Анализ больших семантических ядер, или «Робот-распознаватель». Макросы для контекстной рекламы


Автоматизация контекстной рекламы для новичков

Из азов в Excel нужно:

Кроме того, всегда нужно закреплять заголовки и выставлять фильтры по ним, иметь столбец индекса (№) для возврата исходного порядка в случае чего и понимать предназначение wildcard-символов в Excel (~,*,?). Также советую глубоко изучить функции поиска и замены (я серьезно) и копирования и вставки (да-да).

Еще из азов — научиться записывать макросы и выполнять их (это совсем несложно, разобраться можно за две минуты, просто загуглив). С этого и начинается автоматизация в Excel, макросы позволяют сэкономить уйму времени, если настраивать их для рутинных задач. Когда захочется копнуть поглубже — можно начать смотреть их код и по ним учить VBA. Помимо макросов можно научиться писать UDF — это пользовательские функции, которые обычно используют для замены длинных комбинаций функций, что тоже ускоряет работу.

Теперь что касается применения Excel и в частности моей надстройки в самой контекстной рекламе:

  1. Первое — нужно сначала глубоко разобраться со стоп-словами и минус-словами и их спецификой в Директе и AdWords. Охват и эффективность рекламных кампаний напрямую зависят от умелого их использования. При массовой работе с ними сразу возникнет необходимость автоматизировать проставление и удаление модификаторов напротив стоп-слов, преобразование минус-слов в однострочном формате Яндекса в построчный формат Google. Тут и потребуется надстройка SEMTools.
  2. Дальше — выявление, извлечение и удаление топонимов — операции, которые обычно делаются «ручками». Здесь также на помощь придет моя надстройка, она их «знает» очень много. Большинство опытных специалистов понимают, насколько важна работа с геомаркерами. Они могут принести как пользу, так и вред. Основная проблема — их огромное количество, и нельзя предугадать заранее, какие встретятся в вашей семантике.

В вещах посложнее уже гораздо сильнее может быть задействована моя надстройка. Она дает возможность строить частотные словари, кластеризовать, лемматизировать, нормализовывать, удалять дубли, искать предустановленные списки слов и свои собственные и многое другое. Подробнее читайте в описании надстройки или задавайте вопросы мне лично.

ppc.world

Анализ больших семантических ядер, или «Робот-распознаватель»

Говорят, метатеги для целей SEO мертвы и больше нет смысла прописывать заветную строку meta keywords. Действительно, в современных многофакторных алгоритмах этот тег потерял свой вес. Но это вовсе не значит, что нужно отказываться от работы с семантическим ядром сайта — оно по-прежнему бесценно для структурирования сайта, формирования тематики (которой и интересуются поисковики) и даже для контекстной рекламы. Собрать ядро — задача не из лёгких, собрать его с умом и не превратить в «накидайте мне синонимов» — ещё сложнее. Так вот, в статье пойдет речь о макросах и формулах MS Excel, которые упростят обработку больших семантических ядер. Представляем вам небольшого Excel-робота от нашего изобретательного и не жадного специалиста отдела контекстной рекламы RealWeb Дмитрия Тумайкина. Ему и слово.image «Привет, Хабр! C самого начала хочу предупредить читателей, что разработка не является чем-то новым на рынке по логике и принципу работы, но имеет ряд преимуществ перед другими известными инструментами:
  • Является полностью бесплатной для всех пользователей(в отличие от KeyCollector и ряда других подобных сервисов).
  • Не требует подключения к интернету + использует локальные мощности (есть версия, созданная для Google Docs, но на больших объемах данных работает медленнее вашего компьютера, даже одноядерного, т.к. корпорация добра по привычке ограничивает процессорные мощности на 1-го пользователя.
  • Представляет собой оптимизированный (насколько позволяет знание алгоритмов вычислений Excel) алгоритм для обработки больших ядер.
Файл является одним из серии файлов для специалистов по контекстной рекламе (планируются ещё интересные и очень полезные «роботы»). К слову сказать, разработка была создана «с нуля», и уже постфактум стало известно, что на рынке уже есть схожие макросы для табличных редакторов – например, публикация Devaka (макрос для OpenOffice) и разработка команды MFC-team, являющаяся адаптацией этого макроса под MS Excel. Впрочем, ни один из файлов не мог удовлетворить мои потребности как потребности специалиста по контекстной рекламе. У нашей разработки есть свои преимущества, о чём расскажу чуть ниже.

А пока — зачем это нужно?

Допустим, есть большое семантическое ядро. Каким образом оно было получено, нас не интересует. По сути это неструктурированный набор запросов, который мы хотели бы структурировать. Каким образом мы делаем это вручную?
  1. «Пробежавшись» по запросам глазами, пытаемся понять общую смысловую направленность, выделяем, какие категории запросов присутствуют в ядре.
  2. Определяем и выделяем слова-маркеры, которые позволят отнести запросы к той или иной категории. Самый примитивный вариант — «целевой-нецелевой», но можно выделять и направленность слов. Например, для компаний, работающих с e-commerce, популярными будут оптовые (опт, база, склад, оптовый…), информационные (как, где, отличие, сравнение, отзывы…), покупающие (магазин, купить, цена, стоимость…), арендные (прокат, напрокат, в прокат, аренда…), гео-маркеры, и т.д…
  3. Ищем каждый из запросов в исходном списке с помощью фильтров, помечаем эти запросы. Здесь всё зависит от фантазии – если у нас всего два варианта, то достаточно запросы просто отметить разными цветами. Если же вариантов много, чтобы не допустить путаницы, мы могли бы отметить напротив запросов в соседнем столбце в той же колонке название той самой категории, к которой принадлежит слово-маркер, содержащееся в запросе. А чтобы всё было ещё более наглядно, можно указывать в дополнительном столбце и само слово-маркер. К этому в итоге я и пришёл.
  4. После того, как всё разложено «по полочкам» таким образом – используем полученные списки в своих целях. Специалисты контекстной рекламы выставляют корректировки ставок в зависимости от категории запроса (например, чем «теплее» запрос, тем выше ставка), либо «минусуют» совсем нецелевые запросы.
Будучи искренне верящим в то, что лень — двигатель прогресса, и написавшим по этой причине не один макрос, я начал искать инструменты, которые позволили бы весь процесс максимально автоматизировать. Среди вариантов я не нашёл ни одного, полностью удовлетворяющего моим требованиям. И вот почему.

