Сбор семантики для рся: Сбор семантического ядра в РСЯ, поиск и подбор ключевых слов

Содержание

Сбор семантического ядра в РСЯ, поиск и подбор ключевых слов

Как собирать семантику, поиск и подбор ключевых запросов для Яндекс РСЯ и Google КМС.

Почему именно запросы для сети, а не для поиска? Потому что все то, что мы сейчас разберем оно конечно же подходит и для поисковой компании, но в самом поиске ещё есть несколько очень важных больших этапов, и это не тема для пятиминутного видео. Я запишу отдельное большое часовое видео как собирать семантику для поиска.

Итак, что нам нужно? Во-первых, открываем любой сайт, где мы можем перемножить столбцы первый со вторым. Это можно сделать в Экселе прописав формулу. Я предлагаю открыть сайт kupitu.ru, там есть отдельные столбцы, куда мы вписываем маски запросов.

То есть нужно понимать, что у большинства тематик, у большинства бизнесом маски запросов для рекламы состоят из двух слов: «Деревянные двери/ пластиковое окна/ обучение английскому/ франшиза бара» и т.д. Да, есть много запросов, которые состоят из одного слова. Для них все то же самое, кроме первого этапа. Есть тематики, где ключевик из трех слов состоит. Для этого все то же самое, ничем не отличается.

Открыли сайт с перемножалкой и вписываем туда разделенные по столбцам запросы. Например «обучение английскому» – в первый столбец «обучение», во второй столбец «английскому». И наша задача прописать по максимуму слов, при перемножении которых получится правильный результат, получатся те запросы, которые можно использовать в рекламе. То, что там выйдет множество шлаковых запросов или запросов с нулевой частотностью, в этом нет нечего страшного, они просто потом отсекаются.

  • Мозговой штурм. То есть вы из головы пишите те слова, которые могут подойти, например «обучение/ изучение/ изучить/ выучить», туда же можно «пройти курс», да, это уже получится из трех, но не суть. То есть выписали первый столбец. Английский, это может быть «English/ англ яз/ англяз». Это может быть в том числе иностранный язык. Да, это уже немного не в ту степь, вернее это чуть дальше от основы английского, но смысл думаю понятен.
  • Анализ сайтов конкурентов. То есть мы открываем несколько сайтов конкурентов, в том числе несколько из рекламы, которые рекламируются в директе, несколько которые ниже из СЕО и просто глазами пробегаем, какие ещё слова используются, чтобы добавить это в свои столбцы с перемножением слов.
  • Далее мы открываем сайты, в которых можно найти синонимы. Для этого пишем «обучение синоним» в Яндексе. И смотрим первые 3-4 сайта. Смотрим, что ещё можно туда добавить. И так по нескольким словам проходимся – «английский синонимы», и т.д.
  • Яндекс картинки. Вбиваем туда «обучение английскому», открываем первую картинку и смотрим что там справа написано, в выделенном блоке. Какие слова используются. Там достаточно много можно найти хороших, качественных слов.
  • Далее по основным запросам вбиваем в Яндекс вордстат и смотрим, что нам предлагается в правой колонке. Обычно там тоже можно найти много достойных запросов.
  • Части речи – существительные, прилагательные, глаголы. В директе это все различные слова. Так слово «обучение» – существительное, «обучиться» – глагол, «окна пластиковые» – прилагательное, «из пластика» – существительное. То есть у одного слова может быть три словоформы, три части речи, которые обязательно также вписывайте. Так по каждому слову.

Итого у нас получились два довольно обширных столбца, которые мы перемножаем и получаем уже готовые двухсловные запросы.

После этого по-хорошему пройти через какую-нибудь программу и снять частотность. Можно это делать руками, но это просто чуть больше времени отнимет.

Прошли частотность, убрали все нулевые, посмотрели все самые сверхвысокочастотные, нет ли там какого-то перемножения, которое в итоге получилось не относящимся к вам.

Потому что если перемножить 10 слов и 10 слов, то получится довольно большая выборка, среди которой может быть просто условный бред, который не относится к вашей теме.

И так мы получим довольно большое число ключевых запросов, которые можно использоваться в РСЯ. В РСЯ потому что там нужны как раз-таки самые высокочастотные слова, необязательно прорабатывать слишком их глубоко, не обязательно брать низкочастотники. И эта семантика на начальной этапе вполне подойдет для вас.

Как составить семантическое ядро, подбор ключевых фраз для РСЯ

Запуск рекламной кампании начинается с создания семантического ядра — набора ключевых фраз, по которым ваша реклама будет показываться пользователям. От того, насколько грамотно подобрана семантика, во многом зависит эффективность кампании и в конечном итоге ваша прибыль.

При этом важно помнить, что для поисковых кампаний и кампаний в рекламных сетях семантическое ядро формируется по-разному. В этой статье мы расскажем, как правильно подобрать ключевые фразы для рекламы в РСЯ.

Типы таргетинга в РСЯ

Чтобы правильно составить семантическое ядро кампании, важно понимать, какие типы таргетинга используются для показа рекламы в РСЯ.

Поведенческий таргетинг — вид таргетинга, при котором система ориентируется на интересы пользователя. Содержание рекламных объявлений зависит от того, какие поисковые запросы вводит пользователь.

Например, если вы набирали в поисковике «пылесос купить», сайты-партнеры Яндекса будут показывать вам рекламу пылесосов. Тематика самой площадки размещения при этом не учитывается.

Тематический таргетинг, напротив, отталкивается от темы площадки. Скажем, вы читаете статью про новую модель пылесоса, и рекламный блок предлагает вам купить пылесос.

Отдельно стоит сказать про ретаргетинг. Эта технология позволяет показывать рекламные объявления тем пользователям, которые уже заходили на ваш сайт, интересовались вашим товаром.

Подбор семантики для РСЯ

Чтобы системе было проще найти сайты для демонстрации вашей рекламы, используйте средне- и высокочастотные запросы

. Низкочастотные фразы лучше оставить для поиска, где важно максимально конкретизировать запрос. Для кампаний в РСЯ конкретика не нужна: есть риск потерять большую часть рекламных площадок.

Кроме того, на охват сильно влияет длина ключевой фразы. Для кампаний в РСЯ лучше использовать короткие фразы (оптимальная длина — 2 слова). Система вряд ли найдет много страниц, содержащих запрос типа «купить пылесос bosch bgs 42 242 в мурманске». А вот по запросу «пылесос bosch» будет гораздо больше вариантов размещения.

Чтобы обеспечить максимально широкий охват, для кампании в РСЯ также стоит использовать околотематические фразы и фразы из смежной тематики

. К ним относятся высокочастотные вопросы, которые имеют хоть какое-то отношение к вашей сфере. В примере с пылесосами стоит рассмотреть ключевые фразы из сферы бытовой техники, уборки или товаров для дома.

В семантическое ядро кампаний для РСЯ имеет смысл также включить фразы, которых нет в Wordstat. Здесь речь идет, в первую очередь, о сленге из рекламируемой тематики. Пользователи редко вводят сленговые выражения в поисковую строку, поэтому их может не быть в Wordstat. Но так как сленг может использоваться, например, на форумах, вы можете добавить такие фразы в свою кампанию.

Минус-слова в кампаниях для РСЯ

При настройке кампании для РСЯ нужно быть очень осторожным с минус-словами. Помните: если выбранное минус-слово присутствует на площадке — в любом возможном контексте, например, в обсуждении темы на форуме, — ваша реклама на ней не покажется.

Чем больше минус-слов вы используете, тем системе сложнее найти сайты для размещения вашей рекламы. Поэтому, чтобы не ограничивать количество рекламных площадок, многие специалисты, настраивая кампании для РСЯ, предпочитают обходиться минимальным количеством минус-слов. Обычно отсекаются запросы типа «скачать», «бесплатно» и др.

Когда слова не работают

В случае с некоторыми площадками даже грамотно подобранная семантика не дает желаемого результата. Обычно это связано со спецификой сайта, на котором показывается реклама, и с характером его целевой аудитории.

Например, реклама юридической фирмы на форуме юристов едва ли принесет прибыль рекламодателю. Юристы могут кликать по объявлению из любопытства, однако они не станут клиентами фирмы. При этом формально, с точки зрения робота Яндекса, такая площадка релевантна: на ней встречается много слов юридической тематики.

Чтобы избежать нецелевого расхода бюджета, рекомендуем регулярно проверять отчеты по площадкам и после того, как накопится достаточное количество статистических данных, отключать неэффективные площадки.

Впервые запускаете рекламу в Директе?

Настроим кампании для старта бесплатно

Оставить заявку

Семантика для РСЯ и Поиска

Итак, семантика для РСЯ и Поиска. В чем отличия?

Купить путевку на Мальдивы, скачать фильм, найти работу — ежедневно поисковые системы дают ответы на миллионы запросов пользователей. Рекламодатели бьются за деньги и домохозяйки, ищущей дешевый пылесос, и предпринимателя, покупающего цемент вагонами.

В отличие от рекламы на телевидении или радио, контекстная реклама позволяет показывать рекламные объявления уже заинтересованным людям со сформированным спросом.

Для специалиста по контекстной рекламе важно понимать, как работает контекстная реклама и на какие моменты следует обратить внимание.

В зависимости от мест размещения и вида таргетинга контекстную рекламу делят на поисковую рекламу и тематическую в РСЯ (Рекламной сети Яндекса).

Как работает реклама

Для того чтобы настроить контекстную рекламу, необходимо задать ключевые слова. Ключевые слова (фразы) — это слова или словосочетания, по которым рекламная система определяет кому необходимо показать рекламное объявление.

Подбор ключевых слов (сбор семантики) является одним из основных этапов при создании эффективных рекламных кампаний.

В Поисковой рекламе объявления показываются по запросам пользователя, которые целиком содержат заданные ключевые слова. Пользователь прямо сейчас ищет решение своего вопроса и практически готов к покупке. Для этого он просто вводит запрос в поисковую строку.

