Google ru wordstat: Подбор слов | Дропшиппинг

Содержание

Yandex Wordstat Helper – ассистент для работы с яндекс вордстат

Незаменимый помощник при работе с wordstat.yandex.ru

Расширение для Mozilla Firefox и Google Chrome, позволяющее значительно ускорить сбор слов с помощью сервиса wordstat.yandex.ru.

Установить

Yandex Wordstat Helper
для Google Chrome

Установить

Yandex Wordstat Helper
для Mozilla Firefox

Установить

Yandex Wordstat Helper
для Яндекс Браузер

Установить

Yandex Wordstat Helper
для Opera

Расширение представляет собой виджет, который добавляется на страницы сервиса wordstat.yandex.ru.

Основные возможности Yandex Wordstat Helper:

синхронизация между вкладками;
автоматическая сортировка по алфавиту;
проверка на дубли;
копирование в один клик;
счётчик кол-ва слов;

добавление всех слов в таблице;
удаление всех выбранных слов;
добавление произвольного слова;
удаление произвольного слова;
уведомления о любых действиях.

Внешний вид виджета:

Плодотворное сотрудничество
начинается здесь!

Заказать услугу

Полезные статьи

Мы применяем самые актуальные методы
продвижения и собственные разработки

Алёна Коротких, 14 июля 2023

Владельцы сайтов всегда заинтересованы в том, чтобы получить как можно больше места в поисковой выдаче, затратив при этом минимум средств. И чтобы достичь своей цели, они применяют различные способы продвижения в сети. Один из них — создание сайтов-аффилиатов, подразумевающее под собой клонирование ресурсов со схожим или идентичным наполнением. Аффилированный сайт представляет собой так называемый «филиал» […]

Узнайте больше

Анастасия Ильина, 6 июля 2023

Главная цель маркетингового продвижения — привлечение как можно большего числа людей, которые захотят купить товар или заказать услугу. В отличие от наружней, теле- или печатной рекламы, продвижение через интернет позволяет сделать так, чтобы потенциальный клиент не только увидел цепляющее описание продукта или рекламный ролик, но и осуществил действие, которое приблизит его к покупке.

Например, он […]

Узнайте больше

Анастасия Ильина, 30 июня 2023

Многие организации используют для продвижения своих товаров и услуг Яндекс.Директ — он позволяет настроить рекламную кампанию так, чтобы она была заточена под интересы аудитории. При создании объявлений можно задать список ключевых слов, по которым реклама будет показываться на поиске Яндекса, написать цепляющий текст для нее, выбрать черты, которыми должны обладать потенциальные клиенты (пол, возраст, какие-либо […]

Узнайте больше

Оставайтесь с нами на связи

Оставьте заявку с указанием интересующей
Вас информации и мы Вам обязательно перезвоним.

Cooбщение успешно отправлено!

Мы свяжемся с вами в ближайшее время!

Как посмотреть ключевые запросы Яндекс и Google. Сервисы

Как посмотреть ключевые запросы Яндекс и зачем это нужно. А также, чем в целом может быть полезна эта информация для вашего бизнеса. Основа запуска контекстной рекламы — сервисы Яндекс Вордстат и Google Trends.

Яндекс Вордстат

Яндекс Вордстат – это сервис, с помощью которого вы можете проверить спрос на определенные товары, услуги, да и просто посмотреть, что люди ищут в интернете через поисковик Яндекс.

Это может быть полезно при запуске своего проекта. Вы сможете отследить насколько популярен продукт, который вы собираетесь рекламировать, оценить спрос на него в регионах. Также, вы сможете проверить динамику спроса, как она менялась от месяца к месяцу. Это будет актуально для товаров, на которые влияет сезонность. А если вас интересуют запросы на определенных устройствах, то можно включить сортировку и получить информацию отдельно по мобильным и декстопам.

Яндекс Вордстат — Проверка количества запросов по фразам в месяц

1 – количество ключевых запросов в месяц по каждой фразе

2 – похожие ключевые запросы по фразе, спрос по которой вы проверяете

3 – регион, по которому проверяете спрос

Яндекс Вордстат — Проверка спроса по всем регионам

Яндекс Вордстат – Динамика изменений спроса

1 – динамика изменений спроса

2 – период группировки

3 – спрос по устройствам

Сервис пригодится независимо от способов и мест продвижения. Вы сможете узнать, насколько людям интересен ваш товар или услуга и оценить общее количество запросов.

