Бибанин в Digital | Контекст Guru

Хай Гайз! Ловите полезность. Написал скрипт для парсинга истории изменений в Яндекс Директ 👨‍💻 Что можно делать с его помощью: ➖ выгрузить всю историю изменений за нужный период; ➖скачать данные в удобном виде; 🔝дополнительно выгрузить статистику по Яндекс Директ в разрезе дней, загрузить всё это в ИИ и дать промпт на поиск корреляции между изменениями и статистикой рекламных кампаний. То есть можно не просто смотреть историю ради истории, а реально анализировать: какие изменения повлияли на расход, заявки, CTR, CPC и другие показатели. Как использовать? 1️⃣Устанавливаете расширение Tampermonkey. 2️⃣Вставляете туда скрипт парсера. 3️⃣Выбираете нужный диапазон дат. 4️⃣Скачиваете историю изменений и статистику в удобном формате. За парсером в ЛС ✏️

📣Хай Гайз, скучали? Ловите экспертное мнение о рекламе в MAX через Яндекс Директ, которая сейчас работает в бета-режиме 👇 Впечатления неоднозначные. 🎯С одной стороны, реклама действительно работает: заявки идут по вполне адекватной цене и качеству вопрос нет, пока 🥲. ❗️С другой стороны, есть серьезные нюансы с расходованием бюджета: 💸В моем случае кампания потратила около 70% недельного бюджета за первые два дня. При этом я увеличил бюджет, но система дополнительно списала 35% от старого лимита и более 35% от нового. Т.е. в итоге я потратил 105% изначального бюджета! Это уже было похоже на явный баг, потому что по правилам система не должна расходовать за сутки более 35% недельного бюджета. Яндекс признал некорректное списание и вернул деньги. 🗓 Второй нюанс, после остановки кампании по средине недели, она внезапно начала усиленно откручивать бюджет и в итоге потратила около 35% недельного лимита. Напоследок была щедра на охваты так сказать 🥲 Вывод такой: результат есть, но кампания очень чувствительна к любым корректировкам, а с распределением недельного бюджета пока явно есть проблемы. Делитесь своим опытом в комментариях 👇

📚Максимальная ставка для новых и изменённых условий показа. Что это за зверь? Если коротко - это ставка, которая применяется только к новым или изменённым условиям, а не ко всей кампании. Эта настройка находится на уровне групп и доступна ТОЛЬКО при выборе стратегии “Максимум кликов с ручными ставками”. ❓ Когда это работает: При добавлении новых ключевых фраз или изменении существующих вы можете указать ставку - она применится только к этим изменениям. 💭 Например: Добавили новые ключи - ставка из этого поля применится только к ним, старые условия не затронет. Важно: 1️⃣ предыдущее значение в этом поле не сохраняется 2️⃣ оно не ограничивает ставки в дальнейшем 3️⃣ при новых изменениях его нужно указывать заново 💡 Если вы внесли правки, а потом добавили новые - ставку нужно снова задать вручную, иначе она не применится. Если кто-то еще работает на ручке, дерзайте!

🎯 Ну вот и дожили Яндекс выкатил функцию резервных страниц 😅 Теперь в Единой перфоманс-кампании можно указать запасную посадочную страницу. Она будет показываться вместо основного сайта, если у пользователя нестабильное интернет-соединение (при наличии такой возможности). 👀 Как это работает: — Можно выбрать уже существующий лендинг или создать новый — Для одной кампании доступна только 1 резервная страница — Показывается точечно — конкретному пользователю в момент проблем с интернетом — Не влияет на мониторинг основного сайта Теперь не знаю, радоваться или нет ❓

🔍Как быстро проверить, не начала ли ваша РСЯ гнать DSP-площадки? Если РСЯ начинает терять эффективность первое, что нужно проверить: не скатилась ли она в “спам-трафик”. Как проверить за 2 минуты: 🤩Заходим в Мастер отчетов 🤩Выбираем нужную кампанию 🤩Добавляем фильтр площадок: dsp + com. (список можно расширить) 👉 Делаем сравнение с предыдущим периодом. Смотрим, насколько выросла доля DSP-трафика 📊 На что обращать внимание: — рост доли расхода DSP/COM — рост цены клика (CPC) — падение времени на сайте — резкий рост кликов без роста конверсий ⚠️ Важно: Не все клики с DSP это спам. Оценивайте показатели в комплексе, а не по одному фактору. Сохраняете шаблон отчета и мониторьте изменения при аномальных всплесках CPL 🧳

