Как расширить семантику для контекстной рекламы в узкой нише при «зажатом» бюджете

В «широких» нишах с семантикой проблем нет: берете работающую конструкцию «бренд + модель + продающие слова», и получаете массу ключевиков.

Если же продукт ориентирован на узкую аудиторию, с узким геотаргетингом (да еще и ограниченным бюджетом), тут сложнее.

Рассказываем, как расширение семантики помогло поднять CTR и получить дешевый трафик из контекстной рекламы в узкой нише, без повышения ставки за клик. Пример – рекламная кампания в Google Ads для европейской wellbeing-платформы.

Пару слов о проекте, который рекламируем

Рекламировать будем сервис, с помощью которого собственники компаний могут поддерживать физическое и моральное здоровье коллектива. Сервис агрегирует выгодные предложения от фитнес-центров, психологов, онлайн-курсов и т. д.

Из-за карантина активность целевой аудитории wellbeing-платформы (как и многих других подобных) заметно снизилась –все, кто не закрылся полностью, перешли на удаленку. Поэтому решили запустить рекламу на посадочную страницу с оффером, заточенным под удаленку – спецпредложения для удаленных команд, которые помогут оставаться здоровым и в хорошем настроении на удаленке.

На посадочную страницу нужно было запустить «горячий» трафик из контекстной рекламы и протестировать оффер – будут ли вообще заявки.

• Посадочная страница – https://meetolaf.com/remote.html.
• Рекламная платформа – Google Ads, только поиск.
• Бюджет – 15 евро в сутки (да, именно 15!).
• Регион показа – европейские столицы (Лондон, Дублин, Стокгольм, Хельсинки, Копенгаген, Гамбург, Амстердам, Таллинн).
• График показа – только будние дни.

Первые проблемы: бюджета недостаточно, трафика нет

1. Недостаточный бюджет

В первые дни после запуска кампании было все пару показов и 0 переходов на посадочную страницу. Основная проблема: слишком малый бюджет.

Теоретически в Google можно устанавливать любой бюджет (хоть 1-2 евро/день). Но по факту 15 евро оказалось недостаточно для того, чтобы получать хоть какие-то клики в рекламируемой тематике.

Это легко проверяется в Планировщике ключевых слов. Стоимость клика в нашей тематике – от 2 до 11 евро.

Поднимаем дневной бюджет с 15 до 30 евро. Это помогло сдвинуться с мертвой точки, и объявления начали показываться. Но появилась следующая проблема...

2. Показы пошли, а трафик – нет

При запуске кампании установили максимальную ставку в размере 0,5 евро. Согласно Планировщику, для показа вверху рекламной выдачи нужна ставка минимум в 4-5 раз больше. Понятно, что при нашей ставке сложно получить высокий CTR и стабильный поток переходов.

Самый простой вариант в такой ситуации – поднять ставку. Но 0,5 евро за клик – максимум, на который мы могли пойти. Поэтому пришлось раскручивать кампанию другими методами:

• расширять семантику;
• находить новые идеи поисковых запросов, с помощью которых можно таргетироваться на целевую аудиторию.

Расскажем, какие инструменты использовали для этого и каких результатов удалось добиться в итоге с помощью данного подхода.

Расширяем и кластеризуем семантику с помощью автоматизированных инструментов

Для запуска кампании ключевые слова собирали самым простым способом – используя стандартный подборщик ключевых слов Google (на этапе создания групп объявлений).

04

Чем плох такой метод:

• подборщик предлагает слишком распространенные слова (по ним рекламируется большинство рекламодателей в нише, и трафик выходит дорогим);
• при подборе Google учитывает заданные базовые ключи и контент целевой страницы. Поэтому предложенные ключи – общие и, в целом, уже нам известны. Наша же задача – проанализировать нишу подробнее, найти упущенные ключевые слова, которые помогут расширить охват.

В итоге решили пересобрать семантику. Для этого использовали 6 инструментов.

