Многокритериальное параметрическое моделирование семантических фраз для интернет-рекламы: алгоритмы фильтрации и ранжирования

Контекст и актуальность. В сфере интернет-рекламы эффективность рекламных кампаний во многом зависит от качества подбора ключевых фраз. Однако традиционные подходы часто опираются на ограниченный набор критериев (частотность, конкуренция), не учитывая комплексность задач по охвату, бюджетированию и локализации. Статья предлагает научно обоснованный метод многокритериального параметрического моделирования для отбора и ранжирования ключевых фраз, ориентированный на оптимизацию рекламных кампаний. Цель. Разработать и продемонстрировать алгоритм фильтрации и приоритизации семантических фраз для контекстной рекламы, учитывающий множественные критерии: спрос, конкуренцию, специфичность, геозависимость и коммерческую ценность запроса. Гипотеза. Использование комплексного индекса, агрегирующего нормированные показатели популярности, конкуренции, специфичности и стоимости клика, позволяет отобрать более релевантные и эффективные ключевые фразы по сравнению с традиционными методами. Методы и материалы. Исследование выполнено на материале семантического ядра мебельного интернет-магазина. Было собрано около 500 поисковых фраз, по которым вычислены метрики (частотности, KEI, , CPC, геофактор). Применён поэтапный алгоритм фильтрации (удаление нерелевантных, слишком общих и редких запросов, фраз с высокой стоимостью клика) и ранжирования с помощью параметрической модели. Для верификации проведён A/B-тест двух подмножеств фраз. Результаты. Итоговый список из 120 фраз обеспечил охват ~85% релевантного трафика при сокращении затрат на 25%. Тест показал, что высокорейтинговые фразы дали в 1,8 раза больше кликов и в 2,1 раза больше конверсий при равном бюджете. Учет геозависимости, специфичности и конкуренции существенно повысил точность приоритизации запросов. Выводы. Предложенный метод эффективно решает задачу оптимизации семантического ядра, повышая отдачу рекламного бюджета без потери релевантного охвата. Методика рекомендована для использования в практиках малого и среднего интернет-маркетинга. Возможна адаптация под другие ниши и расширение с учетом данных о реальной конверсии.

1. Ampler, N., Lehmann‑Zschunke, N., & Olbrich, R. (2025). How to Design Keywords in Search Engine Advertising: A Multi‑group Comparison Based on the Search Volume of the Product Type. Review of Marketing Science. https://doi.org/10.1515/roms-2024-0020
2. Manning, C. D., Raghavan, P., & Schütze, H. (2008). Introduction to Information Retrieval. Cambridge: Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/CBO9780511809071