Когда нужно быстро запустить контекстную рекламу, можно сделать простой ход: отсегментировать собранные ключевые фразы.
Это сужает количество фраз, что, с одной стороны хорошо — понадобится меньше времени на их дальнейший разбор и составление объявлений, а с другой стороны плохо — остается непроработанная семантика. Но в целом, при отборе потенциально конверсионных фраз можно быть уверенным, что они будут работать хорошо. А уже после запуска, разбираться с оставшимися фразами.
Ключевые фразы можно сегменитировать по:
- частотности ключевой фразы;
- количеству слов в ключевой фразе;
- наличию конверсионных приставок: «купить», «заказать», %название_города (пример: «контекстная реклама Киев»).
Более гибкий вариант — комбинация методов и/или ручной отбор.
В работу берем зеленые фразы, а остальные ждут своего времени.
В таблице выше отмеченые фразы дадут в несколько раз больше трафика чем остальные. Почти все остальные фразы — производные, а значит показы по ним тоже будут, при использовании модификатора широкого соответствия.
Методика отлично подходит для ограниченных бюджетов — можно работать с ограниченной семантикой, исключая из рекламы общие фразы. Несколько лет назад настраивал рекламные кампании для интернет-магазина чемоданов. У клиента был ограниченный бюджет, которого явно не хватало для охвата всей семантики, поэтому решили взять в работу только транзакционные фразы, в которые входили слова «купить» и «интернет-магазин» — по ним было ожидаемо больше продаж.
Есть и другой подход — использовать только точный тип соответствия. При таком подходе можно сэкономить время на проработку минус-слов, но есть риск упустить показы по запросам с длинным хвостом. Поэтому, в целом, лучше использовать модификатор широкого соответствия.
