📢 Как вернуть контроль над релевантностью: снижаем долю семантического соответствия в 4,6 раз

Не так давно, мы разбирали теорию работы с семантическим соответствием. Если вы пропустили или хотите освежить знания, загляните в эти посты:
— База: Что такое семантическое соответствие и чем оно принципиально отличается от автотаргетинга.
— Аналитика: Инструкция по анализу и оптимизации семантического соответствия.
— Лайфхаки: Как массово добавить оператор [ ] для оптимизации семантического соответствия через онлайн-сервисы [Способ 1] или Коммандер [Способ 2]

Сегодня расскажу, почему я уделяю этому так много внимания на примере моего проекта в Adgasm.

📌 Дано: поисковая кампания по общим запросам о мебели, например, «купить мебель»

📎 Задумка: вести пользователя на каталог, чтобы он сам выбрал нужный раздел на сайте.

❕Проблема: алгоритм через семантическое соответствие начал показывать объявления по узким категориям мебели, таким как диваны, шкафы, кухни и т.д. Для этих категорий есть отдельные кампании с релевантными текстами и посадочными. В результате по узким запросам показывалось нерелевантное объявление, ведущее на общую посадочную страницу. Это могло бы снизить CTR, конверсию и увеличить процент отказов. Кроме того, затрудняло оценку эффективности кампании.

Благодаря регулярному контролю поисковых запросов удалось выявить проблему и применить метод квадратных скобок. На скриншоте видно, как изменилось соотношение показов и кликов по типам соответствия до и после изменений: до скобок доля семантического соответствия составляла 79%, после — 17%.

🩷 Вывод: если ваша структура аккаунта подразумевает чёткое деление на общие и узкие запросы, внимательно следите за работой автотаргетинга и семантического соответствия, чтобы вовремя оптимизировать кампании.

А вы сталкивались с некорректной работой семантического соответствия?