Как автоматизировать подбор ключевых слов и минус-слов

Автоматизация подбора ключевых слов и минус-слов позволяет сэкономить время и повысить эффективность рекламных кампаний. Вот несколько способов и инструментов для автоматизации этого процесса

Использование API рекламных платформ  

Многие рекламные системы (Google Ads, Яндекс.Директ, MyTarget) предоставляют API для автоматического сбора ключевых слов.  

• Google Ads API – можно получать подсказки ключевых слов, анализировать частотность и конкуренцию.  
• Яндекс.Директ API – аналогично, с возможностью подбора слов на основе семантического ядра.  

Какие API рекламные платформы используются для автоматизации подбора ключевых слов

Для автоматизации подбора ключевых слов можно использовать API рекламных платформ, таких как Google Ads и Яндекс.Директ. Эти API позволяют программно получать данные о ключевых словах, включая частотность, конкуренцию и другие метрики, что значительно ускоряет процесс сбора семантического ядра.  

1. В случае с Google Ads API, сначала нужно зарегистрировать приложение в Google Cloud Console, получить доступ к API и настроить аутентификацию через OAuth 2.0. После этого можно использовать библиотеку `googleads` (для Python) или другие SDK для отправки запросов к сервису `TargetingIdeaService`, который предоставляет подсказки ключевых слов на основе исходного запроса.  

API вернет список ключевых слов, которые затем можно отфильтровать и сохранить в базу данных или таблицу для дальнейшего использования.  

2. Для Яндекс.Директ API принцип похожий: нужно получить токен доступа, отправить запрос к методу `getKeywordsSuggestion` и обработать ответ, который будет содержать варианты ключевых слов, подходящих для рекламной кампании.  

Таким образом, использование API рекламных систем позволяет автоматизировать сбор ключевых слов, исключая ручной ввод и экономя время на анализ. Это особенно полезно для крупных рекламных кампаний, где требуется обрабатывать тысячи запросов.

Парсинг подсказок поисковых систем  

Google и Яндекс выдают подсказки при вводе запроса. Их можно автоматически собирать с помощью Python (через `requests` и `BeautifulSoup`). 

Как автоматизировать подсказки поисковых систем

Когда пользователь вводит запрос в поисковую строку Google или Яндекс, система выдает подсказки – это популярные поисковые фразы, которые начинаются с тех же слов. Эти подсказки формируются на основе реальных запросов пользователей, поэтому они отлично подходят для сбора релевантных ключевых слов.

Автоматизировать их сбор можно с помощью простых скриптов на Python, которые имитируют поисковые запросы и извлекают подсказки из ответа сервера.  

1. Для Google подсказки доступны через неофициальный JSON-API. Если отправить GET-запрос на URL вида `https://www.google.com/complete/search?q=купить+ноутбук&client=chrome`, сервер вернет JSON-массив, в котором второй элемент содержит список подсказок.

2. Аналогично работает и Яндекс: его подсказки можно получить по адресу `https://suggest.yandex.ru/suggest-ya.cgi?part=запрос`.  

Чтобы автоматизировать процесс, можно написать скрипт на Python с библиотеками `requests` и `json`. Например, функция для Google будет

• отправлять запрос;
• обрабатывать JSON;
• возвращать список ключевых слов.

Важно учитывать, что Google и Яндекс могут блокировать частые запросы, поэтому нужно добавлять задержки между запросами (`time.sleep(1)`) и, возможно, использовать прокси или ротацию User-Agent.  

Дополнительно можно комбинировать разные вариации запросов (с опечатками, в разных падежах, с добавлением городов), чтобы собрать больше ключевых слов.

Полученные подсказки затем фильтруются – удаляются дубли, стоп-слова и неподходящие варианты – и сохраняются в файл или базу данных для дальнейшего использования в рекламных кампаниях.  

Таким образом, парсинг поисковых подсказок – это простой и эффективный способ автоматизировать сбор ключевых слов без использования платных инструментов. Однако стоит учитывать возможные ограничения со стороны поисковиков и соблюдать их правила, чтобы избежать блокировки.

Использование готовых инструментов

Некоторые сервисы предоставляют API для автоматического подбора ключевых слов

• SEMrush API – мощный инструмент для анализа конкурентов и подбора ключей.  
• Ahrefs API – сбор ключевых слов и данных о трафике.  
• Key Collector (для Windows) – автоматизированный сбор ключей из разных источников.  