Пример 1

Молодой человек решил покорить девушку и подарить ей iPhone. Вбив в поисковую строку «Купить айфон 12 в Москве 128 гб», он получил список сайтов, продающих смартфоны. Рекламные объявления, которые отвечают на его поисковый запрос, относятся к поисковой рекламе, т.е. рекламе на Поиске Яндекса.

Рис. 1. Реклама на Поиске Яндекса

На поиске также рекламируются товары и услуги срочного спроса: вызов платной скорой, эвакуатора, вскрытие замков, прочистка канализации и т.д.

Иначе работает реклама в РСЯ. Рекламная сеть Яндекса

— это объединение сервисов Яндекса и сайтов-партнеров, на которых размещаются рекламные объявления.

РСЯ включает в себя аудиторию более 40 000 площадок: сайтов, мобильных приложений и приложений Smart TV, а также внешних партнерских сетей, например, Smaato. В РСЯ входят Яндекс.Видео, Яндекс.Новости, Авито, РБК, СТС, Рамблер и многие другие площадки.

Пример 2

Цена айфона оказалась дороже, чем он рассчитывал. Молодой человек отложил покупку и отправился серфить форум автолюбителей. Развлекаясь чтением тематических статей, он обнаружил, что айфоны преследуют его по пятам.

— Это знак судьбы, — подумал молодой человек и решительно нажал на рекламное объявление.

Рис. 2. Реклама в РСЯ

Вскоре девушка получит подарок, рекламодатель будет радоваться продаже, а специалист по контексту — отлично сработавшей рекламе в РСЯ.

В РСЯ рекламные объявления показываются:

— по поведенческому таргетингу. Система учитывает краткосрочные и долгосрочные интересы пользователя, анализирует его поисковые запросы и поведение.

Именно этот вид таргетинга обычные пользователи принимают за «знаки судьбы». Их догоняет реклама товаров (услуг), которыми они интересовались ранее.

— по тематическому таргетингу. Ключевые слова совпадают с тематикой страницы (приложения), которую просматривает пользователь.

Для определения интересов пользователей Яндекс используются файлы cookies, благодаря которым сайты «запоминают» своих посетителей, и технологию Крипта.

Крипта работает на основе методов машинного обучения, анализирует более 300 факторов поведения пользователя: какие сайты он посещает, какие запросы вводит, как себя ведет в интернете. Данные обновляются ежедневно и влияют на показы рекламных объявлений.

В Рекламной сети Яндекса, благодаря Крипте, помимо таргетинга по ключевым словам, можно нацеливать рекламу на пользователей с определенным семейным положением, профессиями, привычками, с похожим поведением.

По данным Яндекса, аудитория РСЯ — более 65 млн. пользователей в сутки. При этом аудитории сетей и поисковой рекламы пересекаются лишь частично, поэтому не стоит ограничиваться только рекламой на поиске.

Рис. 3. Аудитория рекламы Яндекс Директа на поиске и в РСЯ (03.2021)

Исключения

Яндекс не использует поведенческий таргетинг в деликатных темах. Нельзя догонять рекламой в РСЯ пользователя, который ранее интересовался некоторыми медицинскими услугами, товарами для взрослых.

Сбор семантики на Поиске и РСЯ

Нельзя слепо копировать поисковые кампании и переносить их в РСЯ. При подборе семантики необходимо ориентироваться на цель рекламной кампании и учитывать поведение и интересы целевой аудитории. Какие ключевые фразы лучше использовать при сборе семантического ядра для разных кампаний указано в таблице.

Таким образом, на первом этапе необходимо определиться с целью и типом рекламной кампании, правильно подобрать ключевые слова. Для поисковых кампаний также важно собрать минус-слова, иначе “венок на свадьбу” может обернуться “ритуальным”.

Однако процесс создания рекламы не ограничивается только сбором семантики. Как написать классные рекламные объявления, как создать яркие креативы, какие настройки выбрать вы узнаете из следующих статей.

Рис. 4. Пример рекламы

Автор: Диля Ещенко

 

Читайте другие материалы блога

Как оптимизировать рекламу по микроконверсиям

Яндекс РСЯ. Обзор. Плюсы и минусы. Тексто-графические и смарт-баннеры

Тестирование РСЯ по профилю пользователей

Подбор ключевых слов для РСЯ Яндекс Директа

Подбор ключевых слов для РСЯ Яндекс Директа

Контекстная реклама, ты такая разная. Вот есть контекстная реклама на поиске, а есть в рекламной сети (РСЯ, КМС). И там, и там это называется контекстной рекламой, но принципы работы разные, да и цели часто отличаются.

Типичная ситуация, когда для кампаний в РСЯ (если их вообще выделяют в отдельные кампании) ключевые слова просто копируют из рекламных кампаний на поиске без всякого изменения.

Виды таргетинга в РСЯ

В открытом доступе есть информация, что РСЯ используются:

  • Таргенинг по ключевым словам в тексте страниц рекламных площадок
  • Таргетинг по истории поисковых запросов пользователя
  • Автоматический ретаргетинг
  • Ручной ретаргетинг

Скорее всего, есть и другие способы отбора рекламных объявлений для показа в РСЯ.

И все же основной вид таргетинга — это таргетинг по ключевым словам в тексте рекламных площадок.  Ниже мы разберем, как подбирать ключевые слова для РСЯ, а также важные особенности этого процесса.

Отличие в таргетинге по ключевым словам на поиске и в РСЯ

На поиске ключевое слово сравнивается с запросом пользователя, а в РСЯ с текстом на площадках. Соответственно, тексты на площадках в семантике гораздо шире, чем узкий запрос на поиске. Например, на поиске хороший запрос «купить перчатки в Иркутске недорого», а для РСЯ будет хорошим запрос «зимние перчатки».

Это базовое отличие, на котором и строится процесс подбора ключевых слов для РСЯ.

Рекомендации по подбору ключевых слов в РСЯ

Какие ключевые слова использовать в РСЯ

Лучше всего подходят для РСЯ высокочастотные (ВЧ) и среднечастотные (СЧ) ключевые слова. Именно для них рекламной системе довольно легко подобрать площадки и предоставить рекламодателю охват. Если использовать только редкие низкочастотники, то в результате количество показов рекламных объявлений будет крайне мало.

Используйте смежные тематики

РСЯ — прекрасный инструмент, когда на поиске спрос либо не сформирован, либо он в принципе очень мал. Тогда дорога вам в РСЯ. Т.к. ключевые слова должны находится не в запросе пользователя, а в тексте страницы, то эффективно использовать:

1) Смежная семантика. Например, при рекламе производства профлиста использовать ключевые слова «ремонт кровли» или «загородный коттедж».

2) Смежная тематика. Рекламируете бухгалтерские услуги? Вполне вероятно, что часто целевой аудтрии можно найти на «юридических» сайтах. Чтобы реклама была показана на таких сайтах, нужно использовать «юридические» ключевые слова. Пример: «регистрация ООО», «изготовление печати», «открыть расчетный счет»

Оптимальная длина — 2-3 ключевых слова

Если использовать 1 слово, таргетинг будет слишком размытым, т.к. слишком большое количество площадок может содержать это 1 слово. С другой стороны, если слов уже будет 4 и больше, то рекламной системе будет сложно подобрать релевантную страницу на площадках в РСЯ, чтобы объявление таки было показано. В результате охват длинных ключевых слов в РСЯ очень маленький.

Использование операторов соответствия у ключевых слов в РСЯ

Опять же операторы соответствия служат для сужения и ограничения ключевых слов. Это хорошо на поиске, но плохо в РСЯ (см. отличие таргетинга на поиске от таргетинга в РСЯ). Поэтому фразовое соответствие практически бесполезно в РСЯ.

Однако в редких случаях имеет смысл использовать точное соответсвия. Покажем на примере. Есть всеми любимое слово «Дели», которое может быть словоформой глагола «деть». Поэтому, если мы хотим чтобы в выборку попадали рекламные площадки именно с городом «Дели» (положим мы рекламируем туры в Индию), то словоформу !Дели необходимо зафиксировать с помощью точного соответствия.

Использование минус-слов в РСЯ

Подход к минус-словам в РСЯ такой же как и к типам соответствия, крайне осторожный. Основное их назначение — фильтрация нецелевой аудитории. Например, очень полезным бывает использовать в РСЯ такие ключевые слова:

  • курсовая
  • диплом
  • скачать
  • видео и т.п.

Тем самым мы отсекаем часть сайтов с  «учебной» аудиторией, которой много в любой тематике.

Не только ключевые слова

Уже после запуска рекламных кампаний, важно проводить регулярную проверку отчетов по площадкам, чтобы нерелевантные площадки или те, где реклама работает плохо своевременно исключать. Ранее мы подготовили список из 16 площадок, которые очень часто исключаются в РСЯ при контекстной рекламе услуг и сложных товаров.

Руководство по сбору семантики для Яндекс.Директа | Блог YAGLA

Как собирать семантику для Яндекс.Директа, вы узнаете в этой статье.

Парсинг

Итак, у нас готовы маски ключевых слов — теперь «копаем» в глубину. Задача — собрать семантическое ядро, которое обеспечит максимальный охват и целевой трафик.

Ручной способ

Вставляем словосочетание в Яндекс Wordstat:

Для фиксирования предлогов можно использовать оператор +.

Нам нужна вся выдача, на данный момент без фильтрации. Копируем её вместе со значениями частотности в таблицу Excel для удобства.

Чтобы получить как можно больше расширений, повторяем те же действия по каждой маске.

Рекомендации:

  • Каждую смысловую группу лучше парсить отдельно, чтобы не запутаться;
  • Копируйте все результаты от 1 показа и больше. Типичная ситуация — там, где Wordstat показывает 1, на самом деле 100-200 показов.

