Главная мысль
- Ручная проверка отчёта по поисковым запросам не масштабируется: миллионы строк требуют тысячи часов, поэтому в реальности анализируют лишь крошечную долю запросов.
- Техника N-gram Analyze разбивает запросы на отдельные слова, считает по каждому слову расходы, прибыль и CTR – за несколько часов получается готовый список минус-слов.
- Исключение слов с аномально низким CTR при нейтральной или отрицательной прибыли запускает цепную реакцию: растёт Quality Score, падает цена клика, растут позиция и число конверсий, и так эффективность поднимается на 30-60%.
Проблема масштаба
Открывайте отчёт по поисковым запросам в Google Ads. Видите? Тысячи, сотни тысяч, а иногда миллионы строк. И ваша задача – найти убыточные запросы и исключить их. Каждый запрос нужно проверить вручную. Посмотреть расходы, конверсии, принять решение.
Теперь считаем. Если тратить 4 секунды на один запрос, а у вас, скажем, большой аккаунт и, например, в нём 9 миллионов строк, то вам потребуется всего-навсего 10 тысяч часов. Это больше года работы без выходных на одну задачу по очистке поисковых запросов.
Поэтому в реальности вы проверяете только топ-100 или максимум топ-1000 самых дорогих запросов. На это уходит неделя. Остальные 99% данных остаются нетронутыми. И в этих нетронутых данных лежат деньги. Убыточные запросы, которые съедают бюджет. Прибыльные запросы, которые можно масштабировать.
Сегодня покажу технику, которая позволяет обработать все миллионы строк и понять эффективность рекламы, какая сейчас, сколько расходуется на нецелевое, и поднять её на 30-60%.
Почему вручную не справиться
В крупных аккаунтах накапливается много запросов. Даже не в крупных, даже в средних аккаунтах. Много запросов. Человек видит запрос, вводит запрос в Google, Google показывает вашу рекламу, человек кликает или не кликает, покупает, не покупает, не важно. Но каждый такой запрос записывается в отчёт. И за год их становится очень-очень много. Часть из них прибыльные, часть убыточные, часть нейтральные. Ваша задача – найти убыточные и исключить. Найти прибыльные и масштабировать. Всё просто.
Если у вас даже команда из 10 человек, вы физически не сможете обработать вручную. И для этого вам необходима техника, которая называется N-gram Analyze.
Как работает N-gram Analyze
В чём её смысл? Вместо того, чтобы анализировать каждый запрос отдельно, вы разбиваете все запросы на отдельные слова. Например, у вас три запроса. «Купить красные кроссовки Nike», «заказать красные кроссовки Adidas» и «красные кроссовки скидка». Вы разбиваете их на отдельные слова, которые называются N-граммы. Какие у вас будут слова?
Первое – купить. Второе – красные. Третье – кроссовки. Четвёртое – Найк. Пятое – заказать. Шестое – Адидас. Седьмое – скидка.
И дальше вы считаете для каждого слова общие расходы и общую прибыль. То есть сумма расходов на все поисковые запросы, в которых есть слово «купить». Сумма всех поисковых запросов, в которых есть слово «красные», в которых есть слово «кроссовки» и так далее. И считаем суммарно, сколько потратили эти запросы, сколько привели.
И, например, обнаруживаем, что слово «скидка», если это слово присутствует в запросе, то трата много, а прибыли, например, ноль. Или, возможно, ещё какие-то там слова. А может, наоборот, слово «купить» или слово «красные». Наличие этого слова в запросе приносит хорошую, классную прибыль.
Что вы делаете дальше? Вы добавляете в минус-слова убыточные N-граммы, убыточные слова. Таким образом, все запросы, которые содержат это слово, больше не будут показываться.
Эта техника используется в большинстве крупных агентств мира для чистки больших аккаунтов. Она работает, и за несколько часов можно обработать миллионы запросов, получить список из тысяч минус-слов. Эффективность рекламы растёт на 20-30%, потому что вы отсекаете убыточный трафик.
И, кстати, именно эту методику два года назад я презентовал на конференции Google Experience, самой крупной конференции по рекламе в Европе, и получил награду, получил приз за самый лучший кейс, самый лучший доклад Европы на тему рекламы. И после этого N-gram-анализ разошёлся по всем агентствам, и его начали использовать повсеместно.
Второй способ: низкий CTR как сигнал
Есть ещё один способ использовать эту технику, которым я, кстати, не делился с агентствами на конференции, но и поделюсь с вами. Можно анализировать не только на прибыльность, но и анализировать CTR, кликабельность, процент людей, которые кликают на вашу рекламу после того, как увидели её.
Высокий CTR означает, что реклама релевантна запросу. Низкий CTR означает, что люди видят рекламу и не кликают. То есть она им неинтересна. Вы находите слова, N-граммы с аномально низким CTR, даже если они формально не убыточны. Например, может быть слово «обзор», оно не убыточное, но у него там CTR 1% или 2%, когда средний по аккаунту 8%. Потому что люди, которые ищут обзор, они не ищут интернет-магазин, они собирают информацию. Они видят вашу рекламу и не кликают.
Вы исключаете слово «обзор», и все запросы с этим словом перестают показываться. И вы меня, конечно же, спросите: «Игорь, зачем? Если это слово там копейки тратит, например, там 3 доллара за год потратила». А нюанс вот в чём. Нюанс в том, что это слово тянет ваш средний CTR вниз. Когда вы его убираете, вы убираете не только затраты на него, вы убираете вот этот груз, который тянет вашу кликабельность CTR вниз.
И ваш средний CTR по аккаунту растёт, потому что вы убираете запросы с низким. То есть был средний 8, например, процентов. Вы убрали все запросы с CTR ниже 2%, и средний стал уже 9%.
