Статьи маркетингового агентства BART
Статьи Автор Антон Гладченко

Анализ спроса в поиске Яндекс с Keys.so за 20 минут и оценка рентабельности рекламы

2024-06-14 17:30
У бизнеса часто возникает вопрос: а есть ли спрос на наши услуги в Яндекс Директ? Стоит ли вообще двигаться в сторону контекстной рекламы? И какие вообще поисковые запросы вводят потенциальные клиенты? Как все это можно понять, буквально, за 15-20 минут вдумчивого анализа?

Воспользоваться онлайн-парсером частотности от Keys.so

Что он позволяет сделать:

  • Подберет поисковые запросы на основе вашей базы ключевых фраз
  • Покажет частотность каждого подобранного запроса
То есть мы сможем дать базу наших ключей. Это может быть 3-5 фраз:
  • Контекстная реклама
  • Яндекс Директ
  • Продвижение сайта
На основе этих фраз мы получим все возможные варианты этих ключевых запросов и похожие варианты, которые предложит система. И напротив каждого сервис выдаст частотность запроса. Частотность – это количество запросов в месяц по нужному нам региону.

Таким образом, сможем понять, а сколько вообще переходов с поисковой рекламы Яндекс мы получим по нужным ключевым фразам и какие запросы в принципе вводят наши потенциальные клиенты. И далее уже можно взять тот же процент конверсии в 5% и прикинуть количество потенциальных обращений с сайта.

Так просто можно составить примерный медиаплан и подобрать семантику для первичного анализа. Разберем процесс по шагам.

Шаг № 1: как собрать ключевые фразы

Для начала разберем сбор «грязной» семантики. То есть это все похожие запросы. Понятно, что среди них будут те, что не подходят вам. Но наша задача именно в том, чтобы собрать все быстро.

Переходим в раздел «Онлайн-парсинг частотности»:
Далее нам нужно создать «Проект» и дать ему понятное название. Например, можем назвать его «BART услуга контекстной рекламы» и задать регион «Санкт-Петербург».

Далее вносим базовые фразы в поле «Сбор фраз» и нажимаем кнопку «Обработать»:
В результате мы получаем 4 725 ключевых фразы по теме контекстной рекламы. Все фразы можно выгрузки в Excel для последующей работы.
Дополнительно можно группировать похожие фразы с помощью кнопки справа вверху «Группировать по запросу». Это нужно, так как при парсинге запросов и поиске похожих сервис может собирать дубли. Их можно исключить с помощью «Группировки по запросу». Она будет включена по умолчанию.

Рядом с каждой фразой можно увидеть «Широкую частотность запроса» в колонке Wordstat. Всего частотность представлена в следующих видах:
  • Wordstat – это базовая частотность запроса без каких-либо операторов уточнений. В нее могут входить любые другие дополнения. Например, для фразы «контекстная реклама» будут учитываться и входящие в нее фразы «контекстная реклама в СПб», «контекстная реклама заказать» и так далее.
  • «Wordstat» - частотность с учётом количества слов.
  • «!Wordstat» - точная частотность с учетом количества слов и их формы (число, падеж, время)
  • «[!Wordstat]» - точная частотность с учётом количества, порядка слов и их формы (число, падеж, время).
Поля CPC и «Бюджет в контексте» стоит рассматривать очень аккуратно. Это ориентировочная средняя цена клика и бюджет на рекламу по данной фразе.

Для получения данных по всем колонкам частотности нужно нажать на кнопку в правом верхнем углу «Обновить частотность».

Шаг № 2: cохраняем данные и обрабатываем в Excel

С помощью кнопки в правом верхнему углу сохраняем данные в виде CSV. Теперь открываем Excel и переходим на вкладку «Данные», а там выбираем кнопку «Из текстового/CSV-файла».

Удаляем первую строку пустую и после этого помечаем галочку сверху, чтобы первая строка таблицы была преобразована в заголовок.

Теперь мы можем подсчитать итог по любому столбцу. Например, прикинуть общую частотность всех фраз.
При желании отфильтровать их по типу и оставить только «Хвосты» и «Исходные фразы».
Так вы оцените частотность, которая будет наиболее близка к введенным вами запросам. Все же в типе «Похожие» нужно активно чистить фразы, прежде чем оставлять их.

Что все это нам дает?

После основательной чистки ключевых фраз мы оставляем список, который подходит для нашего бизнеса и оцениваем по нему частотность. Я советую для первого прогноза ориентироваться на точную частотность с учётом количества, порядка слов и их формы. Это наиболее полезные для контекстной рекламы данные с учетом возможных пересечений.

Например, мы получаем по очищенному нами списку ключевых фраз частотность в 35 000. При CTR в 10% мы получим в месяц 3500 переходов с такой рекламы. При конверсии в 5% мы получим 175 заявок с рекламы по данной семантике.

Да, это очень примерный прогноз, но даже он дает бизнесу понимание (буквально, за 15-20 минут), что вообще может ждать вас в данной нише и по данному региону. Понятно, что после запуска рекламы вы получите уже реальные цифры по CTR, % конверсии и уже от них будете выстраивать дальнейший план. Но эти первичные данные дают понимание, что вообще есть в данной нише в поиске Яндекс.

Как с помощью юнит-экономики прогнозировать рентабельность бизнеса

Не существует способа заранее узнать, пойдет ли реклама для вашего бизнеса. В какую сумму выйдет лид и клиент. Но ожидания бизнеса и маркетологов должны быть одинаковыми, иначе вы не придете в конце в нужную точку.

Помочь сформировать эти ожидания может юнит-экономика.
  • Юнит – это единица товара или услуги, которую вы продаете. Например, для агентства интернет-маркетинга 1 юнитом может быть услуга «Разработка лендинга».
  • Юнит-экономика показывает, а выгодно ли вам вообще разрабатывать лендинги в текущей системе. И какими должны быть основные показатели, чтобы это было выгодно. Это как раз и есть ключевое. К чему должны прийти.
Юнит-экономику можно считать по отношению к 1 продукту, клиенту или даже пользователю, если речь идет про сервисы.

Как считается?

  1. Берем конкретный юнит. Например, услугу по разработке лендингов.
  2. Считаем все доходы по нему.
  3. Cчитаем все расходы на него постоянные и переменные (степень подробности у каждого бизнеса своя).
  4. Выводим ключевые показатели.

А как считать, если услуга не единоразовая?

Дополнительно можно считать LTV клиента за определенный период. Например, за 1 год. Например, за 1 год клиент в среднем оплачивает 12 раз услугу по ведению контекстной рекламы. Тогда умножаем наш средний чек на 12.

Сделали небольшой шаблон для самого простого расчета unit-экономики без ухода совсем уж в дебри. Основан на базовом шаблоне Яндекс Практикума, но дополнен мной. Дальше уже расширяйте под свои задачи. Это только база.

Есть смысл использовать в двух направлениях:
  • Готовить прогноз, чтобы понимать какие цифры нам нужны, чтобы окупаться и растить бизнес по плану.
  • Оценивать текущее состояние дел.
P.S.
Если вам нужно проанализировать спрос в нише по вашему бизнесу или провести анализ конкурентов, то пишите нам. Мы поможем!