Далее — сбор подсказок Яндекса:

Каждый запрос дает отдельный набор подсказок. Весь список подсказок тоже добавляем в Excel.

Объединяем все расширения и подсказки по ним. Результат — статистически достоверная выборка со всеми уникальными низкочастотниками и минус-словами. Вероятность учесть все запросы и получить по ним чистый трафик высокая.

Автоматический способ

Избежать трудоемкой работы помогут инструменты для парсинга.

Самый популярный парсер ключевых слов Яндекса и других систем — Key Collector — дает такие возможности:

  • Сбор информации напрямую с популярных источников
  • Выбор региона и глубины поиска

Рекомендация: выбирайте глубину 2. Так вы сразу получаете не только результаты парсинга, но и дополнительную выдачу по каждому из них.

  • Оценка фраз по стоимости продвижения, популярности, конкуренции, трафику и другим параметрам
  • Экспресс-анализ содержимого сайта на соответствие СЯ + рекомендации по внутренней перелинковке
  • Экспорт запросов из парсера в Excel и CSV
  • Удобное табличное представление данных со всплывающими редакторами

Key Collector

Чтобы сделать парсинг в Key Collector, добавляем фразы:

Запускаем парсер.

Вкладка Yandex.Wordstat

Вот что означают все эти опции.

Глубина парсинга. Количество обходов списка слов, которое делает программа для одного ключевика. С каждым разом растет количество слов и время на обработку.

Парсить страниц. Количество страниц в выдаче, которое просматривает программа. Максимум в Wordstat — 40, на каждой — до 50 фраз, то есть 2 тысячи результатов по одной фразе. Сервис предлагает такое количество лишь для высокочастотных запросов.

Добавлять в таблицу фразы с частотностями от … до … Мы задаем диапазон частотностей. Чтобы избежать потери важных ключевиков, используйте фильтрацию в таблицах данных.

Не снимать частотности для фраз с базовой равной или ниже, чем … Это экономит время, трафик, а также позволяет снизить вероятность получения капчи, так как исключает из проверки заведомо неподходящие фразы.

Не добавлять фразы для глубинного исследования с базовой частотностью равной или ниже, чем … Это сокращает время на сбор информации за счет игнорирования фраз, у которых низкая базовая частотность.

Количество потоков. Во сколько потоков собирается статистика Yandex.Direct. Рекомендуем не создавать больше одного потока на IP-адрес и аккаунт.

Таймаут ожидания ответа от сервиса. Как долго программа ждет ответа на запрос, прежде чем сообщить об ошибке, и не переходит к следующей фразе или не совершает повторный запрос.

При ошибках получения ответа от сервиса (таймаут ответа и т.п.) исключать прокси-сервер. При запуске процесса программа берет список прокси-серверов из настроек и работает с каждым. Можно увеличить скорость сбора информации, если удалять из очереди те, которые не отвечают на запросы или которым не отвечает сервис.

Не уменьшать количество потоков при исключении прокси-серверов. В нормальном режиме сервис сокращает количество потоков, чтобы не допустить перегрузку на еще не исключенных прокси-серверах. Можно это отключить.

Не останавливать процесс сбора через основной IP, даже если он заблокирован. В результате этого получение статистики какое-то время будет отвергаться, и возобновится, когда провайдер назначит новый IP.

Считать медиану за последние … месяцев. Программа вычисляет значение по этому периоду при сборе данных о сезонности.

Обновлять статистику для существующих в таблице фраз при пакетном сборе фраз. Опция позволяет обновлять базовую частотность Yandex.Wordstat фраз в таблице, когда вы одновременно запускаете сбор данных из различных источников.

Принудительно очищать знак + из запросов для частотностей « » и «!». При снятии частотностей вида « » и «!», запрос заключается в кавычки. При этом знак +, если это оператор, теряет смысл — его нужно отфильтровать, что и позволяет эта опция. Если это часть запроса, фильтрация не нужна.

Не удалять запросы из таблицы при использовании строки быстрого поиска. По умолчанию после этого таблица очищается. Эта опция позволяет добивать недостающие фразы через строку быстрого поиска и не терять данные.

Получать частотности из APIShop.com. Вы можете зарегистрироваться в сервисе, пополнить баланс и получать данные о частотностях без капчи и задержек без обращений к Yandex.Wordstat.

Получать статистику через Yandex.Direct. Опция позволяет снимать статистику Yandex.Wordstat кроме данных сезонности через интерфейс Yandex.Direct. Это резервный режим на случай блокирования доступа к Yandex.Wordstat. Для его запуска нужно прописать доступ к аккаунтам Яндекс.Директа во вкладке «Yandex.Direct»..

Вкладка Yandex.Direct

Минус: иногда этот способ выдает гораздо меньше информации в левой и правой колонке.

Внимание: доступ к Директу также могут заблокировать из-за автоматических запросов. Нужно использовать только специальные аккаунты Директа для сбора данных.

Автоматически перезапускать процесс при ошибке «Сервис недоступен» через 120 секунд. Иногда Yandex.Direct становится недоступным. Эта галочка включает повторную попытку собрать статистику.

Валюта. По умолчанию цены, бюджеты, стоимость клика в рублях. После изменения типа необходимо переоткрыть проект.

Вкладка «Подсказки»

Вкладка «Общие настройки»

СловоЕБ

Есть также бесплатная программа — СловоЕБ. Основное отличие от Key Collector — ограничение в источниках. Парсер работает только с левой и правой колонкой в Wordstat, Rambler.Adstat и поисковыми подсказками Яндекс и Google.

Для сравнения: Key Collector поддерживает всё вышеперечисленное, плюс Google Ads, подсказки Mail, Wordstat полностью и системы аналитики Google Analytics, Яндекс.Метрика, LiveInternet.

Другие ограничения программы СловоЕБ:

  • Проверяет частоту запросов только по Wordstat, а КК также по Yandex.Direct, Google.Ads, LiveInternet, Rambler.Adstat, APIShop.com;
  • Оценивает конкурентность запросов для Яндекс и Google, в то время как в КК 4 формулы оценки KEI, которые можно менять вручную;
  • Нет поиска конкурентов;
  • Не сохраняет проекты в аккаунте;
  • Экспортирует результаты только в csv.

Однако этого функционала вполне хватает для небольших проектов.

MOAB Tools

Еще альтернативный сервис — MOAB Tools. Этот парсер предлагает разные тарифы в зависимости от количества запросов.

Парсер слов анализирует подсказки Яндекса по каждому запросу из Вордстата, автоматически удаляет дубли и проверяет частотность по суммарному отчету. Интеграция с Key Collector позволяет делать это в одно нажатие кнопки и получать результат в КК с частотностью по каждой фразе.

В расширенных настройках можно выбрать способ сбора подсказок по устройству, глубине парсинга и способу сбора:

  • Фразы
  • Фразы и пробелы
  • Фразы и цифры

и т.д.

Очистка СЯ от «мусора»

Покажем, как очистить семантику в парсере Key Collector.

  • Ключевики, которые содержат ненужные слова

Нажимаем вкладку выбора условий фильтрации, задаем условие, как на скриншоте ниже, и пишем слова:

Отмечаем фразы и добавляем в корзину:

Аналогично вызываем настройки фильтрации фраз и выбираем такой вариант:

К ним относятся информационные запросы, города, в которых не действует предложение, «бесплатно», «дешево», субъективные определения и т.д.

В окне настроек добавляем фразы и разбиваем по группам:

Далее — выделяем слова в таблице галочкой и добавляем в список стоп-слов.

Чтобы разбить запросы на группы, на вкладке «Данные» открываем «Анализ групп». В окне выбираем тип «По отдельным словам»:

Выбранные группы появятся в основном списке запросов, где можно отсеять все ненужные.

Выбираем следующее условие фильтрации:

Далее — требования по частоте:

Можно удалить нецелевые запросы и вручную: копируем ключевики в Word. Заменяем пробел на знак абзаца, чтобы представить все слова из словосочетаний в виде колонки. Переносим обратно в Excel на отдельный лист, сортируем и определяем минус-слова. Затем находим с помощью фильтра фразы с ними и удаляем.

На какие вопросы машинный интеллект не дает ответы

Сбор семантики быстрее и проще с помощью различных сервисов, баз, приложений — благо, выбор есть. Однако нельзя слепо полагаться на автоматизацию. Есть два случая, когда без ручного труда не обойтись.

Уже при подборе масок нужно «вытаскивать» синонимы и переформулировки из сайтов заказчика и конкурентов, правой колонки Wordstat, собственных идей, подсказок поисковиков и т.д. Мы увидели, что это всё предстоит делать специалисту по контекстной рекламе.

Самый трудозатратный и не автоматизируемый процесс — очистка СЯ от «мусора». Готовых минус-списков и данных об отказах из Яндекс.Метрики недостаточно для 100% точности. Приходится смотреть предварительные списки и выявлять смысловое соответствие результатов бизнесу.

Особенно это касается сложных продуктов. Например, подготовка сжатого воздуха или осушка воздуха. Больше расширений можно насобирать по слову «осушка».

Но среди результатов в Wordstat в мы можем увидеть и «осушка газа», и «адсорбционная осушка», и «осушка компрессора». Не всегда семантическое соответствие гарантирует смысловое соответствие. Это разные продукты, а значит, разный спрос. Чаще всего выявить и исключить его можно только вручную.

Если вы не проверяете результаты парсинга, вы жертвуете полнотой СЯ и точностью будущих рекламных кампаний. Совет: выбирайте оптимальный баланс «трудозатраты — полнота» и делайте полный список минус-слов.

