Искусственный интеллект в поисковой рекламе: не всё так просто
Сейчас, когда любой желающий может использовать искусственный интеллект для генерации ключевых слов и быстрого запуска рекламных кампаний, может показаться, что сложная работа уже сделана. Однако создание структурированной и масштабируемой производительности требует глубокого понимания того, как работает поиск.
Техники, такие как n-граммы, расстояние Левенштейна и сходство Жаккара, предоставляют специалистам по поисковому маркетингу возможность интерпретировать неупорядоченные данные поисковых запросов, учитывать контекст клиента и строить надежные структуры, которые ИИ не способен создать самостоятельно.
Что такое n-граммы и как они помогают в PPC и SEO
N-граммы представляют собой последовательности из «n» слов, составляющих ключевое слово. Например, в термине «частный сиделка рядом» можно выделить:
- 3 униграммы (одиночные слова): «частный», «сиделка», «рядом»
- 2 биграммы (два последовательных слова): «частный сиделка», «сиделка рядом»
- 1 триграмма (три последовательных слова): «частный сиделка рядом»
N-граммы полезны для упрощения списков ключевых слов. Например, при переработке нескольких кампаний с более чем 100 000 поисковых запросов, автор смог сократить эти списки до:
- около 6 000 униграмм
- около 23 000 биграмм
- около 27 000 триграмм
С меньшими наборами данных легче выявлять ключевые слова, которые не приносят результатов, и исключать их из рекламных кампаний.
Как использовать расстояние Левенштейна для улучшения качества ключевых слов
Расстояние Левенштейна измеряет минимальное количество изменений, необходимых для преобразования одной строки в другую. Например, расстояние между «кот» и «коты» равно 1, так как нужно добавить «ы». Это полезно для выявления опечаток брендов и конкурентов в ваших поисковых запросах.
Если расстояние между ключевым словом и соответствующими поисковыми запросами слишком велико, такие термины стоит пересмотреть. Низкое расстояние, наоборот, указывает на то, что запросы безопасны и не требуют ручной проверки.
Сходство Жаккара: упрощение анализа ключевых слов
Сходство Жаккара позволяет понять степень перекрытия между двумя наборами n-грамм. Это полезно для дублирования схожих ключевых слов и помогает избежать избыточности в структурах рекламных кампаний.
Однако этот метод не учитывает смысловую нагрузку, поэтому для более тонкого анализа потребуется использование более сложных техник.
Практическое значение для бизнеса и маркетологов
Использование n-грамм, расстояния Левенштейна и сходства Жаккара позволяет специалистам по PPC и SEO эффективно управлять большими объемами данных, выявлять новые возможности и строить масштабируемые структуры. Это особенно важно для компаний с ограниченными бюджетами, где каждая копейка на счету.
С применением этих техник можно значительно сократить затраты на неэффективные ключевые слова и повысить ROI рекламных кампаний.
Экспертное мнение
По нашему мнению, несмотря на рост использования ИИ в маркетинге, традиционные семантические техники остаются актуальными и необходимыми для достижения качественных результатов. Они позволяют не только оптимизировать расходы, но и создавать более целенаправленные и эффективные рекламные кампании. Важно помнить, что ИИ может помочь в анализе, но не заменит человеческий опыт и интуицию.
Вывод
Продвинутые семантические техники, такие как n-граммы, расстояние Левенштейна и сходство Жаккара, остаются важными инструментами для специалистов по PPC и SEO, позволяя им эффективно управлять данными и повышать качество рекламных кампаний.
Источник: https://searchengineland.com/feed
