣ Годы (1990, 2006).
2️⃣0️⃣ Возраст (лет, 5, пятилетний, пятигодка, первоклассник, дошкольник, дошкольный).

ЭТО ЕЩЁ НЕ КОНЕЦ.

⬇️ Читать продолжение в следующем посте.

via @ppc_bigbrain

(2/2) 40 списков смысловых ярлыков слов в медицинских тематиках.

⬆️ Продолжение части 1.

2️⃣1️⃣ Врач (окулист, стоматолог, гастроэнтеролог).
2️⃣2️⃣ Лекарства (их миллионы).
2️⃣3️⃣ Здания (поликлиника, клиника, больница, центр, медцентр).
2️⃣4️⃣ Отделения (стоматология, гастроэнтерология, хирургия, офтальмология).
2️⃣5️⃣ Процедуры (массаж, электрофорез, ингаляция)
2️⃣6️⃣ Цвет (белый, зеленый, красный — этих цветов выделения, органы, кожа).
2️⃣7️⃣ Оттенок (светлый, бледный, тёмный — аналогично).
2️⃣8️⃣ Продукты (молоко, шоколад, цитрусовые, орехи — от них бывают реакции организма: расстройства, сыпь, аллергии, понос, диарея, рвота, тошнота).
2️⃣9️⃣ Размеры/габариты (см, м, мм).
3️⃣0️⃣ Вес (кг, г, мг, мкг).
3️⃣1️⃣ Объём (л, мл).
3️⃣2️⃣ Ёмкость (клизма, шприц, пробирка, банка)
3️⃣3️⃣ Числа:
✅ 1 цифра.
✅ 2 цифры с "0" на конце и без него (кругле число или нет).
✅ 3 цифры с одним/двумя "0" на конце и без них.
✅ 4 цифры с одним/двумя/тремя "0" на конце и без них.
✅ 5+ цифр.
3️⃣4️⃣ Латиница/кириллица с цифрами без пробела (модели, номенклатура, типология).

Важно:

Это не все возможные смысловые ярлыки, но одни из самых частотных категорийных ярлыков за несколько лет моей работы с медицинскими нишами.

Слова в скобках в каждой категории — лишь единичные примеры. На самом деле уникальных слов тут — десятки тысяч. А целевых категорийных слов для каждого конкретного бизнеса — в лучшем случае 500, ибо в медицине объём лексики бесконечен.

Помимо категорийных списков слов также есть разного рода "добавки", которые не являются описательной характеристикой продукта/услуги/ЦА, но обозначают степень готовности к покупке:

3️⃣5️⃣ Топонимы (страны, области, районы стран, города, районы городов, микрорайоны городов, станции метро, улицы, названия зданий, народные названия местностей в городе).
3️⃣6️⃣ Горячие добавки (покупочные, ценовые, рассрочковые, низкочековые, высокочековые, производственные, установочные, арендные, заказные).
3️⃣7️⃣ Целевые действия и глаголы (запись, записаться, посещение, посетить, прохождение, пройти).
3️⃣8️⃣ Ранние этапы спроса (рейтинги, лучшие, выбор, выбрать, каталог и т.д.).
3️⃣9️⃣ Информационные (намерение — почитать).
4️⃣0️⃣ Мультимедийные (намерение — посмотреть фото/видео).

Сохраните себе, потом будете использовать как подсказку.

————

Для чего это нужно и где применяется?

🔸 Сведе́ние статистики на уровне ярлыков и групп ярлыков.
🔸 Автоприоритизация сегментов.
🔸 Автогруппировка ключей и поисковых запросов.
🔸 Сведение статистики на уровне категорийных кластеров без учёта добавок.
🔸 Фильтрация семантики.
🔸 Разделение слов на минус-списки для их прикрепления и открепления от РК в 1 клик.

————

Чтобы вам не страдать с придумыванием, как с этим эффективно работать, го покажу на стримах в октябре, как в Power Query быстро и автоматизированно:

🥷 Раскластеризовать семантику по смыслу.
🥷 Приоритизировать каждый кластер по отдельности и все их комбинации.
🥷 Откинуть низкочастотные кластеры.
🥷 Очистить мусор и оставить только целевую семантику.
🥷 Сгруппировать её по смыслу, намерениям и показателям.
🥷 Выявить группообразующие критерии и их приоритет.
🥷 Выявить и убрать критерии, которыми можно пренебречь при группировке.
🥷 Сделать библиотеки замен.
🥷 Создать условия для укрупнения и детализации группировки.
🥷🥷 Создать готовую РК.
🥷🥷 Сделать более системной аналитику и оптимизацию.
🥷🥷 Автоматизировать регулярно выполняемые действия на ведении РК.