Метод перемножения

Шаг 1: расширения масок

Добавляем к базовым маскам расширения из одного слова, чтобы уточнить запрос по разным характеристикам в зависимости от специфики продукта:

  • Тип транзакции — заказать, купить, сделать
  • Кто оказывает услугу — подрядчик, фирма
  • Качество — долговечный, красивый
  • Цена — стоимость, расценки, прайс
  • Гео
  • Сервис — гарантия, срок, быстро, предоплата
  • Цель — родителям, детям, для себя

Какие категории использовать — решаете сами. Варианты можно брать с сайтов конкурентов, из подсказок Яндекса и Гугла, словарей синонимов, тематических форумов и блогов — всё, где можно найти идеи о том, что именно в продукте интересует целевую аудиторию. Это могут быть синонимы, жаргоны, специфическая лексика и т.д.

Всё заносим для удобства в Excel. Получаем по каждому базису примерно такую таблицу:

Принцип: 1 ячейка = 1 слово.

Шаг 2: перемножение

Перемножаем первый столбец с остальными по очереди в любом сервисе генерирования ключевых слов:

Результаты переносим на отдельный лист, удаляем нецелевые и ультранизкочастотные запросы.

Чек-лист по оптимизации семантического ядра в Яндекс.Директ

После того, как вы собрали первичный массив ключевых фраз, нужно удалить из них:

  • Запросы, которые не соответствуют продукту. Например, если вы продаете промышленные светильники, удаляете всё, что связано со светильниками для дома
  • Точные дубли
  • Стоп-слова
  • Фразы с нулевой частотностью
  • «Холодные» запросы
  • Неочевидные минус-слова

Ключевики для рекламных кампаний готовы. Следующий этап — группировка ключевых слов и создание групп объявлений. Об этом — в следующей статье.

Как собрать хорошее семантическое ядро Яндекс Директ ✔️

Сказ о том, как правильно собирать семантическое ядро в яндекс директ. А то некоторых специалистов заносит, и потом выходят кампании по 100к ключей.

Хотелось бы обсудить способы сбора в глобальном смысле. Не как и откуда, а принципы. Про СПОСОБЫ в этой статье.

Про многотысячные семантические ядра и логику подбора ключей.

Я не раз цеплялся с людьми о многотысячных кампаниях. Для многих создать кампанию с десятками тысяч ключей — это символ крутизны и профессионализма. Правда, я не могу с этим согласиться после всех раз, когда приходили клиенты, которые собирали себе все подряд и не получили никаких результатов. Клики есть, клиентов нет. На практике приходится даже целевые ключи удалять, ибо с них не идут продажи.

Основной мой аргумент в сборе небольшого семантического ядра яндекс директ в том, что брать нужно только целевые ключи. Нереально продать человеку, который не хотел купить еще на этапе поиска. Пусть даже эти ключи в 10 раз дешевле, они в 10 раз хуже сконвертируются на сайте и в телефоне у вас не получится никого уговорить.

Контекст дал возможность цепляться за желание людей купить ваш товар — пользуйтесь. В каждой нише количество ключей свое. Пицца в провинции может состоять из 100-150 ключей, магазин мебели в Москве может содержать и 5000 запросов. Но везде в интернете только и слышно — не собрал 10 тысяч ключей в любой нише — лох. На практике будете лохом, если возьмете те запросы, которые вам не подходят напрямую.

Надо брать в семантику только те ключи, которые имеют частотность. У меня работает автосервис, 7 тыс ключей, нулевиков там нет. Но даже через полтора года работы четверть ключей не имеют показов вообще. Подумайте, надо ли вам плодить и перемножать ключи, которые не  имеют частотности?

Еще одна причина — во главе сбора семантического ядра идея не «ой, а покажите меня везде!», а возврат инвестиций. Сайт должен напрямую отвечать на запрос пользователя. Искали автосервис — показали автосервис. Искали, «как поменять колодки на рено логан» — показывайте статью про замену колодок на данной модели. Человек уже решил сам поменять, не доставайте его нерелевантными предложениями.

В общем, я ратую за небольшое количество целевых ключей и грамотное предложение по ним. Небольшое — это ровно столько, сколько вводят пользователи. Без косвенных и нулевых ключей. Собрать ключи со спайвордса, разных подсказок кейколлектора, эхо вордстата, немного фантазии, пропарсить вглубь и все. Дело в шляпе.

Главное здесь качественно собрать минус слова по вашей нише. Чистота трафика — наше всё.

Про СПОСОБЫ сбора ключей в этой статье.

Как я могу вам помочь?

Настройка РСЯ Яндекс Директ на 100% своими руками по шагам!

Почему необходимо настраивать РСЯ?

По нашему опыту, цена клика в кампании РСЯ в среднем, в 3-5 раз меньше, чем в поисковой кампании Яндекс Директ. А конверсия при этом ниже всего в 1,5-2 раза (зависит от тематики и запросов). Плюс, у рекламной сети Яндекса намного больший охват аудитории. Поэтому, как правило, РСЯ в несколько раз эффективнее рекламы на поиске, а также эффективнее большинства других источников рекламы.

Теперь перейдем к самой настройке Яндекс Директ РСЯ.

1. Сбор семантики

На этом этапе мы собираем наиболее походящие фразы для привлечения целевой аудитории.

Нужно учитывать, что по данным фразам реклама РСЯ будет показываться посетителям в том случае, если:

  1. они искали в поиске данный запрос в последнее время.
  2. они посещали страницу, содержащую данную фразу.

То есть, если мы в списке поисковых фраз укажем: "директ", то рекламное объявление будет показываться пользователям, искавшим в последнее время: "директ", "яндекс директ", "директ икс", а также тем, кто посещал страницы, в тексте которых содержится слово директ. А если мы в списке указываем фразу "яндекс директ", то будем показываться тем, кто искал "яндекс директ", "настройка яндекс директ", "как настроить яндекс директ" и тем, кто посещал страницы с фразой "яндекс директ", но не будет показываться посетителям сайтов про "директ икс" и др.

Поэтому, если нам необходима более точная настройка РСЯ, то мы собираем не общую фразу "директ", а все подходящие двухсловные фразы: "яндекс директ", "настройка директ", "директ эксперт".

Как собирать ключевые фразы

  1. Заходим в сервис Яндекс Вордстат wordstat.yandex.ru
  2. Вводим наш основной запрос два раза в кавычках: "директ директ", чтобы получить все 2-словные запросы (для удобства).
  3. Копируем все нужные ключевики из левой колонки в Excel и удаляем там ненужные фразы (выделяем ячейку, нажимаем ctrl+минус). Либо минусуем ненужные слова прямо в строке Вордстата, чтобы получилась следующая строка: "директ директ" -скачать -икс -куб. Эту строчку можно сохранить для использования при настройке поисковой кампании Яндекс Директ.
  4. Таким образом, получаем список целевых двухсловных фраз, по которым будут показываться наши объявления РСЯ.

2. Создание рекламной кампании

Для того, чтобы пользоваться Директом, необходимо иметь почту на Яндексе. Если это Ваша первая кампания, то необходимо будет сначала создать тестовое объявление, следуя подсказкам Яндекса). При этом, необходимо выбрать профессиональный интерфейс.

Создание новой кампании РСЯ

  1. Заходим в Яндекс Директ: direct.yandex.ru
  2. В верхнем меню выбираем «Создать кампанию» -> «Текстово-графические объявления».
  3. Вводим любое название кампании, например, «Директ РСЯ».
  4. Меняем временной таргетинг, если хотим показывать объявления в определенные часы и дни, либо оставляем «Круглосуточно».
  5. Максимально точно указываем регион показов, например, Москва.
  6. Оставляем Расширенный географический таргетинг, если нам нужны люди из других городов, искавшие, например, «Настройка Яндекс Директ в Москве».
  7. Выставляем стратегию «Только в сетях» со стандартными настройками.
  8. Устанавливаем корректировки ставок по полу, возрасту и для мобильных устройств, если заранее знаем свою целевую аудиторию. Если нет, то укажем это после сбора статистики в Яндекс Метрике.
  9. На всякий случай, останавливаем объявления при неработающем сайте.
  10. Минус-фразы для РСЯ не указываем, так как по заявлению сотрудников Яндекса, они не работают.
  11. Важно! Отключаем дополнительные релевантные фразы и авторасширение, если нам необходимо показываться только по тем фразам, которые мы отобрали на предыдущем шаге. Если же необхдимо получать больше переходов по околоцелевым фразам, то оставляем дополнительные фразы и авторасширение. При этом выбираем «максимальный» режим для большего охвата.
  12. Заполняем визитку, чтобы в объявлениях отображалась надпись «Адрес и телефон», нажав на которую, пользователь увидит данную информацию.
  13. Добавляем счетчик Метрики, особенно, если Яндекс Директ и Метрика находятся на разных аккаунтах.
  14. Отключаем автофокус в специальных настройках, так как для РСЯ он не нужен.

3. Создание группы объявлений

Для максимальной эффективности рекламной кампании, необходимо создать несколько объявлений с разными текстами и картинками. Но удобнее и быстрее всего это делать в Директ Коммандере, поэтому мы это сделаем на следующем шаге. А пока создадим объявление с одним текстом и изображением.

  1. Прописываем название группы, как у кампании, например, «Директ РСЯ» для удобства.
  2. Оставляем тип объявления «Текстово-графическое» (в дальнейшем можете посмотреть, как настроить графическое объявление РСЯ).
  3. Составляем яркий заголовок, отражающий суть предложения, для привлечения целевых посетителей (максимум 33 символа, не более одного восклицательного знака, с правильной орфографией и пунктуацией).
  4. В тексте пишем дополнительную информацию, которая не вместилась в заголовок (максимум 75 символов, не более двух восклицательных знаков, также соблюдаем правила Яндекса).
  5. Указываем ссылку на сайт, а точнее, на рекламируемую страницу.
  6. Отображаемая ссылка для РСЯ не нужна, но можем заполнить, не более 20 символов.
  7. Загружаем привлекательное квадратное изображение хорошего разрешения, например, 1000×1000 пикселей (потом можем еще добавить широкоформатное изображение 16:9 для лучшего отображения в некоторых форматах).
  8. Заполняем все 4 быстрые ссылки, так как они визуально увеличивают наше объявление на некоторых площадках. Как правило, в них указывают уточнения товаров или услуг, либо преимущества. Для одностраничных сайтов можно использовать ссылки с указанием id, например, https://directexpert.ru/nastrojka-rsya#sozdanie-gruppy — которая ведет непосредственно на блок «создание группы объявлений».
  9. Уточнения для рекламных объявлений РСЯ можно не указывать, так как они не отображаются.
  10. Загружаем наш список ключевиков в поле «новые ключевые фразы», нажимаем «далее».
  11. Устанавливаем цену клика для всех фраз в пустом окошке и отправляем объявление на модерацию.

