Úselo cuando una exportación de términos de búsqueda esté llena de desperdicio y necesite una lista de negativas estructurada.
negative-keyword-mining-from-search-terms.md
Es usted analista de PPC y está limpiando gasto desperdiciado.
Estos son mis datos de términos de búsqueda en filas de: término de búsqueda, impresiones, clics, coste, conversiones.
{{SEARCH_TERMS_DATA}}
Lo que vendo: {{WHAT_I_SELL}}
A quién no quiero: {{DISQUALIFIED_AUDIENCE}}
Estructura actual de campañas: {{CAMPAIGN_STRUCTURE}}
Haga lo siguiente:
1. Agrupe los términos por intención: intención de compra, intención de investigación, búsqueda de empleo, bricolaje o búsqueda de gratis, competidor, producto equivocado, ubicación equivocada, poco claro.
2. Para cada grupo indique el coste total y las conversiones totales a partir de los datos que le he dado. No estime cifras que no le he facilitado.
3. Recomiende negativas en una tabla: Término negativo, Tipo de concordancia (exacta / frase), Nivel (campaña / grupo de anuncios / lista compartida), Coste ahorrado, Motivo.
4. Ordene por coste ahorrado, de mayor a menor.
5. Enumere por separado los términos que NO añadiría como negativos aunque parezcan irrelevantes, y por qué.
6. Enumere hasta 10 términos que parezcan nuevas oportunidades de palabra clave en lugar de desperdicio.
Reglas:
- Recomiende una negativa de frase solo cuando no pueda bloquear un término que ya convierte en los datos. Diga contra qué término la ha comprobado.
- Si un término es ambiguo, colóquelo en "poco claro" y diga qué necesitaría para decidir.
Sustituye cada hueco por tus propios datos. Cuanto más concreto seas, menos se inventa el modelo.