✌️✌️✌️✌️✌️ Хочу в очередной раз напомнить, насколько опасно играть с Яндексом 😅 📝Новый проект, только запустили трафик. Закинул пару поисковых кампаний и одну кампанию с оплатой за конверсии. Где-то через час случайно захожу в кабинет и немного офигеваю. С кампании с оплатой за конверсии уже навалило 2000+ кликов. Причём проект новый, метрика новая. Обычно без накопленной статистики Яндекс так щедро трафик не раздает, темболее в течении часа!⏰ Смотрю - есть один лид. Пишу клиенту, спрашиваю по качеству. Говорит: лида не было. Начали копать. Оказалось, в форме, поле с контактами не было обязательным. То есть человек мог просто отправить пустую форму. Яндекс это быстро прочухал и начал бодро накидывать трафик, чтобы побыстрее освоить бюджет. 💬Выводы: Будьте бдительны. Яндекс не прощает ошибок, не верит вашим слезам😭

📌📌📌📌 Гайз! В 2026 году у меня наконец-то появилось свободное время, и я решил потратить его с пользой, создал инструмент для автоматизации рутинных задач. 🤩Когда проектов много, легко упустить сроки, это вредит и репутации, и самим проектам. Я пробовал работать и в Trello и Битрикс24 и в прочих подобных сервисах, но их функционал оказался избыточным для моих нужд. Мне требовалось просто видеть фронт работ и дедлайны, поэтому постепенно я перешёл на Google Таблицы, где просто записывал список задач. 🤩 И недавно я автоматизировал процесс: теперь просроченные задачи и те, что нужно выполнить сегодня, автоматически отправляются в Telegram. Получилась удобная напоминалка. Чтобы воспользоваться инструментом тебе нужно скопировать таблицу ⬅️, создать бота, создать чат куда будут приходить задачи, добавить туда бота. Идем пошагово: 🤩Создаем бота 🤩Переходим в @BotFather. Пишем /newbot 🤩Придумываем отображаемое имя бота. Например: «test» 🤩Пишем технический уникальный идентификатор бота. Например: «test_bot» 🤩Вам придет токен бота, сохраните его 🤩Узнаем ID чата, куда необходимо отправлять сообщения 🤩Предварительно создаем чат, добавляем туда бота из пункта 1 🤩Заходим в @username_to_id_bot 🤩Нажимаем на «Начать», «Проверить чат», выбираем созданный вами чат 🤩В ответ придет ID со знаком -, сохраняем его 🤩Настраиваем Google Apps Script 🤩В Google Таблице: Расширения → Apps Script 🤩В поле token пишем токен бота из пункта 1, в chatId пишем ID чата из пункта 2 🤩Сохраняем проект и обновляем страницу Google Таблицы 🤩Немного о том как пользоваться таблицей. В верхней панели Google Таблиц появится раздел «🤖 Управление ботом». Можете тестово запустить его сейчас, нажав «▶️ Запустить сейчас». Для отправки задач ежедневнонажмите «⏰ Настроить ежедневный триггер»

👋 Гайз! Это не итоги 2025, но... 🔍В 2025 году я начал активно прокачивать навыки в инженерии данных, включая работу с различными СУБД. И для меня стало открытием, насколько легко Google Ads интегрируется с Postgres. 😙 Поэтому я решил, что вместо традиционных итогов, сделаю практическое видео: как загружать офлайн-конверсии из PostgreSQL в Google Ads. 🥹 Будет полезно для начинающих инжинеров и специалистов по трафику в Google. Дерзайте. С наступающим! 🍀 #GoogleAds #PostgreSQL

😆Делаем n-gram анализ в ClickHouse за 5 минут. Для меня n-gram стал мощным инструментом для выявления сильных и слабых сторон в семантике. С его помощью можно делать достаточно интересные выводы, которые помогут в дальнейшей работе с проектом. Что вам потребуется:❤️ ❤️ Устанавливать ClickHouse будем через Docker контейнер. Это очень удобно и не требует больших усилий - такого способа вполне достаточно, чтобы ознакомиться с инструментом. Скачайте Docker по ссылке ❤️ ❤️ Скачать образ ClickHouse можно на GitHub по ссылке ❤️ ❤️ Взаимодействовать с ClickHouse будем через DBeaver - приложение, предназначенное для управления базами данных. Скачайте по ссылке ❤️ ❤️ SQL фаил с N-грамм анализом взять по ссылке ❤️ #SQL #ClickHouse #ngram