KeyСollector и СловоЁБ — многофункциональные программы, одна из задач которых – сбор семантического ядра. Первая платная, вторая является урезанной бесплатной версией. В них есть модуль «стоп-слова», позволяющий отметить фразы в таблице, содержащие данные стоп-слова. Минусы данных программ:

  • Невозможно использовать сразу несколько категорий, т.к. фразы будут просто отмечены в таблице. Поэтому анализ ядра на присутствие запросов определенной категории нужно проводить ровно столько раз, сколько у вас категорий.
  • Если использовать поиск, не зависящий от словоформы, то могут быть ошибки сопоставления, например, «бельё» и «белый» считаются морфемами одного слова.
http://py7.ru/tools/group/ — инструменты появились в открытом доступе совсем недавно, но завоевали нешуточную популярность. Механика работы данного инструмента немного отличается от KeyCollector-а, но проблемы те же самые – ошибки со словоформами, невозможность анализировать несколько категорий одновременно.

Вышеупомянутые макросы Devaka и MFC. Здесь основной проблемой является то, что оба макроса используют алгоритм поиска по «маске», т.е. если слово-маркер является составляющей частью любого из слов, весь запрос относится к этой категории. В итоге, чем короче слово-маркер – тем больше ошибок, со словами Б и БУ невозможно работать априори, но верхний порог по символам даже в 6 символов не избавит вас от необходимости перепроверять всё сделанное. Например, слово «ванная» встречается в сотнях отглагольных прилагательных (лакированная, гофрированная…). Понятно, что во многих случаях о релевантности и речи не идёт.

И вот именно поэтому…

… я и создал свой файл с блэкджэком формулами и макросами. Не мудрствуя лукаво, он просто анализирует, встречается ли слово в точном соответствии в вашем запросе, поэтому никаких ошибок нет априори. Многие формулы (Substring, Multicat) не написаны с нуля, а являются импортированными из надстройки PLEX (за которую отдельная благодарность ее создателю).

Теперь подробнее о разработке, комментарии на скриншоте:

Ссылка на файл: робот-распознаватель В файле 2 макроса, действующих по простому принципу – они:

  • Делят запросы на слова (разделителем считается пробел). По принципу AdWords, только первые 10 слов.
  • Сравнивают каждое из слов с «банком минус-слов», который представляет собой именованный динамический диапазон, т.е. в него можно добавлять слова вплоть до конца столбца, и макрос будет подстраиваться под каждый вариант, забирая тем больше процессорного времени, чем больше «банк», и наоборот.
  • Если находят слово в банке – возвращают его, если не находят, возвращают «две кавычки» (пустой результат).
  • Нехитрой формулой ВПР (вертикальный просмотр) возвращают категорию каждого из слов из соседнего столбца.
  • Склеивают все полученные параметры вместе (через пробел) и выводят в соответствующие столбцы напротив.
Пример формулы, которая делает всё это в одной ячейке, сохранён в верхней строке, откуда её можно просто копировать вручную. Есть и макрос, который сделает это за вас, поместив новые данные в диапазон ровно напротив вашего списка ключей (в нём не должно быть пустых ячеек!). Однако такой вариант более ресурсозатратный, и заставит вас достаточно долго ждать, если количество ключевых слов и банк минус слов, допустим, более 5000. Поэтому создан второй макрос, делающий всё то же самое «пошагово» и отбрасывающий по пути ненужные вычисления.

Рекомендации:

  • Для ускорения работы макроса рекомендуется «банк минус-слов» иметь в сортированном виде «А-Я» (по слову).
  • Использовать нормализованные списки (как ключей, так и минус-слов) – это заметно ускорит расчеты в файле и вашу работу, т.к. сужает семантическое ядро.
  • Но быть с ними внимательными (проверять итоговый список). Так, «Дели» (город) и «Делить» — для программ-нормализаторов условно — одно и то же слово. Похожие примеры — «чай» и «чаять» или «покрывала» и «покрыть»
  • Не лениться составлять собственные списки минус-слов для разных тематик и делиться ими с коллегами.
  • Файл можно использовать для каталогизации любых ядер по любым группам запросов, т.е. не обязательно использовать для минус-слов. Все зависит от задачи и фантазии.
Вот такая история. Берите файл, создавайте семантические ядра, используйте их в контекстной рекламе и SEO, делайте свой сайт лучше, делитесь опытом с другими.

P.S.: Пожелания и багрепорты приветствуются. На текущий момент в файле используется линейный поиск ВПР. Позже выложу версию файла с бинарным поиском, прирост скорости вычислений на больших объемах будет колоссальный. Список минус-слов, указанный в файле, не является рекомендацией и может навредить вам и/или вашему клиенту, поэтому призываю проверять публичные списки (включая этот) на соответствие тематике вашего клиента, и дополнять его новыми словами. Формулы и макросы работают только в оригинальном файле, и не будут работать в других. Использование макросов в Excel не вредит вашему здоровью».

