Анализ n-грамм помогает увидеть общий мусорный смысл в большом отчёте поисковых запросов. Вы анализируете не только полные формулировки, а повторяющиеся слова и сочетания, затем сравниваете связанные с ними расходы, конверсии и ценность конверсий.
Такую чистку можно провести за вечер в электронной таблице. Выгрузите запросы, разложите их на n-граммы, соберите показатели по каждой группе и проверьте контекст перед добавлением минус-слов. В результате тысячи уникальных строк превращаются в обозримый список решений.
Что такое n-грамма и зачем анализировать слова
Под n-граммой здесь понимается повторяющееся слово или связка слов внутри множества поисковых запросов. Люди формулируют одну потребность по-разному, поэтому полный запрос может больше не повториться. Отдельные слова и смыслы повторяются постоянно.
Поэтому единицей анализа становится n-грамма, а не полный запрос. По моему опыту, один мусорный смысл способен скрываться в тысячах уникальных формулировок. Чистка полных запросов удаляет уже замеченные варианты, но тот же смысл возвращается в новых комбинациях.
Данные берутся из отчёта по поисковым запросам Google Ads. Это реальные поиски, которые привели к показу рекламы. Часть запросов с низкой активностью может отсутствовать из-за требований конфиденциальности, что Google объясняет в справке об отчёте по поисковым запросам.
Почему чистка по одному запросу не масштабируется
Представьте отчёт, где почти каждая строка выглядит новой. Можно исключать самые очевидные запросы по очереди, но это не объясняет, почему они появились. Часто причина находится в одном повторяющемся слове с нерелевантным намерением.
Например, название нужной услуги может сочетаться со словами про работу, самостоятельное обучение, бесплатный материал или совсем другой продукт. Полные фразы различаются, а общая часть продолжает расходовать бюджет. Анализ n-грамм собирает её расходы и результаты в одной строке.
Высокая частота сама по себе не доказывает, что слово вредно. Она лишь делает закономерность заметной. Решение принимается после проверки расходов, конверсий, ценности конверсий и полных запросов, где встречается слово.
Как собрать анализ в электронной таблице
Скачайте отчёт за период, который отражает обычный спрос и полный цикл конверсии вашего бизнеса. В выгрузке понадобятся поисковый запрос, кампания, группа объявлений, ключевое слово, тип соответствия, расходы, конверсии и ценность конверсий, если она передаётся в аккаунт.
Рабочая последовательность выглядит так:
- Подготовьте текст. Приведите запросы к одному регистру, удалите лишние пробелы и отделите мешающие знаки препинания.
- Разверните запросы. В Google Sheets выберите «Данные» и «Разделить текст на столбцы», разделитель «Пробел». В новом столбце n-грамм разместите каждый заполненный столбец слов под предыдущим. Рядом с каждым скопированным блоком перенесите ID, полный запрос и показатели из тех же исходных строк, затем удалите пустые строки. Для соседних словосочетаний соедините каждую ячейку со следующей в отдельных столбцах, а затем так же разместите эти столбцы один под другим. Чтобы удлинить словосочетание, перед разворотом присоедините следующую соседнюю ячейку. Удалите повторы по паре «ID запроса + n-грамма», чтобы одна n-грамма не дублировала расходы внутри запроса.
- Сохраните показатели. Каждая строка n-граммы должна получить расходы, конверсии и ценность исходного поискового запроса.
- Постройте сводную таблицу. Поместите n-грамму в строки, расходы, конверсии и ценность в значения с операцией «Сумма», а ID запроса ещё раз в значения с операцией «Количество». Так рядом с расходами появится счётчик запросов, содержащих n-грамму.
- Отберите кандидатов. Сначала изучите заметные расходы без конверсий, затем проверьте группы, чья ценность не соответствует экономике вашего бизнеса.
Один поисковый запрос состоит из нескольких n-грамм, поэтому его показатели появятся в нескольких строках. Эти строки нельзя складывать между собой и сравнивать их сумму с расходами аккаунта. Каждый ряд показывает, что происходит с запросами, содержащими конкретную n-грамму.
| Столбец | Что считать | Как использовать |
|---|---|---|
| N-грамма | Повторяющееся слово или сочетание | Понять общий смысл группы запросов |
| Расходы | Сумма расходов запросов с этой n-граммой | Расставить приоритеты проверки |
| Конверсии | Результаты запросов с этой n-граммой | Увидеть риск потери полезного трафика |
| Ценность конверсий | Переданная ценность результатов | Сопоставить группу с экономикой бизнеса |
| Доля расходов без конверсий | Расходы запросов без конверсий относительно всех расходов группы | Найти систематические потери |
| Полные запросы | Примеры контекста для n-граммы | Проверить реальное намерение пользователя |
Как посчитать стоимость и прибыльность слова
Стоимость слова равна сумме расходов запросов, в которых оно встретилось. Но дорогая n-грамма может приносить качественные обращения, поэтому расходы нужно читать вместе с конверсиями и их ценностью. Если ценность в Google Ads не настроена, сверяйте заявки с продажами в своей системе учёта.
