Как в несколько кликов выяснить частотность запросов в Wordstat для всего семантического ядра

Реклама. ООО «Клик.ру», ИНН:7743771327, erid: 2SDnjc1mx3P

Чтоб спрогнозировать трафик, принципиально знать частотность запросов. Ее можно проверить вручную в Вордстате. Но если ключей весьма много – несколько сотен либо тыщ запросов – создать это фактически нереально. Убыстрить работу можно при помощи Парсера Wordstat от click.ru. Разбираемся, каковы способности инструмента и как с ним работать.

Содержание

Для что необходимо парсить частотность

• Для оценки размера трафика по определенным главным словам
• Для фильтрации запросов с околонулевой частотностью

Что представляет собой Парсер Wordstat

Как собрать частотность запросов при помощи Парсера

1. Добавляем перечень слов, для которых необходимо собрать частотность
2. Задаем регионы для парсинга
3. Задаем тип соответствия
4. Запускаем парсинг и скачиваем файл с отчетом

Стоимость сервиса

Для что необходимо парсить частотность

Разберем две главные предпосылки.

Для оценки размера трафика по определенным главным словам

Частотность в Yandex Вордстате отражает количество показов по избранному главному слову в месяц в определенном регионе. Эти данные необходимы для того, чтоб приблизительно высчитать возможный размер трафика, который можно получать в поисковой выдаче на различных позициях.

Создать это можно так:

1. Собираем мотивированную семантику (перечень ключей, по которым необходимо получать поисковой трафик). Чтоб создать это стремительно, можно применять медиапланер от click.ru.

2. Парсим частотность главных слов. Берем в качестве примера ключ «crm системы что это» и проверяем его частотность конкретно в Вордстате. По запросу 12 131 показ за месяц.

3. Находим в вебе средние значения CTR для каждой из позиций первой странички поисковой выдачи.

Если веб-сайт добавлен в Yandex Веб-мастер и работает как минимум несколько месяцев, данные по CTR будут доступны в отчете «Эффективность» → «Управление группами».

Например, CTR для первой позиции – 18,35%. Сейчас мы можем посчитать примерный уровень трафика, который можем получить. Формула для расчета:

(Частотность * CTR)/100

Подставляем в формулу наши данные: (12 131 * 18,35)/100 = 2226.

Естественно, гарантий буквально такового же количества посещений нет, но для примерной оценки потенциала запроса расчеты полезны.

Для фильтрации запросов с околонулевой частотностью

Фразы, по которым нет показов (либо показов совершенно не достаточно – от 1 до 10), лучше убрать из семантического ядра и не растрачивать время на оптимизацию страничек под их. Трафика будет не достаточно. Если запускать контекстную рекламу, объявления получат статус «не достаточно показов» и не будут показываться.

Направьте внимание: не постоянно семантику с низкой частотностью необходимо исключать из ядра. Это касается узкоспециализированных тем, к примеру драгоценного мед либо производственного оборудования. Там главные фразы с указанием четкой спецификации оборудования нередко имеют весьма маленький спрос за месяц, но при всем этом приводят очень мотивированную и жаркую аудиторию.

Зависимо от ниши и типа веб-сайта нижний порог частотности, по которому необходимо отсекать бесперспективные запросы, различается. Для ориентира сможете применять последующие данные:

Ниша	Отсеиваем запросы с частотностью
Узенькие темы	0
Масс-маркет	до 5
Информационные ресурсы	до 30–35

Основное, помните, что НЧ (низкие частоты)-запросы могут приносить высококачественный трафик, потому удалять их необходимо аккуратненько.

Что представляет собой Парсер Wordstat

Парсер Wordstat – инструмент для резвой проверки частотности по данному списку фраз. Вот что можно созодать с его помощью:

• инспектировать частотность по Wordstat для неограниченного количества фраз;

• загружать перечнем либо файлом фразы для парсинга частотности;

• узнавать частотность по хоть какому региону, который поддерживает Yandex;

• собирать частотность лишь по фразам с фиксированным порядком слов либо словоформами, используя операторы « », ! и [ ] (временно отключено).

