Это вторая статья из нашей серии о том, как использовать кастомные скрипты для автоматизации задач РРС-специалистов. В первой мы рассказали, как можно быстро удалить неявные дубли из семантического ядра. А из этой статьи вы узнаете, как за пару минут сгруппировать сотни ключевых фраз в Google Таблице с помощью простого скрипта, который сэкономит вам часы ручной работы.
Представим: семантическое ядро собрано, дубли удалены и следующий шаг – группировка ключевых фраз.
Группировка ключевых фраз – этап, на котором поисковые запросы необходимо объединить в группы по сходству. Например, фразы “купить цветы” и “купить цветы бишкек” можно отнести к одной группе, а “цветы доставка” и “доставка цветов бишкек” – к другой. Такой подход помогает подготовить рекламные объявления, максимально релевантные поисковому запросу.
Чтобы не разбирать каждый запрос вручную или через фильтры таблицы, мы подготовили скрипт, который делает за нас 90% этой работы.
Кому подойдёт
Этот скрипт создан для PPC-специалистов, SEO-аналитиков и маркетологов, которые работают с семантическими ядрами в Google Таблицах.
Что потребуется
Только сама таблица с ключами — никаких платных сервисов или специальных знаний программирования. Всё, что нужно, это уметь копировать код и вставить его в редактор скриптов
Полезный скрипт от Peklo Company
Для примера возьмём тему “Отдых на Иссык-Куле”. В семантическое ядро попадут разные запросы – туры, цены на отдых, пансионаты, базы отдыха и прочее.
Пример СЯ на тему “Отдых на Иссык-Куле”
Запускаем скрипт и всего за несколько секунд он формирует нам новый лист в Google Таблице, на котором поисковые фразы уже рассортированы по общим признакам:
Пример уведомления: сколько создано групп и из скольких фраз
Пример результата работы скрипта
Среднее время выполнения даже объёмной задачи – менее минуты
Что важно знать:
- Рекомендуем делать вычитку результатов перед тем, как добавить группы к рекламным кампаниям, чтобы убедиться, что в группу не проскочил лишний ключ.
- При большом количестве строк с поисковыми фразами групп может быть много – это связано с детализацией разбивки результатов. Большинство из них можно вручную объединить между собой. Это займёт какое-то время, но итоговый результат всё равно будет в разы быстрее, чем без помощи скрипта.
Для данного примера: если брать полный список запросов по теме, в нём будет множество строк для отдельных пансионатов – “радуга”, “солнышко”, “звёздочка” и так далее. Скрипт сделает отдельную группу под каждый из них, и логично объединить такие группы в одну – “пансионаты”.
Ниже мы публикуем полный код скрипта. Если вы используете его в вашей работе, будем рады получить фидбек о том, сколько времени это решение сэкономило для вас.
Примечание: вы можете скорректировать скрипт под себя, изменяя настройки параметров MIN_SIMILARITY и MIN_GROUP_SIZE (первый отвечает за то, насколько схожими должны быть фразы для объединения, второй – какое минимальное количество фраз будет в группе). Выставленные настройки являются рекомендованными – при них мы получали наиболее хорошие результаты.