Ключевые запросы в контекстной рекламе

Основа создания контекстной рекламы Яндекс.Директ и Google Ads – это семантическое ядро. Ключевые запросы, по которым мы будем показывать свои объявления людям в поисковиках. Сбор этих ключей, формирование семантического ядра, происходит на основе данных статистики запросов Вордстат.

Сервис помогает нам узнать частоту поисковых запросов, которые мы возьмем в наши рекламные кампании. Также, с помощью правого столбца Вордстат, мы можем увидеть подсказки о том, как люди еще могут искать наш продукт похожими фразами. Это позволит нам собрать больше актуальных запросов, расширив заинтересованную аудиторию.

Для полной выгрузки всех запросов из статистики Вордстат, которые могут быть актуальны для вашего бизнеса, обычно используют дополнительные инструменты. Через веб-интерфейс достаточно сложно работать с объемами данных в сотни и тысячи поисковых запросов. Чаще всего специалистами по настройке контекстной рекламы используется программа Key Collector. Это профессиональный инструмент многих специалистов по платному трафику. Key Collector позволяет выгрузить все интересующие ключевые запросы, удобно оперировать с ними, формировать список минус-слов, группировать по различным параметрам.

Успешность контекстной рекламы на 90% зависит от качества сбора семантического ядра, от того, как внимательно специалист работает по каждому ключевому запросу. Правильно собранная семантика гарантирует вам привлечение целевого трафика и максимально эффективное использование рекламных средств.

Google Trends

Как посмотреть ключевые запросы Яндекс мы разобрались. Хочется упомянуть сервис от гугл, который называется Google Trends. На основе статистики запросов в нем формируется семантическое ядро для рекламных кампаний в Google Ads. Да и в целом, с помощью него, можно получить информацию о поиске определенных продуктов людьми через поисковик Google.

Хочу заметить, что поведение пользователей в поисковиках Яндекс и Google для многих рекламных проектов отличается. Все зависит от аудитории в определенной нише, которой свойственно использование браузеров, в которых установлены разные поисковые системы по умолчанию. От этого и разнятся показатели эффективности рекламных кампаний в Яндекс.Директ и Google Ads для одного и того же проекта. Всегда рекомендую своим клиентам, в зависимости от бюджета, запускать контекстную рекламу в двух поисковиках параллельно, чтобы максимально быстро понять эффективность каждого канала трафика для его бизнеса. А затем уже успешно масштабироваться.

Из возможностей Google Trends хочется отметить параллельное сравнение динамики изменений спроса сразу по нескольким поисковым запросам. Можно поставить фильтр по регионам, определенным категория и выбрать нужный период времени.

Google Trends – сравнение поисковых запросов

Google Trends – сравнение поисковых запросов по регионам

Еще один раздел в Google Trends, который вас может заинтересовать, это «Год в поиске». Показывает все значимые события, которыми интересовались люди за целый год в выбранной стране. Все очень удобно разделено по темам.

Google Trends – Год в поиске

Как посмотреть ключевые запросы в Яндекс и не только, мы разобрались.

Если остались какие-то вопросы, можете задать их мне напрямую в вотсап.

Поделиться статьей

BytesПросмотреть отзывы и цены 2023

Аудитория

Компании, которые хотят преобразовать неструктурированные текстовые данные в полезную информацию

О BytesView

BytesView — это передовой инструмент машинного обучения и анализа текста на основе NLP. Он может легко компилировать и анализировать большие объемы текстовых данных из нескольких источников информации. Различные модели извлечения и анализа текста могут помочь проанализировать и извлечь ценную информацию из неструктурированного текста.

BytesView также предлагает услуги API, которые помогут вам обучать пользовательские модели анализа данных с использованием данных, специфичных для вашей организации, для повышения точности и эффективности.

