Зачем нужно семантическое ядро
Семантическое ядро превращает разрозненные поисковые запросы в систему, которая соединяет бизнес и клиента в нужный момент. Простой пример: магазин спортивного оборудования. Кампания на слове «спорт» приведёт массу кликов и ноль конверсий. Но если использовать «купить беговую дорожку» или «электрическая беговая дорожка для дома», объявление увидит тот, кто действительно готов оформить заказ. Как же собрать семантическое ядро?
Шаг 1: сбор первичной базы
Семантика начинается с «зерна» — стартового списка ключевых слов. На этом этапе используют все доступные источники:
- Собственный опыт и каталог компании. Выписать все основные категории, названия товаров, услуг, брендов и даже характеристики.
- Команда. Коллеги из отдела продаж и менеджеры по работе с клиентами знают, какими словами пользователи описывают свои потребности.
- Конкуренты. Достаточно вбить название конкурента в поиск, чтобы увидеть, по каким запросам он рекламируется. А специализированные сервисы вроде Similarweb или likeicon.ru помогают подсмотреть ключи и подходы лидеров рынка.
- Подсказки поисковиков. Стоит ввести базовую фразу в Яндекс, и система сама предложит десятки вариантов того, как пользователи продолжают запрос.
- Нейросети. ИИ за несколько секунд может выдать список синонимов или дополнительных наименований продукта. Иногда таких, о которых маркетолог и не подозревал.
И вот уже список из 10–20 «очевидных» фраз становится полноценным массивом, где заложен реальный спрос аудитории.
Шаг 2: систематизация и работа с инструментами
Когда первичный список собран, наступает время «подключить тяжелую артиллерию». Главный бесплатный помощник — Яндекс.Вордстат. Вбив ключевую фразу, можно увидеть все вариации и формулировки, которые используют люди, а также понять, насколько часто они встречаются.
Например, запрос «беговая дорожка» в Вордстате разветвляется на десятки направлений: кто-то ищет «купить беговую дорожку недорого», кто-то — «электрическую беговую дорожку для дома», а кто-то интересуется «лучшие беговые дорожки 2025». Эти формулировки позволяют сегментировать будущую аудиторию по степени готовности к покупке.
Для более масштабных проектов подключают платные сервисы. KeyCollector, Rush Analytics, SlovoEB и их аналоги берут на себя рутинную часть — сбор сотен и тысяч ключевых слов. Кроме того, многие сервисы сразу показывают конкурентность запросов, частотность и помогают выявить перспективные низкочастотные варианты, которые сложно заметить «на глаз».
Шаг 3: очистка и кластеризация
На этом этапе список ключевых слов превращается в полноценное семантическое ядро. Первым делом проводится минусация: удаляются нерелевантные запросы с приставками «бесплатно», «скачать», «своими руками», а также упоминания городов, где компания не работает, и ссылки на конкурентов. Такая чистка позволяет избежать лишнего трафика и экономит рекламный бюджет.
Следующий шаг — кластеризация. Для небольших ядер это можно сделать вручную, группируя запросы по смыслу и намерению пользователя. Но если в базе тысячи слов, эффективнее использовать сервисы автоматической кластеризации – KeyCollector, Rush Analytics или SlovoEB. Однако слепо доверять результатам работы программ-кластеризаторов не стоит, ведь они могут объединять нерелевантные фразы по формальным признакам. Поэтому необходимо всегда выборочно проверять и «причёсывать» группы вручную.
Ключевые признаки для объединения в одну группу:
- Единая цель пользователя. Все запросы в группе должны иметь общий мотив — покупка, сравнение, поиск выгоды и т.п.
- Релевантные объявления. По каждому кластеру должно быть возможно подготовить текст объявления, максимально отвечающий на запрос.
- Единая посадочная страница. Ключевые слова группы должны соответствовать контенту конкретной страницы сайта, куда ведет объявление.
Правильная кластеризация превращает огромный список слов в стройную систему, где каждая группа работает как отдельный мини-отдел, приводящий клиентов к покупке.
Как сформировать «зерно» для семантики на примере магазина беговых дорожек
В основу ядра закладываются пять категорий «зёрен». Первая — высокочастотные коммерческие запросы вроде «купить беговую дорожку» или «тренажеры беговые дорожки недорого». Это базовое ядро спроса, без которого кампания будет неполной. Вторая категория — брендовые запросы: пользователи ищут конкретные марки, например «беговая дорожка Torneo» или «купить беговую дорожку Oxygen». Здесь конверсия особенно высока, так как покупатель уже определился с выбором.
Третья группа — запросы по характеристикам: «электрическая беговая дорожка», «механическая беговая дорожка». Они привлекают подкованную аудиторию, которая знает, что именно ей нужно. Четвертая — запросы с гео-привязкой, которые помогают отсечь нерелевантный трафик и сфокусироваться на доставке в нужные города. Пятая — запросы, связанные с выгодой и сравнением: «беговые дорожки цены», «беговые дорожки распродажа». Именно они позволяют перехватить сомневающихся клиентов.
Самые распространенные ошибки
Даже при наличии хороших инструментов и понимания процессов сбор семантического ядра часто идет по ложному пути.
