Содержание
Содержание
Когда рекламодатель работает на рынке США, особенно в недвижимости, он быстро сталкивается с тем, что Google Ads “подкручивает” семантику — расширяет её, подменяет намерения и начинает показывать рекламу по абсолютно нерелевантным запросам.
И если в e-commerce это ещё терпимо, то в недвижимости, где ставка за лид исчисляется десятками долларов, а комиссии — десятками тысяч, каждая ошибка семантики стоит очень дорого.
Этот кейс — про то, как у клиента внешне всё было хорошо, но внутри кампания постепенно разрушалась, потому что Google расширял запросы на основе отдельных английских слов.
Мы нашли проблему через униграм-анализ и очистили кампанию так, что:
И если в e-commerce это ещё терпимо, то в недвижимости, где ставка за лид исчисляется десятками долларов, а комиссии — десятками тысяч, каждая ошибка семантики стоит очень дорого.
Этот кейс — про то, как у клиента внешне всё было хорошо, но внутри кампания постепенно разрушалась, потому что Google расширял запросы на основе отдельных английских слов.
Мы нашли проблему через униграм-анализ и очистили кампанию так, что:
- мусорная семантика сократилась на 30%,
- стоимость заявки упала на 41%,
- поисковый трафик стал «чистым»,
- Google перестал показывать объявления “бедным сегментам” и аудитории социальных программ.
Клиент и исходная ситуация
Клиент и исходная ситуация
Клиент — агентство недвижимости во Флориде.
Фокус — продажа и подбор жилья:
Фокус — продажа и подбор жилья:
- Майами
- Тампа
- Орландо
- Форт-Лодердейл
Основная аудитория — покупатели и арендаторы market-rate, а не социальные программы.
Проблема, с которой обратились: «Запросы идут, трафик вроде есть, но качество падает. Появилось много странных людей, которые ищут не покупку, а помощь, ваучеры, субсидии. Это не наша аудитория, но реклама их почему-то приводит. Мы не понимаем, что происходит».
В отчётах Google Ads всё выглядело более-менее нормально:
Но при этом:
Это классическая ситуация: снаружи семантика выглядит чистой, но внутри неё скрываются нерелевантные запросы, которые невозможно увидеть при поверхностном просмотре.
Проблема, с которой обратились: «Запросы идут, трафик вроде есть, но качество падает. Появилось много странных людей, которые ищут не покупку, а помощь, ваучеры, субсидии. Это не наша аудитория, но реклама их почему-то приводит. Мы не понимаем, что происходит».
В отчётах Google Ads всё выглядело более-менее нормально:
- CTR — приемлемый
- CPC — невысокий
- объем трафика — хороший
Но при этом:
- заявки слабые,
- агенты жалуются на качество,
- реальные сделок практически нет.
Это классическая ситуация: снаружи семантика выглядит чистой, но внутри неё скрываются нерелевантные запросы, которые невозможно увидеть при поверхностном просмотре.
Что такое мусорная семантика в недвижимости США
Что такое мусорная семантика в недвижимости США
В американской недвижимости есть чёткое деление:
1. Коммерчески ценные сегменты:
2. Мусорные сегменты:
Это радикально разные аудитории:
Если Google начинает расширять семантику в сторону второго сегмента — кампания начинает умирать. У клиента именно так и было.
1. Коммерчески ценные сегменты:
- “buy home miami”
- “buy house florida”
- “real estate agent near me”
- “condo for sale”
- “townhouse miami purchase”
2. Мусорные сегменты:
- housing vouchers
- section 8
- rent relief
- low income apartments
- government housing
- HUD programs
- student housing
- “free housing”
- “rent help”
Это радикально разные аудитории:
- у “buy house miami” средняя сделка $500–$900k
- у “low income apartments” LTV = 0
Если Google начинает расширять семантику в сторону второго сегмента — кампания начинает умирать. У клиента именно так и было.
Где зародилась проблема
Где зародилась проблема
Клиент использовал:
Google видел:
Визуально это казалось редкостью — ну да, раз в неделю появлялся какой-то «rent assistance». Но в реальности мусорная семантика занимала до 29–34% бюджета. Именно поэтому мы решили вместо ручной чистки сделать униграм-анализ.
- broad match ключи,
- переведённые ключи,
- смешанную русскоязычную и англоязычную семантику,
- автоматические расширения,
- динамические варианты фраз.
Google видел:
- ключи про “rent”, “apartment”, “house”, “programme”
- нет минус-слов
- broad match включён
Визуально это казалось редкостью — ну да, раз в неделю появлялся какой-то «rent assistance». Но в реальности мусорная семантика занимала до 29–34% бюджета. Именно поэтому мы решили вместо ручной чистки сделать униграм-анализ.
Что такое униграм-анализ и зачем он нужен
Что такое униграм-анализ и зачем он нужен
Если объяснить очень простым языком, то униграм-анализ — это разбор семантики на отдельные слова с подсчётом того, какие из них чаще всего встречаются в «мусорных» запросах.
Запросы можно обмануть — слова обмануть нельзя. Google может скрыть часть терминов в отчётах, может не показывать low-volume queries, может не показывать часть broad-matching расширений.
Но слова внутри запросов всегда остаются. И если одно слово — например, assistance — встречается в 300 разных запросах, то можно добавить его в минус-список один раз, и сразу перекрыть сотни плохих вариаций. Это самое эффективное «оружие против мусора» в Google Ads.
