Алексей Филатов, 16 Февраля 2017

Кластеризация запросов в Key Collector

Продолжаем цикл статей на тему автоматизации разработки рекламных кампаний для интернет-магазина: кластеризуем ядро!


После прочтения статей вы научитесь: оптимизировать кампании в Excel методами, которые используются в оптимизаторах конверсий; автоматически собирать семантику, сегментировать и создавать объявления; прогнозировать конверсию на базе истории и многое другое.

Темы статей:

  1. Выгрузка данных из Google Analytics и Яндекс Метрики по API
  2. Парсинг ключевых слов в Key Collector
  3. Кластеризация запросов
  4. Агрегирование данных
  5. Прогнозирование конверсии для ключевых слов
  6. Расчет ставок
  7. Разработка заголовков
  8. Разработка рекламных кампаний
  9. Анализ эффективности

Материал сложный и раскрывает только базовые подходы к автоматизации, чтобы задать вам вектор развития.

В прошлой статье мы распарсили наши запросы с конверсиями, в этом нам нужно его кластеризовать вместе с полученными входящими запросами.

На ряду с обычными методами сбора ключевых слова «руками» есть метод расширения семантического ядра путем кластеризации запросов. Суть кластеризации в том, что, например, по запросам «купить велосипед» и «купить велосипед в Москве» будут cхожие поисковые выдачи. Их схожесть определяется количеством одинаковых URL в выдачи. Следовательно, если для 10-ти запросов спарсить поисковую выдачу, то можно поделить запросы по группам, например, «эти два запроса имеют 4 одинаковых URL, давайте определим их в одну группу»


Собственно, из этой простой технологии вытекает интересная возможность автоматизации контекстной рекламы, которую мы рассмотрим в цикле статей по разработке рекламной кампании с применением кластеризации ключевых слов.

Возникли трудности?

Мы можем помочь вам настроить контекстную рекламу, оставьте заявку или напишите в чат.

Нам нужно взять наши запросы с конверсиями и к ним «примагнитить» входящие запросы, который мы распарсили ранее. Для этого нам нужно спарсить для всех запросов поисковую выдачу и соотнести все запросы с друг другом по выдаче. Это и называется кластеризация семантического ядра.

Парсить выдачу для 30 000 запросов, это многовато :) Поэтому используем сервис xmlproxy.ru, там 1 запрос стоит 0,005 рублей, в итоге 30 000 * 0,005 будет всего 150 рублей, это супер дешево!

Регистрируемся, пополняем баланс и копируем адрес для запросов.


Адрес вставляем в настройки Key Сollector, как на скрине. Правим настройки, можно установить аж 100 потоков!


Теперь можете создать тестовый запрос и проверить, как у вас все работает. Должны собираться ссылки до 10-ой позиции.


Теперь создаем новую группу и копируем в нее слова после парсинга и слова с конверсиями. Слова после парсинга необходимо предварительно лемматизировать, как мы делали ранее.


Теперь запускаем сбор данных, как мы делали ранее и ждем.


После парсинга группируем слова на основании схожести поисковой выдачи, для этого используем следующие параметры. Нажимаем Вычислить группировку, группировка может занимать до часа времени.


Экспортируем группы и ключевые слова.


Все, вот и вся кластеризация! Исследование на выявление отличий алгоритма кластеризации в KC и онлайн-сервисов мы не проводили.

Стоит признать, что после 100 запросов Key Collector начинает глючить, поэтому нам пришлось арендовать сервер и написать свое ПО для парсинга и кластеризации больших массивов.

Пишите вопросы в комментариях, какие темы было бы интересно раскрыть подробнее? Если у вас есть идеи или советы, то делитесь!

Подпишитесь на Facebook или Телеграмм, чтобы не пропустить новые статьи
Другие материалы по теме
Как сделать сквозную аналитику, кроме ROISTAT HOWTO
Как сделать сквозную аналитику, кроме ROISTAT
У нас поток проектов и всем нужно сводить расходы на рекламу с выручкой, у нас есть основных 5 решений, о которых я расскажу ниже.
Cквозная аналитика: AmoCRM с Google Analytics за пару часов HOWTO
Cквозная аналитика: AmoCRM с Google Analytics за пару часов
Как интегрировать AmoCRM с Google Analytics бесплатно без помощи программисто за пару часов, пошаговая инструкция. Как посчитать LTV каналов.
Сквозная аналитика: вручную за 15 минут HOWTO
Сквозная аналитика: вручную за 15 минут
Как вручную свести данные о продажах по источникам трафика.
Как настроить автоматическую отчетность по РСЯ-площадкам в разрезе конверсий и CPA HOWTO
Как настроить автоматическую отчетность по РСЯ-площадкам в разрезе конверсий и CPA
Как сводить конверсии и расходы по РСЯ-площадкам в Google Analytics.
Как вручную свести конверсии и их стоимость по площадками РСЯ в Google Analytics HOWTO
Как вручную свести конверсии и их стоимость по площадками РСЯ в Google Analytics
Как вручную свести расходы и конверсии в разрезе РСЯ площадок. Для этих целей рекомендуем работать в Google Analytics.
Сквозная аналитика бесплатно за 20 минут: Google Sheets + Google Analytics + Zapier HOWTO
Сквозная аналитика бесплатно за 20 минут: Google Sheets + Google Analytics + Zapier
В своем агентстве контекстной рекламы мы научились решать вопрос со сквозной аналитики для небольших кампаний. Наверняка наш опыт будет актуален для всех интернет-маркетологов.
читать наш блог

Оставьте заявку

После того, как вы оставите заявку: интервью ~15 минут → гостевые доступы для аудита ~15 минут → аудит в течении 2-х дней → согласование предложения → начало первой итерации. По нашему опыту реально начать что-то делать уже через 2-3 дня.

Менеджер проектов Александр
Александр

Менеджер проектов



Пишите на — info@1jam.ru , звоните в скайпе — jam.agency , или по телефону — 8 (800) 551-85-03