Словоформ
Словоформ предназначен для склонения слов и словосочетаний на русском языке, разделения ФИО на составляющие, прописи дат и числительных и другой работы с текстом.
Словоформ учитывает множество синтаксических конструкций учитывает особенности склонения большинства общеизвестных слов, распознает их род и одушевленность.
Словоформ — это очень мощный инструмент для работы с формами слов.
Способы работы
Словоформ может работать в двух режимах — через создание правил обработки текста или в виде прямого редактирования.
Правила обработки
Этот режим работы предназначен для регулярной автоматической обработки текста. Достаточно один раз создать правила, которые будут применяться при каждом создании файла. Кроме того только в этом режиме Словоформ может обрабатывать запросы, поступающие по API и через автоматический импорт из Google Таблиц.
Функции Словоформа выполняются во время создания файла.
Прямое редактирование
В этом режиме функции Словоформа можно применять к тексту, который находится сейчас непосредственно в открытой таблице. Результатом работы является возврат текста в тот же или другой столбец. Если в таблицу вставить новый текст, то все функции нужно будет применять заново. Этот режим удобен для разовой обработки текста.
Тестирование
Вы можете протестировать работу отдельных функций Словоформа на одном слове, словосочетании или ФИО.
Ошибки
Словоформ предназначен для склонения ФИО, слов и словосочетаний из именительного падежа. Поэтому если функции склонения, разбивки ФИО или определения рода будет передано что то другое, то результат скорее всего не совпадет с ожидаемым. Если функции прописи чисел передать не число, а прописи дат не дату, то в результате будет возвращена исходная переменная.
При попытке просклонять принципиально несклоняемое слово (например, глагол) функция не выдает ошибку, а пытается просклонять его как сможет: например, глагол давать функция склонения может просклонять подобно существительному кровать. Кроме того, не всегда правильно склоняются словосочетания с наречиями.
Как поисковые системы определяют словоформы?
Наш великий и могучий русский язык не только красив, но и очень сложен. Часто даже интуитивное представление носителей языка идет вразрез с формальным. Например, кто из нас вспомнит, что формально «лучший» − форма слова «хороший», так как является превосходной степенью этого прилагательного? В то же время «прекрасный» и «прекрасно» − это разные слова, так как принадлежат разным частям речи: «прекрасный» − прилагательное, «прекрасно» − наречие.
Результаты машинного разбора еще разительнее отличаются от нашего интуитивного представления. В данной статье мы разберем, как видит словоформы Яндекс и как это влияет на поисковую выдачу.
Отличия машинных словоформ
В нашем языке несколько сотен тысяч слов, причем каждое из них имеет по десятку, а то и не одному, словоформ. Каждая словоформа, в свою очередь, имеет несколько свойств (падеж, род, число, наклонение и т.д.). Если взять любое прилагательное, то оно может находиться в семи падежах, краткой форме, двух числах, трех родах, двух степенях, быть одушевленными или неодушевленным. Таким образом, каждое прилагательное имеет 129 словоформ. Более половины из них будут отличаться окончаниями.
Некоторые морфологические словари ради экономии места группируют слова по окончаниям в определенные морфологические группы. Например, прилагательные «ползучий» и «могучий» имеют одинаковые окончания в одних и тех же словоформах. Такие слова объединяются, и для них указывается только основа, общая для всех словоформ, и номер морфологической группы: «могучий, могуч*, группа №21».
Большинство электронных баз работают по схожему принципу. Если сохранять все словоформы по отдельности, придется выделить около 500МБ памяти, в то время как для группы хватит 10. Конечно, 500МБ для крупного сервера − это совсем не много, однако нужно учесть, что работы над морфологией Яндекса велись около 10 лет назад, а тогда покупка сотен серверов с большим объемом памяти была дорогостоящим удовольствием. С тех времен правила русского языка не менялись, а потому не было необходимости переписывать морфологию − тем более, что любое ее системное изменение привело бы к необходимости переписывания других частей кода.
Синонимы и словоформы
В результатах поиска словоформы выделяются жирным. Впрочем, как и синонимы. Именно поэтому мы точно не можем сказать, считает ли поисковая система слова в снипете и запросе как формы одного слова или синонимы? Чтобы отключить подсветку синонимов и оставить только словоформы, в Яндексе можно воспользоваться оператором «+».
Большая часть современных морфологических баз данных основаны на словаре Зализняка, в котором ради экономии места на страницах были введены морфологические группы. Однако ввиду того, что Зализняк и его коллеги работали над словарем более 40 лет назад, он грешит некоторыми «архаизмами». Например, глаголы, их причастия и деепричастия (написать/написавший) считаются словоформами, в то время как глаголы совершенного и несовершенного вида (писать/написать) − нет.
Проведя проверку в Яндексе на такие архаизмы (их можно найти в базе АОТ.ru), вы выясните, что он содержит их практически в полном составе. Правда, стоит учесть, что Яндекс применяет базу «синонимов», и одной из целей является именно исправление разницы восприятия словоформ людьми и машинами. Так, если в запросе «делать дымовую шашку» жирным выделится и слово «сделать», то если добавить «+» перед словом «делать», то подсветка слова «сделать» исчезнет.
Как понимает словоформы Google
Английский язык далеко не так сложен, как русский. Не такая богатая у него и морфология: у слов бывает лишь несколько словоформ. Именно поэтому необходимости в группировке слов с целью оптимизации памяти не возникает. Возможно, именно ради общности кода русской и английской версий морфология Google не использует группы, а потому лишена недостатков Яндекса.
Если вы введете в этой поисковой системе запрос «сделанный», то искаться будет вовсе не слово «делать», как Яндекс. Ради эксперимента можете набрать в Яндексе и Гугле фразу «как сделанный пирог». Почти всегда Google выделяет жирным только словоформы, однако отключить подсвечивание слова «сделать», когда вы ищете «делать», в это поисковой системе не получится. Таким образом, получается, что в Гугле «делать» и «сделать» − словоформы, а в Яндексе − синонимы.