4. Размножение объявлений в Директ Коммандере

Директ Коммандер очень удобен дне только для дублирования объявлений и кампаний, но и для быстрого изменения ставок. А также для кросс-минусации фраз в поисковых кампаниях. Им обязательно нужно пользоваться, к тому же, в нем теперь очень много баллов Api для большого количества изменений.

  1. Логинимся, получаем список кампаний в левом окне.
  2. Для необходимой кампании получаем список групп объявлений в среднем окошке.
  3. Справа дублируем объявление (ctrl+c, ctrl+v) и меняем его изображение.
  4. Далее в среднем окне дублируем группы для разных текстов и в каждой кампании меняем заголовки и тексты у всех объявлений с разными картинками. Для удобства, меняем названия групп, например, «Директ РСЯ 1» 2 и 3.
  5. После всех изменений отправляем кампанию на сервер в левом окошке.

5. Добавление UTM-меток Яндекс Директ

С помощью разметки ЮТМ-метками, мы можем отслеживать статистику по каждому конкретному изображению и тексту объявления не только в Яндекс Метрике, но и других системах аналитики, например, Google Analytics. Хотя, и без них Метрика показывает общие данные по объявлениям, а «Мастер отчетов» Директа дает подробную статистику по любым параметрам, в том числе, и по конкретным изображениям.

  1. Заходим в любой генератор UTM-меток, например, utmurl.ru
  2. Выбираем вкладку Яндекс Директ, указываем целевой url нашей страницы.
  3. Оставляем utm_source=yandex , utm_medium=cpc , и создаем две другие метки для текстов и для изображений, например, utm_text=text1, utm_kartinka=kartinka1.
  4. Генерируем ссылку с ЮТМ-меткой, и заменяем ей все наши стандартные в Директ Коммандере, изменяя порядковый номер изображения и текста в метках для соответствующих объявлений.
  5. Теперь в отчете Метрики, «источники» -> «метки UTM», Вы сможете смотреть подробную статистику по каждому отдельному объявлению.

6. Настройка целей Яндекс Метрики

Для успешного ведения рекламных кампаний, необходимо отслеживать эффективность наших объявлений, ключевых фраз и посадочных страниц, и корректировать их для получения максимального эффекта. Обязательно должны быть настроены цели Яндекс Метрики и Гугл аналитики на все конверсионные действия — нажатия кнопок, посещения целевых страниц, заполнения и отправка форм. Если большая часть клиентов обращается по телефону, то в дальнейшем можно будет подключить услугу «целевой звонок от Яндекс», при соблюдении некоторых условий.

  1. Для установки целей, заходим в настройки Яндекс Метрики.
  2. Просто добавляем цели на «посещение страниц», например, «url содержит» /nastrojka-rsya
  3. Посложнее добавляем цели на нажатие кнопки, выбираем «JavaScript-событие», придумываем идентификатор цели, например, «knopka-verh». Потом в коде сайта в месте кнопки (как правило, в теге a или button добавляем свойство: onclick="yaCounter44427211.reachGoal('knopka-verh')" , где 44427211 — номер Вашего счетчика Метрики. Также прописываем событие onclick на кнопку формы. И не забываем протестировать их.

7. Аналитика и корректировка ставок

Теперь, когда у нас собирается статистика переходов по рекламной кампании и отслеживаются конверсии, мы можем корректировать наши ставки.

  1. Прежде всего, смотрим, достаточно ли у нас целевых посетителей в день. Если да, то можем понизить общую ставку, если нет, то повышаем.
  2. В отчете Метрики «Источники» -> «Директ-сводка» или «Метки UTM», либо в Мастере отчетов Директа смотрим, какие тексты объявлений и изображения неэффективные, меняем их, либо удаляем.
  3. Из отчета «Технологии» -> «Устройства» получаем процент отказов и конверсии по ПК, смартфонам и планшетам. В зависимости от этого корректируем ставку для мобильных в настройках нашей кампании РСЯ.
  4. Изучаем отчеты «Посетители» -> «Возраст» и «Пол». В зависимости от этого, также корректируем ставки на уровне кампании.
  5. Через некоторое время проверяем показатели и снова корректируем ставки.

Заключение

Проделав все эти несложные действия, Вы получаете одну из самых эффективных рекламных кампаний. Яндекс Директ РСЯ не только приносит целевых посетителей по низким ценам. Она также гибкая в управлении и хорошо просчитывается. А, учитывая, что рекламная сеть Яндекса постоянно расширяется, то этот источник трафика будет оставаться актуальным еще долгое время.

На этом все, обязательно задавайте Ваши вопросы и дополнения в комментариях и добавляйте статью себе в социальные сети. Потому что данное руководство будет дополняться и корректироваться, и так Вы не пропустите ничего важного.

Спасибо!

%PDF-1.4 % 293 0 объект > эндообъект внешняя ссылка 293 71 0000000016 00000 н 0000001771 00000 н 0000001992 00000 н 0000003002 00000 н 0000003511 00000 н 0000003662 00000 н 0000003737 00000 н 0000003834 00000 н 0000003864 00000 н 0000003886 00000 н 0000003984 00000 н 0000004231 00000 н 0000004936 00000 н 0000004958 00000 н 0000005057 00000 н 0000005155 00000 н 0000006193 00000 н 0000006216 00000 н 0000006499 00000 н 0000006863 00000 н 0000008140 00000 н 0000008391 00000 н 0000008816 00000 н 0000009917 00000 н 0000009939 00000 н 0000010884 00000 н 0000010906 00000 н 0000011964 00000 н 0000011987 00000 н 0000012485 00000 н 0000013354 00000 н 0000013522 00000 н 0000014055 00000 н 0000014297 00000 н 0000014405 00000 н 0000015534 00000 н 0000015556 00000 н 0000016502 00000 н 0000016524 00000 н 0000024772 00000 н 0000025610 00000 н 0000025637 00000 н 0000025664 00000 н 0000025691 00000 н 0000025817 00000 н 0000025844 00000 н 0000025871 00000 н 0000025898 00000 н 0000026023 00000 н 0000026050 00000 н 0000026077 00000 н 0000026104 00000 н 0000026240 00000 н 0000026267 00000 н 0000026294 00000 н 0000026321 00000 н 0000026456 00000 н 0000026585 00000 н 0000026612 00000 н 0000026737 00000 н 0000026764 00000 н 0000026791 00000 н 0000026818 00000 н 0000026954 00000 н 0000026981 00000 н 0000027116 00000 н 0000027143 00000 н 0000027170 00000 н 0000027197 00000 н 0000002063 00000 н 0000002980 00000 н трейлер ] >> startxref 0 %%EOF 294 0 объект > /FICL:Enfocus 287 0 R /Контуры 282 0 R /PageLabels 284 0 R >> эндообъект 295 0 объект > эндообъект 362 0 объект > поток Hb«d`g`c«π

Семантика, основанная на коммуникации, для рекурсивных процессов сеансового типа

Коммуникационные системы вездесущи, и они приносят человеческим жизням неоценимую ценность.

Несмотря на это, они часто выходят из строя, иногда с тяжелыми последствиями.

Их трудно понять правильно или обосновать из-за присущей им сложности. Чтобы укротить эту сложность, мы можем использовать

различные формализмы и семантические методы для моделирования, реализации и рассуждений о взаимодействии

систем. Среди них выделяются языки программирования сеансового типа и исчисления процессов.

Типы сеансов [Hon93; HVK98] — это дисциплина типизации для коммуникационных систем.Они кодируют

коммуникационные протоколы для указания связи, аналогично тому, как типы данных определяют значения

в функциональных программах. Важно отметить, что языки программирования сеансового типа гарантируют различные

желаемые свойства взаимодействующих систем.

Существует множество методов рассуждений о языках программирования сеансового типа и их

программах. К ним относятся линейные логические отношения [Pér+14; Ton15], игровая семантика [CY19], денотационная

семантика [Atk17; KMP19], бисимуляция [KPY17] и мониторинг во время выполнения [GJP18].Несколько

предыдущих подходов рассматривали индуктивные и ко-индуктивные типы сеансов [Ton15; ЛМ16; DP19] или

общерекурсивные типы [KPY17], или считаются языками более высокого порядка, которые объединяют функциональные

функции и передачу кода. Кроме того, многие предшествующие методы не являются композиционными.

В этой диссертации мы представляем новую семантику и методы рассуждений для Polarized

SILL [TCP13; PG15], язык программирования с сеансовым типом более высокого порядка.Polarized SILL последовательно

интегрирует функциональное программирование с асинхронным параллелизмом передачи сообщений сеансового типа.

Поддерживает рекурсивные протоколы связи, передачу значений (включая передачу кода), выбор

(форма ветвления) и синхронизацию. Наш вклад объединяет их приверженность

абстракции процессов: коммуникация — единственный феномен процессов. В результате

наша семантика определяет значение процессов с точки зрения их коммуникаций.Вместе они

поддерживают следующий тезис:

Семантика, основанная на коммуникации, разъясняет структуру языков с сеансовым типом, а

позволяет нам рассуждать о программах, написанных на этих языках.