На этом и заканчивается история Дмитрия о создании полезного макроса. А мы напоминаем, что иногда самые сложные задачи имеют простые решения. MS Excel всегда был и остаётся главным помощником аналитиков, специалистов по контекстной рекламе и SEO-оптимизаторов. Его функции, формулы и макросы способны порождать интересные инструменты, облегчающие труд специалистов. Ну и, конечно, будет очень здорово, если некоторые из разработок будут выкладываться в открытый доступ и приносить реальную практическую пользу.

habr.com

Способы и частичная автоматизация подбора минус-слов :: Shopolog.ru

Почему-то сложилось так, что большая часть ppc-специалистов начинают уделять пристальное внимание минус-словам уже после старта рекламных кампаний. А это в корне не верно.

В этой статье я предлагаю отойти от стандартного набора правил и рассмотреть проблему чуть глубже. И заодно поделюсь своим любимым способом подбора минус-слов, а также инструментом частичной автоматизации данного процесса.

Давайте начнем с азов. Чем чревато использование неполного списка минус-слов при старте рекламной кампании?

  1. Кликами по нерелевантным поисковым фразам.
  2. Нецелевым показом объявлений.

На самом деле, клики по нерелевантным поисковым запросам – это не так уже и плохо. Один единственный клик позволяет навсегда избавиться от данной проблемы – занести такой запрос в список минус-слов.

Нецелевые показы объявлений – вот где кроется головная боль каждого ppc-ишника.

Ведь мы не знаем, какие поисковые фразы инициировали показ нашего объявления.

Плохой CTR ведет к повышению стоимости клика. И если вы работаете в высококонкурентных тематиках, это выливается в огромные бюджеты.

Как решить проблему?

Данный способ я впервые обнаружил в блоге Татьяны Сороки.

Собственно метод заключается в подборе максимально полного семантического ядра по вашей тематике, а уже на его базе составляется список минус-слов.

Теперь подробней.

Скачивайте этот файл.

Он содержит макрос обработки ключевых фраз (каким образом работает макрос, поясню немного позже).

Шаг первый.

Переходим во вторую вкладку (2) и копируем в нее ключевые фразы нашего медиаплана.

Макрос подбора минус-слов для контекстной рекламы

Шаг второй.

Переходим в первую вкладку «Общие запросы» и копируем всю базу собранных запросов.

Макрос подбора минус-слов для контекстной рекламы

Да, кстати. Предварительно вам придется собрать базу ключевых слов. Зачастую связки Key Collector + SpyWords вполне достаточно.

Например, если ваша рекламная кампания ориентирована на запросы «ударная дрель», собираем весь длинный хвост по данному ключевому слову (например, с вордстата) и помещаем на первый лист.

Шаг третий.

Нажимаем на волшебную кнопку «обработать данные». После чего первый лист будет содержать итоговый список минус-слов.

Как работает макрос?

  1. Дробит каждую ключевую фразу на отдельные слова.
  2. Удаляет дубли слов на каждом листе.
  3. Удаляет с первого листа слова, которые содержатся на втором листе.

После обработки обязательно пройдитесь по списку минус-слов, так как макрос не понимает словоформы.

Как обеспечить полноту данных?

Итак, мы поняли, что полнота данных – это важно. Как же ее обеспечить?

Бесплатные сервисы:

  • Яндекс.Вордстат
  • Планировщик ключевых слов Google
  • Парсинг статистики LI

Платные сервисы:

  • Продвигатор
  • SpyWords
  • База Постухова

Несколько советов:

  1. Если на старте рекламной кампании основной тип ваших ключевых слов употребляется в «широком соответствии» или «модификаторе широкого соответствия», используйте максимальный список минус-слов – это позволит получить хороший CTR.
  2. Малое количество показов? – Сужайте список минус-слов.
  3. Работайте по методу матрешки (от бóльшего списка минус-слов к меньшему), если приоритетная задача – рентабельность, а не охват.

P.S:

Это работает? – Да.

Макрос подбора минус-слов для контекстной рекламы

Автор: Сергей Довганич

Источник: http://convert.ua/blog/ppc/podbor-minus-slov/

Материал публикуется с любезного согласия автора. 

www.shopolog.ru

Макрос для фильтрации ключевых слов, содержащих минус-слова

При планировании медиаплана или составлении семантического ядра требуется прикладывать немало усилий для обработки и фильтрации ключевых слов на наличие в них минус-слов.

В данной статье я хочу поделиться отличным способом автоматизации этого процесса в Еxcel-e, что позволит сэкономить массу времени.

Принцип работы макроса

Метод заключается в том, что макрос верифицирует список ваших поисковых запросов на наличие в них минус-слов и формирует отдельный список поисковых запросов, которые не содержат перечисленные минус-слова.

excel-512

[Скачать макрос]

Для начала работы необходимо в колонку А первого листа (1) скопировать все ключевые слова. А в колонку А второго листа (2) скопировать все минус-слова.

Макрос для фильтрации минус-слов

При этом применяется правило: одна ключевая фраза или минус-слово в строке. Затем нажимаем на кнопку «Удалить  слова».

В результате получим следующее:

Макрос для фильтрации минус-слов - результат

Где:

  • a) список всех добавленных ключевых слов;
  • b) номер позиции в сравниваемой ключевой фразе, с которой нашлось совпадение;
  • c) что совпало из минус-слов;
  • d) результат – список ключевых слов, не содержащих минус-слова.

Обязательно пройдитесь по итоговому списку, так как макрос не учитывает словоформы.

Буду благодарен за распространение материала :) Спасибо.

convert.ua

[Contexbuilder] Отличный инструмент для создания РК в Яндекс Директ и Google Adwords | OPENSSOURCE

90% контекстщиков не используют даже 10% возможностей их Excel!

Contextbuilder и группировщик представляют собой XLS файлы содержащие макросы «заточенные» под создание контекстной рекламы в Директе и Adwords. С их помощью Вы гораздо быстрее и проще сможете настроить рекламу для контекста.