Как это ни странно, в Google русская морфология реализована правильнее, чем в Яндексе. Еще более парадоксален тот факт, что такая система − это следствие того, что Гугл пришел к нам из Америки. Впрочем, не всегда «правильнее» значит «лучше». Выдача какой поисковой системы релевантнее − очень спорный вопрос. Как и то, что именно поисковик должен выдавать в ответ на запрос «как сделанный пирог».
Разница в результатах ранжирования
То, что Яндекс подсвечивает или не досвечивает словоформы с помощью плюса, обозначает, что часть словоформ определяются сразу морфологией, другие − как синонимы. Очень может быть, что Яндекс не делает разницы в ранжировании для морфологических и синонимальных словоформ.
Сегодня не существует ни метода для оценивания разницы выдачи, ни программных средств для ее расчета. Вручную проанализировать выдачу по нескольким сотням запросов очень сложно. Таким образом, доказать, что существует какая-либо разница в ранжировании различных типов словоформ, невозможно. Единственный путь − найти косвенные подтверждения.
Если запрашивать у поисковика машинные словоформы, то число найденных страниц будет отличаться не более чем на 1%. А вот при запросе словоформ-синонимов разница намного существеннее, от 10 до 30%:
- «сделать гугл стартовой страницей» — 5 миллионов
- «сделал гугл стартовой страницей» — 5 миллионов
- «делать гугл стартовой страницей» — 7 миллионов
- «делал гугл стартовой страницей» — 7 миллионов
Интересно сравнить и изменения в выдаче между Google и Яндексом. В первой поисковой системе разницы между запросами «как правильно делать пирог» и «как правильно сделать пирог» практически нет. В Яндексе в первой десятке совпадут только 2 запроса из десяти, да и те существенно поменяют позиции.
Есть и группа слов, которые выделяются жирным по очень странному принципу. Например, если ввести слово «купить», то будут подсвечиваться и его словоформы несовершенного вида (например, «покупать»), причем даже если вы поставите «+». Все дело в том, что Яндекс ввел для этого слова исключение, хотя для WordStat «купить» и «покупать» так и остались разными словами. Если бы по синонимам и словоформам результаты выдачи были одинаковыми, то никакого резона делать исключения для этого слова не было бы.
«Купить» очень популярный запрос (WordStat свидетельствует, что у него более 40 миллионов показов в месяц), поэтому были предприняты дополнительные действия для улучшения его ранжирования. Может, улучшение результатов выдачи от введения прямой связи между «покупать» и «купить» и неочевидно, но разработчикам и асессорам виднее. Существует еще один пример, по которому улучшение выдачи не вызывает сомнений.
Речь идет о словах «варить» и «варка». По WordStat «варить» имеет миллион показов, «варка» − около 100 тысяч. Однако если статью не проверял SEO-специалист, то называться она будет «Варка кофе», а вовсе не «Как варить кофе». Польза от такого исключения для ранжирования налицо.
Как говорится, исключения лишь подтверждают правила. Мы же на основе проведенных исследований можем говорить, что морфологические словоформы ранжируются выше, чем словоформы-синонимы.
Высокочастотные запросы
Выделение синонимов жирным выключается не только при добавлении «+». Обратите внимание: если набрать в строке поиска «гостиницы Москвы», то слово «отели» подсвечиваться не будет. А вот если ввести «гостиницы Москвы центр» или «гостиницы Киева», то подсветка снова включится. Значит, существует некий порог, который, видимо, зависит от количества страниц в индексе или релевантности первых сайтов, а не от частотности запроса. Как только этот порог преодолевается, синонимы не включаются в выдачу, чтобы не ухудшить ее результаты.
Общие правила распознавания словоформ
Совершенный и несовершенный вид глагола − синонимы, а не словоформы
- актуально лишь для Яндекса
- делать≠сделать
- исключения: купить/покупать, выщипать/выщипать, отправить/отправлять
Глаголы, причастия и деепричастия являются словоформами
- актуально лишь для Яндекса
- сделать = сделанный = сделал = сделавший и т.д.
так как причастия склоняются по числу, роду и падежу, как прилагательные, и по залогу, как глаголы, то у каждого глагола по Яндексу более 100 словоформ. А у слова «купить», которое является исключением, их еще больше. Причастия можно использовать для улучшения ранжирования глаголов (например, «купленный», «купивший» для слова «купить»).
Разные части речи не являются словоформами друг друга
- актуально лишь для Яндекса
- покупка ≠ покупатель ≠ покупать
- красиво спеть ≠ петь красиво
- силач ≠ сильный
- исключения: варить/варка, а также все глаголы, причастия и деепричастия
Все словоформы существительных имеют один род
- актуально и для Яндекса, и для Google
- красавец ≠ красавица
- учитель ≠ учительница
Превосходная степень прилагательного является одной из словоформ
- актуально лишь для Яндекса
- хороший = лучший
- добрый = добрейший = добрейшего = добрейшая = добрейшее
- красивый = красивейший и т.д.
- обратите внимание: прекрасный ≠ красивый (эти слова являются синонимами)
Сравнительная степень прилагательного является одной из его словоформ
- актуально и для Яндекса, и для Google
- добрый = добрее
- красивый = красивее
- обратите внимание: в Google хороший ≠ лучше, поскольку эту словоформу поисковик относит к превосходной степени.
В Google объединение слов происходит по интуитивному их сходству, а не по формальным правилам русского языка, что отлично видно на примере «хороший»-«лучше». У остальных прилагательных сравнительная степень относится к обычной, а не превосходной форме.
Как уже говорилось выше, скорее всего релевантность словоформ-синонимов в поисковых системах ниже, чем у морфологических словоформ. Поэтому, если вы оптимизируете страницу, лучше используйте словоформы в машинном представлении. Особенно актуален этот совет, если вы вставляете популярное уточнение в шаблон ресурса, поскольку таким образом вы изменяете до нескольких тысяч страниц.
P.S. Нужно отметить, что несмотря на то, что структура морфологической базы Яндекса очень похожа на словарь Зализняка, это ни в коем случае нельзя считать плагиатом, ведь способы правильной реализации определенных вещей всегда схожи. К тому же принцип структурирования нельзя считать объектом авторского права.