Интеграции

API:

Да, BytesView предлагает доступ к API

См. Интеграции

Рейтинги/отзывы

Общий

0,0 / 5

простота

0,0 / 5

функции

0,0 / 5

дизайн

0,0 / 5

поддерживать

0,0 / 5

Это программное обеспечение еще не проверено. Будьте первым, кто оставит отзыв:

Обзор этого программного обеспечения

Информация о компании

Algodom Media

www.bytesview.com

Видео и снимки экрана

Комплексное управление обучением для ваших сотрудников, партнеров и клиентов.

Accord LMS — это полная система управления обучением, предлагающая гибкое управление обучением для организаций и предприятий.

Независимо от того, являетесь ли вы малым или многонациональным предприятием, система управления обучением Accord повысит уровень знаний учащихся, их соблюдение и удовлетворенность, одновременно сократив время, затраты и усилия на администрирование.

Узнать больше

Подробная информация о продукте

Поддерживаемые платформы

Обучение

Документация

Поддержка

Круглосуточная поддержка 7 дней в неделю

Онлайн

BytesView Часто задаваемые вопросы

В: С какими пользователями и типами организаций работает BytesView? Q: Какие языки поддерживает BytesView в своем продукте? В: Какие варианты поддержки предлагает BytesView? В: С какими другими приложениями или службами интегрируется BytesView? В: Есть ли у BytesView API? В: Какой тип обучения предлагает BytesView?

Характеристики продукта BytesView

Интеллектуальный анализ текста

Прогнозное моделирование

Анализ настроений

Подведение итогов

Маркировка

Анализ текста

Логические запросы

Фильтрация документов

Графическое представление данных

Обнаружение языка

Классификация таксономии

Тематическая кластеризация

Дополнительные категории BytesView

Анализ настроений

Страница уже востребована. Претензия снова?

Систематический обзор литературы по моделированию и анализу требований для самоадаптирующихся систем

Ганек А.Г., Корби Т.А.: Заря эры автономных вычислений. IBM Сист. J. 42, 5–18 (2003)
CrossRef Google Scholar
Нусейбе, Б., Истербрук, С.: Разработка требований: дорожная карта. В: ICSE 2000 Proceedings of the Conference on The Future of Software Engineering, стр. 35–46 (2000)
Google Scholar
Кефарт, Дж. О., Чесс, Д. М.: Видение автономных вычислений. Компьютер 36, 41–50 (2003)

CrossRef Google Scholar
Добсон С., Деназис С., Фернандес А., Гаити Д., Геленбе Э., Массаччи Ф., Никсон П., Сафре Ф., Шмидт Н., Замбонелли , Ф.: Обзор вегетативных коммуникаций. АКМ Транс. Автон. Адаптировать. Сист. 1, 223–259(2006)
Перекрёстная ссылка Google Scholar
Ченг, Б.Х.С. и др.: Разработка программного обеспечения для самоадаптивных систем: дорожная карта исследований. В: Cheng, BHC, de Lemos, R., Giese, H., Inverardi, P., Magee, J. (ред.) Разработка программного обеспечения для самоадаптивных систем. LNCS, том. 5525, стр. 1–26. Springer, Heidelberg (2009)
CrossRef Google Scholar
де Лемос, Р., Гизе, Х., Мюллер, Х.А., Шоу, М., Андерссон, Дж., Литойу, М., Шмерл, Б., Тамура, Г., Вильегас, Н.М., Фогель, Т., Вейнс Д., Барези Л., Беккер Б., Бенкомо Н., Брун Ю., Кукич Б., Демаре Р., Дюстдар С., Энгельс Г., Гейхс, К., Гёшка К.М., Горла А., Грасси В., Инверарди П., Карсай Г., Крамер Дж., Лопес А., Маги Дж., Малек С., Маньковский С. ., Мирандола Р., Милопулос Дж., Нирстраз О., Пецце М., Прехофер К.
, Шефер В., Шлихтинг Р., Смит Д.Б., Соуза Дж.П., Тахвилдари Л., Вонг, К., Вуттке, Дж.: Разработка программного обеспечения для самоадаптивных систем: вторая дорожная карта исследований. В: де Лемос, Р., Гиз, Х., Мюллер, Х.А., Шоу, М. (ред.) Разработка программного обеспечения для самоадаптивных систем. LNCS, том. 7475, стр. 1–32. Спрингер, Гейдельберг (2013)
Перекрёстная ссылка Google Scholar
Салехи, М., Тахвилдари, Л.: Самоадаптивное программное обеспечение: Ландшафтные и исследовательские проблемы. АКМ Транс. Автон. Адаптировать. Сист. 4, 1–42 (2009)

