Загрузка...Пост о том, как мне удалось автоматизировать и сократить кол-во времени и сил на работу с минус словами через язык программирования Python. Поделюсь своим подходом определения минус слов по статистике.
Сразу скажу, что после первого запуска скрипта я рассчитал, что кол-во нерелевантных показов на поиске сократится почти на 14%, Ctr вырастит на 8%, а расход сократится на 10%. Об этом поподробнее будет в конце поста.
И так пошаговые действия.
Исходные данные беру за 3 месяца из мастера отчетов. В качестве цели я беру достижение глубины в 2 страницы. В дальнейшем я буду строить показатель качества слова по этой цели.
Разделяю поисковые запросы на отдельные слова.
Потом группирую, чтоб получить суммарную статистику по словам на уровне кампании и также рассчитываю CTR и конверсию этих слов на уровне кампании.
Рассчитываю CTR и конверсию слов на уровне аккаунта.
Рассчитываю CTR и конверсию кампаний.
Все это соединяю.
Теперь достаточно данных для определения некачественных слов. Я нашел 2 варианта, как это сделать.
По конверсии.
Условия фильтрации слов:
- кликов больше 5
2. (cmgn_key_cr / max (akk_key_cr, cpmgn_cr)) < 50% (Сравниваю CR слова с CR слова на уровне акк или CR кампании, что больше из них. И если полученная разница ниже на 50%, то считаю его низко-конверсионным).
Результат:
По CTR
Условия фильтрации слов:
- Показов больше 19, конверсия слова на уровне кампании меньше 25%
2. (cmgn_key_ctr / max (akk_key_ctr, cpmgn_ctr)) < 50% (Сравниваю CTR слова с CTR слова на уровне акк или CTR кампании, что больше из них. И если полученная разница ниже на 50%, то считаю его некачественным).
Результат:
Бывает и такое, что те слова, которые присутствуют в ключевых словах попадаются в этих расчетах. Чтобы их не добавить в минус слова, слова из ключевых слов удаляются из таблицы. И также принудительно фильтрую «белые» слова такие, как «купить, заказать»
Но это еще не все, я выгружаю пул полученных слов в эксель, чтобы вручную проверить и отсеять, по моему мнению, качественные слова. Хотя статистика конечно говорит обратное, но тут каждый сам эксперт. Предыдущий этап снижает кол-во времени на исключение качественных слов.
Дальше выбранные слова фильтруются и автоматически добавляются в их кампании. Это уже дело техники)
Теперь считаем на сколько бы сократилось число показов, насколько бы выше был CTR и сократились расходы за 3 месяца, если бы эти слова были в мину словах.
Эффект от определения минус слов по Конверсии и CTR были просуммированы.
В итоге после добавления этих слов в лучшем случае кол-во нерелевантных показов на поиске сократится почти на 14%, Ctr вырастит на 8%, а расход сократится на 10%. Меня цифры впечатлили.
После написания этого поста, я увидел, что я совсем не использовал данные по отказам, но и без них получилось хорошо. Может в будущем их учту.
Если у вас появились идеи, как можно еще по статистике определить минус слова, расскажите об этом в комментариях. Возможно я дополню код.
Возможно следующий пост будет о том, как определить слова, которые нужно закавычить. Поэтому если вам это интересно подписывайтесь на мой канал в телеграмм!