Наша специализация — работа с разными объемами и тематиками. Сайты-визитки, порталы, интернет-магазины.
Быстрая настройка Яндекс.Директ с помощью конструктора UTA-manager
Цель этого руководства — помочь специалистам и новичкам по контекстной рекламе разобраться в тонкостях работы конструктора UTA-manager. Который, в свою очередь, помогает сэкономить время на настройке контекстной рекламы в 3-4 раза по сравнению со стандартным сценарием настройки.
Разберем конкретный пример настройки кампании для сайта по продаже ковриков для йоги одного из наших клиентов. Это одностраничный сайт, на котором продается несколько видов товаров для любителей йоги.
Добавление семантики в конструктор
Будем считать, что семантическое ядро уже собрано. Теперь собранные фразы нужно добавить в конструктор UTA-manager. Сделать это можно двумя способами:
1. Копировать-вставить
Копируем фразы, нажав кнопку “Копировать”, выбираем пункт «Копировать без частотности». Либо, если еще не пользуетесь сервисом вордстат, копируете в буфер фразы из другого места.
Затем переходим в конструктор и нажимаем кнопку “Создать”, обозначенную значком «+»:
Откроется меню добавления нового проекта, куда и добавляем скопированные фразы (1). Вводим название проекта(2), ставим галочку “Удалить дубли” (3) и жмем “Создать”:
2. Добавление напрямую из Wordstat.
Если пользуетесь вордстатом, то cможете добавить не только фразы, но и собранные минус-слова в конструктор одной кнопкой.
Нажимаем большую зеленую кнопку. Если проект еще не сохранен, Wordstater предложит это сделать:
Нажимаем “Проект” -> «Сохранить как», вводим имя и жмем «ОК»:
Жмем еще раз на зеленую кнопку. В появившемся меню соглашаемся с созданием нового проекта, и после сохранения фразы попадают сразу в конструктор, а именно в меню «Создание проекта».
Остается только поставить галочку на “Удалить дубли” (1). Дополнительно можете поставить галочку на “Оставить фразу, у которой выше частотность” (2). В этом случае конструктор соберет частотность дубликатов из вордстат и оставит фразу с большей частотностью. На это может потребоваться дополнительное время.
Жмем “Создать”, и начнется поиск дубликатов:
После этого можно нажать кнопку “Показать исключенные дубликаты” (1), и если не согласны с конструктором, то можете скопировать их (2) и вставить обратно в проект:
Знакомство с интерфейсом
Интерфейс конструктора состоит из трех таблиц.
Левая — это таблица ключевых фраз. В ней отображаются ключевые фразы. Посередине расположена таблица слов. Система разбивает все фразы на отдельные слова и добавляет их в эту табличку. Цифры рядом со словами (1) показывают, в скольких фразах встречается это слово для выделенной группы или для всей семантики. Кликая по слову, в левой табличке сразу же отобразятся все фразы с этим словом, и тогда можно оценить насколько оно целевое. Но об этом позже.
В правой таблице будут отображаться составленные в последствии группы:
Сбор статистики по фразам
В первую очередь соберем статистику по фразам, чтобы можно было опираться на нее при группировке. Для этого жмем на шестеренку в таблице ключевых фраз:
Откроется окно параметров сбора статистики. В первой строке выбираем целевой регион или населенный пункт. В нашем случае это вся Россия. Во второй строке выбираем столбцы со статистикой, которые должны отображаться рядом с фразой. С их полным списком сможете ознакомится в процессе будущей работы с конструктором. Сейчас же нам понадобится столбец WS (означает общую частотность по фразе), “WS” (означает частотность в точном соответствии). И добавим Клики, чтобы знать прогноз кликов по каждой фразе.
После сохранения нажимаем на кнопку рядом с шестеренкой, это инициирует сбор статистики. В зависимости от количества фраз сбор статистики может длиться от 1 до 10 минут.
Автообъединение словоформ
Пока собирается статистика, объединим словоформы слов, чтобы было проще с ними работать. Для этого в таблице слов жмем кнопку “Автообъединение” (1). Система мгновенно проанализирует и объединит похожие слова в словоформы. Затем, чтобы просмотреть их, сортируем список по столбцу «Словоформы» (2). Если были объединены разные по смыслу слова, то выделите это слово и нажмите на значок с корзиной (3). Это удалит слово из объединенной словоформы.
Рекомендуем объединять словоформы именно в начале работы с семантикой, т.к. дальше мы будем вручную объединять слова, а автообъединение сбрасывает все прошлые группировки.
Ручное объединение словоформ
После автообъединения, которое объединяет похожие слова, необходимо проверить близкие по смыслу слова, которые могут писаться по-другому. Приведу пример на названии бренда. Сайт продает коврики бренда Asana, и мы знаем, что его могут искать как на русском, так и на английском языке. Поэтому ищем такие слова в ключевых фразах. В строке поиска (1) можем сразу прописать все варианты написания через оператор или — |. Система выдала три подходящих слова, два из которых нужно объединить, а третье нам не подходит из-за другого смысла фразы.
Зажимаем клавишу CTRL и выделяем нужные слова, затем жмем на кнопку «Объединить» (2). Теперь этим фразам присвоена одна словоформа, о чем свидетельствует запись в соответствующей колонке (3):
Объединение позволит собрать в одну группу близкие по смыслу фразы. Это могут быть:
- Количественные показатели, которые пишутся по-разному. Например: размер 1,2 м. и 120 см.
- Одинаковые по смыслу слова. Например: дешево и недорого.
И многие другие характеристики, которые, по вашему мнению, не требуют отдельной группы ключевых фраз.
Создание списка минус-слов
Теперь начнем очищать семантическое ядро. Для этого будем добавлять определенные слова из ключевых фраз в различные списки.
Первым создадим список минус-слов. Для этого нажимаем на кнопку «+» на панели списка слов, которая располагается над первой и второй таблицей. В появившемся окне вводим его название, например: “минуса” и жмем “Создать”:
Добавлять слова в список можно разными способами. Разберем их по порядку.
