كيف يمكن لتعلم Python تحسين حملات PPC الخاصة بك

تركز Python بشكل كبير على تحسين محركات البحث ولكن ماذا عن PPC؟ غالبًا ما يتم التعامل مع النظامين على أنهما أضداد قطبية ولكنهما يشتركان في أهداف مشتركة ، ويمكن أن تؤدي إضافة القليل من Python إلى حملة PPC إلى القيام بالعجائب لتحسين التحويلات ونسبة النقر إلى الظهور والوقت الذي يقضيه.

ولكن قبل أن نلقي نظرة على كيفية قيام Python بتعزيز أداء PPC الخاص بك ، نحتاج إلى تحديد ماهية اللغة.

ما هي لغة بايثون؟

Python هي لغة برمجة أنشأها Guido van Rossum في الثمانينيات وتم إصدارها علنًا في عام 1991. أراد فان روسوم من Python التأكيد على قابلية قراءة الكود مع خمس ركائز فلسفية:

• الجميل خير من القبيح
• الصريح أفضل من الضمني
• بسيط هو أفضل من المجمع
• المركب أفضل من المعقد
• القراءة مهمة

يساعد هيكلها وصياغتها المستخدمين على كتابة التعليمات البرمجية المنطقية بغض النظر عن حجم المشروع.

تشمل الشركات التي تستخدم Python Google (بشكل طبيعي) و Netflix و YouTube و NASA و IBM و Mozilla و Disney.

هل من السهل أن تتعلم؟

مستوى الدخول في بايثون منخفض جدًا. كل شيء يعتمد على المنطق واللغة تشترك في الكثير من تركيبها مع لغات أخرى معروفة مثل JavaScript و C ++. وإذا لم تكن هناك وظيفة يمكنها حل مشكلتك ، فيمكنك إنشاء وظيفة خاصة بك.

كيف أقوم بتثبيته؟

كما قال Jacob Fairclough ، قد يكون من الصعب تثبيت Python لبعض المستخدمين. لكن هذا يعتمد على نظام التشغيل الخاص بك.

بالنسبة لمعظم مستخدمي Mac ، تأتي Python مدمجة بحيث يمكنك استخدام Terminal للوصول إليها. هذا ليس هو الحال بالنسبة لمستخدمي Windows. الطريقة الموصى بها هي عبر Anaconda حيث يقوم هذا أيضًا بتثبيت الكثير من المكتبات المفيدة لاستخدامها (والتي سأشرحها بمزيد من التفصيل لاحقًا).

تمتلك Google بيئتها الخاصة التي تسمى أيضًا Google Colab.

تقنيات Python لمساعدة حملات PPC الخاصة بك

على حد تعبير أرسطو ، "بالنسبة للأشياء التي يجب أن نتعلمها قبل أن نتمكن من القيام بها ، نتعلم من خلال القيام بها". وبايثون ليست استثناء. ممارسة Python في تحسين محركات البحث (SEO) هي ممارسة شائعة وهي نفسها بالنسبة إلى قدرة شرائية (PPC).

يعد فهم اللغات الأخرى أمرًا مهمًا ، لكن بايثون يمكن أن توفر الكثير من الوقت للمحترفين من خلال أتمتة الوظائف التي تستغرق عادةً ساعات.

يمكن أن تنمو كمية البيانات التي يمكنك الحصول عليها من حملة PPC بسرعة كبيرة ، لذا فإن طريقة تنظيمها وأتمتتها في بنية منطقية ستجعل حياة الجميع أسهل كثيرًا على المدى الطويل.

اثنان من أكبر تطبيقات Python هما AI والتعلم الآلي وهما أيضًا الجسور الرئيسية بين اللغة و PPC. كما قالت دانييل ستروثر في مقالها ، فإن استخدام الذكاء الاصطناعي للدفع بالنقرة مفيد فقط إذا كنت تستخدم أدوات خارجية ، "لم يعد استخدام الذكاء الاصطناعي من أجل قدرة شرائية (PPC) خيارًا. إنها ضرورة ". إذن هذا ما سننظر إليه - دمج Python مع الأدوات والبرامج الخارجية.

تتضمن الأشياء الأخرى التي يمكنك القيام بها باستخدام Python والتي يمكن أن تساعدك في إدارة PPC ما يلي:

• كشط البيانات
• تحليل البيانات والتعدين
• عرض مرئي للمعلومات
• معالجة اللغة الطبيعية (NLP)

Python + إعلانات Google

نعلم جميعًا مدى صعوبة إدارة إعلانات Google. لذلك أنشأت Google واجهة برمجة تطبيقات لمنصتها الإعلانية بحيث يمكن للمستخدمين أتمتة مجموعة واسعة من المهام المتعلقة بـ PPC. يمكنك العثور على قائمة بها في صفحة مكتبة العميل.

قام أحد المبرمجين بإنشاء برنامج نصي لتقارير مؤشرات الأداء الرئيسية والذي سيكون مفيدًا للعملاء والمساهمين والزملاء.

Python + Google Search Console

عندما تكتب إعلانات الدفع لكل نقرة (PPC) ، فأنت تريدها أن يتم تحويلها بحيث يمكن أن يكون عائد الاستثمار الخاص بك أعلى ما يمكن. يمكن أن تساعد بيانات البحث من Search Console في العثور على المجالات التي يجب تحسينها أو أمثلة على النجاح للاستفادة منها.

أنشأ Passion Digital نصًا برمجيًا يحلل استعلامات البحث من Search Console لاكتساب رؤى لتحسين أداء تحسين محركات البحث (SEO) و PPC. يقوم بذلك عن طريق البحث عن الكلمات الرئيسية والعبارات ذات معدلات التحويل الضعيفة وتكلفة الاكتساب باستخدام هذه المصطلحات.