1. Собираем опорный список ключей с помощью анализа конкурентов

Анализ конкурентов полезен везде, в том числе в контекстной рекламе. У нас достаточно узкая ниша, поэтому очень нужны идеи для подбора ключевых слов. Поскольку кампания ориентирована на Западные рынки, использовали подходящий инструмент – Competitor Analysis от PromoNavi.

Авторизуемся в PromoNavi, в блоке с инструментами выбираем «Competitor Analysis». Указываем тип рекламы (Search Ads), страну и URL сайта конкурента. Сервис покажет активные объявления конкурента (заголовки, тексты, URL целевых страниц) и ключевые слова, по которым они показываются.

Выгружаем отчет в Excel. Здесь мы нашли новые ключевые слова, которые подойдут для нашей кампании.

Далее вбиваем в сервисе URL следующего конкурента и продолжаем просматривать отчеты.

Если же вы рекламируетесь на российском рынке, для парсинга объявлений подойдет бесплатный инструмент «Слова и объявления конкурентов» от Click.ru. Как им пользоваться – описано здесь.

Полезная фишка: ищем конкурентов в Google в любом регионе

Поиск конкурентов нужно проводить в регионе, где собираемся показывать рекламу. В Google посмотреть выдачу в регионе, отличном от нашего, намного сложнее, чем в Яндексе, где можно просто выбрать регион вручную. Проще всего –воспользоваться расширением для Chrome GeoClever.

В результатах платной выдачи – рекламные объявления конкурентов. Собираем их, а затем продолжаем поиск по другим запросам (и/или другим регионам).

2. Формируем базисные ключи с помощью комбинатора слов

Анализ конкурентов помог нам собрать список опорных ключевых слов (которые мы можем использовать в качестве базы для дальнейшего расширения семантики). Здесь то же самое, только с некоторыми отличиями: мы самостоятельно формируем варианты ключевых фраз путем перемножения слов. Делать это можно разными способами (например, с помощью формул в Excel или Google Таблицах), однако мы воспользуемся бесплатным комбинатором слов от Click.ru.

В колонках указываем слова, которые хотим перемножить. Сервис создаст все возможные комбинации, выгружаем их в Excel.

Несколько итераций перемножения, и у нас есть список ключевых слов, которые можно использовать для расширения семантики.

Некоторые слова из полученного списка могут дублироваться с фразами, собранными при анализе конкурентов. Пока оставляем все как есть и переходим к расширению семантики, а чистить дубли и мусорные запросы будем в самом конце.

3. Парсим фразы-ассоциации

Еще один хороший источник ключевых слов для нас – фразы-ассоциации, которые показываются в блоке под результатами поисковой выдачи.

Вручную мы их собирать, конечно же, не будем. Для автоматизированного сбора фраз-ассоциаций воспользуемся парсером от Click.ru. На странице парсера указываем список опорных фраз (те, которые мы собрали на предыдущих этапах). Слова можно вставить в поле для ввода либо загрузить готовый XLSX-файл.

Задаем базовые настройки:

• в пункте «Поисковые системы» ставим чекбокс на ПС Google;
• кликаем по кнопке «Управление регионами» и выбираем нужный нам регион – Лондон.

Жмем «Запустить проверку» и скачиваем результаты парсинга в XLSX-файле. Далее оцениваем объем файла:

• если ключей немного – просматриваем его и выбираем релевантные запросы вручную;
• если парсер собрал пару сотен (или тысяч) ключей, лучше не тратить время на ручной отбор (это будет очень долго). На данном этапе лучше оставить все как есть, а чисткой заняться уже после группировки запросов (об этом расскажем чуть позже).

Подробный гайд по парсеру фраз-ассоциаций – в статье «Как расширить семантику с помощью фраз-ассоциаций».

4. Углубляем семантику – собираем поисковые подсказки для всех ключей из опорного списка

У нас уже есть хорошая база ключей. Но можно пойти дальше – собрать поисковые подсказки (фразы, которые появляются выпадающим список при вводе запроса в поисковой строке).

Парсинг поисковых подсказок поможет нам не пропустить нишевые низкочастотные запросы «с хвостами».

Важный момент: сильно углубляться в запросы «с хвостами» не стоит. По большинству фраз, состоящих из 5 и более слов в Google будет статус «Мало запросов».