1. Добавление слов в список из таблицы слов
В этом случае стандартный алгоритм действий будет таким:
Просматриваем список слов и, найдя неподходящее, кликаем по нему. В нашем случае это “пробковый” (1)
Слева в таблице появится список фраз с этим словом. Убеждаемся, что это неподходящие нам фразы (2)
Заносим это слово в список, нажав на название списка (3). Теперь напротив него в столбце «Список» будет отображаться название списка, к которому оно принадлежит (4).
Помним, что если мы добавили в список одно слово из группы словоформ, в него же добавятся и все остальные объединенные слова. В нашем случае добавляется “пробковым”.
2. Добавление минус-слов с помощью многостраничного фильтра
Это инструмент, который позволяет отфильтровать фразы по указанному списку слов. Это краткое описание. Более подробно работа фильтра описана здесь.
Чтобы его открыть, нажимаем на соответствующую кнопку:
Откроется фильтр, который можно использовать множеством способов.
2.1 Добавление собственного списка минус-слов
Если Вас уже есть собранный список минус-слов из другой похожей кампании, тогда можно простым копированием перенести его в многостраничный фильтр. Только учитывайте, что слова должны идти в столбик. Жмем “Применить”:
Фильтр найдет совпадения с этим списком и выведет найденные слова в списке слов. Таким образом можно добавить сразу несколько разных слов в список. Для этого с зажатой клавишей «SHIFT» выделяем первое и последнее слово из списка и отправляем их в минуса нажатием на название списка (1):
2.2 Фильтрация по наборам слов
В многостраничный фильтр уже встроено несколько наборов слов по разным категориям. Это различные города, станции метро. Слова, относящиеся к оптовикам, отзывам, ремонту и т.д. Воспользуемся одним из них. Переходим в многостраничный фильтр. Нажимаем “Наборы” и выберем “Вопросы”. Появится список вопросительных слов, с помощью которого можно отфильтровать фразы справочного характера. Жмем «Применить», найденные слова отфильтруются. Можем также выделить их с зажатой клавишей «SHIFT» и добавить всей кучей в список.
3. Добавление минус-слов из таблицы фраз
Из этой таблицы слова в список можно добавлять в один клик. Для этого нужно активировать список кликнув по нему (1). Теперь все слова во фразах станут кликабельными. Красным подсвечиваются слова, которые уже есть в списке. Кликаем по нужным словам и добавляем их в список. Например, слова: “делают”, “сделан”, “мыть” и др. Чтобы удалить слово из списка, нажимаем на выделенное слово еще раз.
Этот режим дополняет описанные выше, так как позволяет пополнить список минус-слов для лучшей фильтрации трафика. Ведь этот список можно будет добавить прямиком в кампанию. Например, на скриншоте выделены слова вопросительной формы, но во фразах с ними есть и другие нецелевые слова, которые мы и добавили в этом примере.
Минусация нецелевых словоформ
Часто случается так, что одна или несколько словоформ могут вести нецелевой трафик, тогда как остальные — вполне целевые. Их можно будет добавить в список минус-слов кампании с оператором фиксации словоформы — !.
Рассмотрим на примере слова “коврик”. Оно является основным и встречается в каждой собранной фразе. Вводим в фильтре слово «коврик» (1). Кликаем по каждой словоформе и смотрим на смысл фраз с нею. “Коврик” и “коврики” это точно целевые слова, дальше интереснее. Видим, что словоформа “коврика” содержит фразы со смыслом дополнительных аксессуаров для них, уходом и других непродающих смыслов. Поэтому создаем новый список слов “!минус” и добавляем в него это слово, предварительно отделив его от других словоформ нажатием на корзину (2). Аналогичным образом проверяем остальные словоформы:
Быстрая проверка фраз с незнакомым смыслом
При работе с семантикой часто случается так, что смысл фразы непонятен. Нет четкого понимания — целевая она или нет. Самым простым способом это выяснить может быть проверка фразы в поисковых системах или через Wordstat. В конструкторе UTA-manager заложен такой функционал.
В таблице ключевых фраз выделяем непонятную фразу и нажимаем на кнопку “Я” на панели действий, что означает поиск в Яндексе (1). Нас сразу же перекидывает на страницу Яндекс с уже введенной фразой в поисковую строку. Поиск по Wordstat в этом случае будет полезен, чтобы посмотреть, какие еще варианты этой фразы люди вводят в поисковиках. Для этого нажимаем “W”.
Другим способом проверить фразу можно через панель информации о фразе. Нажмите на значок “i”, который располагается слева от каждой фразы, откроется всплывающее окно. В нем кроме информации о каждом слове, как в таблице слов, есть также кнопки перехода на поиск Яндекс, Wordstat или кнопка копирования фразы в буфер (2).
Выделяем фразы с городами в отдельную группу
В зависимости от тематики сайта, фразы с указанием города города могут быть как самыми горячими, так и околоцелевыми. Если это товар, то чаще всего они означают поиск офлайн-магазина. На этапе очистки семантики рекомендуем выделить эти фразы в отдельную группу для дальнейшей работы с ними.
Сделать это можно в несколько кликов с использованием многостраничного фильтра. Открываем его с помощью уже знакомой нам кнопки в строке поиска. Кликаем по кнопке “Наборы” и видим, что здесь есть списки не только по городам и населенным пунктам, но также по районам и станциям метро крупных городов. Выбираем нужный нам, например, «города РФ», и жмем «Применить»:
Фильтр выделит найденные слова из списка. Создаем новую группу слов, называем ее “города”. Выделяем все отфильтрованные слова и определяем их в этот список, кликая по нему.
Выделение фраз с конкурентами в отдельные группы.
На первом этапе тестов фразы с конкурентами не рекомендуем использовать. Зато потом, когда рекламные кампании уже набирают обороты, можно добавить их в отдельную кампанию и создать контратакующие объявления или предложить более выгодные условия. В любом случае, сейчас их нужно отделить от основной массы целевых фраз. Поэтому создаем для них отдельный список.
