Как собрать семантику для Яндекс.Директа через нейросети. Промпты прилагаются.

Всем привет! На связи агентство Склифосовский.Про. За последний год мы перепробовали десятки способов использования нейросеток для работы с семантикой. Где-то они выручают, где-то откровенно косячат. В этой статье расскажем, как мы используем ИИ для сбора ключей в Директ и почему без человеческого контроля все равно не обойтись.

Почему сбор семантики – это боль

Любой, кто хоть раз запускал контекст, знает: сбор и чистка семантики – самая нудная часть работы. Сидишь в Wordstat, собираешь запросы, потом вручную чистишь от мусора, потом минусуешь, потом группируешь. На средний проект уходит день, на еком еще больше.

Классический подход выглядит так:

1.Подбираем маски (наиболее частотные запросы, из которых потом будем вытаскивать вложенку)

2.Прогоняем через Wordstat

3.Собираем все варианты

4.Чистим от информационных запросов

5.Собираем минус-слова

6.Группируем по смыслу и типу кампаний

Итого: 6-8 часов на один проект. И это если ниша знакомая. В новой тематике времени уходит вдвое больше. Нейросети не заменят этот процесс полностью, но сократят время в 3 раза. Сейчас покажу как.

Задача №1: Генерация масок. Они же базовые вариации запроса

Начнем с самого простого. Вместо того чтобы вручную придумывать все возможные варианты запроса, поручим это ChatGPT. Примерный промпт будет таким:

Ты специалист по контекстной рекламе в Яндекс.Директ. Мне нужно собрать семантику для рекламы услуги "установка кондиционеров в Москве". Предложи 50 вариаций этого запроса для рекламных кампаний, учитывая:
- Коммерческие формулировки (купить, заказать, цена, стоимость)
- Типы кондиционеров (сплит-система, мобильный, канальный)
- Уточнения по помещению (квартира, офис, дом)
- Срочность (срочно, быстро, в день обращения)
- Географию (район, метро, округ)
Выдай список одной колонкой, без нумерации

Нейросеть за 30 секунд выдаст вполне рабочий список. Да, там будет процентов 40 шлака, но отфильтровать его все равно быстрее, чем сидеть и думать самому. Полученный список обязательно прогоняем через Вордстат или прогнозчик бюджета, чтобы удостовериться, что среди масок нет запросов с нулевой частотностью.

Плюс нейросети: находит формулировки, о которых вы могли не подумать.
Минус – иногда генерирует слишком «синтетические» запросы, которые никто не ищет.

Задача №2: Фильтрация по интенту (самое полезное!)

Когда собираете семантику через Wordstat, половина запросов – информационные. Люди ищут «как установить кондиционер своими руками», «инструкция по установке кондиционера», «можно ли самому установить кондиционер». Если запустить рекламу по таким запросам, вы просто сольете бюджет. Людям нужна информация, а не услуга.

Раньше приходилось вручную читать каждый запрос и принимать решение: целевой или нет. На 500 запросов – пару часов работы. Нейронки могут сократить это время втрое. Механика проста – выгружаете из Вордстата или условного кейколлектора все вложенные запросы по вашим маскам, а затем скармливаете их ИИ. Мы обычно используем такой промпт:

Ты специалист по контекстной рекламе. У меня есть список запросов для Яндекс.Директ. Раздели их на 3 группы:
1. КОММЕРЧЕСКИЕ (пользователь готов купить/заказать): содержат слова "купить", "заказать", "цена", "стоимость", "недорого" и т.п.
2. ИНФОРМАЦИОННЫЕ (пользователь ищет информацию): содержат "как", "что такое", "инструкция", "своими руками", "самостоятельно"
3. СОМНИТЕЛЬНЫЕ (непонятно, нужно проверить вручную)
Вот список запросов:
[вставляем свой список из 100-500 запросов]
Выдай результат в формате таблицы с двумя колонками: запрос | категория

Тут корректность работы нейронки мы оцениваем уже в 80%. Косяки встречаются, но их совсем немного. Разбитые по интенту фразы используем следующим образом:

•Коммерческие запросы идут в рекламу

•Информационные – в минус-слова (об этом дальше)

•Сомнительные – проверяем вручную

Задача №3: Генерация минус-слов

Минусовка – это отдельная песня. Можно собрать идеальную семантику, но если не заминусовать информационный и нецелевой трафик, бюджет улетит в трубу.

