Фразовое соответствие в Google Adwords и Яндекс.Директ

По умолчанию во всех контекстно-поисковых системах для фразового соответствия используется так называемое «широкое соответствие» для фраз. Это означает, что если, скажем, используется ключевая фраза "батарея ноутбук", то объявление рекламодателя будет показываться также и по запросам «батарея для ноутбука», «батареи для ноутбука Асус» и т.п. Мы иногда включаем в кампанию более точные фразы наряду с более общими, если первые достаточно частотны. Обусловлено это тем, что, во-первых, более точные фразы могут "подстраховывать" общие фразы, если те отключаются за низкий CTR. А, во-вторых, более точные фразы могут «смотреть» на более точно сформулированные объявления.

Что касается фразового соответствия в Google Adwords, то в отличие от Яндекс.Директа, алгоритм явного отключения фраз за низкий CTR там отсутствует. Тем не менее, фразы с низким значение CTR «пессимизируются». Т.е. на них устанавливается очень высокая цена входа в показы, что практически равносильно отключению этих фраз. Вообще, Google Adwords довольно «контекстен». С одной стороны, Google Adwords декларирует «широкое соответствие» для фраз, включаемое по умолчанию. С другой стороны, по нашим данным, чем в большей степени ключевая фраза соответствует запросу пользователя, тем с большей вероятностью будет показываться объявление по данной фразе. Поэтому для Google Adwords правило включения максимально возможного количества ключевых фраз действует в большей степени, чем для Яндекс.Директа. Этому помогает так называемая «оптимизация фраз», предлагаемая Google Adwords. Однако пользоваться этим сервисом нужно с осторожностью, поскольку там зачастую предлагаются фразы, не совсем релевантные тематике рекламодателя.

В Бегуне нет алгоритма отключения фраз на низкий CTR. Поэтому там можно (и нужно) убирать более точные фразы, привязанные к данному объявлению, при наличии менее точных фраз, все слова которых присутствуют в более точной фразе. Во-первых, фраз становится существенно меньше. А, во-вторых, удобно отслеживать, какие фразы, имеющие отношение к тематике, не были использованы.