Выделяем фразы для уточнения у клиента
Бывают такие фразы, по которым сразу не скажешь — подходит оно или нет. Например: у нас есть фраза “коврик для йоги для занятий в кроссовках”. Сразу и не скажешь — можно ли заниматься на них в кроссовках или нет. Такая фраза требует уточнения у клиента. Создаем для таких фраз отдельный список и после обработки семантики составляем ряд вопросов для уточнения.
Как скачать список слов
Чтобы скачать список, нажимаем на шестеренку рядом с кнопкой добавления и выбираем “Редактировать/скачать список”:
Откроется меню, в котором можно изменить название списка, нажав на карандаш (1), скачать в нужном формате (2), удалить совсем (3) либо не отображать его на панели (4):
Выделяем товары, которых нет в наличии
Это могут быть фразы по непрямым конкурентным товарам. Например, в нашем случае это могут быть коврики из других материалов, которые близки по качеству к нашим. Конечно, в этом случае у вас должен быть план, как переубедить клиента брать то, что он ищет. Этот тип фраз также не рекомендуем использовать на старте рекламной кампании. Их можно использовать в качестве эксперимента с целью расширения охвата.
Использование собранных списков
Мы собрали немало разных списков, которые теперь нужно применить, чтобы они отфильтровались от целевых фраз. Для этого в таблице групп жмем кнопку “Параметры”:
Откроется меню параметров группировки. Параметры, расположенные с левой стороны, пока не трогаем. Справа в настройках условий группировки ставим галочку “Группировка на основе слов из выбранных списков”(1). Затем жмем “Настроить списки слов” (2) и в появившемся окне добавляем все списки, нажав на “+”:
Затем напротив каждой группы меняем “Группообразующий” на “Минус-слова”, выбрав их из списка (1). Затем жмем «Применить».
После этого нажимаем кнопку “Группировать”, и фразы из списков отфильтруются в Отминусованные. Теперь осталось разобраться с остальными фразами.
Фильтрация фраз с нулевой частотностью
Так как мы собрали статистику частотности фраз по всей России, использовать фразы с очень малой частотностью на старте рекламных кампаний не имеет смысла. В дальнейшем для расширения семантики имеет смысл их добавить, но сейчас для тестовой кампании обойдемся без них. Для этого снова переходим в параметры группировки. В столбце «Параметры фраз» находим параметр “Прогноз частотность WS по фразе” и ставим от 5 (1). Жмем «Применить»:
Возращаемся к группировкам и жмем “Группировать” или быструю клавишу R. Видим, что 54 фразы отфильтровались в исключенные (1):
Группировка целевых фраз
Допустим, мы избавились от всех нецелевых фраз, и следующим этапом будет их группировка по смыслу. Сделать это можно в автоматическом и ручном режиме с помощью списков. Рассмотрим оба варианта.
Автоматическая группировка
Переходим в параметры группировки и ставим галочку на “Автоматическая группировка по количеству похожих групп в фразе” (1). В строке «Число слов» указываем на сколько похожих слов должна опираться система при группировке. В нашем случае ставим от 0 до 5 (2). Далее выбираем алгоритм группировки (3). Есть несколько видов алгоритмов, также можно комбинировать их между собой. Описание вызывается по нажатию на знак “?”. В большинстве случаев достаточно установленной по умолчанию комбинации “Подробные группы” и “Частотность слова в ядре”. Оставляем именно так. Затем в параметрах групп устанавливаем предел частотности для группы, чтобы в дальнейшем не получить статус “Мало показов” для группы. Выставляем значение от 30 (4). Жмем “Применить”:
Жмем “Группировать” и видим, что получилось 173 группы с частотностью более 30. Система использовала комбинации всех похожих слов.
Исключение некоторых слов из группообразующих
Название групп формируется из тех слов, что участвовали в группировке. Замечаем, что в группировке участвовали и предлоги. Такие как “для”, “в” и др. Это нам не нужно, поэтому добавим такие слова в игнорируемые при группировке. Для этого выделяем все группы с зажатой клавишей SHIFT и переходим в многострочный фильтр. Там выбираем набор “Стоп-слова” и жмем «Применить»:
Добавляем все найденные слова в новый список, назовем его “Игнор”. Затем снова переходим в параметры группировки и добавляем этот список, при этом в его параметрах выбираем статус “Игнорируемый”. Жмем «Применить»:
Возвращаемся обратно, жмем “Группировать” и видим, что количество групп сократилось, и предлоги ушли из группировки.
Почему в некоторых группах есть фразы с разным смыслом
Проверяя группы, можно заметить, что в некоторых общих группах есть слова с разным смыслом. Например, у нас это группа йоги/коврики. В ней имеются слова разные по смыслу, но обратите внимание на их частотность — она у всех ниже 30. Поэтому они не удовлетворяют условиям и были отнесены к общей группе по словам «йоги» и «коврик».
Чтобы сделать эту группу максимально релевантной к запросам пользователей, при составлении объявления в первом заголовке мы используем шаблон ##, который будет подставлять фразу, по которой сработало объявление в заголовок. А так как мы используем лендинг, для всех объявлений будет одна посадочная страница. Это не противоречит правилам настройки.
Ручная группировка
Этот способ группировки может быть более точным. Здесь мы сами выбираем по каким словам группировать фразы. Для этого нужно составить списки слов и добавить туда нужные слова. Это могут быть слова по свойствам.
- по цвету, размеру, материалу и т.д.
- по применению: для йоги, спорта.
- по использованию продающих добавок: недорого, заказать и т.д.
Если до этого Вы составляли карту запросов, то можете опираться на ее столбцы и составить похожие списки слов.
Затем заходим в параметры группировки и ставим галочку только на “Группировка на основе слов из списка” (1). Добавляем новые списки слов и выставляем им статус “Группообразующий”. Обратите внимание, что рядом со статусом есть пустой чекбокс (2). Поставив галочку в нем, вы обяжете систему использовать слова из указанного списка в каждой группе. Это нужно делать, когда в списке слов есть обязательные для группы фразы. Сейчас нам это не нужно, поэтому пропускаем этот шаг и жмем «Применить». Все остальные настройки остаются прежними.
В результате получим группировку по комбинациям слов из указанных списков.