Главные достоинства:

• отсутствие лимитов по количеству запросов при проверке за один раз;

• парсинг на стороне сервиса;

• отсутствие необходимости вводить капчу;

• возможность просуммировать данные по частотности по всем регионам либо вывести их раздельно по любому региону;

• работа «в облаке». Отчеты хранятся в нем же и доступны в хоть какое время. Срок хранения не ограничен;

• автоматическое извещение на email о готовности;

• учет типа соответствия при парсинге;

• формирование готового отчета в формате XLSX-файла. С ним комфортно работать. Можно импортировать документ в Гугл Таблицы и применять в остальных инструментах click.ru.

Как собрать частотность запросов при помощи Парсера

1. Добавляем перечень слов, для которых необходимо собрать частотность

Авторизуемся в click.ru либо проходим резвую регистрацию, если нет аккаунта. Потом перебегаем на страничку Парсера Wordstat.

Добавляем новейшую задачку и загружаем в сервис перечень запросов. Создать это можно 2-мя методами:

• добавить XLSX-файл с фразами. Запросы должны находиться на первом листе таблицы, в 1 ячейке – 1 запрос. На листе не обязано быть заглавий столбцов, объяснений и иной инфы. Система считывает все ячейки, потому в их должны содержаться лишь запросы;

• указать фразы в поле «Перечень фраз для проверки». Для этого кликаем по полю и вводим вручную все фразы, 1 фраза – 1 строчка. Если запросы уже есть перечнем в файле, копируем их и вставляем в поле. Основное, чтоб любой запрос был с новейшей строчки.

2. Задаем регионы для парсинга

Опосля прибавления перечня запросов можно уточнить характеристики парсинга – указать, в котором регионе необходимо собрать статистику. Частотность можно собрать по всем регионам, которые доступны для выбора в Вордстате.

Зависимо от задач выбор мотивированных регионов будет различаться.

Вот несколько примеров:

1. Веб-сайт необходимо продвигать в одном регионе (интернет-магазин с ограниченным радиусом доставки, местный информационный портал либо веб-сайт локального бизнеса). В этом случае избираем подходящий регион из перечня доступных. Убираем галочку с функции «Поделить по регионам», она не пригодится, потому что регион всего один.

2. Веб-сайт необходимо продвигать в нескольких регионах: основном и нескольких примыкающих. Животрепещуще для бизнеса, который работает в нескольких примыкающих регионах. Обычно, для продвижения употребляется один веб-сайт без поддоменов. Тут нужно избрать нужные регионы в настройках Парсера.

Функция «Поделить по регионам» не нужна. Частотность по всем регионам просуммируется, и в отчете будут сводные данные.

3. Необходимо продвигать большой федеральный бизнес, присутствующий в почти всех регионах. Для продвижения в отдельных регионах употребляются поддомены. Тут будет полезна функция «Поделить по регионам в отчете». Ее необходимо активировать.

Опосля парсинга в отчете будут содержаться отдельные листы для всякого региона. Можно оценить потенциал по трафику для всякого региона в отдельности.

3. Задаем тип соответствия

Если инспектировать частотность в Вордстате без операторов поиска, статистика будет содержать данные по разным вариантам фразы (с модифицированной словоформой, также по фразам, в каких содержится начальная). Статистика в этом случае будет собрана по фразе в широком согласовании.

В этом случае не будет незапятанной статистики по количеству показов: не считая показов по фразе будут данные по показам по близким фразам.

Если необходимы наиболее четкие данные, нужно применять операторы соответствия. Особые знаки помогают уточнить запрос. Подробнее о операторах соответствия можно почитать тут. Кратко разглядим те, которые поддерживает Парсер.

1. Обширное соответствие (пункт поисковая фраза, без кавычек). В этом случае будет очень широкая статистика по всем фразам, содержащим начальное слово либо словосочетание, также по близким вариантам. Подступает для поверхностной оценки общей картины по трафику в нише.

Вот несколько причин, по которым обширное соответствие может искажать настоящую картину:

• в статистике завышены характеристики. Количество показов по запросам быть может завышено из-за активности парсеров (парсеров в сети много, потому толика показов может приходиться не на {живых} людей, а на роботов);

• некие запросы могут употребляться в нескольких значениях, отсюда неактуальность статистики. Например, запрос в поисковике «приобрести подгузник» употребляют не только лишь предки, которые желают приобрести памперсы для малышей. Подгузником также именуются поглотители чернил для принтеров, потому в статистику по широкому соответствию будут попадать данные и по таковым запросам.

