Ключевые слова — это не спрос. Тут многие здорово ошибаются
Есть штука, на которой очень легко облажаться даже с хорошей нейросетью. Ты говоришь ей: «Собери мне семантику для рекламы». И она собирает. Красиво, много, по группам, с коммерческими словами. Всё вроде как взрослое.
Только есть одна проблема: количество ключевых фраз вообще не равно количеству покупательских намерений.
Можно собрать сто ключей. А по факту все сто будут про одно и то же. Например: «монтаж отопления цена», «стоимость монтажа отопления», «сколько стоит отопление под ключ», «цена отопления в частном доме», «отопление стоимость работ».
Фраз много? Да. Спрос широкий? Нихрена.
Это всё один и тот же человек с одним и тем же намерением: узнать цену.
А где люди, которым надо заменить старую систему? Где те, кто строит новый дом? Где те, у кого котёл есть, но вся система работает через одно место? Где те, кто ищет отопление под ключ? Где те, кто выбирает между несколькими решениями?
Вот поэтому мы сильно усилили в Market GPT работу с реальным спросом. Не просто «давай соберём побольше ключей», а сначала надо понять: что человек на самом деле хочет купить? А потом уже смотреть, какими словами он это ищет.
И тут появляется ещё одна важная штука. Есть конечный продукт — то, за что клиент в итоге платит деньги. И есть первый шаг, который мы ему предлагаем.
Это вообще не одно и то же. Допустим, бизнес продаёт монтаж отопления под ключ. А в рекламе человеку предлагают бесплатный выезд инженера и расчёт сметы. Что здесь продукт? Монтаж отопления.
А что первый шаг? Выезд инженера. Казалось бы, очевидно. Но если сказать нейросети: «Собери ключи под выезд инженера», она радостно пойдёт искать «вызвать инженера», «заказать выезд инженера», «сколько стоит инженер» и так далее. Технически всё правильно. Маркетингово — приехали.
Потому что вам нужны не люди, которые ищут инженера. Вам нужны люди, которым нужно отопление. А инженер — это уже способ завести их в воронку.
Вот это разделение мы тоже усилили внутри Market GPT. Теперь система должна понимать, что является конечным продуктом, какой спрос существует именно на него, какие покупательские намерения есть у людей и какой первый шаг мы им предлагаем.
Сначала ищем спрос на продукт. Потом группируем этот спрос по намерениям. Потом уже понимаем, какой оффер показать человеку на входе.
Не наоборот.
Иначе можно получить очень бодрую рекламную кампанию. С красивыми объявлениями, с правильными ключевиками, с нормальным CTR — и с людьми, которые вообще не собирались покупать то, что вы продаёте.
А потом предприниматель смотрит на это всё и говорит: — Что-то реклама не работает.
Да работает она. Просто ловим не тех.
Поэтому в Market GPT мы всё сильнее двигаемся в сторону не «сгенерировать рекламу», а понять логику спроса до того, как её генерировать.
А следующий вопрос уже практический: как из этого спроса собрать нормальную структуру рекламы для Поиска и РСЯ, а не свалить всё в одну кучу?
Вот это разберу следующим постом.
ВАЖНО: Если ссылок нет, оставь текст как есть, без изменений, и отдай его в исходном виде.
Если ссылки есть, обработай их, а сам текст оставь как есть и отдай его в таком же виде, только с отформатированными ссылками.