Вот одно из демонстрационных видео о его возможностях:

Contextbuilder — для кого он?

  • Сотрудникам агентств контекстной рекламы.
  • Контекстщикам фрилансерам.
  • Владельцам интернет магазинов и on-line бизнесов, которые настраивают контекстную рекламу самостоятельно.

Перечень того что делают макросы:

1) Объединение фраз в смысловые блоки, генерация новых ключей.2) «Заковычивание», [Постановка в скобки] ключевых фраз для Direct.3) Прописывает в файле, все 4 оператора соответствия для Adwords.4) Пишет первую букву прописной, при переносе ключевых фраз в заголовки.5) Удаляет минус слова и плюсы при переносе КФ в заголовки.6) Исправляет города с маленькой на города с Прописной буквы.7) Подсчитывает ко-во символов с пробелами в заголовках.8) Подсвечивает красным, заголовки превышающие допустимые значения.9) Редактирует только отмеченные красным заголовки, не затрагивая другие.10) Дописывает слова к отмеченным зелёным цветом заголовкам.11) Удаление лишних пробелов возникающие при массовом редактировании.12) Подсветка жёлтым маркером дубликатов заголовков (для Direct).13) Согласовывает ключевые фразы с продающими предложениями в текстах.14) Прописывает UTM метку к основной и 4м быстрым ссылкам.15) Переносит данные в соотве-е колонки и строки в Direct и Adwords файлах.

openssource.biz

Макрос подбора минус-слов для контекстной рекламы — Про успех, стратегию, карьеру и маркетинг

Почему-то сложилось так, что большинство ppc-экспертов начинают уделять внимание минус-словам уже по окончании старта рекламных кампаний. А это в корне не правильно.

В данной статье я предлагаю отойти от стандартного комплекта правил и разглядеть проблему чуть глубже. И заодно поделюсь своим любимым методом подбора минус-слов, и инструментом частичной автоматизации данного процесса.

Давайте начнем с самого начала. Чем угрожает применение неполного перечня минус-слов при старте рекламной кампании?

  1. Кликами по нерелевантным поисковым фразам.
  2. Нецелевым показом объявлений.

В действительности, клики по нерелевантным поисковым запросам – это не верно уже и не хорошо. Один единственный клик разрешает окончательно избавиться от этой неприятности – занести таковой запрос в перечень минус-слов.

Нецелевые показы объявлений – вот где кроется головная боль каждого ppc-ишника.

Так как мы не знаем, какие конкретно поисковые фразы инициировали показ отечественного объявления.

Плохой CTR ведет к увеличению цены клика. И если вы трудитесь в высококонкурентных тематиках, это выливается в огромные бюджеты.

Как решить проблему?

Этот метод я в первый раз нашёл в блоге Татьяны Сороки.

Фактически способ содержится в подборе максимально полного семантического ядра по вашей тематике, а уже на его базе составляется перечень минус-слов.

Сейчас подробней.

Скачивайте данный файл.

Он содержит макрос обработки главных фраз (как именно трудится макрос, поясню мало позднее).

Ход первый.

Переходим во вторую вкладку (2) и копируем в нее главные фразы отечественного медиаплана.

Макрос подбора минус-слов для контекстной рекламы

Ход второй.

Переходим в первую вкладку «Неспециализированные запросы» и копируем всю базу собранных запросов.

Да, кстати. Предварительно вам нужно будет собрать базу главных слов. Обычно связки Key Collector + SpyWords достаточно.

К примеру, в случае если ваша рекламная кампания ориентирована на запросы «ударная дрель», собираем целый долгий хвост по этому главному слову (к примеру, с вордстата) и помещаем на первый лист.

Ход третий.

Нажимаем на чудесную кнопку «обработать эти». По окончании чего первый лист будет содержать итоговый перечень минус-слов.

Как трудится макрос?

  1. Дробит каждую главную фразу на отдельные слова.
  2. Удаляет дубли слов на каждом странице.
  3. Удаляет с первого страницы слова, каковые находятся на втором странице.

По окончании обработки в обязательном порядке пройдитесь по перечню минус-слов, поскольку макрос не осознаёт словоформы.

Как обеспечить полноту данных?

Итак, мы осознали, что полнота данных – это принципиально важно. Как же ее обеспечить?

Бесплатные сервисы:

  • Яндекс.семь дней
  • Планировщик главных слов Гугл
  • Парсинг статистики LI

Платные сервисы:

  • Продвигатор
  • SpyWords
  • База Постухова

Пара советов:

  1. В случае если на старте рекламной кампании главной тип ваших главных слов употребляется в «широком соответствии» либо «модификаторе широкого соответствия», применяйте большой перечень минус-слов – это разрешит взять хороший CTR.
  2. Малое количество показов? – Сужайте перечень минус-слов.
  3. Трудитесь по способу матрешки (от бoльшего перечня минус-слов к меньшему), в случае если приоритетная задача – рентабельность, а не охват.

P.S:

Это трудится? – Да.

Создатель: Сергей Довганич

Источник: http://convert.ua/blog/ppc/podbor-minus-slov/

Материал публикуется с любезного согласия автора.

Случайные статьи:

Минус-слова: исключите нецелевые показы. Видео о настройке контекстной рекламы в Яндекс.Директе

Подборка похожих статей:

riasevastopol.ru

Арбитраж трафика: Использование UTM-меток и макросов

Это не просто легкое чтиво, которое можно бегло прочитать и, поняв общий смысл, сразу же приступить к внедрению. Если вы собираетесь применять эту информацию, ее нужно изучить досконально, чтобы у вас не осталось относительно ее никаких недопониманий.