Гайз🤩Сегодня у меня ➕ год жизни. И вместо глубокомысленных философий хочу просто поделиться вещами, которые помогли за год сильно (по моему мнению 😂) вырасти в профессии и поднять доход примерно на 50%. P.S. Сорян что скрин без конкретных цифр — делюсь вектором, не суммами 💵. Что мне реально помогло: 🤩 Пунктуальность Договорился — сделал. Без “ой, не успел”. Ребят, это действительно важно, и из этого строится представление о вас. 🤩 Коммуникация Быть на связи с клиентом, объяснять, что происходит, предлагать идеи. Не работать форматом “здравствуйте, вот ваш счёт за месяц”. 🤩 Репутация Когда первые два пункта стабильны, появляется сарафан. А сарафан = самые тёплые и дорогие клиенты. 🤩Рост экспертизы Не жить только в одном рекламном кабинете. За последний год я сильно углубился в аналитику, визуализацию, автоматизацию отчётности и новые платные каналы — это даёт доп. чек и вес как специалисту. Часто бизнесу нужен человек, который закрывает сразу несколько задач, многофункциональный 🤩Брать сложные задачи Иногда страшно, но именно такие штуки растят быстрее всего. 🤩Поднимать чек Меньше проектов, но дороже — больше фокуса и сильнее результат. Конвейер дешёвых задач = стагнация. 🤩 Отдых Важно уметь отдыхать. Признаться, у меня это не всегда получается, но если не отстраняться от работы, быстро выгораешь, да и в целом ухудшается работоспособность. 🤩 И всё-таки вкину напоследок философскую штуку: 2026 год для digital обещает быть непростым, но для экспертов своего дела кризис скорее становится фильтром, а не приговором.

Гайз! Делюсь квестом по сбору семантического ядра в 2025 году 🎯 Начинал я когда-то с Key Collector — и на тот момент в нём было всё. Можно было закинуть кучу масок и парсить напрямую через Wordstat. Но с тех пор многое изменилось, и теперь сбор семантики — это небольшой квест, который нужно пройти. 🧳Итак, какие инструменты я использую: 1️⃣KeyAssort — программа для сбора и анализа запросов семантического ядра. Использую просто как софт для парсинга — не больше и не меньше. Цена вопроса — 39.95 $, бессрочная лицензия. 2️⃣XMLRiver — инструмент для парсинга с Wordstat. 1000 запросов обходится примерно в 20 ₽. Закидываем баланс в XMLRiver, прописываем ключ в KeyAssort, загружаем маски и парсим. Можно парсить и напрямую в XMLRiver, но это дольше. Плюс на моей виртуальной машине десктопная версия не запускается — хотя коллеги на Windows парсят без проблем. 3️⃣Key Collector — здесь я делаю кластеризацию и чистку семантического ядра. Несмотря на то, что программа утратила часть своих функций, удобнее инструмента для обработки семантики я пока не видел. Стоимость — 2200 ₽, бессрочная лицензия. 😂 Знаю, есть те, кто не заморачивается над семантикой — можно собрать ядро хоть в Директ Коммандере, и это имеет место быть. Но на крупных проектах глубокая проработка и тщательная сегментация семантики реально важны! Сейчас новый Wordstat открыл свое API и наверное когда то я напишу свой парсер, но пока эти 3 инструмента ⬆️ всегда под рукой. А ты какими пользуешься? Делись в комментариях⬇️

Гайз! 😚 Сегодня на elama.ru вышла моя статья. 🔥 Написал крутой кейс о том как продавать на Ozon с помощью внешнего трафика. Рассказал про инструмент «Продажи на маркетплейсах β»: что это за зверь, как с ним работать и какие результаты можно получить. Полная статья по ссылке 🔗 — велком! #elama #яндексдирект #ozon

