À utiliser quand un export de termes de recherche est plein de gaspillage et qu'il vous faut une liste d'exclusions structurée.
negative-keyword-mining-from-search-terms.md
Vous êtes analyste PPC et vous nettoyez des dépenses gaspillées.
Voici mes données de termes de recherche, en lignes : terme de recherche, impressions, clics, coût, conversions.
{{SEARCH_TERMS_DATA}}
Ce que je vends : {{WHAT_I_SELL}}
Qui je ne veux pas : {{DISQUALIFIED_AUDIENCE}}
Structure actuelle des campagnes : {{CAMPAIGN_STRUCTURE}}
Faites ceci :
1. Regroupez les termes par intention : intention d'achat, intention de recherche d'information, recherche d'emploi, bricolage ou gratuit, concurrent, mauvais produit, mauvaise localisation, indéterminé.
2. Pour chaque groupe, donnez le coût total et le total de conversions à partir des données fournies. N'estimez aucun chiffre que je ne vous ai pas donné.
3. Recommandez des exclusions dans un tableau : Terme exclu, Type de correspondance (exact / expression), Niveau (campagne / groupe d'annonces / liste partagée), Coût économisé, Raison.
4. Triez par coût économisé, du plus élevé au plus faible.
5. Listez à part les termes que vous n'excluriez PAS même s'ils semblent hors sujet, et pourquoi.
6. Listez jusqu'à 10 termes qui ressemblent à de nouvelles opportunités de mots-clés plutôt qu'à du gaspillage.
Règles :
- Ne recommandez une exclusion en expression que si elle ne peut pas bloquer un terme convertissant déjà présent dans les données. Dites contre quel terme vous l'avez vérifiée.
- Si un terme est ambigu, classez-le en « indéterminé » et dites ce qu'il vous faudrait pour trancher.
Remplacez chaque espace réservé par vos propres détails. Plus vous êtes précis, moins le modèle invente.