————

💊 Приложить подорожник на весь октябрь.

————

В комбайне в Power Query много смысловых ярлыков и содержащихся в них слов, которые я собираю 9 лет, будут вшиты в алгоритм обработки данных по умолчанию.

Размечено смысловыми ярлыками тысяч двести слов.

Этот комбайн в PQ позволит обрабатывать любые объёмы лексики и не делать вагон одинаковых действий каждый раз заново на новых и старых проектах.

Совсем ничего не делать не получится, но с полного нуля начинать работу точно не придётся. Большинство нудных действий в работе PPCшника в состоянии сделать инструменты.

via @ppc_bigbrain

Вы такого ещё не видели: 80 секретов оптимизации Google Ads.

Возможность реализации этого требует ещё до загрузки РК на сервер:

🔸 Большой предварительной подготовки.
🔸 Системности кластеризации семантики.
🔸 Продуманной единой схемы нейминга объектов.
🔸 Спланированных на сто шагов вперёд действий.
🔸 Чёткого представления конечного вида визуализации данных.
🔸 Понимания, что делать дальше при оптимизации.

Начиная со среды, 9 октября, в 19:00 по МСК на серии стримов покажу то, после чего ваша аналитика поисковых РК в Google Ads больше не будет прежней. И ваши показатели из-за оперативной своевременной оптимизации — тоже.

————

1️⃣ 1-gram анализ в пользовательских отчётах Google Ads:

————

😶 1-gram анализ ключей:
🥷 Лемм (начальных словарных форм) слов.
🥷 Смысловых ярлыков слов.
🥷 Групп ярлыков.

Вы охренеете, даже если с Google Ads работаете 10 лет.

😶 Интерактивная фильтрация:
🥷 Лемм слов из ключей.
🥷 Смысловых ярлыков слов.
🥷 Групп ярлыков.

😶 Изменение показателей по датам, неделям, месяцам:
🥷 По леммам слов.
🥷 По смысловым ярлыкам слов.
🥷 По группам ярлыков.

Зачем это нужно?

✅ Чтобы не фильтровать вручную каждое слово на вкладке ключей и групп.

————

2️⃣ Сводные в срезе категорий в отчётах Google Ads.

————

20+ группировок, от которых вы охренеете ещё больше:

😶 12 сводных — о главных и подкатегорийных словах в ключе.
😶 10 сводных — о гео и горячих добавках и их комбинациях в ключе.

Позже разберу то же самое в Looker Studio, но:

🔸 Удобнее.
🔸 Быстрее.
🔸 Функциональнее.
🔸 Интерактивнее.
🔸 Нагляднее.
🔸 Понятнее.

Зачем это нужно?

✅ Укрупнение статистики до категорий без учёта добавок.
✅ Укрупнение статистики только по добавкам.
✅ Приоритизация сегментов для оптимизации.

————

3️⃣ Cохранённые фильтры.

————

Наиболее посещаемые разделы в поисковых РК Google Ads:

😶 Группы объявлений.
😶 Ключевые фразы.
😶 Поисковые запросы.

Эти отчёты надоедает регулярно изучать построчно и постолбиково.

Поэтому мы:

🔸 Систематизируем и подготовим критерии фильтрации.
🔸 Нужные группы сущностей отфильтруем в 1 клик.

Разберём отличия:

😶 Фильтров на уровне:
🥷 Групп.
🥷 Ключей.
🥷 Запросов.
😶 Способов минусации слов и фраз.
😶 Что есть в одних отчётах, но нет в других.
😶 Какие группы и ключи приводят больше всего:
🥷 Мусорных запросов.
🥷 Трафика по ним.

Что отфильтруем и исключим списками:

😶 Бренды.
😶 Марки, модели.
😶 Главные категории.
😶 Подкатегории (характеристики).
😶 Топонимы.
😶 Горячие добавки.
😶 Ранние этапы спроса.
😶 Инфодобавки.
😶 Конкуренты.

Зачем это нужно?

✅ Фильтрация кластеров в 1 клик.
✅ Своевременность аналитики укрупнённых группировок данных.
✅ Отслеживание по ним показателей в динамике дат.
✅ Оперативность вносимых изменений.

