N-грамм-анализ поисковых запросов: как найти потери и не посчитать расход дважды

В отчёте четыре запроса про офисные кресла. Три содержат слово «ремонт», два — «купить», а слово «кресло» встречается в каждом. Если сложить расход по всем найденным словам, получится больше, чем реально списала рекламная система.

Так работает N-граммапоследовательность из одного или нескольких слов, которую ищут во множестве запросов: она помогает увидеть повторяющийся смысл, но легко создаёт двойной подсчёт. Задача анализа — найти строки для проверки и посчитать их расход один раз.

Учебный кейс

Магазин новых кресел выгрузил четыре запроса: «ремонт кресла недорого» — 42,50 BYN, «как отремонтировать кресло» — 28 BYN, «купить кресло Минск» — 110 BYN и «кресло б/у купить» — 51 BYN. Всего — 231,50 BYN.

Группа «ремонт» соберёт 70,50 BYN, «кресло» — 231,50 BYN, «купить» — 161 BYN. Их сумма 463 BYN не является расходом кампании: одни строки вошли сразу в несколько групп. Для решения магазин отметил смыслы «ремонт» и «б/у», а инструмент посчитал объединение исходных строк: 121,50 BYN без повторов. Затем специалист открыл сами запросы и проверил, что магазин действительно не продаёт подержанные кресла и не оказывает ремонт.

Что такое N-грамма

N-грамма — последовательность из одного, двух или нескольких слов:

• 1-грамма: ремонт;
• 2-грамма: ремонт кресла;
• 3-грамма: как отремонтировать кресло.

Анализатор разбивает поисковые запросы на такие фрагменты и объединяет их показатели: показы, клики, расход и конверсии. Так становится видно, какие смыслы повторяются в сотнях или тысячах строк.

Например, общий мотив легко потерять в длинной выгрузке: ремонт офисного кресла, как отремонтировать кресло, ремонт кресел своими руками. N-грамма ремонт соберёт эти строки в одну группу. Дальше нужно проверить бизнес-смысл. Для продавца новых кресел такой трафик, вероятно, лишний. Для магазина с сервисным центром он может приносить выручку.

Какие данные нужны

Исходник — отчёт по фактическим запросам, после которых показывалась реклама. Для анализа достаточно пяти колонок:

• поисковый запрос;
• показы;
• клики;
• расход;
• конверсии.

До выгрузки зафиксируйте период, валюту, выбранные цели и модель атрибуции. Конверсии должны означать одно и то же во всех включённых кампаниях.

Отчёты рекламных систем описывают доступную часть запросов. Google может скрывать редко используемые формулировки из-за требований конфиденциальности. Яндекс объединяет часть строк без кликов и с малым числом показов в «Другие поисковые запросы». Поэтому сумма видимых строк может отличаться от всей статистики кампании.

Почему расходы нельзя складывать

Возьмём небольшой отчёт:

Общий расход равен 231,50 BYN. После разложения анализатор может показать 70,50 BYN для ремонт, 231,50 BYN для слова кресло и его форм, 161 BYN для купить. Сумма этих групп составит 463 BYN, хотя рекламная система списала вдвое меньше.

У отчёта появляются два полезных показателя:

• расход по одной N-грамме — сумма строк, в которых она встречается;
• общий расход выбранных кандидатов — сумма уникальных исходных строк, подходящих хотя бы под один выбранный смысл.

Для оценки масштаба потерь нужен второй показатель. N-грамм-анализатор WiseLab считает каждую исходную строку один раз, даже если в ней найдено несколько выбранных N-грамм.

Зачем нужен белый список

Самые частые слова обычно описывают продукт. В примере выше кресло связано почти со всем расходом, но исключать его нельзя.

Белый список защищает названия товаров, бренды, коммерческие модификаторы, рабочие регионы и профессиональные термины. Его лучше составить до анализа. Тогда верхнюю часть результата не займут очевидные слова, а спорные кандидаты будет проще заметить.

Лемматизация помогает объединить словоформы, например кресло и кресла. После нормализации всё равно проверяйте исходные запросы: одинаковая основа слова не гарантирует одинаковое намерение.

Как выбирать размер N-граммы

1-граммы находят широкий повторяющийся мотив: ремонт, бесплатно, вакансии, скачать. Они полезны для разведки, но часто слишком широки для загрузки в рекламный кабинет.

2- и 3-граммы сохраняют контекст: своими руками, скачать бесплатно, вакансии водитель минск. Рабочий порядок простой: заметить проблему по одному слову, затем найти минимальную фразу, которая отсекает лишний смысл и сохраняет целевой.

Ноль и неизвестная конверсия

Ноль означает, что в выбранной колонке записано значение 0. Пустая ячейка, N/A или отсутствие колонки этого не подтверждают.

Если неизвестные значения превратить в нули, отчёт начнёт предлагать исключения по строкам, эффективность которых фактически не измерена. Даже подтверждённый ноль требует проверки задержки конверсий, работы целей, звонков и офлайн-продаж.

Поэтому N-грамма с расходом и нулём конверсий получает статус кандидата. Готовой минус-фразой она становится после проверки примеров и бизнес-контекста.

Рабочий процесс

1. Выгрузите поисковые запросы за сопоставимый период.
2. Добавьте расход, клики и нужную бизнес-конверсию.
3. Проверьте пустые значения и единицы измерения.
4. Составьте белый список.
5. Запустите анализ 1-, 2- и 3-грамм.
6. Задайте минимальный расход или число кликов, достаточное для решения.
7. Откройте примеры запросов у каждого кандидата.
8. Проверьте пересечение с действующими ключевыми фразами.
9. Добавьте исключения небольшим пакетом и сохраните дату изменения.
10. Сравните качество трафика после накопления новых данных.

Порог стоит связать с экономикой кампании. При допустимом CPA 50 BYN повторяющийся смысл с расходом 5 BYN пока можно наблюдать. Кандидат с расходом 100 BYN без подтверждённых результатов требует внимания раньше.

Как переносить результат в кабинет

Перед загрузкой определите формулировку исключения, уровень применения и тип соответствия. Механика платформ различается. В Google отрицательные ключевые слова имеют собственные правила соответствия. В Яндекс Директе минус-слово у ключевой фразы и минус-фраза группы или кампании решают разные задачи.

Сначала соберите кандидатов в N-грамм-анализаторе, затем проверьте итоговую формулировку через конструктор минус-слов WiseLab. У каждого добавленного исключения должна оставаться понятная причина: какие запросы оно закрывает, сколько они потратили и почему этот спрос не подходит бизнесу.

Что забрать в работу

Сначала найдите повторяющийся смысл, затем вернитесь к исходным запросам и только после этого готовьте исключение. Для оценки потерь считайте уникальные строки, которые попали хотя бы в одну выбранную группу. Это помогает направить бюджет на подходящий спрос и не объяснять решение завышенной суммой.