📢Гайз, хотел бы поделиться своими мыслями по поводу блэк-листов в РСЯ и способов улучшения качества трафика. И так, сколько знаю о РСЯ, столько знаю и о проблеме с площадками. С давних времён многие собирают блэк-листы из тех самых злосчастных games, com., dsp и режут их на старте рекламных кампаний. Возможно, иногда это срабатывает — я сам так когда то делал, если признаться. Но даже если задать список из сотен доменов, это не уменьшает долю тех самых игр и приложений. Плюс ко всему каждый день появляются новые, а часть площадок из ваших блек листов уже просто не актуальны. За годы наблюдений и экспериментов я пришёл к выводу: нет “плохих площадок”, есть плохой пласт аудитории, на которую вышла ваша РСЯ. А поскольку основное направление по нацеливанию на аудиторию задаёт автотаргетинг, я в первую очередь делаю акцент на: 1️⃣Заголовки. Я прописываю ключевые таргетинги до первой точки, т.к. автотергет берет первичную информацию из этой части. УТП и скидки — после точки. 2️⃣Тексты объявлений. Слежу, чтобы в тексте были тематические запросы — тоже влияет на автотаргетинг. 3️⃣Title, Description, H1 посадочных страниц. Смотрю, соответствуют ли они моей нише. Я например проверяю через расширение. 4️⃣Оффлайн-конверсии в Метрику. Для крупных проектов — обязательно. Есть шанс обучить кампании на квалифицированных лидах. В небольших — ищу корреляцию микроконверсий с квал-лидами и пробую обучать кампании на них (есть смысл через ОЗК). Плюс — это помогает понять, с каких площадок идёт фрод и где реально есть квал. лиды и по какой цене. 🔗 Если не хочешь писать интеграцию с API — у Фила Царевского можно купить готовое решение по передаче конверсий, за симвалическую сумму. В общем, дело непростое. На старте задать список минус-площадок или бездумно вырезать их без данных о качестве лида — не решение. Советую смотреть детально. 📌P.S. На скрине — пример «фродовых» площадок, с которых приходят квалифицированные лиды. Ниша — производство быстровозводимых зданий. Средний чек высокий, квал. лиды — по адекватной цене.

🥲Рубрика 5 минут с Pandas. Хочу познакомить вас со сводными таблицами в Pandas. Крутой инструмент, который помогает получить информацию в различных срезах достаточно гибко. Конечно, подобное можно сделать и в Excel, никто не спорит, но фишка в том, что ты можешь настроить шаблон сводной таблицы один раз с нужными показателями и в дальнейшем просто менять исходные данные. В Excel каждый раз все придется перестраивать от проекта к проекту. ⚡️ Итак, например, хочу посмотреть динамику цены заявки и их количества по месяцам в разрезе кампаний. Для этого возьмем исходный файл из моего предыдущего поста(он тут) ➖В нем я выгрузил из Мастера отчётов простой файл с такими показателями: «Дата», «№ Кампании», «Тип площадки», «Показы», «Клики», «Расход (руб.)», «Ср. ставка за клик (руб.)», «Ср. позиция показов», «Ср. позиция кликов», «Конверсии/Отправил заявку», «Конверсии/Целевой звонок». ➖Импортируем Pandas import pandas as pd 🤬 Теперь данные нужно загрузить и обработать: привести все числовые значения и дату в нужный формат при чтении, написать функцию, которая просчитает недостающие показатели по сумме конверсий и цене # Читаем фаил df = pd.read_csv('90 day.csv', skiprows=4, decimal=',', delimiter = ';',na_values='-',parse_dates=['Дата'], dayfirst=False).fillna(0) # Пишем функцию def transform_df(row): row['Все заявки'] = row['Конверсии/Отправил заявку'] + row['Конверсии/Целевой звонок'] if row['Все заявки'] <= 0: row['Цена заявки'] = 0 else: row['Цена заявки'] = row['Расход (руб.)'] / row['Все заявки'] return row # Применяем функцию df = df.apply(transform_df, axis=1) 🔥 Строим сводную таблицу - pivot_table. В качестве индекса указываю номер кампании, в качестве колонок будет номер месяца, в значениях: цена заявки - тип агрегации среднее значение, количество заявок - тип агрегации сумма. Также хочу видеть итоговые значения как по месяцам в целом, так и по кампаниям. Округляем значения до целых. df.pivot_table(index=['№ Кампании'],columns=['Месяц'], values=['Цена заявки','Все заявки'], aggfunc={'Цена заявки':'mean','Все заявки':'sum'},margins=True,margins_name='Итого').fillna(0).round(0) 🔝 Результат меня устраивает: вижу динамику по каждой кампании по месяцам, плюс вижу общие итоговые значения по каждому месяцу и итоговые значения по каждой кампании Забирай код к себе в Jupyter Notebook или копируй Google Colab по 🔗 (тут) Не забудь заменить данные на свои 🙂