————

4️⃣ Автоматизированные правила.

————

😶 16 автоматизированных правил на уровне:
🥷 Ключей.
🥷 Групп.
🥷 Смысловых ярлыков.
🥷 Групп ярлыков.
😶 Важный порядок выполнения действий в правилах.
😶 8 правил приостановки.
😶 8 правил уведомлений на почту.

Зачем это нужно?

✅ Чтобы не тратить бюджет на то, что не приносит результатов.
✅ Чтобы не тратить время на ежедневное, еженедельное и ежемесячное включение-выключение:
🔸 Одних и тех же фильтров.
🔸 По одним и тем же условиям.
🔸 В двух отчётах дважды повторять каждый раз одно и то же.

Если о правилах вы ещё могли что-то слышать ранее, то в первых трёх темах про магию в отчётах Google Ads и сохранённые фильтры мне точно есть чем вас удивить.

————

😏 Го взорву вам мозг. 9 октября, среда, 19:00 Мск.

————

via @ppc_bigbrain

🔔 Сегодня в 19:00 по Мск стрим про 80 секретов оптимизации Google Ads.

Я почти 3 года мечтал перенести ЭТО из Power BI в Google Ads, но не мог придумать, как это сделать.

Решение оказалось до смешного элементарным — несколько десятков полезнейших интерактивных автообновляемых отчётов реализуется в стандартных пользовательских отчётах Google Ads. Но группировки, в срезе которых будут созданы эти отчёты, ни разу не стандартные.

❌ Без скриптов Google Ads.
❌ Без Looker Studio.
❌ Без лишних коннекторов.
❌ Без хранилища данных.
❌ Без лишних аналитических систем.

Но.

Эти отчёты не собирают данные задним числом, а только с даты, когда вы сделаете ряд манипуляций с семантикой, разметите данные определённым образом и отправите их на сервер. Это можно сделать и с текущими РК, не нужно пересобирать новую семантику.

Чем раньше вы это сделаете со старыми РК, тем лучше. В новых РК это нужно делать сразу.

————

Известный Google Ads скрипт для N-gram анализа в Google Таблицах, который я впервые увидел лет 7 назад, имеет серьёзные недостатки, из-за которых я никогда им не пользовался, а лишь попробовал один раз, увидел ряд проблем, с которыми мириться не собираюсь, и больше никогда не запускал этот скрипт.

Что за недостатки и почему это проблемы?

🚫 Отчёт не является интерактивным. Статические данные записываются на лист, и с ними больше ничего нельзя сделать.

🚫 Невозможна фильтрация. Проблема, вытекающая из первой. Нельзя ни исключить, ни включить какие-либо значения или их списки.

🚫 Нет лемматизации — приведения слов к начальным словарным формам. Все виды N-gram анализа делаются с учётом словоформ и перестановки слов, статистика разбивается на лишние строки со склонениями каждого слова. Словоформ всегда на ~15% больше, чем их лемм.

🚫 Нельзя увидеть сводную статистику смысловых ярлыков слов, потому что это делается частично собранной библиотекой, частично вручную.

🚫 Нельзя в N-gram анализе фраз "схлопнуть" до единого написания все неявные дубли с другим порядком слов и формами слов.

🚫 Нельзя отобразить во фразах только категорийные слова, а добавками (горячими, гео и т.д.) пренебречь вовсе, и "схлопнуть" статистику до категорий.

🚫 Нельзя сделать N-gram анализ только добавок и их уникальных комбинаций.

————

✅ Как вы уже могли догадаться, все эти проблемы я решил. В интерфейсе Google Ads! Охренеть!

————

Этот стрим перевернёт ваше понимание того, что нужно анализировать и оптимизировать.

Я ни разу за 8,5 лет работы с Google Ads не увидел ничего подобного даже от зарубежных уважаемых в PPC индустрии профессионалов, которых я читаю и смотрю всю свою карьеру.

Смешно то, что решение настолько элементарное, что я теряюсь в догадках, как я сам до этого не додумался раньше. Я давно это делаю в Excel, Power Query, Power BI, но создание таких же отчётов прямо в интерфейсе Google Ads — прорыв даже для меня.

Идея о том, как перенести более 20 видов N-gram анализа в отчёты Google Ads, родилась в голове сама по щелчку после 49-часового разбора проекта.

И додумал логику подготовки данных для категоризации и быстрой фильтрации разного рода групп кластеров.