CrossRef Google Scholar
Бреретон, П., Китченхэм, Б.А., Бадген, Д., Тернер, М., Халил, М.: Уроки применения процесса систематического обзора литературы в области разработки программного обеспечения. Журнал систем и программного обеспечения 80, 571–583 (2007)
Перекрёстная ссылка Google Scholar
«>
Китченхэм, Б., Чартерс, С.: Руководство по проведению систематических обзоров литературы в области разработки программного обеспечения. Технический отчет EBSE (2007 г.)
Google Scholar
Китченхэм, Б.А., Дайба, Т., Йоргенсен, М.: Разработка программного обеспечения на основе фактических данных. В: 26-я Международная конференция по программной инженерии, стр. 273–281 (2004 г.)

Google Scholar
Дайба, Т., Китченхэм, Б.А., Йоргенсен, М.: Разработка программного обеспечения на основе фактических данных для практиков. Программное обеспечение IEEE 22, 58–65 (2005)
CrossRef Google Scholar
Протокол систематического обзора литературы по моделированию и анализу требований для самоадаптивных систем, https://www.dropbox. com/s/t6i4ock5g11zo2x/SASProtocol.pdf
Чжан, Х., Бабар, М.А., Телль, П.: Определение соответствующих исследований в области разработки программного обеспечения. Информационные и программные технологии 53, 625–637 (2011)