Как выделить некоторые фразы в отдельную кампанию
Ранее мы собирали списки слов по городам, конкурентам и товарам не в наличии. Теперь можем сделать отдельную кампанию для каждого из этих списков. Для этого переходим в настройки группировки. Сверху видим “Кампания 1”, жмем на значок «Копировать» и появляется кампания 2 (1). Это копия таких же настроек, но для другой кампании. Работает это так — на первом шаге для кампании 1 сработают все указанные там условия группировки. На втором шаге, то есть для кампании 2, указанные настройки сработают для оставшихся фраз, то есть в нашем случае, для отминусованных и исключенных. Поэтому, чтобы сделать кампанию по гео-запросам, мы просто меняем статус “Гео” на «Группобразующий» и ставим галочку в чекбоксе, обязуя систему брать слова только из этого списка (2). Обращаю внимание, что пример показан на основе ручной группировки.
Теперь жмем “Группировать” и видим, что появились новые группы в списке по каждому городу. Отсортировать группы можно нажав на “к” (1) либо воспользоваться фильтром для кампаний (2).
Аналогичным образом можете проделать это для списка конкурентов или товаров не в наличии.
Экспорт в Excel
Перед тем как выгружать данные в файл, нужно сохранить проделанную работу. Для этого нажмите “Сохранить” в верхнем левом углу (1). Кстати, не забывайте делать это почаще, ведь если Вы обновите страницу, не сохранив изменения, то всю работу придется делать заново. Затем жмем «Объявления и экспорт» (2):
Откроется новое окно, где самым простым действием будет выгрузка данных в excel-файл. Ставим галочку напротив нужного варианта и жмем “Скачать CSV” (1). Статистика — это выгрузка сгруппированных ключевых фраз с той статистикой, которая была собрана в проекте. Остальные — это отминусованые, исключенные и несгруппированные, которые позволят выгрузить фразы из одноименных списков.
Как озаглавить слова из списка
Так как в некоторых группах будет использоваться шаблон для первого заголовка, нужно позаботится о правильном написании используемых ключевых фраз. Например, у нас есть группа слов со всеми городами, но названия городов во всех фразах пишутся с маленькой буквы. В этом случае выбираем в соответствующем поле нужный список с городами (1). Теперь, если во фразе используется слово из этого списка, оно будет писаться с заглавной буквы. Также этой функцией удобно пользоваться для имен собственных, названий брендов и тому подобных слов.
Выгрузка минус-слов с точной словоформой (!)
Ранее мы создали список минус-слов, которые нужно использовать в точной словоформе. Чтобы не делать это вручную, в конструкторе UTA-manager встроена возможность выгружать минус-слова с восклицательным знаком. Для этого ставим галочку в соответствующее поле (1) и выбираем нужный список слов^
Составление объявлений
Пришло время создавать релевантные объявления. Конструктор позволяет делать это в автоматическом режиме. Есть возможность создание объявлений, как для Яндекс.Директ, так и для Google Ads. Мы создаем кампанию для Директа, поэтому выбираем этот вариант и жмем “Добавить объявление”:
Появится меню создания, где нужно заполнить свободные поля. Так в заголовке 1 указываем шаблон [Kw] (1), который означает, что в заголовок будет добавлена самая оптимальная фраза из группы. То есть конструктор выбирает самую запрашиваемую фразу, учитывая при этом общую частотность фраз, частотность фраз в точном соответствии (в кавычках) и частотность с восклицательным знаком.
Далее заполняем второй заголовок (2) и описание (3).
Затем указываем максимальную длину используемой фразы. По умолчанию стоит 30. В этом случае конструктор будет стремиться выбрать фразу не длиннее 30 символов. При этом, если все фразы в группе будут длиннее, при выгрузке в Директ Коммандер появится ошибка, и нужно будет вручную укорачивать заголовок. Также можно балансировать первый и второй заголовок. В этом случае конструктор разделит фразу на слова и то, что не поместилось в первый, отправит во второй заголовок. Для этого ставим галочку в чек бокс (4).
Если хотите чтобы объявлению присвоился статус мобильного, отмечаем это в другом чекбоксе (5).
Затем вызываем дополнительные поля (6) и указываем ссылку на посадочную страницу (7) и отображаемую ссылку (8).
После этого нужно добавить быстрые ссылки и уточнения. В конструкторе это делается не по одному, а целыми наборами. Чтобы добавить набор, нажимаем на одну из соответствующих кнопок (9).
Появится меню с предложением добавить новый набор или импортировать набор из другого проекта, к которому есть доступ. Выбираем “Добавить новый набор быстрых ссылок”. Откроется меню, где заполняем поля заголовков, описания и ссылок.
Если нужно добавить дополнительные быстрые ссылки, то жмем на соответствующую кнопку(1). Также можно дублировать последнюю ссылку (2). По правилам Яндекс.Директ можно добавить не более 8 ссылок.
Если нужно, указываем имя для набора (3) и жмем “Закрыть” (4):
Похожие действия выполняем и с набором уточнений.
После этого осталось выбрать эти наборы в дополнительных полях (1).
На экране предпросмотра показано, как будет выглядеть объявление без учета подстановки фразы в первый заголовок (2).
Далее можно либо добавить следующее объявление в группу для А/Б теста, либо дублировать последнее (3).
Для окончания работы с конструктором скачиваем полученные CSV-файл, нажав на соответствующую кнопку (4):
Завершающий этап
Скачанный файл можно просмотреть в Excel и при необходимости отредактировать некоторые заголовки. Подробнее об этом здесь. А можно сразу загрузить его в Директ Коммандер и сделать это там. В нем указываем нужные параметры для кампаний, такие как регионы показов, стратегию ставок и их корректировки. Делаем кросс-минусовку, выставляем ставки для фраз и другие необходимые действия.
После этого готовую кампанию можно выгружать в Яндекс.Директ. Руководство с пошаговыми действиями здесь.
Вывод
Подобный подход к настройке кампаний позволяет сократить трудозатраты в 10 раз.
На этапе чистки семантического ядра от мусора существенно экономится время за счет уникальных алгоритмов работы, удобного интерфейса конструктора, а также заготовленных наборов слов для фильтрации.