В этом уроке будут фрагменты, свзязанные с редактированием HTML и PHP кода (только редактированием, а не написанием с нуля), поэтому, если вы не знаете их хотя бы на начальном уровне. Для этого мне нужно будет проводить для вас еще один тренинг по основам HTML и PHP. Если вы этого не знаете, то вам просто нужно самим что-то сделать с этим, приложить усилия для того, чтобы начать это знать. Либо, просто пропустить эту тему, и не внедрять ее в вашей деятельности. Вообще я бы рекомендовал Вам подробно изучить основы PHP, тем более что есть бесплатный курс Мастер PHP Lite.

Вся эта информация, в первую очередь, нужна как раз для формирования блэк- и вайт-листов в тизерных сетях, то есть для отслеживания статистики по каждой рекламной площадке. Я сказал «в первую очередь» потому, что для других целей нам могло бы вполне хватить только использования субаккаунтов, потому что их использование проще и не требует особой подготовки.

В системах контекстной рекламы эта информация тоже может пригодиться, но там это не так актуально, потому что контектстные системы дорожат своей репутацией и принимают только качественные рекламные площадки, чего не скажешь о тизерных сетях.

Для таргетированной рекламы в настоящий момент эта методика не имеет особого смысла, потому что эти системы размещают рекламу, как я уже говорил, сами на себе. То есть, например, в VK есть только одна площадка – сам VK. Ее, как вы понимаете, невозможно занести в блек-лист.

Так как в CPA-сетях есть возможность использования субаккаунтов, то я бы мог рассмотреть относительно простой способ отслеживания статистики по площадкам. Но для того, чтобы вы получили многогранное представление об этой теме, я рассмотрю все распространенные варианты применения UTM.

Что такое UTM-метки и для чего они нужны

Итак. Давайте представим, что мы с вами рекламировали бы свой собственный сайт. Не оффер CPA-системы, а, например, наш собственный продающий одностраничный сайт, заказы с которого мы бы отправляли сами, как независимые предприниматели. В таком случае, в нашем распоряжении не оказалось бы такого удобного и полезного инструмента, как субаккаунты.

Но мы бы хотели иметь возможность отслеживать эффективность различных рекламных каналов нашего сайта, потому что мы понимаем, как это важно и полезно.

Для этого и существует такой универсальный инструмент, как UTM-метки («Urchin Tracking Module» — «отслеживающий модуль от компании Urchin Software»). Суть этих меток состоит в том, что мы можем к любой ссылке добавлять специальные переменные. Переменная – это такое понятие из программирования, если кто не знает. Если объяснять простыми словами, переменная позволяет хранить в себе какие-то данные. Так вот, с помощью этих специальных переменных мы можем передать через ссылку нужные нам дополнительные параметры. Выглядит это примерно так:

http://www.website.ru/?utm_source=google&utm_medium=cpc&utm_campaign=kampaniya-gruppa& utm_content=soderzanie&network=network1&placement=placement1&position=position1&adid=creative1 &match=matchtype1&keyword=keyword1

Не пугайтесь, я привел очень длинный пример. Обычно сслыки бывают короче, а иногда намного короче. Например, такие:

http://www.website.ru/?utm_source=google&utm_medium=cpc&utm_campaign=kampaniya-gruppa

Первый пример включает в себя практически все возможные метки, хотя, теоретически, можно добавить еще больше, но, как правило, в этом нет необходимости. Второй пример – самый распространенный.

Теперь давайте разберем эти ссылки по кирпичикам, и выясним, какой кирпич за что отвечает, и какие кирпичи вообще бывают.

Итак. Сначала у нас идет название сайта. Это вы и сами видите, тут ничего особенного нет. То есть, если мы размещаем рекламу нашего сайта с названием http://www.website.ru/, то, естественно, в ссылке сначала будет идти его название.

Далее, после названия сайта (или пути на его конкретную страницу, например, http://www.website.ru/landing-page/), идет знак «?». Это всегда так. Просто запомните. Таков синтаксис формирования этих ссылок. Этот знак нужен для того, чтобы можно было как-то отделить путь к странице от всего остального.

Далее идут сами UTM-метки со своими значениями, а для отделения одной метки от другой используется знак «&». То есть, например, сразу после знака вопроса идет сочетание «utm_source=google». В этом сочетании «utm_source» — это и есть UTM-метка, ко встрече с которыми я вас так долго готовил. А «google» — это значение метки, которое, собственно, и передается.

utm-metki-585x210

Если Вы являетесь продавцом какого то товара и хотите создать свою CPA сеть, то я рекомендую Вам использовать онлайн сервисы для приема заказов и партнерской программы, которые учитывают UTM метки. Например — AutoOrder.

UTM-метки бывают разные. Есть несколько общепринятых меток, которые являются стандартом, и распознаются системами аналитики (например, Яндекс Метрикой, Google Analytics, и т.д.). Среди них есть 3 обязательных (utm_source, utm_medium, utm_campaign) и 2 необязательных (utm_term, utm_content).

utm_source — источник рекламы. Обязательный параметр. Можно использовать для идентификации поисковой системы, тизерной сети или другого источника. Пример: utm_source=google.

utm_medium — тип кампании. Обязательно. Можно передавать в ней значения «СPC» — означающее релкаму с оплатой за клики, или «CPM» — означающее рекламу с оплатой за показы. Пример: utm_medium=cpc.

utm_campaign — название кампании. Обязательно. Пример: utm_campaign=greencoffee.

utm_term — ключевое слово. Не обязательно.

utm_content — содержание. Не обязательно. Можно использовать для пометок, например, при сплит-тестировании подписных страниц. Примеры: utm_content=forma_sbokuили utm_content=forma_vnizu.

Для полуавтоматического создания подобных ссылок можно использовать «компоновщик ссылок».