Конкретно, мы даем Polarized SILL три семантики, основанные на коммуникации: семантика наблюдаемых коммуникаций

, основанная на коммуникации структура для проверки эквивалентности и денотационная семантика

.

Наша наблюдаемая коммуникационная семантика определяет значение процессов как

коммуникации, которые мы наблюдаем во время их выполнения.Наш сервер первым поддерживает многофункциональные протоколы, такие как рекурсия, передача кода

и синхронизация.

Мы используем нашу наблюдаемую коммуникационную семантику, чтобы определить экстенсиональные понятия программной

эквивалентности. Они задаются структурой эквивалентности тестирования. Эквивалентность тестирования — это метод

для определения эквивалентности процессов. Он считает процессы эквивалентными, если они неразличимы

посредством экспериментов. Классические подходы к проверке эквивалентности [DH84; Курица83; De

85] определяют результаты эксперимента в терминах состояний.Напротив, мы определяем результаты эксперимента в терминах

наблюдаемых коммуникаций. Мы показываем, что одна из тестовых эквивалентностей, захваченных нашей структурой

, совпадает с колючей конгруэнтностью, каноническим понятием эквивалентности процессов.

Наша денотационная семантика определяет смысл коммуникативных процессов как устойчивые

непрерывные функции между dI-областями связи сеансового типа. Важно отметить, что наша денотационная семантика

является композиционной, и мы можем рассуждать о программах модульно.Наша семантика

является примером семантики CYO, нового вида семантики, который адаптирует идеи семантики Кана для сетей потоков данных

[Kah74] для обработки двунаправленной связи. Наша денотационная семантика — это звук

относительно колючей конгруэнтности.

В поддержку нашей работы мы делаем два вклада в математические основы семантики языков

. Во-первых, мы вводим первые понятия справедливости для субструктурной

операционной семантики и мультимножественных систем перезаписи и изучаем их свойства.Эти

результаты справедливости необходимы для обеспечения того, чтобы наша наблюдаемая семантика связи была четко определена в

присутствии непрерывных процессов. Во-вторых, мы вводим технику рассуждений о

параметризованных неподвижных точках функторов и изучаем их 2-категоричные свойства. Эти результаты

лежат в основе нашей денотативной интерпретации типов рекурсивных сеансов.

Группа чтения синтаксиса/семантики в NUS

Группа чтения по синтаксису/семантике в NUS собирается еженедельно в течение семестра.Каждую неделю мы выбираем статью для чтения и обсуждения, или кто-то поделится своей незавершенной работой.

Объявления

Объявления отправляются в список рассылки synsem . Подпишитесь на synsem в группах NUS.

2021–2022 1 сем.

Наше обычное время встречи по средам в 14:00 . Также включены дополнительные события syn/sem, выделенные жирным шрифтом.

Архивы

2020–2021 2 сем.

7–10 января LSA 2021 онлайн, с выступлениями Джоуи + Митчо, Кеньон + Митчо, Райан + коллеги, Чжэн
15–16 января Младшие лингвисты Азии 5 онлайн, с докладами Джоуи и Чжэн
20 января 2021 г., 16:00 Кластерный доклад по языку и лингвистике: Брайан Раберн
27 января Дж. Дж. Лим, «Конфигурация падежа на халха-монгольском языке»
3 февраля Carlson et al 2006 «Фразы со слабыми определенными существительными»
10 февраля Появится Хуан, «Как субъекты и обладатели могут избежать фазы»
17 февраля Появляется Ли, «Сила деонтических модалей как приемлемость и оптимальность»
24 февраля Без собраний (неделя перемен)
3 марта Sabbagh 2016 «Конкретность и объектность на тагальском языке»
10 марта Гласс, «Глагол веры с отрицательным уклоном на китайском языке yǐwéi »
17 марта, 10:00 Кластерный доклад «Язык и лингвистика»: Мария Полински
24 марта Белк, Нилеман и Филип, мс «Что разделяет и что объединяет, поднятие правого узла»
31 марта Нет собрания
7 апреля Ward, Sproat, and McKoon 1991 «Прагматический анализ так называемых анафорических островов»
14 апреля Брюнинг и Аль Халаф, 2019 г. «Без аргумента – дополнительная асимметрия в реконструкции для условия связывания C»
21 апреля, 10:00 Маша Полинская, «Вариация исключающих конструкций»
   

2020–2021 1 сем.

12–14 августа SICOGG 22 онлайн, включая выступления Кеньона, Чжэна, Джоуи и Митчо, а также выдающихся выпускников Цзянь Ган и Йосуке
17–20 августа SALT 30 онлайн, включая «плакат» Митчо + Меган
20–22 августа AFLA 27, организованный NUS, но проводимый онлайн, включая выступление Кеньона
3 сентября JJ в ссылке на переключатель на монгольском языке
10 сентября Спатас и Микелиудакис, «Состояния в разложении глагольных предикатов: свидетельство аддитивных операторов»
17 сентября Кили во множественном числе на бирманском языке
24 сентября Появится Эршлер, «О сроках многоточия: данные дополнительных процессов удаления»
1 октября Dell 1983 «Аспектное различие в тагальском языке»
8 октября Петрашко «Время согласования и А-движения в ндебеле»
15 октября Jasinskaja & Poschmann 2018 «Присоединение в синтаксисе и дискурсе: к объяснению гибкого объема неограничительных относительных предложений»
22 октября Куш, Лондал, Спроус, 2019 г. «Об островной чувствительности к тематике на норвежском языке: экспериментальное исследование»
29 октября Overfelt «Пресечено в зародыше: не удалось прорасти в QUD, не являющемся предметом обсуждения»
5 ноября Флорио и Николя «Множественное число и мереология»
12 ноября Хенрисон о тагальских A’-зависимостях
   

2 сентября 2019–2020 гг.

2019–2020 1 сем.

2018–2019 2 сем.

2018–2019 1 сем.

2017–2018 гг., 2 сентября

2017–2018 1 сем.

Почему философам следует заниматься семантикой (и немного синтаксисом тоже): Ответ Каппелену

Почему философам следует заниматься семантикой (и немного

также синтаксисом): Ответ Каппелену

Райан М.. Он предлагает два пути доступа к

своим идеям. Я утверждаю, что его аргументы терпят неудачу в пользу первого и вызывают некоторое сомнение в отношении второго. Затем я предлагаю альтернативную концепцию того, почему именно

философов должны продолжать заниматься формальной лингвистикой, которая включает как семантику, так и синтаксис.

1 Введение

Философия и лингвистика имеют особое родство со времен раннего логического

позитивистского движения.Лингвисты, такие как Блумфилд, Харрис и другие, подчеркивали

точные процедуры открытия в соответствии с аксиоматическим методом, изложенным

Гильбертом в начале века. Это поставило лингвистику на отчетливо

синтаксическую траекторию, разделяющую скептицизм значения, присутствующий во всеобъемлющей

теоретической структуре. В конце концов Хомский и его современники отвергли различные принципы того, что называлось «структурной лингвистикой», в пользу более менталистской и генеративно-перечислительной методологии (см. Tomalin (2006) и

Pullum (2011, 2013)) .Затем лингвистика определила себя как раздел когнитивной психологии. Однако его родство с философией, особенно с философией

разума, не выказывало признаков передышки.

Со стороны семантики теоретико-модельные методы логической традиции

Фреге, Карнапа, Тарского и его ученика Монтегю сформировались в рамках изучения

значения. Лингвистическая и философская семантика развивались рука об руку с

философами и лингвистами, в равной степени способствовавшими развитию зарождающейся

Rev.Фил.Псих. (2019) 10:243–256

https://doi.org/10.1007/s13164-018-0396-1

*Райан М. Нефдт

[email protected]

1

3 the Western Cape, Кейптаун, Южная Африка

Содержание предоставлено Springer Nature, применяются условия использования. Права защищены.

Списки с синтаксисом и без него: новый подход к измерению нейронной обработки синтаксиса

Abstract

В нейробиологии синтаксиса методологическая задача состоит в том, чтобы варьировать синтаксис при неизменной семантике.Изменения в синтаксической структуре обычно коррелируют с изменениями в значении. Мы подошли к этой задаче с новой стороны. Мы использовали списки слов — как правило, неструктурированный контроль при изучении синтаксиса — как тестовые, так и контрольные стимулы. Списки из трех существительных («лампы, куклы, гитары») были встроены в предложения («Чудак копил лампы, куклы, гитары…») и в более длинные списки («вилки, ручка, унитаз, родео, лампы, куклы, гитары»). …»). Это позволило нам свести к минимуму вклад лексической семантики и локальной фразовой комбинаторики: одни и те же слова встречались в обоих случаях, и ни в одном случае элементы списка не составлялись локально во фразы (например,г., «лампы» и «куклы» не образуют словосочетания). Важно отметить, что список участвует в синтаксическом дереве в одном случае, но не в другом. Списки в предложениях увеличивали активность МЭГ, локализованную в источнике, примерно через 250–300 мс от начала каждого элемента списка в левой нижней лобной коре, через примерно 300–350 мс в левой передней височной доле и, что наиболее достоверно, через ~ 330–400 мс в левой задней височной коре. Напротив, основные эффекты силы семантических ассоциаций, которые мы также варьировали, локализовались в левой височно-теменной коре с высокой активностью ассоциаций, увеличивающей активность примерно через 400 мс.Эта диссоциация предлагает новую характеристику контраста структуры и значения слова в мозгу: лобно-височная сеть, знакомая по исследованиям обработки предложений, может управляться просто присутствием глобальной структуры предложения, в то время как ассоциативная семантика имеет более заднюю нейронную сигнатуру.

