Blog Google Ads reverse engineering: így fejtsd vissza mire hirdetnek a versenytársak!
google hirdetés ads reverse engineering
Írta:

Google Ads reverse engineering: így fejtsd vissza mire hirdetnek a versenytársak!

Pár héttel ezelőtt írtam egy részletes cikket arról, hogy miként lehet visszafejteni bármilyen weboldal organikus forgalmát. Aztán azon kezdtem el gondolkodni, hogy hasonló elven akár azt is meg lehetne nézni, hogy a Google Ads hirdetések terén mi a helyzet. Mint kiderült, egy jó folyamattal és pár trükkel ezt az információt is ki lehet nyerni Nagy tételben is.

A SEO reverse engineering cikkemben részletesen összeszedtem, hogy milyen adatokkal rendelkeztem egy weboldal SEO forgalmának visszafejtéséhez. Ez volt az alapja a Google Ads elemzésének is.

Bár a Google Ads hirdetések kicsit másként működnek mint az organikus találatok, de alapvetően ezek is kulcsszó alapon futnak. Vagyis ha van egy nagy kulcsszó adatbázis, akkor abból már ki lehet indulni.

Magukat a keresőhirdetéseket persze sok szempont alapján jeleníti meg a Google. De ha valaki nem hiperszofisztikált Adwords fiókkal operál (RLSA használata, responsive search ads, mindenféle custom megoldás és bővítvmény), akkor elég pontos képet lehet kapni az aktuálisan futtatott hirdetésekről. De a komplikáló tényezőkre is van megoldás, csak tovább kell szofisztikálni az elemzést és adatgyűjtést.

Az adatok visszafejtésére az alábbiakra van szükség:

  • Nagyon-nagy, tematikusan releváns kulcsszó adatbázis
  • URL készítő algoritmus
  • Google Ads XPath-ekkel setupolt Screaming Frog
  • Google Sheets és némi adattisztítás

Egyszerű hangzik, bár nem az. Nézzük őket sorban.

Vegyünk egy konkrét példát. Ha 2019. augusztus végén rákerestünk arra a kifejezésre, hogy “balatoni szállás”, akkor ez a Google SERP fogadott minket ATF hirdetéseknél.

balatoni szállás hirdetés

Ezeknek a hirdetéseknek az alapelemei a következők:

  • title
  • display url
  • description

Lehetnek persze egyéb elemek is, de első körben csak ezekre az infokra van szükségünk. Mert ezeket akarjuk majd kinyerni. De nyilván nem csak erre az egy kifejezésre, hanem sok száz vagy sok ezer egyéb kulcsszóra is. Ehhez pedig kell egy kulcsszó adatbázis.

Kulcsszó adatbázis

Saját kulcsszó adatbázist sok forrásból lehet építeni. Az egyik legjobb, hogyha van egy jól SEO-zott oldalunk és a Google Search Console fiókból tudunk adatokat kinyerni. Emellett a Google Autocomplete, Keywordtool.io vagy a Google Keyword Planner is jó input lehet első lépésként. Ha megvan a seed keyword database, akkor jöhet az egyedi URL-ek gyártása, ami leképzi a Google keresések során előálló URL-t.

Utána ezeket az egyedi URL-eket kell egyesével végignézni. Én erre Screaming Frogot használtam.

XPath crawling

Ahhoz, hogy a meghatározott kulcsszó + Google SERP URL-ekről kiszedjük a megfelelő információt, be kell állítani néhány XPath-t. Ezeket a Google SERP forráskódjából lehet kinyerni és a kapott adatokat a Screaming Frog Custom Extraction részben kell megadni.

Ha egy hirdetést akarunk csak megnézni, akkor ezekre van szükség:

  • ad title (hirdetés címe)
  • ad URL (hirdetés URL-je, ami itt a display URL)
  • ad description (hirdetés leírása)

google hirdetés xpath

Ezt pedig az összes hirdetési pozícióra külön-külön meg kell tenni. Tehát ki kell gyűjteni az egyedi XPath-eket minden Google Ads pozícióhoz. Ez az első organikus találat felett 4 hirdetés is lehet. És ugyanígy lehetnek hirdetések az utolsó organikus találat alatt. Amit még érdemes kigyűjteni a display URL mellett az a landoló URL. Ugyanis gyakran előfordul, hogy más URL jelenik meg egy Google Ads hirdetésben, mint ami a tényleges landoló oldal. És az is megtörténik, hogy egy landoló URL-hez kulcsszó alapján több display URL-t is rendelnek.

A landoló oldalra tehát azért van szükségünk, mert később ez lesz a pivot tábla alapú rendezés fő kulcsa. És nem a display URL.

Egy rendszeresen előforduló hiba, hogy a display URL gyakran 404-es hibát dob, ugyanis magát a display URL-t nem hozzák létre a CMS-ben vagy a redirect táblában. Csak a Google Ads felületén jelenítik meg. Ez SEO oldalról nem extrém hiba, de az ilyen elemzéseknél bosszantó tud lenni.

Screaming Frog limitációk

Ahhoz, hogy a Google ne blokkolja az IP címet, érdemes alacsonyan tartani a threadek és URL-ek számát. Nálam a 0.5 URL/s egy stabilan működő érték lett, de ennél valószínűleg lehet picit agresszívebbnek is lenni, hogy minél hamarabb végezzen a crawler.

crawl speed limit

Több ezer URL eseében az 1.2 URL/s már sok volt néha és ott 302 response kódokba futottam a Google SERP-en, vagyis itt már nem gyűjtött ki semmilyen adatot az XPath crawler. A sweet spot valahol 0.7 URL körül van, mert egy viszonylag friss 30 ezres live tesztnél 0.8 URL/s-nál elkezdett korlátozni a Google.