Генератор UTM ссылок | AutoOrder — скрипт партнерки и приема заказов

Так как эта тема для меня достаточно новая, и я сам только недавно в ней разобрался, то некоторые моменты мне и самому непонятны. Например, мне непонятно, что значит «обязательные метки». Я не проверял, что будет, если их не добавлять. Почему-то мне думается, что ничего не будет. Просто система аналитики не сможет опознать конкретно ту метку, которой не будет указано. В интернете я не нашел ответа на этот вопрос, потому что все сайты дублируют информацию друг с друга. Для начала, давайте будем использовать их всегда, раз уж они считаются обязательными.

Кроме стандартных UTM-меток, которые распознаются системами аналитики, мы, при необходимости, можем добавить свои собственные метки, с любыми названиями которые нам больше понравятся. Например, «abvgd=eprst». Но просматривать их содержимое мы сможем только вручную, анализируя визуально ссылки, по которым были совершены преходы на страницу, через системы аналитики, и «выглядывая» нужные нам значения. Сделать по ним сортировку, как по UTM-меткам, мы уже не сможем. Поэтому, хотя такая возможность и имеется, я бы не советовал ей пользоваться. Для наших задач нам вполне хватит даже трех основных UTM-меток.

Через UTM-метки мы можем передавать любые значения, в том числе те, для которых они не предназначены. Нарпимер, мы можем специально всё перепутать, и в метке utm_source передать ключевое слово. А в метке utm_campaign – номер объявления. И никто нам этого не запретит. Потому что это никто не проверяет. Это всего лишь навсего условный стандарт, на который ориентируется большинство.

Значения, передаваемые в UTM-метках, мы можем устанавливать вручную, во время создания объявления. То есть, например, создаем мы тизер, а в ссылку прописываем необходимые данные вручную или при помощи конструктора ссылок. Например, так:

http://www.website.ru/?utm_source=kadam& utm_medium=kampaniya_zeleniy_coffee&utm_campaign=obiavlenie12345

где мы передаем название тизерной сети, название рекламной кампании и номер объявления.

Системы внешней аналитики

Итак, идем дальше. Мы уже разобрались, как мы могли бы передавать данные о рекламных объявлениях, площадках и источниках, если бы мы рекламировали свой собственный сайт, и у нас не было бы возможности использовать субаккаунты.

Теперь, когда мы научились передавать эти данные, нам нужно их как-то отследить. В предыдущем пункте я уже упоминал про системы внешней аналитики. С помощью них мы и можем отследить наши данные, а также производить с ними различные операции, например, делать выборку по какому-то конкретному параметру.

Существуют различные системы внешней аналитики. Среди них есть как более продвинутые и профессиональные, так и менее продвинутые. Прежде всего, конечно, это системы Яндекс Метрика и Google Analytics. Я советую пользоваться одной из них. Кроме них, на ум еще приходят такие системы, как Rambler TOP 100, Liveinternet.

Адрес сайта Яндекс Метрики — http://metrika.yandex.ru. Гугл Аналитикс — http://www.google.com/analytics/. Через эти системы вы можете, также, отслеживать конверсию на собственном сайте, задав, так называемые «цели».

Вы уже приобрели опыт работы с различными рекламными системами, поэтому я уверен, что вам уже не нужно по шагам объяснять, как зарегистрироваться в этих системах. Просто берете и регистрируетесь. И действуете по подсказкам системы.

Но вся эта аналитика может быть полезна нам только в том случае, если мы будем рекламировать свой собственный сайт. Установить аналитику на сайты рекламодателя в CPA-системе мы не сможем. Да, собственно, мы в этом и не нуждаемся, потому что статистику мы можем просматривать в самих рекламных системах, а для отслеживания конверсии у нас есть субаккаунты.

Чем UTM-метки лучше субаккаунтов

Если вы действительно поняли всё, о чем, до этого момента, шла речь в этой статье, то у вас может возникнуть логичный вопрос: «А нафига нам нужны все эти сложности с метками, если мы можем передавать все те же данные в субакканутах, раз уж мы всё равно работаем с CPA-сетями?».

Ответ на этот вопрос есть. Во-первых, для общего развития. Во-вторых, дальше я расскажу о возможных случаях, когда мы не сможем обойтись без них.

Макросы рекламных систем

Теперь давайте вспомним, что в начале статьи я говорил, что с помощью UTM-меток мы сможем остлеживать не просто статистику по разным источникам рекламы и по отдельным объявлениям, но и сможем отслеживать эффективность отдельных рекламных площадок в рамках рекламных систем, особенно тизерных, что пригодится нам для составления блек- и вайт-листов. А ответа на этот вопрос я пока не дал. Я рассказал, как мы можем передавать значения о названии источника, рекламной кампании, номере объявления и т.д. Но не сказал ни слова о передаче данных о рекламной площадке.

А ведь это для нас очень важно. И я не сказал об этом неспроста. Дело в том, что любые другие данные мы знаем заранее, и поэтому можем просто взять и вставить их вручную в UTM-метку. Но мы не знаем наперед, на каких рекламных площадках будут откручиваться наши объявления. Это рекламная система определяет сама. А раз так, то мы и не можем ничего вставить вручную. Площадка будет меняться много-много раз. Что делать, как быть?

На этот случай и существуют так называемые «макросы». Макросы – это специальные команды в рекламных системах, которые мы можем вставлять в наши ссылки, и, вместо этих макросов, в ссылку (при размещении на площадках) будет автоматически подставляться значение, за подстановку которого отвечает данный конкретный макрос. Например, с помощью макросов мы можем осуществить ту самую подстановку данных о площадке (название или номер).

Макросы в разных системах отличаются. Я приведу макросы нескольких тизерных и контекстных систем рекламы, а у остальных, при необходимости, вы можете уточнить сами, обратившись в их службу поддержки.