————

✅ После стрима вы обретёте новый взгляд на систематизацию своих действий, как больше не сжигать десятки тысяч долларов рекламного бюджета.

В этом посте я рассказал об обнаружении 20 сегментов, которые уничтожили $35,000 без единой конверсии — это 16% от общего расхода $220,000.

И это только 20 самых "кровавых" сегментов с наибольшим расходом без конверсий, которые я обнаружил секунд за пять. А всего на мусор было потрачено в помойку около 50% бюджета — более $100,000. Вдумайтесь в это.

————

Тот самый мем о том, что таблички Хитро навсегда изменят вашу жизнь. И ваши показатели. И это не шутка.

Покажу на эфире 80 крышесносных вещей, которым вас не научат ни на курсах, ни на марафонах, ни в Телеграм каналах, ни в статьях, ни на Ютубе.

По степени насыщенности прорывными лайфхаками один только этот ивент можно считать продвинутым курсом одновременно и по настройке Google Ads, и по его аналитике, и оптимизации 90 LVL.

➡️ Врывайтесь, старт в 19:00 по Мск.

via @ppc_bigbrain

(1/3) Установлен ли на сайте AdSense? Собираем вайтлист и аудитории для КМС.

Таргетинг в Google Ads на вайтлист площадок (разрешённые места размещения) в КМС позволяет показывать рекламу только на тех ресурсах, где вы хотите.

Это могут быть:

💓 Сайты.
💓 Целые Ютуб-каналы.
💓 Точные URL на Ютубе.

Ниже рассмотрим только работу с сайтами, Ютуб пока трогать не будем.

Выбор тематики сайтов ограничивает только ваша фантазия:

🥸 Сайты прямых отраслевых конкурентов.
🥸 Околоотраслевые и межотраслевые сайты, смежные с вашей нишей.
🥸 Сайты только нужной вам тематики.
🥸 Трастовые новостные порталы с огромной посещаемостью.
🥸 Информационно-развлекательные ресурсы.
🥸 Разного рода широко социальные площадки.

Показ рекламы в КМС возможен только на сайтах, на которых установлен AdSense.

Для того, чтобы не собирать огромные списки доменов, на которых нет AdSense, нужно проверить пакетно, установлен ли он на всех интересующих нас доменах, коих могут быть тысячи.

————

Установите в Гугл Таблицы код Google Apps Script:

————

1️⃣ Откройте Google Таблицы.
2️⃣ В меню выберите "Расширения" → "Apps Script".
3️⃣ В открывшемся редакторе Apps Script удалите весь текст.
4️⃣ Вставьте следующий код в редактор:

function checkAdsTxt(url) {
  // Добавляем "/ads.txt" к исходному URL
  var adsTxtUrl = url + "/ads.txt";
  
  try {
    // Выполняем HTTP запрос
    var response = UrlFetchApp.fetch(adsTxtUrl);
    var content = response.getContentText();
    
    // Ищем строку, содержащую "google.com" и "RESELLER"
    var regex = /^google\.com.*RESELLER.*/gm;
    var match = regex.exec(content);
    
    // Если строка найдена, возвращаем ИСТИНА
    if (match) {
      return true;
    } else {
      return false;
    }
  } catch (e) {
    // В случае ошибки возвращаем ЛОЖЬ
    return false;
  }
}

5️⃣ Нажмите "Сохранить" (значок дискеты 💾).
6️⃣ Дайте скрипту имя, например, "checkAdsTxt".

————

Запрос разрешений:

————

😀 После сохранения нажмите значок ▶️ (кнопка "Запустить") в верхней части редактора.
😃 При первом запуске скрипт попросит предоставить разрешения на выполнение запросов к внешним ресурсам.
😄 Нажмите "Продолжить".
😆 Выберите вашу учетную запись Google.
🥹 Появится предупреждение о безопасности. Нажмите "Дополнительно" и выберите "Перейти к [название вашего проекта] (небезопасно)".
😅 В следующем окне нажмите "Разрешить".

————

Использование функции в Google Таблицах

————

1️⃣ После настройки разрешений вернитесь в свою Google Таблицу.
2️⃣ В ячейке, где вы хотите проверить URL, введите формулу:

=IF(checkAdsTxt(A2), "ИСТИНА", "ЛОЖЬ")

где:
A2 — домен в формате "domain.com"

Если у вас есть большой список необработанных ссылок в разном формате написания, из которых нужно извлечь домены, я специально для такого случая почти 3 года назад сделал шаблон на регулярных выражениях (RegEx):

➡️ Google Таблица с RegEx для извлечения домена из URL.