Для сбора фраз будем использовать парсер поисковых подсказок от Click.ru. В интерфейсе инструмента указываем опорный список фраз –  по ним будут собираться подсказки. Указываем ключевые фразы, состоящие из двух слов.

Выбираем ПС –  Google. Регион –  Лондон.

В блоке настроек «Как собирать» ставим галочки в следующих пунктах:

• Фраза – парсер соберет подсказки по базовым фразам (в том виде, в котором они указаны в нашем списке).
• Фраза [A-Z] – подсказки по базовым фразам с добавлением букв английского алфавита.
• Фраза [0-9] – по базовым фразам с добавлением цифр.

В пункте «Глубина сбора» устанавливаем параметр «Первая» – этого достаточно для наших задач. Если выбрать вторую или третью глубину – парсер соберет слишком низкочастотные фразы, по которым бессмысленно запускать рекламу.

Загружаем результат в файле Excel.

Полезная фишка: как получить более «чистые» результаты парсинга

В результатах парсинга подсказок обычно встречается много нерелевантных ключей. Чтобы парсинг был чище, следует поступить так:

1. Добавить часть опорных фраз для парсинга по ним.
2. В настройках правил выбрать «Фраза» и запустить пробный парсинг.
3. Просмотреть результаты парсинга, из нерелевантных запросов отобрать минус-слова.
4. При запуске парсинга по всему списку опорных фраз указать минус-слова в поле «Исключить слова». В результатах этого парсинга нерелевантных запросов будет в разы меньше.

Больше о возможностях и применении парсера поисковых подсказок – здесь.

5. Чистим список: убираем дубли и мусорные фразы

При парсинге ключи в итоговом списке могут дублироваться. Это нормально, но почистить нужно. Сделать это быстро можно с помощью бесплатного инструмента – «Нормализатора слов».

Добавляем список слов, собранных парсерами. Отмечаем нужные опции в настройках (ставим все чекбоксы, кроме «Считать перестановки слов дублями»).

После обработки у нас не будет повторяющихся фраз.

6. Кластеризуем семантику, удаляем нерелевантные группы фраз

После очистки списка запросов запросы нужно сгруппировать. Это можно сделать с помощью кластеризатора.

Добавляем все слова в кластеризатор, задаем такие настройки:

• Способ кластеризации – «Сравнение ТОПов».
• Задать точность диапазоном – от 3 до 7.
• Поисковая система – Google.
• В пункте «Управление регионами» выбираем Лондон.

Инструмент сравнит выдачу Google по всем запросам и соберет в группы те запросы, по которым в поисковой выдаче показываются схожие результаты.

Выгружаем результаты кластеризации и просматриваем группы запросов. Нерелевантные группы удаляем целыми группами: на этом этапе их проще заметить, так как они сгруппированы.

Для остальных групп создаем объявления в Google Ads (1 группа запросов – 1 группа объявлений).

7. После запуска кампании: работаем с отчетом «Поисковые запросы» и добавляем минус-слова

После запуска рекламы каждый день отслеживаем, по каким запросам получаем переходы (эти данные можно посмотреть в разделе Ключевые слова → Поисковые запросы). Если нужно, добавляем новые ключевые слова в кампанию (или исключаем нерелевантные, добавляя их в список минус-слов).

Результаты

Такая проработка семантики дала хорошие плоды:

• стабильный CTR ~3% (после первого запуска CTR находился в районе 1%);
• повышение CTR удалось достичь без повышения ставки – она по-прежнему сохранилась на уровне 0,5 евро за клик.

Преимущества такого подхода к сбору семантики

• Детальная проработка семантики позволяет максимально полно охватить целевую аудиторию.
• Выжимаем максимум из нишевого трафика без поднятия ставки за клик. Полезно даже в тех случаях, когда бюджет позволяет безболезненно поднимать ставку.
• С помощью парсеров и других инструментов весь процесс занимает совсем немного времени — базовую семантику можно собрать в течение часа.

Еще один плюс такого подхода – его можно масштабировать и применять с любыми другими исходными данными.