1) пословное расстояние в абсолютном выражении - целое число, отражающее на сколько уникальных слов запрос отличается от ключевика.

2) пословное расстояние в относительном выражении - то же самое, только разнийа выраженная в процентах. за "целое" (т.е. за 100%) здесь берется сумма количества слов в запросе и ключевике. и абсолютная разница (см. пункт 1) делится на сумму слов в запросе и ключе, при этом пословное расстояние считается без учета стоп-слов и сравниваются лемматизированные столбцы запросов и ключей, где все слова приведены к начальной форме слов.

если ключи в рк сгруппированы по смыслу и интенту, то сводная таблица в срезе сгруппированных диапазонов относительного пословного расстояния показывает, степень проработки группировки семядра, а в относительных показателях в этой сводной таблице оцифровываются CPL, CR, CTR, CPC по каждому сгруппированному диапазону несоответствия ключа заголовку (0%, 10%, 20% и т.д. до 100%). касается это не только РСЯ, а и поиска в том числе. поиска даже в гораздо большей степени.

можно сделать себе шаблон на умных таблицах, к которым привязать все сводные таблицы, и для любого последующего построения сводных таблиц не нужно заново всё создавать, а это всё будет делаться само. как конструктор. нужно будет только делать предварительную обработку семядра, и сводные таблицы готовы сами.

и строить сводные таблицы лучше из больших датасетов, а в гугл шитс влазит только 100 тысяч строк

в семтулз есть встроенный макрос =worddiff(a1;b1). абсолютное пословное расстояние между ячейками

скрин 1 - срез в количестве слов в поисковых запросах без учета стоп-слов

скрин 2 - срез в количестве слов в ключевых фразах без учета стоп-слов

скрин 3 - срез в абсолютной разнице в количестве слов между леммами поисковых запросов и леммами ключевых фраз без учета стоп-слов
где:
-1, -2 - запрос короче ключевика на 1 и 2 слова соответственно
0 - количество слов в запросе равно количеству слов в ключевике
+1, +2 и более - запрос длиннее ключевика на 1, 2 и более слов

скрин 4 - срез в абсолютном пословном расстоянии между леммами поисковых запросов и леммами ключевых фраз без учета стоп-слов

скрин 5 - срез в сгруппированных диапазонах выраженного в процентах пословного расстояния между леммами поисковых запросов и леммами ключевых фраз без учета стоп-слов

скрин 6 - срез в сгруппированных диапазонах CTR

скрин 7 - срез в сгруппированных диапазонах CPC

∑ N SQ – общее количество поисковых запросов
∑ N SQ Пок – количество поисковых запросов с показами
∑ N SQ Кл – количество поисковых запросов с кликами
∑ N SQ Лид – количество поисковых запросов с лидами
w КНС Кл – средневзвешенный «Коэффициент Недоработки Семантики», взвешенный по кликам
w КНС Пок – средневзвешенный «Коэффициент Недоработки Семантики», взвешенный по показам
w СПП Пок – средневзвешенная средняя позиция показов, взвешенная по показам
w СПК Кл – средневзвешенная средняя позиция кликам, взвешенная по кликам
w CPC Кл – средневзвешенная цена клика, взвешенная по кликам

показатели "w КНС Кл" и "w КНС Пок" - средневзвешенная для каждой строки сводной таблицы выраженная в процентах пословная разница между поисковым запросом и ключевиком.

значения этих двух показателей варьируются от 0% до 100%:

0% - нулевая разница (точное соответствие), т.е. полное совпадение набора слов в запросе с набором слов в ключе
100% - синоним, в котором ни одно слово в запросе не совпадает со словами из ключа

"w КНС Кл" взвешивается по столбцу с кликами, "w КНС Пок" - по столбцу с показами. оба отражают степень и качество проработки семядра и насколько точно попадает ключ в поисковый запрос. в каждой строке посчитана доля всех абсолютных показателей в общей массе и все относительные показатели для изучения эффективности каждого среза.

эти же два показателя можно посчитать ещё и для сравнения степени совпадения запроса с первым заголовком, и для сравнения степени совпадения ключевика с заголовком. у меня где-то в других проектах они посчитаны, я не вспомню где, искать надо.

чем больше проектов изучаешь, тем больше понимаешь зависимость тех или иных вещей от каких-либо мелочей, которым раньше не придавал значения вообще, а на самом деле это ни разу не мелочи, а от них зависит судьба лидгена

даже датасет с данными о расходах одной тысячи рублей можно оцифровать в этих же самых сводных таблицах и увидеть примерно всё то же самое. чем больше данных, тем больше статистической значимости у каждого среза данных

Вопрос №9: Целесообразно ли использовать динамические заголовки (шаблон подстановки ключевика в заголовок) на поиске? И как оцифровать, насколько поисковые запросы соответствуют ключевым фразам?

Источник:
https://news.1rj.ru/str/ppcchat/248780

#хитро_semtools
#хитро_сводныетаблицы
#хитро_excel

если вы в группе будете использовать и динамический заголовок, и общий статический, а потом построите сводную таблицу в срезе типа заголовка (статистический и динамический), то увидите, что не всегда динамический заголовок это хорошо. и нередко статический заголовок вышибает по эффективности динамические заголовки, т.к. на CTR влияет не только семантическое вхождение запроса в заголовок, а ещё и смысловые буллеты в нём. а т.к. около половины охвата и половины объёма семантики в любой нише - это фразы гораздо короче 30 символов в гугле и 35 символов в яндексе, то в конец заголовка можно добавить ещё абсолютно разные слова, которые и будут на CTR влиять в гораздо большей степени, чем тупое лексические совпадение запроса с заголовком

если вести речь про гугл, то там ~93% объёма трафика приходится на ключи короче 30 символов. в яндексе примерно такая же доля приходится на ключи, которые короче 35 символов