Маркетплейсы / Подобрать ключи
Как собрать ключевые запросы для карточки с ИИ
Собрать ключевые запросы для карточки с ИИ можно, объединив выгрузку поисковых запросов из личного кабинета маркетплейса, семантическое ядро конкурентов и подсказки поисковой строки. ИИ помогает кластеризовать запросы по интенту, выявлять высокочастотные и низкоконкурентные ключи, а также генерировать недостающие формулировки. Главное — не полагаться на ИИ как на единственный источник, а использовать его для обработки и дополнения данных, которые вы уже собрали.
Проблема
Почему это важно
Без системного подхода к сбору ключевых запросов карточка товара на маркетплейсе получает мало показов (impressions) и низкий CTR, потому что не совпадает с тем, как покупатели формулируют свои поисковые запросы. Продавец вручную перебирает очевидные слова, пропускает синонимы и длинные хвостовые запросы, из-за чего товар не находится по релевантным запросам.
Почему возникает
- Ручной сбор ключей ограничен фантазией и опытом продавца, не учитывает реальные формулировки покупателей.
- Отсутствие кластеризации: запросы собираются в одну кучу, без разделения по интенту (купить, сравнить, узнать).
- Игнорирование данных из личного кабинета маркетплейса, где уже есть статистика по поисковым запросам.
- Не используется анализ конкурентов: их карточки уже содержат проверенные ключи.
Риски и потери
- Низкие impressions и CTR, товар теряется среди конкурентов.
- Рекламный бюджет тратится на нерелевантные запросы, которые не приводят к покупкам.
- Упущенные продажи из-за отсутствия в выдаче по хвостовым запросам с высокой конверсией.
- Ручной труд на сбор и обработку семантики, который не масштабируется при росте ассортимента.
Что влияет на результат
- Частота запроса (высокочастотные, среднечастотные, низкочастотные).
- Конкурентность запроса (сколько карточек борется за показ).
- Релевантность запроса товару (соответствие интенту).
- Сезонность и тренды.
- Формулировки, которые используют покупатели (синонимы, разговорные выражения).
Типичные ошибки ручного подхода
- Сбор только очевидных высокочастотных запросов, игнорирование хвостов.
- Не учитываются синонимы и региональные особенности.
- Запросы не группируются по интенту, из-за чего карточка пытается охватить всё сразу.
- Нет проверки фактических показов и CTR по собранным ключам.
Определение
Что важно понимать
Ключевой запрос
Слово или фраза, которую пользователь вводит в поисковую строку маркетплейса, чтобы найти товар.
От того, насколько точно ключевые запросы соответствуют товару, зависят показы (impressions) и кликабельность (CTR) карточки.Семантическое ядро
Полный набор ключевых запросов, по которым товар должен находиться в поиске.
Позволяет системно охватить все возможные формулировки покупателей и повысить видимость карточки.Интент запроса
Цель пользователя при вводе запроса: купить, сравнить, узнать характеристики и т.д.
Кластеризация по интенту помогает точнее настроить карточку и рекламу, повышая конверсию.Данные
Какие данные нужны
Выгрузка поисковых запросов из личного кабинета маркетплейса
Содержит реальные запросы, по которым пользователи уже находили или видели карточку, с показателями показов и кликов.
- поисковый запрос
- показы (impressions)
- клики (CTR)
- конверсия в заказ
Семантическое ядро конкурентов
Показывает, по каким запросам ранжируются успешные карточки в той же нише, и помогает найти пропущенные ключи.
- название товара конкурента
- ключевые слова в названии и описании
- запросы, по которым конкурент получает трафик
Подсказки поисковой строки маркетплейса
Отражают актуальные запросы пользователей, включая длинные хвостовые, которые не всегда видны в статистике.
- автодополнения при вводе
- связанные запросы внизу выдачи
Данные о товаре
Нужны для проверки релевантности ключей: характеристики, категория, бренд, назначение.
- название товара
- ключевые характеристики
- категория
- целевая аудитория
Методология
Методика сбора ключевых запросов с ИИ
Принципы
- Начинай с данных, а не с фантазий: сначала выгрузка из личного кабинета, потом конкуренты и подсказки.
- ИИ используй для обработки и дополнения, а не для генерации с нуля: он должен работать на ваших данных.
- Кластеризуй запросы по интенту: покупка, сравнение, информация — для каждой группы своя стратегия.
- Проверяй собранные ключи на фактических показателях: impressions, CTR, конверсия.
- Регулярно обновляй семантику: тренды и сезонность меняют запросы.
Допущения
- У вас есть доступ к статистике поисковых запросов в личном кабинете маркетплейса.