2. Фиксированное количество слов (пункт «поисковая фраза»). Если запрос указан в кавычках, система соберет статистику лишь по запросам, которые совпадают с начальной фразой по количеству слов. При всем этом слова могут находиться в фразах в разном порядке и в различных падежах. Соответственно, в статистику не попадут фразы, которые содержат начальную, но имеют доп слова. Применение этого типа соответствия дозволяет получить наиболее четкие данные.

3. Четкое соответствие (пункт «!поисковая !фраза»). Кавычки и восклицательный символ фиксируют количество слов и форму слова (время, число, падеж). Функция для очень четкой статистики по главный фразе. Например, по запросу «!подмена !холодильника !москва» будет показана статистика показов лишь по запросу в таком виде. Показы по запросу «подмена холодильников москва» не будут учитываться в статистике.

При использовании четкого соответствия можно получить очень низкую частотность (либо даже нулевую), если ниша узенькая и трафика там не весьма много даже в широком согласовании. Потому использовать оператор нужно осторожно, лишь там, где он вправду нужен.

4. Фиксация порядка слов (пункт [поисковая фраза]). При помощи квадратных скобок можно зафиксировать порядок слов в фразе. Для неких тем это имеет большущее значение (к примеру, для реализации билетов либо бронирования поездок в определенных направлениях).

Чтоб получить очень чистую статистику по запросам, рекомендуется применять все операторы соответствия (кроме случаев, когда некие операторы использовать нецелесообразно). Если бюджет на парсинг ограничен, а требования к чистоте статистики не очень строгие, используйте хотя бы обширное и фразовое (оператор « »).

4. Запускаем парсинг и скачиваем файл с отчетом

Опосля указания всех опций (регионы и характеристики соответствия) запускаем парсинг. Системе будет нужно некое время для парсинга. Оно зависит от размера перечня запросов и опций: количества типов соответствия и регионов. Обычно, парсинг маленьких списков (до 1000 фраз) занимает 1–2 минутки.

В разделе «Перечень задач» отобразится статус задачки. Если парсинг завершен, отобразится статус «Выполнен». Можно закачивать отчет в XLSX-файле.

В отчете несколько листов:

• с начальными опциями Парсера;

• с плодами парсинга – перечень фраз и частотность по каждой из их. Если активирована функция «Разделение по регионам» и в настройках выбрано несколько регионов, в таблице будут отдельные листы для всякого региона со перечнем фраз и частотностью.

При повторном запуске парсинга с буквально таковым же перечнем главных фраз и таковыми же опциями парсинга система покажет предупреждение.

Так система защищает юзеров от трат средств на повторный парсинг. Результаты прошлых запусков Парсера доступны в блоке «Перечень задач».

Стоимость сервиса

1-ые 50 запросов можно спарсить безвозмездно. Следующий парсинг платный. Для расчета цены употребляется базисная единица – ТЗ.

1 ТЗ = парсинг данных по 1 фразе в 1 регионе с 1 типом соответствия.

Стоимость 1 ТЗ зависит от полного количества фраз, которое необходимо спарсить:

Направьте внимание! Если функция «Поделить по регионам» неактивна, на итоговую стоимость парсинга не влияет количество регионов. Стоимость 1 ТЗ будет однообразная: как при выбирании 1-го региона, так и при выбирании 10 регионов. Если же тут проставлена галочка, итоговая стоимость будет пропорциональна количеству регионов.

Для наглядности приведем примеры бюджета зависимо от количества фраз, регионов и типов соответствия:

В сервисе click.ru есть и остальные полезные инструментыдля работы с семантикой. К примеру:

• нормализатор слов – для очистки семантического ядра от пробелов, спецсимволов, излишних символов и дублей;

• кластеризатор запросов – для резвой группировки главных слов в кластеры;

• сбор поисковых подсказок – инструмент для сбора поисковых подсказок в Гугл, Yandex’е и YouTube. Полезен для расширения ядра животрепещущей семантикой;

• сбор фраз-ассоциаций – поможет собрать фразы из блока «Вкупе с … отыскивают» (понизу поисковой выдачи Yandex’а и Гугл).

Также юзеры click.ru могут управлять различными маркетинговыми кампаниями в едином кабинете сервиса, безвозмездно воспользоваться известными рекламными инструментами через внутренний маркетплейс, получать вознаграждение до 18% от расходов на рекламу и почти все другое.