Группировка фраз может производится, как в моментальном автоматическом режиме, так и с помощью собственных списков фраз. И не идет ни в какое сравнение с ручной группировкой в Excel, а также другими сервисами, например Key Collector.
Объявления создаются в автоматическом режиме, при этом заголовки получаются релевантны смыслу группы ключевых фраз.
В дальнейшем интерфейс и возможности конструктора будут совершенствоваться, и работать с ним станет еще удобнее.
Кейс – словоформы в поисковой системе Яндекс и рекламной системе Яндекс.Директ
Яндекс различает только 3 части речи – существительное, прилагательное и глагол. В прилагательное входит наречие, в глагол — причастие и деепричастие.
Также нужно выделить числительное, где отдельные формы слова зачастую могут выступать отдельными частями речи и стоп слова — частица, местоимение, предлог и союз.
Покажем, как разделяются части речи на изображении ниже:
Как определить, являются ли слова одной частью речи?
Если у вас возникли сомнения, считает ли Яндекс эти 2 слова разными? На помощь приходит замечательный сервис wordstat.yandex.ru, который ежедневно спасает тысячи интернет-маркетологов.
Вводим слова, которые нас интересуют. В данном случае это «Настроить» и «Настрою». В левом столбце видим одно слово «Настроенный», о чем можно сделать вывод, слова «Настроить» и «Настрою» абсолютно одинаковы для Яндекса.
Рассмотрим другой случай. Используем слова «Настройка» и «Настроить». В левом столбце наблюдаем 2 слова в 1 строке, следовательно, слова «Настройка» и «Настроить» для Яндекс разные.
Вернемся к нашему кейсу
В первом случае слово «Настроим» в заголовке объявления является глаголом, как и ключевая фраза «Настроить».
Во втором случае «Настройка» — существительное. Для Яндекса слова «Настройка» и «Настроить» являются совершенно разными, соответственно нет бонуса к показателю качества, из-за чего наблюдается разбег в ставках.
Данный пример наглядно показывает почему настройку контекстной рекламы необходимо доверять профессионалам. На основе подобных мелочей экономится существенная доля бюджета на контекстную рекламу. Если вы сомневаетесь в качестве ведения вашей текущей рекламной кампании закажите ее комплексный аудит, который даст четкое представление о том, какие потребуются изменения для снижения стоимости клика и увеличения количества заявок.
Будем рады любым предложениям и комментариям. Оцените нашу статью, нажав на один из смайликов!
Была ли полезной наша статья? Голосуйте!
Сейчас читают
5 частых ошибок ведения блога в Instagram или как привлечь подписчиков
Публичный разбор профиля лаунж-бара, г. Москва
Углубиться в то, что любишь
Написать нам
Политика конфиденциальности
Настоящая Политика конфиденциальности персональных данных (далее – Политика конфиденциальности) действует в отношении всей информации, которую корпоративный сайт Индивидуального предпринимателя Гилёвой Анастасии Андреевны (далее – Сайт), работающего под брендом Маркетинговое агентство Concept Lab (далее – Агентство), расположенный на доменном имени https://conceptlab.pro, может получить о Пользователе во время использования вышеуказанного корпоративного сайта и работы с ним.
1. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ТЕРМИНОВ
1.1. В настоящей Политике конфиденциальности используются следующие термины:
1.1.1. «Администрация Сайта Агентства (далее – Администрация сайта)» – уполномоченные сотрудники на управление сайтом, действующие от имени Индивидуального предпринимателя Гилёвой Анастасии Андреевны, которые организуют и (или) осуществляют обработку персональных данных, а также определяют цели обработки персональных данных, состав персональных данных, подлежащих обработке, действия (операции), совершаемые с персональными данными.
1.1.2. «Персональные данные» — любая информация, относящаяся к прямо или косвенно определенному или определяемому физическому лицу (субъекту персональных данных).
1.1.3. «Обработка персональных данных» — любое действие (операция) или совокупность действий (операций), совершаемых с использованием средств автоматизации или без использования таких средств с персональными данными, включая сбор, запись, систематизацию, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передачу (распространение, предоставление, доступ), обезличивание, блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.
1.1.4. «Конфиденциальность персональных данных» — обязательное для соблюдения Оператором или иным получившим доступ к персональным данным лицом требование не допускать их распространения без согласия субъекта персональных данных или наличия иного законного основания.
1.1.5. «Пользователь корпоративного сайта (далее — Пользователь)» – лицо, имеющее доступ к сайту Агентства, посредством сети Интернет и использующее Сайт маркетингового агентства Concept Lab.
1.1.6. «Cookies» — небольшой фрагмент данных, отправленный вебсервером и хранимый на компьютере пользователя, который вебклиент или веб-браузер каждый раз пересылает веб-серверу в HTTP-запросе при попытке открыть страницу соответствующего сайта.
1.1.7. «IP-адрес» — уникальный сетевой адрес узла в компьютерной сети, построенной по протоколу IP.
2. ОБЩИЕ ПОЛОЖЕНИЯ
2.1. Использование Пользователем Сайта означает согласие с настоящей Политикой конфиденциальности и условиями обработки персональных данных Пользователя.
2.2. В случае несогласия с условиями Политики конфиденциальности Пользователь должен прекратить использование Сайта.
2.3. Настоящая Политика конфиденциальности применяется только к сайту Агентства. Агентство не контролирует и не несет ответственность за сайты третьих лиц, на которые Пользователь может перейти по ссылкам, доступным на сайте Агентства.
2.4. Администрация сайта не проверяет достоверность персональных данных, предоставляемых Пользователем Сайта Агентства.
3. ПРЕДМЕТ ПОЛИТИКИ КОНФИДЕНЦИАЛЬНОСТИ
3.1. Настоящая Политика конфиденциальности устанавливает обязательства Администрации сайта по неразглашению и обеспечению режима защиты конфиденциальности персональных данных, которые Пользователь предоставляет по запросу Администрации сайта при заполнении форм заявки, форм обратной связи и форм подписки на Сайте.