3️⃣ Формула вызовет функцию checkAdsTxt(), которая выполнит запрос и вернёт результат.
4️⃣ Чтобы автоматически выполнить проверку для всех URL в колонке, просто протяните ячейку с формулой вниз, применяя её к остальным ячейкам столбца.
5️⃣ Отфильтруйте значения "ИСТИНА".
6️⃣ Домены со значением "ИСТИНА" скопируйте в разрешенные места размещения.

————

Категоризация доменов по темам.

————

Для того, чтобы разделить домены по темам, нужно сначала спарсить метатеги title, h1, description.

Google Таблицы на тысячах строк делают это очень долго. Гораздо быстрее это делает Screaming Frog SEO Spider.

Для сбора в Screaming Frog метатегов с доменов нужно:

🥷 В верхнем навигационном меню нажать "Mode — List".
🥷 Импортировать файл со списком URL.
🥷 Нажать "Start" и дождаться окончания сбора данных.
🥷 Экспортировать файл.

🔻 Сбор вайтлиста и аудиторий в следующем посте.

via @ppc_bigbrain

(2/3) Собираем вайтлист, особые и комбинированные аудиории для КМС.

🔺 Продолжение части 1.

После выгрузки из Screaming Frog спарсенных метатегов доменов обработать в Excel столбцы с метатегами:

1️⃣ Все 3 столбца title, h1, description объединить в один столбец:

=СЦЕПИТЬ(B2&" "&C2&" "&D2)

где:
B2, C2, D2 — столбцы title, h1, description соответственно.

2️⃣ Скопировать рядом столбец со сцеплёнными метатегами.

3️⃣ Скопированный столбец обработать надстройкой SEMTools:

🔸 Удалить пунктуацию:

Верхнее меню — Вкладка !SEMTools — Удалить — Символы — По типу — Пунктуацию

🔸 Привести к строчному регистру:

Верхнее меню — Вкладка !SEMTools — Изменить — Символы — Регистр — Слов — аб аб. аб

🔸 Лемматизировать слова (привести слова к начальным словарным формам):

Верхнее меню — Вкладка !SEMTools — Web (Парсинг, SEO, PPC) — Изменить — Слова — Лемматизация — Словарь !SEMTools

🔸 Удалить повторы слов в строке:

Верхнее меню — Вкладка !SEMTools — Удалить — Слова — Повторы слов — Точные повторы — Все

🔸 "Схлопнуть" все неявные дубли строк до единого написания, отсортировав слова внутри ячеек по возрастанию от А до Я:

Верхнее меню — Вкладка !SEMTools — Изменить — Ячейки — Сортировать А-Я внутри

🔸 Удалить стоп-слова (служебные части речи: союзы, предлоги, частицы, местоимения):

Верхнее меню — Вкладка !SEMTools — Web (Парсинг, SEO, PPC) — Удалить — Стоп-Слова

4️⃣ Выделить весь обработанный столбец и сделать 1-gram анализ (частотный словарь) лемматизированных слов, которые содержатся в этом массиве:

Верхнее меню — Вкладка !SEMTools — Web (Парсинг, SEO, PPC) — Семантический анализ — Составить частотный словарь — N-грамм — Слов (1-gram)

5️⃣ На автоматически созданной новой вкладке с 1-gram анализом отсортировать массив по убыванию частоты встречаемости каждого слова.

6️⃣ Сверху вниз пройти по списку слов и в соседнем столбце смысловыми ярлыками прометить слова, которые обозначают:

🔸 Главные отраслевые слова из вашей ниши — названия товаров/услуг, без содержания которых в строке вся строка не будет иметь для вас смысла.

Например, в нише дверей если в строке нет слов "дверь" или "перегородка", это значит, что в метатегах главной страницы домена не найдены главные отраслевые слова, следовательно, домен не про эту тематику.

🔸 Названия трастовых новостных порталов.
🔸 Названия информационно-развлекательных ресурсов.
🔸 Слова, связанные с нужной вам тематикой.
🔸 Иные списки слов, которые вы обнаружите и которые можно как-либо ещё категоризировать и объединить по общим признакам.

7️⃣ Сортируете по возрастанию столбец с промеченными смысловыми ярлыками.