💡💡💡 Ко мне часто заходят проекты на аудит, и отсюда возникло желание написать про ляпы директологов/клиентов. Сегодня поговорим о брендовом трафике. Факап 1️⃣: клиент не отминусовал бренд в общих кампаниях. В результате практически все конверсии в НЕбрендовой кампании — это трафик по брендовым запросам. Вот так можно обмануться: вроде смотришь — кампания несёт лиды, а по факту это всё бренд. ❗️Есть ниши, где бренд шпарит абсолютно везде, даже ТОЛЬКО с включенной галочкой "целевые запросы". Например, в нише фитнеса к запросу «фитнес-клуб» подбирается ваш бренд с вероятностью 99%. А представьте, если включить в автотаргетинге что-то пошире? Факап 2️⃣: в брендовой кампании включены все категории автотаргетинга. В результате в брендовой кампании идут запросы по конкурентам. Смотришь, вроде кампания брендовая, а лид дорогой. Кстати, вы можете легко проверить наличие брендовых запросов в любой кампании. Для этого: 〰️Перейдите в интерфейс Яндекс метрики. 〰️Откройте раздел «Директ сводка» . 〰️Фильтром быберите "визиты в которых" 🔠"поисковая фраза" 🔠~бренд вариант 1 | ~бренд вариант 2 🔠В отчете появятся все кампании где были показы по бренду. Идем и добавляем его в минуса. Не забывайте делать эти элементарные вещи — и никакой аудитор до вас не докопаеться.

🥲Рубрика 5 минут с Pandas. Если у тебя есть несколько фалов в Excel которые нужно обьеденить для анализа, отличным вариантом будет метод merge в Pandas. Если ты работал с join в SQL, разобраться будет легко, принцип идентичный. Для этого нужно форматировать ваш csv фаил в DataFrame с помощью pd.read_csv, я же создал DataFrame напрямую. ⚡️И так, я создал три DataFrame: import pandas as pd table_1 = pd.DataFrame({'id':[1,2,3,4,5],'visit':[20,40,34,45,34]}) table_2 = pd.DataFrame({'id':[1,2,8,4,5],'purchase':[20,40,34,45,34]}) table_3 = pd.DataFrame({'client_id':[1,2,3,12,5],'cost':[204,405,346,453,343]}) 1️⃣ Объединим первые два с помощью самого популярного типа соединения — left join. tb3 = table_1.merge(table_2, how='left', on='id') Где: 🔠table_1 — левый DataFrame(таблица), сохраняется полностью, 🔠table_2 — правый DataFrame(таблица), добавляется по совпадениям, 🔠how='left' — тип соединения, 🔠on='id' — по какому столбцу объединяем. Альтернативой будет right join. В этом случае правая таблица сохраняется полностью, а левая добавляется по совпадающим ключам. 2️⃣Теперь добавим 3й DataFrame с помощью outer join. tb5 = tb3.merge(table_3, how='outer') Где: 🔠tb3— DataFrame(таблица) из пункта 1, 🔠table_3 — DataFrame(таблица) которую хотим присоеденить, 🔠how='outer' — тип соединения, 🔠on='id' — по какому столбцу объединяем outer join возвращает все строки из обеих таблиц, даже если в другой таблице нет совпадения. Альтернативой будет inner join — он возвращает только те строки, у которых ключи совпадают в обеих таблицах. Готово, сохраняем наш фаил на локальный компьютер и строим сводные таблицы tb3.to_csv('merge.csv') Забирай пример себе в Google Colab ⬅️