Какие готовые инструменты можно использовать для автоматизации подбора слов

Для профессиональной работы с семантикой часто используют специализированные платформы, которые предоставляют не только базовые подсказки, но и расширенные метрики

• частотность;
• конкурентность;
• стоимость клика;
• тренды;
• данные конкурентов.

Среди наиболее мощных решений можно выделить SEMrush, Ahrefs, Serpstat и аналогичные платформы, которые предлагают собственные API для интеграции в автоматизированные системы.

1. SEMrush API, например, позволяет получать до 10 000 ключевых слов по одному запросу с разбивкой по странам, с данными об объеме поисков, сложности продвижения, стоимости клика и даже списками конкурентов, которые используют эти ключи.

2. Ahrefs API работает по схожему принципу, но делает больший акцент на анализе backlink-профиля и данных о трафике конкурентов. Их API особенно полезен, когда нужно находить ключевые слова, по которым уже продвигаются конкуренты. Запросы к их системе требуют авторизации через API-ключ и возвращают данные в JSON-формате, которые затем можно обрабатывать программно.

3. Для тех, кто предпочитает локальные решения, существует Key Collector - Windows-приложение, которое сочетает в себе функционал парсинга подсказок, работы с API различных платформ и мощные инструменты для кластеризации и анализа ключевых слов.

Хотя оно не является полностью облачным решением, его можно автоматизировать через скрипты на Python или AutoHotkey, например, для регулярного сбора данных по заданным запросам.

Важное преимущество этих инструментов перед парсингом подсказок - доступ к историческим данным и прогнозам, возможность анализировать не только сами ключевые слова, но и их эффективность в различных контекстах.

Однако стоит учитывать, что большинство таких сервисов работают по подписке, а бесплатные тарифы обычно сильно ограничены по количеству запросов. Для крупных проектов имеет смысл комбинировать несколько инструментов - например, использовать SEMrush для сбора широкого семантического ядра, а Key Collector - для его последующей обработки и кластеризации.

Автоматизация подбора минус-слов

Минус-слова можно находить автоматически

• Анализ поисковых запросов (Search Terms Report) – из отчетов рекламных систем (Google Ads, Яндекс.Директ) можно выгружать запросы, по которым показывалась реклама, и автоматически добавлять неподходящие в минус-слова.  
• Использование машинного обучения – можно обучить модель классифицировать запросы как релевантные/нерелевантные и автоматически добавлять последние в минус-слова.  

Как автоматизировать подбор минус-слов

Для эффективной работы с минус-словами необходимо наладить систему автоматического анализа поисковых запросов, по которым реально показывалась реклама.

1. В Google Ads и Яндекс.Директ это можно сделать через отчеты Search Terms (Яндекс называет их "Запросы"). Эти отчеты содержат полный список фраз, которые вводили пользователи перед кликом по объявлению. Автоматизация процесса начинается с регулярного выгрузки этих отчетов через API рекламных систем.

2. После получения сырых данных применяется многоуровневая фильтрация. Первый этап - исключение запросов с хорошими показателями: оставляем только те, у которых низкий CTR (менее 1-2%), высокая стоимость конверсии или нулевые конверсии при значительных тратах. Для этого можно использовать pandas в Python: загружаем CSV-отчет в DataFrame, затем применяем фильтры по заданным условиям.

3. Для англоязычных кампаний эффективно использовать n-gram анализ (биграммы, триграммы), который выявляет наиболее частые комбинации слов в плохих запросах. Библиотека NLTK в Python предоставляет удобные инструменты для такого анализа. Обнаруженные стоп-комбинации ("cheap", "free download") можно автоматически добавлять в минус-слова.

4. Более продвинутый вариант - применение машинного обучения для классификации запросов. На основе исторических данных можно обучить модель (на алгоритме Random Forest или Gradient Boosting), которая будет предсказывать вероятность того, что новый запрос окажется нерелевантным. Модель учитывает множество факторов

• наличие определенных слов;
• длину запроса;
• частоту появления и другие метрики.

5. Готовый список новых минус-слов затем автоматически загружается обратно в рекламный кабинет через API. Важно настроить проверку на дубликаты, чтобы избежать повторного добавления уже существующих минус-слов.

В Google Ads это можно сделать через сервис Google Sheets с Apps Script: скрипт сначала получает текущий список минус-слов аккаунта, сравнивает с новыми предложениями, и добавляет только уникальные.