CrossRef Google Scholar
Доступ к рейтингу торговых точек ERA, http://lamp.infosys.deakin.edu.au/era/?page=hmain
Лэндис, Дж. Р., Кох, Г. Г.: Измерение согласия наблюдателя для категориальных данных. Биометрия 33, 159–174 (1977)
CrossRef МАТЕМАТИКА MathSciNet Google Scholar
QDA Miner V4 и WordStat V6,
Products
Dybå, T. , Dingsøyr, T.: Эмпирические исследования гибкой разработки программного обеспечения: систематический обзор. Информационные и программные технологии 50, 833–859 (2008)
CrossRef Google Scholar
Определение модели качества программного обеспечения ISO 9126, http://www.sqa.net/iso9126.html
Крузес, Д.С., Дайба, Т.: Рекомендуемые шаги для тематического синтеза в программной инженерии. В: Международный симпозиум по эмпирической разработке и измерению программного обеспечения, стр. 275–284 (2011 г.)
. Google Scholar
Cruzes, D., Mendonca, M., Basili, V., Shull, F., Jino, M.: Извлечение информации из документов по разработке экспериментального программного обеспечения. В: 26-я Международная конференция Чилийского общества компьютерных наук, стр. 105–114 (2007 г.)
Google Scholar
Извлеченные данные систематического обзора литературы по моделированию и анализу требований для самоадаптивных систем, https://www.dropbox.com/s/lksksvcyjsxhg0n/SASData.xlsx
Вейнс, Д., Ифтихар, М.У., Малек, С., Андерссон, Дж.: Заявления и подтверждающие доказательства для самоадаптирующихся систем: исследование литературы. В: Семинар ICSE по разработке программного обеспечения для адаптивных и самоуправляемых систем, стр. 89.–98 (2012)
Google Scholar
Вейнс, Д., Ифтихар, М.У., де ла Иглесиа, Д.Г., Ахмад, Т.: Обзор формальных методов в самоадаптирующихся системах. В: 5-я Международная конференция по информатике и программной инженерии, стр. 67-79 (2012)
Google Scholar
«>
Патикирикорала, Т., Колман, А., Хан, Дж., Люпин, В.: Систематический обзор проектирования самоадаптирующихся программных систем с использованием подходов к инженерии управления. В: Семинар ICSE по разработке программного обеспечения для адаптивных и самоуправляемых систем, стр. 33–42 (2012)
Google Scholar
Дарденн, А., ван Ламсверде, А., Фикас, С.: Целенаправленное получение требований. науч. вычисл. Программа. 20, 3–50 (1993)
CrossRef МАТЕМАТИКА Google Scholar
Ю, Э.С.К.: На пути к моделированию и обоснованию поддержки разработки требований на ранней стадии. В: 3-й Международный симпозиум по разработке требований, стр. 226–235 (19).97)
Google Scholar
Кастро, Дж., Колп, М., Милопулос, Дж.: На пути к разработке информационных систем на основе требований: проект Tropos. Информационные системы 27, 365–389 (2002)
CrossRef МАТЕМАТИКА Google Scholar
Чжан, Дж., Ченг, Б.Х.К.: Использование временной логики для определения семантики адаптивной программы. Журнал систем и программного обеспечения 79, 1361–1369.(2006)
Перекрёстная ссылка Google Scholar
Фильери, А., Гецци, К., Лева, А., Маджо, М.: Самоадаптивное программное обеспечение соответствует теории управления: предварительный подход, поддерживающий требования надежности. В: 26-я Международная конференция по автоматизированной разработке программного обеспечения (ASE), стр. 283–292 (2011 г.)
. Google Scholar
Уиттл, Дж., Сойер, П., Бенкомо, Н., Ченг, Б.Х.К., Брюэль, Дж.-М.: RELAX: язык для устранения неопределенности в требованиях к самоадаптирующимся системам. Треб. англ. 15, 177–196 (2010)
Перекрёстная ссылка Google Scholar
Али, Р., Далпиаз, Ф., Джорджини, П.: Целевая структура для моделирования и анализа контекстных требований. Треб. англ. 15, 439–458 (2010)
CrossRef Google Scholar
Вейнс, Д., Малек, С., Андерссон, Дж.: ФОРМЫ: Унифицирующая эталонная модель для формальной спецификации распределенных самоадаптирующихся систем. АКМ Транс. Авто. Адаптировать. Сист. 7, 1–61 (2012)
Перекрёстная ссылка Google Scholar
Фильери, А., Гецци, К., Тамбуррелли, Г.: Формальный подход к адаптивному программному обеспечению: непрерывная проверка нефункциональных требований. Форма. Асп. Комп. 24, 163–186 (2012)
CrossRef МАТЕМАТИКА MathSciNet Google Scholar
«>
Чжан Дж., Ченг Б.Х.С.: Разработка динамически адаптивного программного обеспечения на основе моделей. В: 28-я Международная конференция по программной инженерии, стр. 371–380 (2006 г.)
Google Scholar
Бенкомо, Н., Белаггун, А.: Поддержка принятия решений для самоадаптирующихся систем: от моделей целей к динамическим сетям принятия решений. В: Doerr, J., Opdahl, AL (eds.) REFSQ 2013. LNCS, vol. 7830, стр. 221–236. Springer, Heidelberg (2013)
CrossRef Google Scholar
Голдсби, Х.Дж., Ченг, Б.Х.: Автоматическое создание поведенческих моделей адаптивных систем для устранения неопределенности. В: Чарнецкий, К., Обер, И., Брюэль, Дж.-М., Уль, А., Фёльтер, М. (ред.) МОДЕЛИ 2008. LNCS, vol. 5301, стр. 568–583. Спрингер, Гейдельберг (2008)
Перекрёстная ссылка Google Scholar
«>
Ченг, Б.Х., Сойер, П., Бенкомо, Н., Уиттл, Дж.: Целевой подход к моделированию для разработки требований адаптивной системы с учетом неопределенности окружающей среды. В: Шюрр, А., Селич, Б. (ред.) МОДЕЛИ 2009. LNCS, vol. 5795, стр. 468–483. Springer, Heidelberg (2009)
CrossRef Google Scholar
Вейнс, Д.: На пути к комплексному подходу к проверке качества самоадаптирующихся систем. В: Семинар по динамическому анализу 2012 г., стр. 24–29.(2012)
Google Scholar
Пиментел, Дж., Лусена, М., Кастро, Дж., Сильва, К., Сантос, Э., Аленкар, Ф.: Получение архитектурных моделей программного обеспечения из моделей требований для адаптивных систем: подход STREAM-A . Треб. англ. 17, 259–281 (2012)
CrossRef Google Scholar
Морандини, М.