Хай, гайз! Я написал простенький Telegram бот на Python который вы можете адаптировать под свои услуги. Задача бота — закрывать пользователей на бесплатную консультацию или аудит, а потом присылать вам контакты тех, кто оставил заявку. ⚡️Для начала нужно создать бота: 1️⃣В Telegram находим контакт @BotFather. 2️⃣Отправляем ему команду /newbot. 3️⃣Придумываем имя бота. 4️⃣Задаем никнейм (он должен заканчиваться на Bot). 5️⃣Копируем токен — он понадобится для написания кода на Python. 6️⃣Через /setabouttext задаем текст, который будет отображаться при старте. 7️⃣Через /setuserpic устанавливаем аватар для бота. *️⃣Дополнительно: Заходим в @userinfobot и копируем свой chat_id (он нужен для отправки вам лидов). Дальше брем готовы код. Я залил его на Google Colab 🥲, вам останется только подставить свои данные: ➖В TOKEN вставляем токен в кавычках. ➖В ADMIN_CHAT_ID вставляем свой chat_id без кавычек. ➖В URL_TG — ссылку на ваш Telegram в кавычках. ➖В URL_website — ссылку на сайт в кавычках (если сайта нет, можно снова поставить ссылку на Telegram). 🧳Теперь запускаем код и тестируем бота. Ссылку на него выдаст @BotFather при создании. Удачи!

💥Кейс: Продвижение интернет-магазина инжинерных систем в Яндекс Директ. Что было сделано по контекстной рекламе❓ ➖Товарная мастер кампания. ➖Смарт-баннеры с разбивкой на группы по категориям товаров. ➖Отдельной кампанией динамический ретаргетинг ➖Динамические объявления на Поиске. И товарная галлерея (отдельной кампанией) + Сделана разбивка на группы по категориям товаров. 💡Из важного: Работали со стретегией “Оптимизация конверсий” по цели “Добавление товара в корзину” + "Покупка". Товарная галлерея со стратегией ”Максимум кликов”. Использовали товары среднего и высокого ценового сегмента (чеком от 5 тыс. рублей). Много времени ушло на анализ данных, выявляли категории-лидеры по конверсии и среднему чеку, в дальнейшем выводили их в отдельные кампании с точными товарными фильтрами. 📢Итоги: 📌 Потратили на рекламу: 1 032 769 ₽ 📌 Продаж - 111 📌 Ср. чек - 65 051 📌 Выручка: 7 220 670 ₽ 🆒 На 1 вложенный рубль — 7 рублей дохода. Неплохо?

📖 Товарная SEO-выдача в Яндексе 💡Небольшой лайфхак: как получить немного (а иногда и очень много 😋) бесплатного трафика от Яндекса. Достаточно иметь под рукой товарный фид и Яндекс.Вебмастер. Причём это работает не только для интернет-магазинов, но например и для: ➖недвижимости ➖авто ➖онлайн-курсов ➖услуг Подробный гайд у коллеги на канале ФидоМания. Берем в работу 🧳

🥹 Google внедряет ИИ в поисковые кампании. Итак, в бета-тестировании появилась новая функция для поисковых кампаний — AI Max. При её включении Google будет корректировать ваши объявления, а также настройки таргетинга. Какие функции доступны: 1️⃣Оптимизация текста. Google будет использовать контент вашего сайта (который вы указали в URL объявления) для создания нового рекламного текста. 2️⃣Изменение конечного URL вашего объявления. Система будет направлять трафик на наиболее релевантные и подходящие страницы вашего сайта. 3️⃣Ограничение по брендам. Можно добавить названия брендов, и тогда ваши объявления будут показываться только по запросам, связанным с этими брендами. Либо, наоборот, можно добавить бренды в исключения — тогда показы будут идти только по ключевым фразам, которые не относятся к заданному бренду. Помимо вышеперечисленного, на уровне групп объявлений можно задать дополнительные настройки: ➕Сопоставление поисковых запросов. Включает широкое соответствие и разрешает ИИ сопоставлять контент ваших целевых страниц и элементов объявлений с поисковыми запросами пользователей. ➕Интересующие местоположения — привычный для нас расширенный географический таргетинг. Например: пекарня в Москве, которая настроила Москву как интересующее местоположение, может показывать объявления людям, которые интересуются Москвой или планируют её посетить. Прежде чем тестировать, призываю задуматься, для использования контента вашего сайта вы должны быть уверены в нём на 100%, чтобы система не подтянула ничего лишнего. Также немного настораживает автоматическое применение широкого соответствия ко всем ключевым фразам, поэтому - мониторить запросы ежедневно. Но в целом инструмент, безусловно, интересный #Google #ИИ