3.2. Персональные данные, разрешённые к обработке в рамках настоящей Политики конфиденциальности, предоставляются Пользователем путём заполнения форм заявки, форм обратной связи и форм подписки на Сайте Агентства и включают в себя следующую информацию:
3.2.1. формы обратной связи и формы заявки (расположены на всех страницах Сайта, включая «шапку» Сайта и «подвал» Сайта):
3.2.1.1. фамилию, имя, отчество Пользователя;
3.2.1.2. контактный телефон Пользователя;
3.2.1.3. адрес электронной почты (e-mail);
3.2.2. формы обратной связи и формы заявки (расположены на всех страницах Сайта, включая «шапку» Сайта и «подвал» Сайта):
3.2.2.1. адрес электронной почты (e-mail);
3.3. Любая иная персональная информация, неоговоренная выше, подлежит надежному хранению и нераспространению, за исключением случаев, предусмотренных в п.п. 5.2. настоящей Политики конфиденциальности.
4. ЦЕЛИ СБОРА ПЕРСОНАЛЬНОЙ ИНФОРМАЦИИ ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ
4.1. Персональные данные Пользователя Администрация Сайта может использовать в целях:
4.1.1. Установления с Пользователем обратной связи, включая направление уведомлений, запросов, касающихся использования Сайта Агентства, оказания услуг Агентства, обработку запросов и заявок от Пользователя.
4.1.2. Подтверждения достоверности и полноты персональных данных, предоставленных Пользователем.
4.1.3. Предоставления Пользователю с его согласия рассылки статей с корпоративного блога Агентства.
5. СПОСОБЫ И СРОКИ ОБРАБОТКИ ПЕРСОНАЛЬНОЙ ИНФОРМАЦИИ
5.1. Обработка персональных данных Пользователя осуществляется без ограничения срока, любым законным способом, в том числе в информационных системах персональных данных с использованием средств автоматизации или без использования таких средств.
5.2. Персональные данные Пользователя могут быть переданы уполномоченным органам государственной власти Российской Федерации только по основаниям и в порядке, установленным законодательством Российской Федерации.
5.3. При утрате или разглашении персональных данных Администрация сайта информирует Пользователя об утрате или разглашении персональных данных.
5.4. Администрация сайта принимает необходимые организационные и технические меры для защиты персональной информации Пользователя от неправомерного или случайного доступа, уничтожения, изменения, блокирования, копирования, распространения, а также от иных неправомерных действий третьих лиц.
5.5. Администрация сайта совместно с Пользователем принимает все необходимые меры по предотвращению убытков или иных отрицательных последствий, вызванных утратой или разглашением персональных данных Пользователя.
6. ОБЯЗАТЕЛЬСТВА СТОРОН
6.1. Пользователь обязан:
6.1.1. Предоставить корректную информацию о персональных данных, необходимую для эффективного пользования Сайтом Агентства и получения оперативной и компетентной обратной связи от Агентства по запросу Пользователя через заполненные на сайте формы. 6.2. Администрация сайта обязана:
6.2.1. Использовать полученную информацию исключительно для целей, указанных в п. 4 настоящей Политики конфиденциальности.
6.2.2. Обеспечить хранение конфиденциальной информации в тайне, не разглашать без предварительного письменного разрешения Пользователя, а также не осуществлять продажу, обмен, опубликование, либо разглашение иными возможными способами переданных персональных данных Пользователя, за исключением п.п. 5.2. настоящей Политики Конфиденциальности.
6.2.3. Принимать меры предосторожности для защиты конфиденциальности персональных данных Пользователя согласно порядку, обычно используемому для защиты такого рода информации в существующем деловом обороте.
6.2.4. Осуществить блокирование персональных данных, относящихся к соответствующему Пользователю, с момента обращения или запроса Пользователя или его законного представителя либо уполномоченного органа по защите прав субъектов персональных данных на период проверки, в случае выявления недостоверных персональных данных или неправомерных действий.
7. ОТВЕТСТВЕННОСТЬ СТОРОН
7.1. Администрация сайта, не исполнившая свои обязательства, несёт ответственность за убытки, понесённые Пользователем в связи с неправомерным использованием персональных данных, в соответствии с законодательством Российской Федерации, за исключением случаев, предусмотренных п.п. 5.2., и 7.2. настоящей Политики Конфиденциальности.
7.2. В случае утраты или разглашения Конфиденциальной информации Администрация сайта не несёт ответственность, если данная конфиденциальная информация:
7.2.1. Стала публичным достоянием до её утраты или разглашения.
7.2.2. Была получена от третьей стороны до момента её получения Администрацией сайта.
7.2.3. Была разглашена с согласия Пользователя.
8. РАЗРЕШЕНИЕ СПОРОВ
8.1. До обращения в суд с иском по спорам, возникающим из отношений между Пользователем сайта Агентства и Администрацией сайта, обязательным является предъявление претензии (письменного предложения о добровольном урегулировании спора).
8.2 .Получатель претензии в течение 30 календарных дней со дня получения претензии, письменно уведомляет заявителя претензии о результатах рассмотрения претензии.
8.3. При не достижении соглашения спор будет передан на рассмотрение в судебный орган в соответствии с действующим законодательством Российской Федерации.
8.4. К настоящей Политике конфиденциальности и отношениям между Пользователем и Администрацией сайта применяется действующее законодательство Российской Федерации.
9. ДОПОЛНИТЕЛЬНЫЕ УСЛОВИЯ
9.1. Администрация сайта вправе вносить изменения в настоящую Политику конфиденциальности без согласия Пользователя.
9.2. Новая Политика конфиденциальности вступает в силу с момента ее размещения на Сайте Агентства, если иное не предусмотрено новой редакцией Политики конфиденциальности.
9.3. Все предложения или вопросы по настоящей Политике конфиденциальности следует сообщать через форму обратной связи в разделе Контакты Сайта Агентства, расположенной по адресу https://conceptlab.pro/contacts/.
9.4. Действующая Политика конфиденциальности размещена на странице по адресу https://conceptlab.pro.
Обновлено «16» ноября 2020 г.
Агентство концептуальной рекламы
© Concept Lab. 2023. Авторские права защищены.