8️⃣ На вкладке с доменами, рядом с которыми вы обрабатывали и "причёсывали" столбец сцеплённых метатегов, в несколько рядом находящихся столбцов копируете "причёсанный" столбец метатегов, выделяете каждый столбец по отдельности и извлекаете из каждого из них свой список составленных слов:

Верхнее меню — Вкладка !SEMTools — Извлечь — Слова — Целые слова — Указать список — (указываете нужный список слов с соответствующим смысловым ярлыком)

9️⃣ Повторяете последнюю операцию с каждым из списков собранных слов в соответствующем столбце.

🔻 Читать дальше о сборе особых и комбинированных аудиторий.

via @ppc_bigbrain

(3/3) Собираем вайтлист, особые и комбинированные аудиории для КМС.

🔺 Продолжение части 1 и части 2.

1️⃣0️⃣ Накладываете на шапки всех столбцов фильтр.

1️⃣1️⃣ Сортируете по возрастанию последовательно каждый столбец с извлечёнными значениями. Сортировку столбцов делаете не с первого столбца до последнего, а в обратном порядке важности — от последнего к первому:

🔸 Сначала менее важные столбцы, которые максимально далеки от тематики от вашей отрасли.

🔸 И в самую последнюю очередь — столбец с извлечёнными главными отраслевыми словами, чтобы наверх массива поднялись домены прямых отраслевых конкурентов и сайты из вашей тематики.

1️⃣2️⃣ Внимательно читаете оригиналы столбцов title, h1, description на предмет того, о чём всё-таки сайт, чтобы не собрать в вайтлист то, что туда попасть не должно.

1️⃣3️⃣ Рядом с доменами в новом столбце делаете пометки, к какому списку вайтлиста отнести каждый ресурс.

1️⃣4️⃣ Используете дальше собранные списки доменов:

🔸 Как вайтлист площадок (разрешённые места размещений) в КМС.

🔸 Как список доменов для вставки в особые аудитории по намерениям:

1⃣ Каждый список доменов вставляете в отдельную особую аудиторию и даёте ей соответствующее название, о чём собранный список доменов (конкуренты, околоотраслевые, новости и т.д.).

2⃣ Создаёте комбинированные аудитории, в которые добавляете только что созданные особые аудитории из разных списков доменов:

🔤 Через оператор "И":

1️⃣ Особую аудиторию конкурентов пересечь с другими особыми аудиториями из других списков доменов:
😀 Конкуренты + Новости.
😃 Конкуренты + Инфопорталы и т.д.

2️⃣ Конкуренты / Новости / Инфопорталы и др. пересечь со встроенными в Google Ads стандартными аудиторными интересами:
😀 Сегменты аудиторий заинтересованных покупателей.
😃 Cегменты аудитории по интересам.
😄 События.
😆 Подробные демографические данные.

🔤 Через оператор "ИЛИ":

1️⃣ Особые аудитории сразу из всех списков доменов.
2️⃣ Только наиболее вероятно целевые списки (Конкуренты + Околоотраслевые + Новости + Инфопорталы).

3⃣ Каждую из созданных аудиторий добавляете как критерий таргетинга:

1️⃣ В КМС — в отдельные группы объявлений.
2️⃣ В PMax — в отдельные группы объектов.

1️⃣5️⃣ Учитывайте, что:

🔸 В PMax можно использовать особые аудитории, но нельзя использовать комбинированные аудитории, созданные из особых.

🔸 Комбинированные аудитории, созданные из особых, можно использовать только в классических КМС кампаниях (дисклеймер: YouTube в этой серии постов пока вообще не рассматривается):
1⃣ Пересекая несколько особых аудиторий между собой.
2⃣ Пересекая особые аудитории со встроенными в Google Ads стандартными аудиторными интересами и/или темами.

🔸 Ни особые, ни комбинированные аудитории, созданные из особых, нельзя использовать на поиске Google Ads ни для наблюдения, ни для таргетинга.

1️⃣6️⃣ Читать подробный пост с 89 репостами о вариантах сбора особых и комбинированных аудиторий из:

🔸 Ключей как поисковых запросов.
🔸 Ключей как интересов.
🔸 Доменов.
🔸 Стандартных интересов, встроенных в Google Ads.

1️⃣7️⃣ Читать важное дополнение о кнопке "Использовать контекстно-медийную сеть" в поисковых РК и кнопке "Оптимизированный таргетинг" в кампаниях КМС.

———

➡ Го покажу на стриме, как это делать.

———

via @ppc_bigbrain