Код скрипта для чистки неявных дублей:
/**
* Группирует схожие ключевые фразы в Google Таблице
* Фразы в группе выводятся в отдельные строки
*/
function groupSimilarKeywords() {
const sheet = SpreadsheetApp.getActiveSpreadsheet().getActiveSheet();
const dataRange = sheet.getDataRange();
const data = dataRange.getValues();
// Параметры алгоритма
const MIN_SIMILARITY = 0.7; // Минимальный коэффициент схожести (0-1)
const MIN_GROUP_SIZE = 2; // Минимальное количество фраз в группе
// Извлекаем фразы и частотности
const phrases = [];
for (let i = 0; i < data.length; i++) {
if (i === 0) continue; // Пропускаем заголовок, если есть
if (data[i][0]) {
phrases.push({
text: data[i][0].toString().toLowerCase().trim(),
frequency: data[i][1] ? Number(data[i][1]) : 0,
row: i + 1
});
}
}
// Создаем группы схожих фраз
const groups = [];
const usedPhrases = new Set();
for (let i = 0; i < phrases.length; i++) {
if (usedPhrases.has(i)) continue;
const currentPhrase = phrases[i];
const group = [currentPhrase];
usedPhrases.add(i);
for (let j = i + 1; j < phrases.length; j++) {
if (usedPhrases.has(j)) continue;
const similarity = calculateSimilarity(currentPhrase.text, phrases[j].text);
if (similarity >= MIN_SIMILARITY) {
group.push(phrases[j]);
usedPhrases.add(j);
}
}
if (group.length >= MIN_GROUP_SIZE) {
groups.push(group);
}
}
// Сортируем группы по суммарной частотности
groups.sort((a, b) => {
const sumA = a.reduce((sum, item) => sum + item.frequency, 0);
const sumB = b.reduce((sum, item) => sum + item.frequency, 0);
return sumB - sumA;
});
// Подготавливаем данные для вывода
const output = [];
const header = ["Исходная фраза", "Частотность", "Группа", "Фразы в группе", "Суммарная частотность"];
output.push(header);
// Сначала добавляем сгруппированные фразы
groups.forEach((group, groupIndex) => {
const groupFrequency = group.reduce((sum, item) => sum + item.frequency, 0);
// Для каждой фразы в группе создаем отдельную строку
group.forEach((item, itemIndex) => {
output.push([
item.text,
item.frequency,
`Группа ${groupIndex + 1}`,
// Для первой строки группы выводим все фразы, для остальных - пусто
itemIndex === 0 ? group.map(g => g.text).join("\n") : "",
itemIndex === 0 ? groupFrequency : ""
]);
});
});
// Затем добавляем несгруппированные фразы
phrases.forEach((phrase, index) => {
if (!usedPhrases.has(index)) {
output.push([
phrase.text,
phrase.frequency,
"Не сгруппировано",
"",
phrase.frequency
]);
}
});
// Записываем результаты на новый лист
const resultSheetName = "Группировка фраз " + new Date().toLocaleString();
let resultSheet = SpreadsheetApp.getActiveSpreadsheet().getSheetByName(resultSheetName);
if (resultSheet) {
resultSheet.clear();
} else {
resultSheet = SpreadsheetApp.getActiveSpreadsheet().insertSheet(resultSheetName);
}
resultSheet.getRange(1, 1, output.length, output[0].length).setValues(output);
// Форматирование
resultSheet.setFrozenRows(1);
resultSheet.getRange(1, 1, 1, header.length).setFontWeight("bold");
// Настраиваем перенос текста для столбца с фразами в группе
resultSheet.getRange(2, 4, output.length - 1, 1).setWrap(true);
// Автоподбор ширины столбцов
resultSheet.autoResizeColumns(1, header.length);
SpreadsheetApp.getUi().alert(`Готово! Создано ${groups.length} групп из ${phrases.length} фраз.`);
}
/**
* Вычисляет схожесть между двумя фразами (0-1)
*/
function calculateSimilarity(phrase1, phrase2) {
// Разбиваем фразы на слова
const words1 = new Set(phrase1.split(/\s+/));
const words2 = new Set(phrase2.split(/\s+/));
// Находим пересечение слов
const intersection = new Set([...words1].filter(word => words2.has(word)));
// Находим объединение слов
const union = new Set([...words1, ...words2]);
// Коэффициент Жаккара
return union.size > 0 ? intersection.size / union.size : 0;
}
Автоматизация работы при помощи кастомных скриптов
Эта задача – не единственная, которую мы решаем при помощи автоматизации. Часть полезных скриптов мы публикуем в нашем блоге в открытом доступе. Некоторые решения мы не можем показать открыто, оставляя эти наработки только для внутреннего пользования.
Если вы в своей работе сталкиваетесь с рутинными задачами в Google Таблицах, вы можете заказать у нас кастомный скрипт для автоматизации этих задач и экономии своего времени. Для этого свяжитесь с нами любым удобным способом: ссылка на все наши контакты.
Андрей Осянин
PPC Team Lead
Как автоматизировать группировку фраз из семантического ядра в Google Таблице
4 min read · Oct 17, 2025
Вернуться в блог
Бриф
Пожалуйста, выделите 3-5 минут своего времени, чтобы заполнить бриф. Это поможет нам изучить ваш бизнес перед тем, как связываться с вами. Если это вам неудобно, свяжитесь с нами напрямую.
Адрес
Кыргызская Республика, Бишкек
ул.Аалы Токомбаева 31/1, 6 этаж, кабинет 605
ул.Аалы Токомбаева 31/1, 6 этаж, кабинет 605
Контакты
Peklo Studio 2016 - 2025
Error get alias