Запросы можно обмануть — слова обмануть нельзя. Google может скрыть часть терминов в отчётах, может не показывать low-volume queries, может не показывать часть broad-matching расширений.
Но слова внутри запросов всегда остаются. И если одно слово — например, assistance — встречается в 300 разных запросах, то можно добавить его в минус-список один раз, и сразу перекрыть сотни плохих вариаций. Это самое эффективное «оружие против мусора» в Google Ads.
Как мы проводили анализ
Как мы проводили анализ
Шаг 1. Выгрузили все поисковые запросы за 1 год
Шаг 1. Выгрузили все поисковые запросы за 1 год
Получили около 12 800 строк:
- видимые запросы
- скрытые запросы
- запросы с нулевыми конверсиями
- расширения broad
Шаг 2. Разбили каждый запрос на слова
Шаг 2. Разбили каждый запрос на слова
Получили словарь из:
- 6 400 уникальных английских слов
- с указанием частоты появления
Шаг 3. Отметили все слова, которые встречаются в нецелевых сегментах
Шаг 3. Отметили все слова, которые встречаются в нецелевых сегментах
Сегмент 3. Типы запросов (семантические кластеры)
Сегмент 3. Типы запросов (семантические кластеры)
Это и стало «ядром мусора».
Шаг 4. Сравнили частоты слов в конверсионной и неконверсионной семантике
Шаг 4. Сравнили частоты слов в конверсионной и неконверсионной семантике
Например:
А теперь главное: ни один из этих терминов клиент не видел, потому что Google скрывал почти все такие запросы.
Что мы сделали после анализа
Что мы сделали после анализа
Шаг 1. Создали универсальный минус-список из 70+ английских слов.
Это блокировало:
Шаг 2. Пересобрали кампанию так, чтобы Google не расширял семантику.
Шаг 3. Создали отдельные кампании для аренды и покупки.
Broad-сопоставление смешивало разные намерения пользователей, поэтому мы разделили кампании, чтобы очистить intent и повысить точность показов.
Шаг 4. Сегментировали трафик по аудиториям
Google начал показывать объявления:
Шаг 5. Переобучили кампании
Сняли все истории обучения и дали системе новые правила.
Это блокировало:
- housing assistance
- rent relief
- section 8
- HUD
- vouchers
- subsidized housing
- cheap rent
- low income apartments
- shelters
- student housing
- emergency renting
Шаг 2. Пересобрали кампанию так, чтобы Google не расширял семантику.
- убрали широкое соответствие на критичных группах
- поставили фразы в “phrase match” и “exact match”
- снизили свободу расширений
Шаг 3. Создали отдельные кампании для аренды и покупки.
Broad-сопоставление смешивало разные намерения пользователей, поэтому мы разделили кампании, чтобы очистить intent и повысить точность показов.
Шаг 4. Сегментировали трафик по аудиториям
Google начал показывать объявления:
- людям с нормальным доходом
- людям, интересующимся домами и ипотекой
- людям, которые смотрят premium listings
- а не “assistance programs”
Шаг 5. Переобучили кампании
Сняли все истории обучения и дали системе новые правила.
Результаты (через 30 дней)
Результаты (через 30 дней)
1. Мусорная семантика упала на 30–33% (в некоторых группах — до 40%).
2. CTR вырос на 47%, потому что объявления стали показываться тем, кому они нужны.
3. CPC вырос на 9%, но это нормально — мы перестали покупать дешёвый мусор.
4. Стоимость заявки упала на 41%5.
5. Количество заявок от низкодоходных сегментов упало почти до нуля.
6. Качество лидов выросло в 3 раза.
2. CTR вырос на 47%, потому что объявления стали показываться тем, кому они нужны.
3. CPC вырос на 9%, но это нормально — мы перестали покупать дешёвый мусор.
4. Стоимость заявки упала на 41%5.
5. Количество заявок от низкодоходных сегментов упало почти до нуля.
6. Качество лидов выросло в 3 раза.
Главный вывод
Главный вывод
Большинство рекламодателей думают, что мусорная семантика — это проблема отдельных запросов. Но на самом деле проблема почти всегда в отдельных словах, которые:
Чтобы очистить кампанию, недостаточно просто удалять ключи вручную — нужен униграм-анализ на уровне слов. Такой подход позволяет сэкономить 20–40% бюджета сразу, как показал этот кейс.
Хотите такой же глубокий разбор вашего Google Ads? Мы можем:
👉 Оставьте заявку — и мы проведём аудит вашего Google Ads
- Google допридумывает,
- Google скрывает,
- Google использует для расширений.
Чтобы очистить кампанию, недостаточно просто удалять ключи вручную — нужен униграм-анализ на уровне слов. Такой подход позволяет сэкономить 20–40% бюджета сразу, как показал этот кейс.
Хотите такой же глубокий разбор вашего Google Ads? Мы можем:
- провести униграм-анализ,
- очистить семантику,
- перестроить кампании,
- вернуть качество заявок,
- убрать мусорное расширение broad-matching,
- сделать архитектуру, которая работает именно по вашему сегменту.
👉 Оставьте заявку — и мы проведём аудит вашего Google Ads
Обсудим ваш проект?
Ответим на вопросы, предложим понятное и эффективное решение вашей задачи
Нажимая «Отправить», вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности.