Для максимальной автоматизации весь этот процесс можно оформить в виде сквозного пайплайна на платформе типа Apache Airflow, который будет

• выгружать данные;
• применять фильтры и анализ;
• проверять дубли;
• загружать результат в рекламные системы.

Такой подход особенно полезен для крупных агентств, управляющих сотнями кампаний.

Интеграция с Google Sheets / Excel 

Можно настроить автоматический сбор ключевых слов в таблицах с помощью  

• Google Apps Script – парсинг данных и обновление списков.  
• Power Query (Excel) – автоматическая загрузка данных из API.  

С помощью чего можно настроить автоматический сбор ключевых слов

Для автоматизации процессов в Google Sheets можно создать комплексное решение на основе Google Apps Script (JavaScript-подобный язык) и встроенных формул.

1. Начните с создания таблицы, где один лист будет содержать исходные данные, а другой - итоговую семантику. С помощью функции IMPORTXML можно парсить данные прямо из поисковиков, например, для сбора подсказок Яндекса формула может выглядеть как =IMPORTXML("https://yandex.ru/suggest/suggest-ya.cgi?part="&A2, "//suggestion/@data"). Где A2 - ячейка с запросом.

2. Для более сложной логики пишется кастомный скрипт через редактор Apps Script (меню "Расширения"). Например, можно создать функцию, которая будет принимать массив запросов, последовательно подставлять их в URL API SEMrush или Serpstat, а результаты записывать в указанный лист.

Особое внимание стоит уделить обработке ошибок и ограничению в 30 секунд на выполнение скрипта - для этого используют разделение больших массивов на чанки и промежуточное сохранение в PropertiesService.

3. В Excel аналогичная автоматизация достигается через Power Query (для загрузки данных из веб-источников и API) и макросы VBA. Особенно эффективно работает связка Power Query + Python (через Power BI или xlwings), когда предобработка данных делается в pandas, а результаты выводятся в таблицу.

Например, можно настроить автоматический ежедневный парсинг Search Terms Report из Google Ads API через Python-скрипт, который затем через OpenPyXL обновляет Excel-файл.

4. Для командной работы полезно добавить в таблицу систему логов и уведомлений. В Google Sheets это реализуется через триггеры - скрипт может автоматически запускаться при редактировании ячейки или по расписанию, а результаты высылать на email через GmailApp.sendEmail(). В Excel аналогичный функционал достигается через VBA + Outlook Integration.

5. Готовые решения можно значительно расширить, подключив дополнительные сервисы через API. Например

• Интеграцию с ChatGPT API для автоматической кластеризации ключевых слов.
• Подключение Google Trends API через UrlFetchApp для анализа сезонности.
• Синхронизацию с CRM через Zapier для учета реальных продаж.

6. Для enterprise-решений используют комбинацию Google Cloud Functions (или AWS Lambda) с таблицами как интерфейсом. В этом случае основная логика выполняется в облаке, а Sheets/Excel выступают фронтендом для ввода данных и просмотра результатов. Такой подход позволяет обрабатывать миллионы ключевых слов без ограничений табличных процессоров.

7. Критически важные моменты при такой автоматизации

• Регулярное тестирование всех внешних подключений (API могут меняться).
• Настройка корректного расписания обновлений (чтобы не превысить квоты).
• Ведение истории изменений (через встроенную версионность или git).
• Визуализация ключевых метрик через встроенные диаграммы и conditional formatting.

8. Оптимизировать процесс можно создав единый "пульт управления" - панель с кнопками для ручного запуска отдельных скриптов (например, "Обновить ключи", "Добавить минус-слова", "Проверить дубли"), что делает систему гибкой для разных сценариев работы.

Вывод

Автоматизация подбора ключевых и минус-слов существенно ускоряет настройку и оптимизацию рекламных кампаний. Наиболее эффективные подходы включают использование API рекламных платформ (Google Ads, Яндекс.Директ) для

• сбора точных данных;
• парсинг поисковых подсказок для расширения семантики;
• применение специализированных инструментов типа SEMrush и Key Collector для глубокого анализа.

Автоматизация минус-слов через анализ поисковых отчетов и машинное обучение помогает отсекать нерелевантный трафик. Интеграция с Google Sheets и Excel через скрипты (Apps Script, Python) делает процесс удобным и наглядным.

Для максимальной эффективности стоит комбинировать несколько методов, учитывая особенности проекта и доступные ресурсы. Регулярное обновление данных и тонкая настройка алгоритмов позволят поддерживать рекламные кампании в оптимальном состоянии с минимальными ручными затратами.