- Вы можете выгрузить данные о конкурентах (вручную или через сервисы аналитики).
- ИИ-инструмент (например, ChatGPT или специализированный сервис) может обрабатывать таблицы с запросами.
Ошибки
- Собирать только высокочастотные запросы, игнорируя хвостовые с высокой конверсией.
- Не разделять запросы по интенту, пытаясь охватить всё одной карточкой.
- Доверять ИИ без проверки: он может предложить нерелевантные или несуществующие запросы.
- Не обновлять семантику после изменения товара или сезона.
Роль ИИ
Как ИИ решает задачу
Кластеризация запросов по интенту
Данные на входе: Список сырых поисковых запросов из выгрузки и конкурентов
Что делает модель: Группирует запросы по смысловой близости и цели пользователя (купить, сравнить, узнать)
Результат: Кластеры запросов с метками интента
Как используется: Продавец использует кластеры для настройки заголовка, описания и рекламных кампаний под каждый интент
Выявление пропущенных ключей
Данные на входе: Собранные запросы, Данные о товаре (характеристики, категория)
Что делает модель: Сравнивает текущее семантическое ядро с полным пространством возможных запросов и предлагает недостающие формулировки, включая синонимы и хвостовые
Результат: Список дополнительных ключевых запросов с оценкой релевантности
Как используется: Продавец добавляет предложенные ключи в карточку и проверяет их на фактических показателях
Оценка конкурентности запроса
Данные на входе: Список запросов, Данные о количестве карточек в выдаче по каждому запросу
Что делает модель: Рассчитывает конкурентность на основе числа конкурентов и силы их карточек (рейтинг, отзывы)
Результат: Ранжированный список запросов по соотношению частоты и конкурентности
Как используется: Продавец выбирает запросы с хорошим балансом для быстрого попадания в топ
Разбор
Как это работает
- 1
Вход: выгрузка поисковых запросов из личного кабинета маркетплейса. Действие: очистите данные от дублей и мусора. Результат: чистый список запросов с показателями.
- 2
Вход: список запросов конкурентов (собранный вручную или через сервисы). Действие: объедините с вашим списком, уберите дубли. Результат: расширенное семантическое ядро.
- 3
Вход: объединённый список запросов. Действие: передайте его ИИ-инструменту с задачей кластеризовать по интенту. Результат: кластеры запросов (покупка, сравнение, информация).
- 4
Вход: кластеры запросов и данные о товаре. Действие: попросите ИИ предложить недостающие ключи по каждому кластеру. Результат: список дополнительных запросов.
- 5
Вход: итоговый список ключей. Действие: проверьте релевантность каждого запроса товару вручную. Результат: отфильтрованный список без мусора.
- 6
Вход: отфильтрованные ключи. Действие: добавьте их в название, описание и характеристики карточки. Результат: оптимизированная карточка.
- 7
Вход: обновлённая карточка. Действие: отслеживайте impressions и CTR в течение 1-2 недель. Результат: данные для корректировки семантики.
Логика решения
Почему дана такая рекомендация
Что повлияло на решение
- Частота запроса и его конкурентность
- Соответствие интенту пользователя
- Фактические показатели карточки (impressions, CTR)
- Актуальность запроса (сезонность, тренды)
Какие риски учтены
- ИИ может предложить нерелевантные запросы, если данные о товаре неполные
- Слишком широкое семантическое ядро размывает фокус карточки
- Запросы с высокой частотой, но низкой конверсией могут дать трафик без продаж
Какие варианты рассматривались
- Собирать ключи только вручную — медленно и неполно
- Использовать только выгрузку из личного кабинета — пропустите запросы конкурентов
- Полностью довериться ИИ — риск нерелевантных ключей
Комбинированный подход: данные из нескольких источников + ИИ для обработки и дополнения + ручная проверка. Это даёт полноту и точность.
Если у вас небольшой ассортимент и мало конкурентов, можно обойтись без ИИ, но при росте числа товаров ручной сбор становится неэффективным.