Макросы тизерных сетей

teasernet.com

[SITE_ID] — ID сайта в сети (то есть, ID рекламной площадки).[TEASER_ID] — ID тизера (то есть, номер тизера).

goods.redtram.com

{GOOD_ID} — ID тизера.

marketgid.com

{teaser_id} — ID тизера.{widget_id} — ID номер площадки в системе.

visitweb.com

{SITE} — сайт, с которого совершается переход.{AD} — ID объявления, с которого совершается переход.

medianet.adlabs.ru

TIZER-ID — ID тизера.

bodyclick.net

[SID] — ID сайта в сети.[ID] — ID тизера.

redclick.ru

TIZER-ID — ID тизера.

advertlink.ru

[SID] — ID сайта.[CID] — ID кампании.[TID] — ID тизера.

Макросы Яндекс.Директа

Возможный вариант применения макросов:

http://www.website.ru/?utm_source=yandex&utm_medium=cpc&

utm_campaign=kampaniya-gruppa&utm_content=soderzanie&type={source_type}

&source={source}&added={addphrases}&block={position_type}

&position={position}&keyword={keyword}

{source_type} — тип площадки: поиск или контекст. Подставляемые макросом значения: «search» (означает показ на поиске) или «context» (означает показ на тематических площадках).

{source} – тематическая площадка. Подставляемые макросом значения: адрес площадки (при показе на сайте из РСЯ – рекламной сети Яндекса) или «none» (при показе на поиске).

{position_type} — спецразмещение или гарантия. Подставляемые макросом значения: «premium» (спецразмещение), «other» (не спецразмещение), или «none» (не на поиске).

{position} — номер позиции объявления в блоке. Подставляемые макросом значения: «1», «2», «3» и т.д. (номер места в блоке), или «0» (показ не на поиске).

{keyword} — ключевое слово. Подставляемые макросом значения: ключевое слово.

{addphrases} — инициирован ли показ дополнительными релевантными фразами. Подставляемые макросом значения: «yes» (показ по дополнительной фразе) или «no» (показ вызван ключевым словом, указанным в кампании)

Для Google Adwords (неполный список)

Возможный вариант применения макросов:

http://www.website.ru/?utm_source=google&utm_medium=cpc&utm_campaign=kampaniya-gruppa& utm_content=soderzanie&network={network}&placement={placement}&position={position}& adid={creative}&match={matchtype}&keyword={keyword}

{network} — тип площадки: поиск или контекст. Подставляемые макросом значения: «g» (поиск Google), «s» (поисковые партнеры) или «d» (КМС – контекстно-медийная сеть, аналог РСЯ у Яндекса).

{placement} — площадка, только для КМС. Подставляемые макросом значения: адрес площадки.

{adposition} — позиция объявления. Подставляемые макросом значения: «1t2» (страница 1, вверху, место 2), «1s3» (страница 1, справа, место 3) или «none» (КМС).

{creative} — уникальный идентификатор объявления. Подставляемые макросом значения: «16541940833»

{matchtype} — тип соответствия ключевого слова. Подставляемые макросом значения: «e» (точное соответствие), «p» (фразовое) или «b» (широкое).

{keyword} — ключевое слово. Подставляемые макросом значения: ключевое слово.

{device} — тип устройства. Подставляемые макросом значения: «m» (мобильный телефон), «t» (планшетный ПК) или «c» (компьютер, ноутбук).

{devicemodel} — марка и модель устройства. Подставляемые макросом значения: «Apple+iPhone», например.

Как видите, в разных системах отличается как синтаксис, так и количество доступных макросов. Макросы контекстных систем предоставляют нам возможности не просто для профессионального манипулирования большим количеством данных, а для суперпрофессионального. Для нас, по сути дела, самыми важными являются макросы для подстановки площадки (ID сайта).

Пример:

http://www.website.ru/?utm_source=kadam&utm_medium=[TEASER_ID]&utm_campaign=[SITE_ID]

Макросы в этом примере взяты из тизерной сети Teasernet.com. При этом, в одной метке мы устанавливаем значение вручную («kadam»), а для двух других меток — подставляем макросы. Теперь все по красоте! Можем анализировать статистику и оценивать площадки на эффективность.

Как подставить макросы в субаккаунты

Сейчас мы рассмотрим способ, который может нам сильно упростить жизнь при работе с CPA и их возможностями. Оказывается макросы можно подставлять не только в UTM-метки. В обычные субаккаунты их тоже можно подставлять!

Приведу примеры для тизерной сети Teasernet.com.

Actionpay

http://n.actionpay.ru/click/xxxxxx/xxxx/xxxx/[TEASER_ID]-[SITE_ID]

С помощью такой конструкции будет сформирован субаккаунт вида: «ID тизера» и, через дефис, «ID сайта». То есть, примерно так: «12345-67890». После этого мы можем просмотреть статистику заказов по субаккаунтам и увидеть как на ладони, какие площадки дали заказы. Минусом является то, что мы не сможем сделать сортировку отдельно по ID тизера, и отдельно по ID сайта. Мы можем просматривать только «цельные» субаккаунты, и сами «выглядывать» нужные нам значения.Маленькое лирическое отступление. Я уже говорил, что в тизерных сетях есть проблема с ботами. Некоторые арбитражники пытаются придумывать хитрые способы, как можно «поймать» ботов. Они делают прокладки со скрытыми ссылками, которые не заметны для людей, но заметны для ботов, просматривают видеоотчеты поведения посетителей на сайте через Яндекс Метрику и т.д. А создатели программ-ботов стараются их перехитрить, и создают всё более совершенные программы, которые каждый раз всё больше становятся похожими на реальных посетителей. Так и идет бесконечная гонка вооружений. Кто кого объе обманет.