1. Ставка только на высокочастотные запросы
Они привлекают слишком размытых пользователей: от спортсменов до тех, кто просто «гуглит из любопытства». В итоге — клики есть, заявок почти нет. Низкочастотные же запросы — это длинные и конкретные фразы, которые вводят всего несколько десятков раз в месяц, но именно они приносят самые ценные заявки. У пользователя уже сформирована четкая цель, и вероятность конверсии резко возрастает. Для беговых дорожек примером может служить запрос «купить складную электрическую беговую дорожку в Москве». Такие фразы редко встречаются в статистике, но они ведут напрямую к покупке и обходятся дешевле, чем работа с высокочастотниками.
2. Ограничение только очевидными ключами
Кампании часто запускают на десятке самых «в лоб» фраз. Но именно длинные уточнения вроде «лучшая дорожка для квартиры» или «электрическая складная для дома» приводят тех, кто уже готов покупать.
3. Игнорирование минус-слов на старте
Рекламные объявления показываются тем, кто ищет «беговая дорожка своими руками» или «скачать инструкцию к тренажеру». Такие показы бесполезны. Сбор минус-слов — отдельный процесс, который помогает фильтровать ненужный трафик и сохранять бюджет. Он строится в три этапа. Сначала используется универсальный список, куда входят слова «бесплатно», «даром», «хлам» и другие нерелевантные значения. Второй этап — формирование проекта: при чистке запросов добавляются специфические минус-слова для конкретной ниши. На третьем этапе, уже после запуска кампании, список регулярно дополняется. Сначала — ежедневно, затем несколько раз в неделю.
Минус-слова не только экономят деньги, но и повышают качество объявлений. Чем точнее кампания отвечает на запрос пользователя, тем выше ее рейтинг в системе. В результате реклама чаще показывается, а ставка за клик снижается.
Прогнозирование спроса и потенциального трафика
Чтобы спрогнозировать спрос и потенциальный объём трафика, эксперты используют уже собранное семантическое ядро. По каждому ключевому слову смотрят среднюю частоту запросов — обязательно с учетом операторов. Источники: Яндекс.Wordstat, Google Keyword Planner, а для более точной аналитики — сервисы Serpstat, Ahrefs, KeyCollector.
Понимание потенциала охвата помогает не переоценивать рынок. Никто не заберет все клики, поэтому вводят коэффициент прогнозируемого охвата.
Пример расчёта:
- Сумма частотностей по кластерам — это общее число показов всех ключевых фраз. Например, 100 000 запросов в месяц.
- CTR (процент кликабельности) — зависит от позиции объявления. Для топ-3 это 10–30%, ниже — 2–5%.
- Доля видимости/охвата — какая часть рынка реально под вашей рекламой. Например, 20%.
Получается 100 000 × 10% × 20% = около 2 000 кликов в месяц.
Зная среднюю стоимость клика (CPC), можно сразу оценить бюджет. Если клик стоит 150 рублей, прогнозируемые расходы — 300 000 рублей в месяц.
Такой подход позволяет планировать кампанию более осознанно, видеть потенциальный трафик и бюджет еще до старта.
Однако не менее важен и фактор сезонности. Он напрямую влияет на рекламный бюджет и ожидания по показателям. Стоит начинать с самого наглядного: «История запросов» в Яндекс.Вордстат. Там видно, как меняется интерес пользователей по месяцам за последние 12–15 месяцев.
Например, для магазина спортивного инвентаря спрос на беговые дорожки может вырасти в январе–феврале и снова летом, а летом на велосипеды. Учёт этих пиков помогает распределить бюджет и увеличить эффективность рекламы именно в те месяцы, когда люди ищут продукт.
Искусственный интеллект как ассистент маркетолога
Инструменты на основе ИИ сегодня не просто помогают, а реально ускоряют сбор и обработку семантического ядра. Они берут на себя рутинную работу и дают идеи для расширения базы. Например, нейросетевые чат-боты (ChatGPT, Gemini). Можно задать промт вроде:
«Сгенерируй 50 поисковых запросов, как люди могут искать беговую дорожку».
Результат зачастую впечатляет — сразу получается список запросов, который можно использовать для расширения ядра. По такому же принципу ИИ может кластеризовать ключевые слова: 80–90% черновой работы выполняется автоматически, но обязательно нужна ручная проверка и «причёсывание» групп, чтобы сохранить релевантность и логику.
Перенос семантического ядра в Яндекс.Директ
Финальный этап — интеграция ядра в рекламную кампанию:
Шаг 0: Подготовка (кластеризация). Разбиваем все ключевые фразы на смысловые группы.
Шаг 1: Создание структуры кампании.
- Кампания
- Группы объявлений (каждому кластеру соответствует одна группа)
- Ключевые фразы внутри группы
- Настройка минус-слов
Шаг 2: Написание объявлений. Пишем тексты для каждой группы, ориентируясь на ключевые фразы и поисковые интенты пользователей.
Такой подход превращает семантическое ядро в рабочий инструмент. Кампания строится логично: каждая группа ключей имеет свое объявление и посадочную страницу, а рекламодатель получает контроль над показами, бюджетом и конверсией.