Google видит, что CTR вырос. Для Google это сигнал. Ваша реклама релевантней. Вы лучше настраиваете рекламу. И Google повышает вам Quality Score, показатель качества. Это внутренний рейтинг качества рекламы, который Google присваивает каждому аккаунту. Чем выше рейтинг, тем меньше Google берёт за клик. Когда показатель качества растёт, Google снижает вам стоимость клика. Вы показываете релевантную рекламу, Google вас за это награждает.
Цепная реакция
Стоимость клика упала. При том же бюджете вы получаете что? Вы получаете больше кликов. Больше кликов означает больше конверсий. Больше конверсий – это больше продаж. При этом ваша позиция в рекламе тоже растёт, потому что Google учитывает показатель качества при ранжировании рекламы. Вы поднимаетесь уже, например, с третьей позиции на вторую или даже на первую. Вас больше видят. И CTR растёт ещё сильнее. И цикл повторяется. CTR растёт, показатель качества растёт. Стоимость клика падает. Позиция выше. CTR ещё выше. Показатель качества ещё выше. И эта цепная реакция продолжается, пока не выйдет на какую-то точку насыщения. Но каждую неделю эффективность ваша растёт.
Видите, как простые действия приводят к долгосрочно позитивным результатам через цепную реакцию. Большинство маркетологов оптимизируют только по стоимости конверсии, по CPA. Они смотрят на прибыльность запроса. Если запрос убыточный, исключают. Это логично, это правильно, но этого недостаточно. Потому что есть запросы, которые формально не убыточны, но понижают общую эффективность, как я вам только что демонстрировал.
Пошаговый план
Шаг первый. Выгружайте отчёт по поисковым запросам. Экспортируйте его. Это занимает несколько минут. Google Ads создаёт вам Excel. Открываете этот Excel файл. И используете функцию «текст по столбцам». Разбиваете каждый запрос на отдельные слова. Это занимает 5-10 минут.
Третий шаг. Считайте для каждого слова суммарные расходы, прибыли, средний CTR. То есть находите все строки, где встречается слово «обзор». Суммируете их: стоимость, прибыль от них, количество кликов, количество показов. Считайте средний CTR. Это занимает час. Или используйте сводные таблицы, Excel-формулы.
Четвёртый шаг. Фильтруйте слова по двум критериям. Первый критерий – слишком высокий, непозволительный для вас CPA, цена конверсии. Второй критерий – аномально низкий CTR. Для стоимости конверсии смотрите на слова, где она выше среднего примерно в 2 раза. Для CTR смотрите слова, где ниже среднего где-то в 3-4 раза. Это занимает 20 минут.
Пятый шаг. Берёте эти слова, добавляете в минус-слова в Google Ads. Ждёте неделю и смотрите на результат. Проверяете. И видите, что CTR вырос, Quality Score, показатель качества вырос, стоимость клика упала, количество конверсий выросло.
Через какое-то время, когда накопились новые данные, повторяете процесс. Находите следующую порцию слов и снова их исключаете. На первый проход у вас уйдёт, наверное, около нескольких часов. Вместо 10 тысяч часов, как мы считали вручную.
Важное предупреждение
Не исключайте слова только за то, что у них низкий CTR. Обязательно проверяйте прибыльность. Потому что бывают запросы с низким CTR, но высокой конверсией. Например, очень специфические длинные запросы. Например: «купить синие кроссовки Nike Air Max 270, размер 42, Киев, доставка». Там CTR может быть 1%. Но конверсия огромная, там 50%, потому что из двух кликнувших один покупает. Потому что он точно знает, что он хочет. Такие запросы нельзя исключать.
Правило. Исключайте по CTR только те слова, которые либо убыточные, либо нейтральные по прибыли.
Итого
У вас куча запросов. Обработать вручную невозможно. N-gram Analyze позволяет обработать это всё за несколько часов. Первый раз. Каждый следующий раз будет меньше объём, меньше часов. Разбивайте запросы на слова, считайте метрики каждого слова, исключайте плохие.
Первый способ. Исключайте слова с высокой стоимостью конверсии. Второй. Слова с аномально низким CTR. Это запускает цепную реакцию. Рост CTR, рост показателя качества, снижение цены клика, увеличение позиции. В итоге эффективность на 30-60% выше при том же бюджете.
И это всё, на самом деле, лишь один из способов оптимизации, которые я показываю, рассказываю в курсе «Магия Google». Там 9 модулей, которые выстраивают предсказуемую систему получения заявок из Google. От первого запуска до полного контроля над рекламой.
Числа из выпуска
- 4 секунды – время на проверку одного запроса вручную
- 9 миллионов строк – объём большого аккаунта
- 10 тысяч часов – расчётное время ручной проверки
- 30-60% – заявленный рост эффективности от техники
- 20-30% – рост эффективности от исключения убыточных слов
- CTR слова «обзор» – 1-2% при среднем по аккаунту 8%
- 3 доллара – расходы на слово за год в примере
- 8% → 9% – рост среднего CTR после очистки
- 10 человек – размер команды, которой всё равно не хватит
- 5-10 минут – время на разбивку запросов на слова
- 1 час – время на подсчёт метрик по словам
- 20 минут – время на фильтрацию слов по критериям
- в 2 раза – порог CPA выше среднего
- в 3-4 раза – порог CTR ниже среднего
- 50% – конверсия длинного специфического запроса в примере
- 9 модулей – структура курса «Магия Google»
Слушать дальше: 155. Как рекламировать услуги по всему миру и не сливать бюджет · 157. 10,000 часов VS $30: как AI делает за 8 часов то, на что у вас уйдёт год · 153. Парето в рекламе: где ваши 20% дают 80%