Чтобы увидеть устойчивые потери, рассчитайте долю расходов без конверсий. Разделите расходы запросов без конверсий на все расходы запросов, содержащих n-грамму. Не задавайте произвольный универсальный порог: допустимая доля зависит от маржи, ценности клиента, задержки конверсий и качества данных.
Затем вернитесь от агрегата к полным запросам. Одинаковое слово может обозначать нужную услугу в одном контексте и нерелевантную потребность в другом. Если полезные запросы есть, выберите более точную фразу для исключения или разделите кампании, не блокируя слово целиком.
Сколько запросов нужно для анализа
Фиксированного минимума нет. Данных достаточно, когда повторяющиеся n-граммы уже образуют группы, а отчёт успевает учесть конверсии. Период выбирайте по циклу спроса и скорости принятия решения в вашем бизнесе.
На малом трафике, когда доступно лишь несколько десятков запросов, повторов ещё мало для широкого вывода. Просмотрите самые дорогие строки вручную, устраните очевидно чужой спрос и дождитесь новых данных. Старые периоды нельзя бездумно объединять, если менялись услуги, география, сайт или измерение конверсий.
Как превратить находки в минус-слова без потери спроса
Сводная таблица не должна сразу становиться списком исключений. Возьмите каждого кандидата, откройте связанные с ним запросы и проверьте, одинаков ли их смысл. Отдельного внимания требуют бренды, география, названия услуг и слова, значение которых меняется рядом с другими словами.
Если отдельное слово добавить как минус-слово широкого соответствия, оно остановит будущие запросы с этим словом, включая формулировки, которых ещё не было в отчёте. В этом сила метода и его главный риск. Ошибка в одном решении распространяется на весь будущий спрос с таким словом.
Вот наглядная цепочка: слово «вакансия» объединяет запросы «вакансия мастера по кондиционерам», «вакансия монтажника кондиционеров» и «работа ремонт кондиционеров вакансия». Если все полные фразы означают поиск работы, одно минус-слово «вакансия» отсекает эту пачку и будущие формулировки с тем же словом.
Важно помнить и об обратной стороне. Минус-слова не подхватывают близкие варианты и расширения автоматически. Реклама может продолжить показываться для другой словоформы или близкого варианта. Механика типов соответствия подробно описана в справке Google о минус-словах.
Перед загрузкой сохраните кандидатов на отдельном листе, добавьте примеры полных запросов и причину каждого решения. Начинайте с отдельных слов. Сохраняйте сочетание отдельно только тогда, когда соседнее слово последовательно меняет намерение, а само слово встречается и в полезных, и в ненужных запросах. После изменений проверяйте трафик и конверсии.
Как этот подход работал в большом аккаунте, показано в моём отдельном кейсе анализа n-грамм; это иллюстрация метода, а не прогноз для читателя.
Нужен ли специальный инструмент
Для первого прохода хватит электронной таблицы, которая умеет разделять текст и строить сводные таблицы. Скрипт или специализированный инструмент экономит время на крупных выгрузках и при регулярном повторении анализа, но не меняет логику метода.
Автоматизировать стоит подготовку данных, а не финальный выбор минус-слов. Инструмент не знает вашу маржу, качество конкретной заявки и контекст ниши. Эти решения остаются за человеком, который понимает бизнес.
Повторяйте таблицу после запуска кампании, смены типа соответствия или заметного роста бюджета, а затем с каждым новым циклом заявок, в котором появились новые запросы. Если данные не изменились, новый пересчёт ничего не добавит.
Когда это НЕ работает
Методу не хватает статистики, если трафика мало и в отчёте только десятки запросов. Он также бесполезен при неверно настроенных конверсиях: таблица посчитает данные аккуратно, но выводы будут основаны на неправильном сигнале.
Анализ n-грамм искажается, когда без сегментации смешаны разные языки, предложения, бизнес-модели или сезоны. Он не отменяет последующий контроль отчёта. Новые поисковые формулировки продолжат появляться, а близкие варианты минус-слов могут пройти фильтр.
Если таблица уже собрала кандидатов, но вы боитесь исключить широкое слово и задеть живой спрос, на вебинаре я показываю, как проверить такое решение по полным запросам, конверсиям и экономике заявки.
На бесплатном мастер-классе показываю пошагово, как превратить рекламу в предсказуемый поток клиентов.
Смотреть мастер-класс →Вопросы об анализе n-грамм
Можно ли ограничиться анализом отдельных слов?
Для первого обзора этого достаточно. После него проверьте устойчивые фразы в тех случаях, где соседнее слово меняет намерение или широкое исключение способно задеть полезные запросы.
Почему сумма расходов по n-граммам больше расходов аккаунта?
Расход одного запроса повторяется в строках всех входящих в него слов. Поэтому каждый ряд показывает отдельное слово, а не часть общего бюджета, которую можно сложить с другими.
Можно ли автоматически добавить найденные слова в исключения?
Не стоит. Автоматизация может подготовить кандидатов, но каждый из них требует проверки по полным запросам, результатам и типу соответствия. Иначе массовая чистка так же широко отключит полезный спрос.