УТВЕРЖДЕНИЕ ЗНАЧЕНИЯ Все человеческие языки имеют синтаксис, который обеспечивает бесконечность лингвистического творчества и определяет, что является грамматическим в языке.Однако нейробиологию синтаксической обработки было сложно охарактеризовать, несмотря на десятилетия исследований. Одна из причин заключается в том, что чистые манипуляции с синтаксисом сложно спроектировать. Подход здесь предлагает новый контроль над двумя переменными, которые, как известно, трудно поддерживать постоянными при манипулировании синтаксисом: значение слова и фразовая комбинаторика. Одни и те же списки существительных встречались внутри более длинных списков и предложений, при этом семантические ассоциации также различались. Наши результаты MEG показывают, что классические лобно-височные области языка могут управляться структурой предложения, даже если локальные семантические вклады отсутствуют.Напротив, левое височно-теменное соединение отслеживает ассоциативные отношения.

Что такое обработка естественного языка? | Райан Баскес

Сначала мы рассмотрим в общих чертах, что такое НЛП и почему нас это волнует. Затем мы углубимся в основные ветви НЛП и варианты их использования. Изображение Dariusz Sankowski с сайта Pixabay

В людях есть что-то замечательное.

Мы способны выполнять невероятно сложные задачи. Еще более удивительно то, что большинству вещей, которые нам проще всего, машинам невероятно трудно научиться.

Вы когда-нибудь ловили бейсбольный мяч? Или выбрали свою любимую рубашку в шкафу? Или сделал остроумный комментарий другу, который вызвал смех? Это вторая натура для нас.

Конечно, компьютер может хранить почти бесконечные вычисления на своем жестком диске, пока у нас возникают проблемы с оценкой чаевых. Но если вы попросите компьютер рассказать анекдот, он обычно будет немного неуклюжим, если не тревожным!

Фото Rock’n Roll Monkey на Unsplash

Низко висящие фрукты

Понятно, что области математики и машинного обучения быстро продвинулись в решении задач, связанных с твердыми числами:

  • Сколько, вероятно, стоит этот дом, учитывая, что в нем 1 ванна и продана за 100 000 долларов 5 лет назад?
  • Сколько клиентов я могу ожидать завтра в моем ресторане, учитывая, что в то же время в прошлом году их было 100?

Но эта легкость достигает точки остановки, когда мы хотим погрузиться в проблемы, стоящие перед нашими основными способами общения: разговором и письмом.

Мы создали программы кодирования, чтобы помочь нам общаться на том же уровне, что и компьютер. Но можете ли вы представить себе мир, в котором люди общались бы друг с другом в эквиваленте кода? Было бы очень сухо…

Программист идет в продуктовый магазин, а жена говорит ему: «Купи литр молока, а если есть яйца, купи дюжину».

Итак, программист идет, покупает все и возвращается к себе домой.

По прибытии его жена сердито спрашивает его: «Зачем тебе 13 галлонов молока?» Программист говорит: «Там были яйца!»

К счастью для нас, маловероятно, что мы примем Python в качестве разговорного языка.Мы можем сохранить красоту и сложность языков, на которых говорим и пишем, с их обширным словарным запасом, двусмысленностью, сарказмом, сленгом, сокращениями и идиосинкразиями!

Краткое определение

Естественный язык просто относится к тому, как мы общаемся друг с другом: речь и текст.

Фото Кристины Папаро на Unsplash

Обработка относится к тому, чтобы сделать естественный язык пригодным для вычислительных задач.

Итак, обработка естественного языка (NLP) связана с поиском, перевариванием и пониманием человеческой речи и текста.

Для практиков НЛП тонкости естественного языка делают НЛП очень сложной и увлекательной областью!

Изменения с течением времени

НЛП не всегда проводилось с использованием искусственного интеллекта и машинного обучения.

Первоначальный подход к решению проблем естественного языка заключался в «жестком кодировании» написанных от руки методов, основанных на правилах.

Например, «собака» на английском языке всегда должно переводиться как «перро» на испанском языке.

Но что, если это самка? Что ж, тогда это должно переводиться как «перра».

А как насчет «собачьих дней», относящихся к самым жарким дням в году? Имеет ли смысл «dias de perro» для говорящего по-испански? Нет, по-испански это будет «la canícula».

Мы видим, как быстро написанные от руки правила становятся проблематичными — на самом деле это было причиной краткой остановки прогресса НЛП в 20-м веке.

Но с помощью огромных вычислительных ресурсов и некоторых математических ноу-хау исследователи НЛП разработали «статистические НЛП» подходы к этим проблемам, которые значительно повысили точность и практичность в этой области.

Мы пока оставим это как историю, но знайте, что именно поэтому НЛП часто считают частью искусственного интеллекта/машинного обучения.

Почему важна обработка естественного языка?

Если компьютер может помочь нам понять естественный язык, существует целый ряд задач, которые мы можем выполнять более точно и дешево, сэкономив людям тысячи часов утомительной работы.

В какой-то момент я помогал крупной транспортной компании в ее маркетинговых усилиях.Ежегодно миллионы людей отправляются с ними в путешествия.

Компания собирает опросы среди этих путешественников, часто задавая вопросы по шкале от 1 до 10 (насколько вонючими были ванные комнаты?). Кроме того, они просят ответить в произвольном порядке (Как прошла ваша поездка? ​​Есть ли что-нибудь еще, что нам следует знать?).

Мы получили сотни тысяч ответов на опросы. Можете ли вы представить себя аналитиком, которому поручено читать каждый ответ, пытаясь собрать какую-то полезную информацию? Может быть, вы сидите с электронной таблицей Excel, медленно просматривая ряды ответов, отмечая, насколько счастлив или зол клиент.

Изображение www_slon_pics с сайта Pixabay

Это отстой!

Вместо этого мы использовали очень простой, но мощный метод для автоматического определения того, насколько счастливы или рассержены ответы клиентов на опрос — метод, называемый «анализом настроений».

Тратьте время более разумно

Раньше рабочий тратил на эту задачу драгоценные часы. Или, что более реалистично, компания просто выбрасывала бы текстовые данные — тратя время, которое клиенты тратили на их заполнение, и любую полезную информацию, ожидающую раскрытия.

Теперь, за считанные минуты, этот анализ означал, что мы могли оценить от 0% до 100%, насколько счастливы или рассержены тысячи клиентов во время их поездок. Затем мы можем начать решать 20% проблем, которые вызывают 80% жалоб клиентов.

Это всего лишь один простой пример, но очень часто небольшое количество НЛП может сэкономить бессчетное количество часов и дать ценную информацию.

Итак, у нас есть некоторое представление о ценности, которую может дать НЛП. Каковы основные варианты использования? Как еще мы можем использовать НЛП, чтобы сделать мир лучше?

Обработка естественного языка — это постоянно растущая и развивающаяся область, в которой постоянно появляются новые приложения и прорывы.

Это, безусловно, затрудняет разбиение поля на четкие категории, но ниже приведена одна разбивка, которая поможет нам разобраться во многих различных методах НЛП:

  1. Синтаксис
  2. Семантика
  3. Дискурс
  4. Речь
  5. Диалог

    3 Диалог

    Синтаксис — это то, что мы считаем само собой разумеющимся. В детстве мы в основном изучали правила нашего языка, слушая, как другие следуют им, и пытаясь следовать им сами. Синтаксис обычно невидим для нас, если он не является неправильным.

    Синтаксис — это набор правил, касающихся того, как строить наши предложения, использовать правильное время, знаки препинания и т. д. Другими словами, правила, которые ваш учитель английского языка поставил бы вам в минус за ошибки в работе.

    Никаких повторяющихся предложений!
    Изображение Free-Photos с Pixabay

    Обратите внимание, что одно из этих предложений кажется совершенно неверным:

    • Кошка продолжала искать бегущую мышь. (Хорошо!)
    • Кошки ищут разбежавшихся мышей. (Ой!)

    Большая часть НЛП посвящена изучению, анализу и повторному использованию правил синтаксиса.

    Большинство синтаксических задач являются низкоуровневыми и не являются самоцелью, а производят информацию, используемую в высокоуровневых задачах НЛП, которые мы обсудим ниже.

    Пример синтаксической задачи

    Одним из примеров является тегирование частей речи (POS). При наличии слова мы хотим сделать вывод, является ли оно существительным, глаголом и т. д.:

    • Кошка -> существительное
    • Поиск -> глагол
    • заботиться о том, чтобы «кошка» была существительным, это знание очень полезно для последующих приложений НЛП, таких как поиск имен собственных или обобщение текста.

      Другие примеры методов НЛП, связанных с синтаксисом, включают:

      • Методы поиска «базовых» слов (бег -> бег)
      • Создание дерева анализа для представления синтаксиса заданного текста
      • Разбиение на части — например, разбиение текст в предложения или слова
      • Извлечение соответствующей терминологии/ключевых слов из заданного текста

      Позволив нашим машинам работать с синтаксисом , формирует основу (на мой взгляд) гораздо более крутых приложений НЛП!

      Продолжим.

      «Я человек-яйцо. Они люди-яйца. Я морж.»

      Хотя приведенный выше фрагмент содержит идеальный синтаксис и соответствует всем правилам, что означает ? (Возможно, кто-нибудь из поклонников Битлз сможет мне это объяснить.)

      Значение текста определяется семантикой.

      Наш язык должен что-то значить.
      Изображение nugroho dwi hartawan с сайта Pixabay

      Пример задачи на семантику

      Одним из примеров метода НЛП, связанного с семантикой, является способность выбирать имена собственные из текста.Например, в следующем предложении:

      «Ближайший сосед Виктор работает на DreamWorks . Мелисса , его жена, работает в Министерстве обороны .

      Объекты, выделенные полужирным шрифтом, выбираются системой распознавания именованных объектов, которая предназначена для захвата имен собственных.

      Хотя нашим глазам легко различить это, было бы очень сложно кодировать правила вручную, тем более что система не только найдет имена собственные, но и пометит их:

      • Виктор, Мелисса -> человек
      • DreamWorks, Министерство обороны -> организация

      В какой-то момент я работал в компании, которая хотела получить имена людей, упомянутых в сотнях тысяч контрактов.