Результат
Что видит пользователь
Список кластеризованных ключевых запросов
Таблица с кластерами (покупка, сравнение, информация), внутри каждого — запросы с частотой и конкурентностью
Продавец может выбрать ключи для каждого элемента карточки (название, описание, характеристики) и для настройки рекламыОптимизированная карточка товара
Обновлённые название, описание и характеристики, содержащие релевантные ключи
Карточка начинает получать больше показов по целевым запросам, растёт CTRОтчёт по динамике показателей
Графики impressions и CTR до и после внесения изменений
Продавец видит, какие ключи сработали, и корректирует семантику дальшеАвтоматизация
Что автоматизируется, а что нет
Выполняется автоматически
- Сбор и объединение запросов из разных источников (выгрузка, конкуренты, подсказки)
- Кластеризация запросов по интенту с помощью ИИ
- Генерация дополнительных ключей на основе данных о товаре
- Расчёт конкурентности запросов на основе числа конкурентов
Требует настройки
- Настройка доступа к статистике маркетплейса (API или выгрузка)
- Определение порогов для частоты и конкурентности (какие запросы считать приоритетными)
- Настройка ИИ-инструмента (промпты, форматы данных)
Остаётся за человеком
- Проверка релевантности предложенных ИИ ключей
- Выбор финального набора ключей для карточки
- Решение о добавлении ключей в рекламные кампании
Внедрение
Как внедрить решение
Быстрый запуск
- Выгрузите поисковые запросы из личного кабинета маркетплейса в Excel
- Соберите вручную названия и описания 3-5 конкурентов
- Объедините списки, уберите дубли, передайте в ИИ-инструмент с задачей кластеризации
- Вручную проверьте полученные кластеры и добавьте ключи в карточку
Рабочая система
- Настройте регулярную выгрузку запросов через API или автоматический экспорт
- Создайте шаблон для обработки данных ИИ (промпт, который принимает таблицу и возвращает кластеры)
- Подключите сервис аналитики конкурентов для автоматического сбора их ключей
- Ведите историю изменений карточки и отслеживайте impressions/CTR в дашборде
Расширенный вариант
- Используйте ML-модель для прогнозирования CTR по новым ключам на основе исторических данных
- Автоматически обновляйте семантику при изменении товара или сезонности
- Интегрируйте сбор ключей с настройкой рекламных кампаний (автоматическое добавление ключей в кампании)
Подготовка
Чек-лист перед запуском
- 1
Собраны запросы из личного кабинета маркетплейса
- 2
Собраны ключи конкурентов (минимум 3 карточки)
- 3
Данные очищены от дублей и мусора
- 4
ИИ-инструмент настроен на кластеризацию по интенту
- 5
Получены кластеры и проверены вручную на релевантность
- 6
ИИ предложил дополнительные ключи, они проверены на соответствие товару
- 7
Ключи добавлены в название, описание и характеристики карточки
- 8
Отслеживаются impressions и CTR после изменений
- 9
Проведён анализ через 1-2 недели, внесены корректировки
Вывод
Главное
Ключевые запросы для карточки нужно собирать из нескольких источников, а ИИ использовать для обработки и дополнения, а не как единственный источник.
Основные данные — выгрузка поисковых запросов из личного кабинета, семантика конкурентов и подсказки поисковой строки. Расчёты — частота, конкурентность, CTR.
ИИ выполняет кластеризацию, генерацию недостающих ключей и оценку конкурентности, но финальное решение остаётся за человеком.
Начните с выгрузки поисковых запросов из личного кабинета маркетплейса и объединения их с ключами конкурентов в одной таблице.
Метод ReMetod
На чем основан вывод
Метод ReMetod строится вокруг пути: бизнес-проблема -> модель решения -> данные -> автоматизация -> интерфейс -> работающее решение. В контексте сбора ключевых запросов это означает: сначала определить проблему (низкие показы и CTR), затем собрать данные (запросы из разных источников), автоматизировать обработку с помощью ИИ и получить работающее решение — оптимизированную карточку.
В программе практикума этот подход разбирается пошагово: от формулировки бизнес-задачи до модели решения, данных, автоматизации, интерфейса и проверки результата.
Посмотреть программу практикумаВопросы
Что обычно уточняют
Не заменит ли ИИ полностью ручной сбор ключей?
Нет, ИИ не заменяет ручной сбор, а дополняет его. Он хорошо справляется с обработкой больших объёмов данных, кластеризацией и генерацией вариантов, но не может оценить релевантность ключа конкретному товару без вашего участия. Финальная проверка всегда остаётся за человеком.
Какие данные нужны, чтобы ИИ дал точные рекомендации?
Минимум — выгрузка поисковых запросов из личного кабинета маркетплейса и список ключей конкурентов. Чем больше данных о товаре (характеристики, категория, целевая аудитория), тем точнее ИИ предложит дополнительные запросы.
Сколько времени занимает сбор ключей с ИИ?
Быстрый старт можно сделать за несколько часов: выгрузить данные, объединить, передать в ИИ и проверить результат. Полноценная система с регулярным обновлением потребует настройки, но в перспективе сэкономит часы ручной работы.
Следующий шаг
Выберите, как продолжить с ReMetod
Хотите научиться собирать ключевые запросы с ИИ на практике? Приходите на бесплатный вебинар ReMetod.