Так вот, при формировании вайт-листа из площадок, которые дают хорошую конверсию (теперь мы это можем отследить), и блек-листа из площадок, которые не дают конверсий, или дают неудовлетворительную, мы устраняем проблему ботов. А зачем нам их искать? Боты покупать не будут. Поэтому, ботовые площадки мы все равно отсеем из-за низкой конверсии.

Admitad

http://ad.admitad.com/goto/xxx/?subid=[SITE_ID]&subid1=[TEASER_ID]

Система Admitad предоставляет возможность использования нескольких субаккаунтов, что дает нам возможность для последующей сортировки данных.

AD1

http://c.cpa1.ru/xxx/[SITE_ID]:[TEASER_ID]

Здесь тоже можно делать несколько субаккаунтов, разделяя их знаками «:».

Cityads

http://www.cityads.ru/click-NKHQGUP0-OMKIGQKU?xid=[SITE_ID]:[TEASER_ID]

Сайт-прокладкаНекоторые офферы предлагают нам уже готовые сайты-прокладки, и, зачастую, не одну, а сразу несколько. Но не все. Некоторые другие офферы не предоставляют собственных прокладок, а нам они могут потребоваться. Для этого мы можем создать свою собственную прокладку, смоделировав другие, и разместить ее на своем домене.

Но если мы захотим так сделать, то мы столкнемся с проблемой. Мы обнаружим, что при таком способе мы не сможем передавать данные через эту прокладку в CPA-систему. То есть, на саму прокладку человек будет переходить по ссылке c UTM-метками из рекламного объявления, но на этой странице данные будут теряться. На самой прокладке человек будет нажимать на другую ссылку или кнопку, в которую мы не можем просто так взять и подставить заранее наши метки и макросы, потому что здесь они уже не будут обрабатываться. Что делать?

Существует решение и для этой проблемы. Но этот способ чуть сложнее всех предыдущих.

Формирование субаккаунтов из UTM

Для того, чтобы передать нужные нам данные из UTM-меток через прокладку в CPA-сеть, нам потребуется вставить в программный код нашей прокладки особый фрагмент. Эту задачу можно реализовать по-разному. Я приведу лишь один из возможных вариантов.

В языке программирования PHP есть такой оператор «$_REQUEST». Он позволяет нам считывать данные из переменных, в частности из UTM-меток. То, есть программный код «$_REQUEST [‘utm_medium’];» позволит нам взять данные из метки utm_medium.

Оператор «echo» позволяет нам вставлять какую-то строку в программный код уже процессе обработки кода бразуером. То есть, если в коде есть фрагмент «echo $_REQUEST [‘utm_medium’];», то при его обработке браузером в исходном коде будет отображаться просто значение, взятое из метки utm_medium, например «12345».

И наконец, еще один оператор, который нам нужно знать для реализации этого способа, — это «<?php … ?>». Эти два оператора (тега) являются открывающими и закрывающими тегами для вставки PHP-кода в WEB-страницу.

Таким образом, если нам нужно в каком-то месте программного кода нашей WEB-страницы отобразить данные из utm-метки, мы можем применить следующую конструкцию:

<?php echo $_REQUEST [‘utm_medium’]; ?>

И такую конструкцию (одну или несколько) мы можем подставлять в наши партнерские ссылки на прокладках для формирования субаккаунтов. Мы уже делали практически то же самое, когда подставляли макросы в субаккаунты. Тогда это выглядело так:

http://n.actionpay.ru/click/xxxxxx/xxxx/xxxx/[TEASER_ID]-[SITE_ID]

Сейчас, мы делаем, практически, то же самое, только вместо макросов мы подставляем нашу выработанную конструкцию:

http://n.actionpay.ru/click/xxxxxx/xxxx/xxxx/<?php echo $_REQUEST [‘utm_medium’]; ?>-<?php echo $_REQUEST [‘utm_campaign’]; ?>

А на практике это может выглядеть так (ссылка для кнопки перехода на продающий лендинг с прокладки):

<a href=«http://n.actionpay.ru/click/5346e956fd3f5b467f0041b7/76578/65157/<?php echo $_REQUEST [‘utm_medium’]; ?>—<?php echo $_REQUEST [‘utm_ campaign’]; ?>»><img src=«button.jpg»></a>

То есть, когда этот код будет обрабатываться в бразуере, то вместо него будет примерно такая строка:

<a href=«http://n.actionpay.ru/click/5346e956fd3f5b467f0041b7/76578/65157/12345-67890»><img src=«button.jpg»></a>

То есть, в ссылку подставятся данные тизера и площадки, полученные из UTM-меток, и будут переданы в формате субаккаунта в CPA-сеть. И такая автоматическая подстановка будет происходить каждый раз, при каждом заходе на прокладку с рекламного объявления.

Нужно понимать, что если уж вы возьметесь за такой трудоемкий способ, то нужно принять для себя единый стандарт формирования ссылок с utm-метками и следовать ему всегда. Потому что любая неточность или отсутствие какого-либо параметра могут привести к сбою в работе. Кроме того, для работы PHP-вставок, обязательно, потребуется изменить расширение вашей вебстраницы с *.HTML (*.HTM) на *.PHP.

Повторюсь еще раз, перечисленные способы передачи информации об объявлениях и площадках рассматривают практически все возможные случаи, которые могут встретиться в вашей практике. В подавляющем большинстве случаев вам не пригодится весь арсенал этих методов. Самым простым для понимания и удобным в использовании способом, при работе с CPA-сетями, я считаю способ прямой подстановки макросов в субаккаунты. При направлении трафика на прокладку, предоставленную оффером, это позволит полноценно отслеживать необходимые нам данные, так как прокладки оффера, в отличие от наших собственных, «понимают» субаккаунты не хуже основных продающих страниц.

И на последок небольшой обзор очень классного сервиса приема заказов и партнерской программы AutoOrder:

Зарегистрироваться прямо сейчас!

krotovroman.ru


Смотрите также