Вернемся к нашему примеру с кондиционерами. Возьмем самый широкий ключ «Установка кондиционера». С огромной вероятностью Яндекс покажет вас по следующим запросам:

•«ремонт кондиционеров» (по «семантическому соответствию»)

•«установка кондиционера своими руками» (информационный запрос)

•«бесплатная установка кондиционера» (халявщики)

•«кондиционер в машину» (не ваша тема)

Чтобы избежать нецелевых трат в обязательном порядке нужно добавлять минусовку, даже если ваши кампании работают на автоматической стратегии с оплатой за лиды. В последнем случае вы поможете алгоритмам быстрее обучиться и уже со старта гнать вам более качественный трафик. Промпт для минусовки:

Я запускаю рекламу в Яндекс.Директ на услугу "установка кондиционеров в Москве". Предложи 70 минус-слов для отсечения нецелевого трафика. Включи:
1. Информационные запросы (как, самостоятельно, своими руками, инструкция, схема, видео, урок)
2. Запросы на бесплатные услуги (бесплатно, даром, акция, промокод, скидка 90%)
3. Запросы на другие услуги (ремонт, обслуживание, чистка, заправка)
4. Запросы на другие товары (кондиционер в машину, автомобильный, портативный)
5. Учебные и вакансии (курсы, обучение, вакансия, работа)
6. Регионы, где не работаем (СПб, Казань, Екатеринбург)
Выдай список одной колонкой.

Нейросеть выдаст хорошую базовую минусовку. Останется только подчистить руками и добавить специфичные для вашей ниши минус-слова.

Важный нюанс. Нейросеть не знает специфики вашего бизнеса. Например, если вы занимаетесь и установкой, и ремонтом, слово «ремонт» минусовать не нужно. Поэтому финальный список минус-слов всегда проверяйте и корректируйте вручную.

Задача №4: Группировка семантики по кампаниям

После того как собрали коммерческие запросы и минусовку, нужно разбить все по кампаниям. В Директе обычно делают разделение:

•По поиску и РСЯ

•По типу запроса (горячие/теплые)

•По товарам/услугам

Промпт для группировки:

У меня есть список коммерческих запросов для Яндекс.Директ. Раздели их на 3 группы по температуре аудитории:
1. ГОРЯЧИЕ (явное намерение купить сейчас): "купить", "заказать", "вызвать", "срочно", "цена"
2. ТЕПЛЫЕ (изучают варианты): "какой выбрать", "рейтинг", "отзывы", "сравнение"
3. ХОЛОДНЫЕ (только начинают интересоваться): "что такое", "зачем нужен", "плюсы и минусы"
Вот список: [вставляем]
Выдай в формате таблицы.

Полученная группировка помогает сразу понять, какие запросы в какую кампанию или группу отправлять и какие ставки назначать.

Какую нейросеть выбрать для работы с семантикой

За последний год-два мы попробовали практически все доступные нейронки. Мой личный топ-3 для работы с семантикой:

1. Claude

2. ChatGPT

3. Gemini.

Знаю, что некоторые сотрудники активно используют для задач по Директу Грок и Дипсик, но в плане работы с ключевыми запросами мне они не очень нравятся.

Вместо заключения

Нейросети реально изменили подход к сбору семантики для Директа. Они не заменяют директолога, но делают его работу в разы эффективнее. Если хотите, чтобы семантику для Директа собрали профессионалы (с использованием ИИ и классических методов) – обращайтесь.