      Попытка найти словарь со всеми возможными именами или попросить кого-нибудь вручную прочитать и выделить слова может привести к ошибкам и занять много времени. Использование NER решило эту проблему быстро и точно.

      Больше семантики!

      Некоторые другие методы НЛП, связанные с семантикой, включают:

      • Использование чисел для представления значений слов/предложений в тексте и их связи друг с другом
      • Перевод текста с одного языка на другой
      • Создание удобочитаемого текста из структурированного данные (строки и столбцы)
      • Определение текста на заданном изображении (переход от снимка экрана к документу Word)
      • Формирование ответов на вопросы о заданном наборе данных
      • Определение положительного или отрицательного настроения заданного текста
      • Разделение текста на самостоятельные темы
      • Принятие решения о значении неоднозначного слова с учетом контекста ( Ролл перевернуть? Съесть суши ролл ?) отношения между ними (Мелисса — жена Виктора)

      Семантика — процветающая область — нет нужды говорить, что есть большой прогресс в ng помогает нашим компьютерам находить смысл в тексте и, в свою очередь, помогает нам выполнять гораздо более мощную аналитику.

      Что нужно, чтобы кто-то убедил вас что-то сделать?

      Допустим, ваш друг хочет пойти в Burger King. В их пользу было бы упомянуть такие вещи, как:

      • Еда недорогая.
      • Бургеры сочные.
      • Молочные коктейли пенятся.
      Уговаривать долго не надо!
      [Фото с Unsplash]

      Отлично — ваш друг приводит веские аргументы!

      Затем еще один друг хочет пойти к Венди. Они упоминают, что:

      • Погода на улице умеренная.
      • Arby’s открыт в 48 штатах.
      • Мои туфли развязаны.

      Ваш второй друг немного ошибся. Их идеи и предложения имели мало общего ни друг с другом, ни с обсуждаемой темой, если уж на то пошло. В том, что они говорят, нет никакой последовательности, так что это действительно не очень убедительно.

      В первом примере ваш друг напрямую говорит о вашем желании поесть, и все, что он говорит, относится к Burger King. Здорово!

      Прежде всего дискурс в НЛП связан с группами связных предложений и с тем, что способствует качественному, человеческому общению.

      Пример дискурсивной задачи

      Одним из важных методов дискурса в НЛП является резюмирование текста .

      При суммировании текста машины могут автоматически суммировать текст любой длины до нужной вам длины, будь то краткое изложение статьи в предложении, краткое изложение научной статьи в абзаце или краткое изложение книги на странице.

      Например, часто бывают ситуации, когда у профессионалов есть куча бумаг, которые им нужно прочитать, но не важно, чтобы они прочитали каждое слово.Им нужна только суть.

      Самое главное, возвращенное резюме должно быть внутренне связным — это означает, что предложения в резюме следуют друг за другом логично и лаконично — и что резюме точно сжимает информацию из исходного текста.

      Другие методы НЛП, связанные с дискурсом, включают:

      • Какие упоминания относятся к каким объектам? («Он» относится к «Виктору»)
      • Категоризация типа текста (это вопрос, утверждение, утверждение?)
      • Оценка качества и связности текста (автоматическая оценка эссе)

      Используется большая часть дискурса при попытке научить чат-ботов хорошо взаимодействовать с людьми и быть понятными.Если вы скажете чат-боту на косметическом сайте, что ищете хороший увлажняющий крем, ему будет бесполезно спрашивать, какая ваша любимая книга.

      В то время как большая часть того, что мы обсуждали до сих пор, касается письменных текстовых данных, естественный язык также включает устную речь.

      Поскольку машинам легче работать с письменным словом, основной задачей в этой категории является преобразование речи в текст .

      Когда вы разговариваете с умным динамиком, таким как Alexa, программное обеспечение преобразует вашу речь в письменные слова, чтобы машины могли выполнять описанные выше задачи.

      В другом направлении, имея фрагмент текста, НЛП-практик может попытаться заставить машину убедительно читать текст человеческим голосом.

      Удивительно, как мы слышим чужую речь — обычно мы можем быстро распознать говорящего с нами робота.

      Но преобразование текста в речь становится намного лучше. Было показано, что голоса роботов Google Duplex убедительно разговаривают с ничего не подозревающим человеком на другом конце провода. Тьюринг был бы горд!

      Когда мы разговариваем друг с другом, у нас обычно есть цель, к которой мы движемся (в противном случае мы бы не разговаривали).Может быть, мы пытаемся рассмешить другого человека, или придумать, как пройти в продуктовый магазин, или попросить у него денег, или выразить свои чувства.

      Короче говоря, у нас есть цель.

      Диалог пытается объяснить назначение естественного языка в контексте общения людей (или роботов) друг с другом. Другим термином для этого было бы разговорное знание.

      «Я признаю ваши намерения!
      Фото Wynand van Poortvliet на Unsplash

      Например, корпус закона о диалогах на коммутаторах содержит данные о тысячах телефонных звонков.Набор данных помечает множество видов намерений, которые могут иметь высказывания говорящего.

      «Почему бы тебе не пойти первым» классифицируется как «Указание к действию» — вы говорите кому-то что-то сделать.

      «А как насчет тебя?» — «Открытый вопрос».

      » Прости.» — это «Извинение».

      И один из моих любимых: «Угу». — это «Подтверждение».

      Вы можете себе представить, как четкое понимание намерений может помочь чат-боту стать более естественным и убедительным.Таким образом, он может сказать то, что нужно, чтобы вы купили этот увлажняющий крем!

      Вероника Райан — Погода внутри — Выставки

      НЬЮ-ЙОРК. Выставка работ, созданных Вероникой Райан за последние десять лет, откроется в галерее Паулы Купер 7 сентября 2019 года. Родившийся в Плимуте, Монсеррат и выросший в Англии, Райан занимается вопросами истории, идентичности, дислокации. и принадлежность на протяжении всей ее карьеры. Ее скрупулезно выполненные вручную работы — тихие и неуловимые — также обладают способностью провоцировать бурный и тревожный внутренний диалог.«Маленькие объекты могут иметь огромный резонанс и наводить на мысли о монументальности мира», — заявил Райан. Состоящие из материалов, ссылающихся на ее афро-карибское наследие, работы исследуют психологию и семантику восприятия, а также ссылаются на понятия дома, памяти и утраты. В пятницу, 6 сентября, с 18:00 до 20:00 артиста ждет прием. Выставка будет открыта для просмотра до 19 октября 2019 года по адресу: 521 West 21st Street.

      Различные найденные предметы были завернуты, сшиты, сложены, отлиты или переделаны в гипс.Среди тех, что выставлены на стеллажах, есть фрагменты кораллов, перевязанные бинтами и растительными сетками; вязаные салфетки; текстиль с пятнами чая; и сетки производят мешки, наполненные косточками тропических фруктов: артефакты, которые напоминают о воспоминаниях Райана и родовых ассоциациях с Вест-Индией. Отпечатанные тщательным и почти ритуальным вмешательством художника, работы не только передают личный и психологический остаток, содержащийся в объектах, но и коллективные процессы, такие как экспорт сельскохозяйственных товаров, миграция народов и парадигматические представления о диаспоре.Возвышающиеся штабеля лотков с продуктами, пронизанные вязанными крючком туннелями, которые проходят сквозь их слоистость, размещаются прямо на земле. «Меня интересует культурная динамика […], а овощ — это способ выразиться метафорически. Мне нравятся сосуды с их яйцевидной формой, — объясняет Райан, — и их укладка как способ установить своего рода порядок, чтобы понять реальность».

      На выставке также представлены несколько скульптур с выставки Райана 2011 года на The Mattress Factory в Питтсбурге.Расположенные на карнизе, установленном вдоль одной из стен галереи, работы состоят из предметов и полезных материалов, включая трубы, решетки, занавески для душа и вакуумные компоненты. Их формальные комбинации производят хрупкие предложения, раскрывая напряженность между вместилищем и содержащимся, отсутствием и присутствием, невидимым и видимым, внутренним и внешним. Частично серая штукатурка напоминает об извержении вулкана Монтсеррат в 1995 году, которое разрушило столицу острова и покрыло южную часть острова пеплом.Здесь сохраненные моменты, блокировки, частичные доказательства и следы окаменевших вещей вызывают лиминальное пространство и время — и ставят под вопрос понятия идентичности, памяти, утраты и территориальных границ.

      Райан (р. 1956, Плимут, Монтсеррат) учился в Колледже искусств и дизайна Сент-Олбанс, Художественной академии Бата в Коршам-Корт, Школе искусств Слэйда при Университетском колледже в Лондоне и Школе восточных и африканских искусств. Учеба в Лондонском университете. Первая персональная выставка Райана состоялась в Арнольфини, Бристоль, в 1987 году.Другие важные персональные выставки были представлены в Kettle’s Yard, Кембридж (1988 г.), Центре искусств Камдена (1995 г.), Музее Олдрича (1996 г.), галерее Салена, Бруклин (2005 г.), Тейт-Сент-Айвс (2000, 2005 и 2017), Фабрика матрасов, Питтсбург (2011 г.) и The Art House, Уэйкфилд, Йоркшир, Англия (2017 г.). Райан был удостоен множества наград и призов, в том числе совсем недавно гранта Поллока Краснера 2019 года и премии Freelands 2018 года, для которых художник представит крупную выставку на острове Спайк в Бристоле в 2020 году.Ее работы находятся во многих частных и государственных коллекциях, таких как Коллекция Художественного совета, Общество современного искусства, Коллекция Сейнсбери, Коллекция Тейт, Коллекция Уэйкфилда в Хепворте Уэйкфилде и Коллекция Weltkunst в Ирландском музее современного искусства.

Leave a Reply