Mennyi tartalmat lehet egy nap alatt 1 IP-ről összegyűjteni így?

Nagyjából 40 ezer kulcsszót. Mivel 1 nap 86400 (60x60x24) másodpercből áll, és átlagos 0.45-0.5URL/s sebesség mellett 39-43 ezer URL-t lehet végignézni. Tehát nagy átlagban 40 ezer kulcsszó Google Ads hirdetés tartalmát lehet visszafejteni.

Ez elsőre sok technikai infónak tűnhetett, ami persze részben igaz. De nem kell megijedni tőle. Ha szeretnéd megtanulni az alapoktól a Screaming Frog használatát és azt, hogy mire lehet még használni SEO téren az eszközt, akkor nézd meg a legjobb hazai képzést ebben a témában. 2019 nyarán raktam össze, 12 részletes oktató videóval, gyakorlati példákkal. És folyamatosan frissítem új megoldásokkal.

Screaming Frog SEO képzés

Reklám off. Futtathatjuk a crawlert.

Nyers adatok

A mostani példában az első 3 hirdetési pozícióra állítottam be XPath-eket. A korábbi kifejezésre (balatoni szállás) az első 3 hirdetési pozícióra az alábbi adatokat kaptam vissza.

balatoni szálás google hirdetés

Máris vannak azok az adatok, amiket az első Google Ads screenshoton láttunk. Csak végre nem képként vagy épp szöveges formában a Google felületén, hanem táblázatosan. Amit utána bárhogy rendezhetünk, elemezhetünk.

És itt jön elő az, hogy ezeket nem csak egyesével tudjuk futtatni, hanem akár nagy tételben is.

Mivel megvannak a nyers adatok, így a megfelelő kulcsok használatával olyan pivot táblát rakhatunk össze, amiből vissza lehet fejetni, hogy egy versenytárs milyen kifejezésekre hirdetnek.

És nem csak a kulcsszóhoz lehet oldalt rendelni, hanem azt is meg lehet nézni, hogy egy adott tartalomhoz mi az összes kifejezés, amire hirdet az adott szereplő.

Vegyünk egy konkrét példát.

Adott 7 eltérő kulcsszó:

  • 50 éves születésnapi ajándék
  • szülinap ajándék
  • mit vegyek 50. születésnapra
  • ajándék 50. szülinapra
  • ajándék 50. születésnapra
  • 50. szülinap ajándék
  • ajándék szülinapra

Előfordulhat, hogy ezekre mind hirdet egy weboldal. De ezek közül 2 kifejezésnél egy adott landoló URL jelenik meg, míg 5-nél egy másik. Itt azt látjuk majd, hogy az 50. születésnaphoz ugyanaz lesz a landoló oldal (pl domain.com/50-eves-szulinap). Így listázni tudjuk, hogy ehhez az URL-hez melyik kifejezések tartoznak. Így máris látjuk, hogy a fenti 7 kifejezés valójában 2 URL-hez tartozik az alábbiak szerint:

domain.com/50-eves-szulinap

  1. 50 éves születésnapi ajándék
  2. mit vegyek 50. születésnapra
  3. ajándék 50. szülinapra
  4. ajándék 50. születésnapra
  5. 50. szülinap ajándék

domain.com/szulinapi-ajandek

  1. szülinap ajándék
  2. ajándék szülinapra

Ha ezt pedig nagy tételben csináljuk, akkor a szinte teljes Google keresőhirdetési portfoliója visszafejthető egy cégnek. És nem csak a kifejezések szintjén, hanem a konkrét hirdetési szövegek is. Így pedig vissza lehet fejteni, hogy melyek a money pagek egy-egy weboldal esetében.

Konkrét példa

Ezen az ábrán jól látható, hogy a társkereső oldalak világában milyen oldalakhoz milyen keresésekhez milyen hirdetések tartoznak. Itt 3 oldalhoz gyűjtöttem le az adatokat, amiket a jobb oldali dropdown segítségével lehet változtatni.

társkereső hirdetések

Ezt követően lehet szűrni, hogy egy adott URL-re hány kulcsszóval hirdetnek.

hirdetési kulcsszavak

Utána meg lehet nézni, hogy ezek melyik kulcsszavak. Ezt pedig ki lehet egészíteni egyéb adatokkal is (keresési mennnyiség, Ads bid), aminek a segítségével Google Ads budgetet is tudsz becsülni.

Ugyanezt megcsináltam már több piacra is tesztként. Itt a hazai banki szektort vizsgáltam meg, hogy ki milyen Google Ads hirdetéseket futtat. Ez pedig a Gránit Banknak a Google Ads listája.

Gránit bank ads

Itt pedig már látható is, hogy melyek azok az URL-ek, amikre a legtöbb hirdetést futtatják.

top ads URL-ek

A folyamat tehát nagyon hasonló, mint a versenytársak legjobb tartalmainak a visszafejtésénél.

Ha úgy gondolod, hogy egy ilyen elemzés neked is hasznos lehet, akkor itt tudod megrendelni.


Hozzászólások

Moderáld magad – vagy mi fogunk. :)
Na jó, nem fogunk, szóval csak ésszel!