Minha lista de palavras negativas para SEO e Yandex.Direct

Ao trabalhar com o núcleo semântico para projetos comerciais, muitas vezes surge a questão de como filtrar massivamente palavras-chave de informações que não são adequadas para um determinado SL. Se serviços como o OverLead puderem ser usados ​​para limpar automaticamente as consultas de pesquisa, será difícil prescindir da intervenção humana para verificar a nova semântica.

Neste artigo, compartilharei como abordo esse processo e terminarei com um link para minhas listas negras de pesquisa e algumas práticas recomendadas para usá-las.

Limpando o núcleo semântico:

- Palavras negativas

- Parâmetros (completude, frequência, localização geográfica, etc.)

Não vou divulgar meus critérios por parâmetros, mas estou pronto para compartilhar listas de palavras-chave negativas, pois essas frases estão à disposição de todos e são, na verdade, um produto coletivo.

Lista negra global de frases

Esta lista contém principalmente pedidos de informação que geralmente não são relevantes para projetos comerciais típicos. Antes de utilizar esta lista, é importante estudá-la com atenção, pois o uso impensado pode ser prejudicial. Por exemplo, a lista contém consultas como “instalar”, que podem ser úteis no contexto de software, mas para um negócio relacionado à instalação de janelas de plástico, tais frases seriam inadequadas.

Lista de cidades da Federação Russa com população superior a 100 mil pessoas:

Esta lista foi compilada de acordo com dados da Wikipedia (na época de sua criação - cidades com população superior a 100 mil). Ao coletar semântica para negócios, por exemplo, em Yaroslavl, as consultas geralmente contêm palavras-chave que mencionam grandes cidades, como Moscou. Para não acrescentar tais chaves à situação de emergência, utilizo esta lista e excluo cidades desnecessárias.

Cidades da Ucrânia e da Bielo-Rússia com uma população de mais de 100 mil pessoas:

O princípio de trabalhar com esta lista é semelhante ao anterior. Se você estiver coletando semântica para a Ucrânia ou Bielorrússia, exclua as cidades que não combinam com você.

Nomes femininos (1.072 unidades) e masculinos (2.196 unidades):

Listas de nomes femininos e masculinos são úteis caso os nomes das pessoas apareçam com frequência nas consultas, principalmente nos casos em que a marca possui nome. Isto pode ser relevante, por exemplo, quando se trabalha na indústria de serviços para fotógrafos.

Onde baixar?

Todas as listas acima e outras de palavras-chave negativas podem ser baixadas através do meu Yandex.Disk, cujo link é fornecido abaixo.

Lifehack para trabalhar com uma lista negra

UPD1:

No Yandex.Direct, você não pode adicionar mais de 2.048 caracteres a palavras-chave negativas. No entanto, minhas listas têm apenas 3 a 5.682 caracteres, o que está acima do limite. Para resolver esse problema, utilizo o seguinte método: coloco a lista inteira no coletor, seleciono minha região e analiso a frequência de acordo com a frequência base. Assim, você pode cortar solicitações sem importância e reduzir a lista ao limite desejado.

UPD2:

Para criar uma lista de palavras-chave negativas para uma campanha publicitária específica, você pode usar a seguinte técnica:

• Pegamos a coluna da esquerda do Wordstat para a solicitação de destino (a maneira mais conveniente é por meio do coletor de chaves).
• Copie-o no bloco de notas.
• Excluímos a consulta principal e seus derivados, bem como as vantagens.
• Examinamos cuidadosamente as caudas restantes.
• Removemos as chaves de conversão e a lista restante pode ser usada com segurança nas palavras-chave negativas da campanha publicitária.

Se você tiver dúvidas sobre promoção de SEO, pode entrar em contato com o estúdio SEO COMPUTER com qualquer dúvida por e-mail: info@seo.computador.

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