أوراق Python + Excel / Google

تتضمن إحدى مجموعات سير عمل Python الأكثر شيوعًا جداول Excel و Google Sheets.

نظرًا لأنه يمكن تصدير البيانات كملفات CSV وجداول بيانات بواسطة معظم الأدوات الخارجية ، فمن السهل استيرادها إلى برنامج جداول بيانات. و Python تحب البيانات.

قائمة طرق استخدام Python و Excel مع بيانات PPC شاملة. يمكنك استخدامه لتوقع الاتجاهات المستقبلية ، وتنبؤ نسبة النقر إلى الظهور ، وإنشاء الحملة ، وإنشاء الكلمات الرئيسية ، وتعديل عروض الأسعار ، وتحليل بنية الحساب ، وقوائم مطابقة العملاء ، واستهداف الموقع الجغرافي.

Python + Google Data Studio

يعد Google Data Studio أداة قوية لتصور البيانات وهو مجاني للاستخدام. لذا فإن دمجها مع Python يعني اتباع نهج مبسط للبيانات والتقارير.

هناك أيضًا أدوات مدفوعة مثل Panoply والتي يمكنها دمج Data Studio و Python جنبًا إلى جنب مع العديد من الخدمات مثل Salesforce و Zendesk و Google Analytics. فجأة أصبح لديك شبكة كبيرة من البيانات من كل قسم - المبيعات ، والتطوير ، ودعم العملاء ، وإدارة المشاريع ، والتصميم ، وتحليلات الويب. تفو!

يمكنك حتى التجسس على منافسيك باستخدام Python وإنشاء تقارير PPC ورسوم بيانية باستخدام Data Studio لعرض النتائج.

بايثون + جوجل

SERPs هي أكثر من مجرد عرض للنتائج. يمكن استخدامها كمصدر بيانات خاص بهم وإعطاء نظرة ثاقبة حول مدى جودة أدائك أنت ومنافسيك.

باستخدام واجهات برمجة التطبيقات مثل Serpstack ، يمكنك استخراج بيانات حول الإعلانات من أي SERP وتحليل أشياء مثل تحسين الموضع والعنوان والوصف وروابط أقسام الموقع وعناوين URL المعروضة. يمكنك أيضًا الاستفادة من هذا من خلال النتائج العضوية للعثور على كلمات رئيسية محتملة جديدة يمكنك المزايدة عليها وتحسين حملاتك.

Python + Facebook

في عام 2017 ، جعل Facebook نبيًا مفتوح المصدر. يمكن الوصول إلى أداة التنبؤ من خلال Python و R (لغة برمجة أخرى) وهي مُحسّنة للشركات للتنبؤ بالاتجاهات ، سواء كانت كل ساعة أو يوميًا أو أسبوعيًا أو موسميًا.

إنه متقدم للغاية ويستخدم بشكل أساسي للاستخدام التجاري على نطاق واسع ولكن إذا كانت لديك الخبرة والموارد ، فإن النبي لديه القدرة على تبسيط الحملات الرئيسية المدفوعة.

مكتبات ووحدات وواجهات برمجة تطبيقات مفيدة

يمكن لـ Vanilla Python القيام بمعظم الوظائف ولكن قوتها تكمن في جميع المكتبات والوحدات النمطية وواجهات برمجة التطبيقات التي يمكنك استخدامها. على الرغم من أنهم جميعًا يشتركون في أوجه تشابه ، إلا أنهم جميعًا إضافات مختلفة. الوحدة النمطية هي ملف Python يحتوي على وظائف ومتغيرات وطرق ، والمكتبة عبارة عن مجموعة من الوحدات والوظائف المحددة مسبقًا التي تتيح لك تنفيذ الإجراءات دون كتابة الكود بنفسك ، في حين أن API عبارة عن مجموعة واجهة من المعايير والتعليمات.

فيما يلي قائمة ببعض منها مفيدة يمكنك استخدامها.

• Pandas (مكتبة) - Pandas هي مكتبة مفتوحة المصدر تصنع هياكل البيانات وأدوات تحليل البيانات. يمكنك إنشاء جداول وإنشاء سلاسل بيانات مرتبة وغير مرتبة و "إطارات بيانات" وضمها ودمجها وتقسيمها. من المحتمل أن تكون أداة تحليل البيانات الأكثر مرونة إذا كنت تستخدم Python.
• CSV (وحدة نمطية) - تسير هذه الوحدة جنبًا إلى جنب مع الباندا لأنها تسمح لك بتصدير البيانات إلى ملف CSV.
• الطلبات (المكتبة) - الطلبات أمر لا بد منه إذا كنت تقوم بكشط بيانات الويب. يرسل طلبات إلى صفحات HTTP ، مما يتيح لك الوصول إلى سحب أي شيء من صفحة الويب. إذا كنت تخطط لاستخراج بيانات SERP ، فهي مكتبة أساسية لاستخدامها.
• حساء جميل (مكتبة) - حساء جميل هو الرفيق للطلبات ، مما يتيح لك إخراج كل شيء داخل صفحة HTTP.
• Serpstack (API) - تسمح لك واجهة Serpstack API بتجميع بيانات Google SERP في الوقت الفعلي وعلى نطاق واسع وتتيح لك تصدير البيانات بتنسيقات JSON و CSV (اعتمادًا على مستوى حسابك).
• Google APIs (API) - نظرًا لكون Google Google ، فلديهم مكتبة من واجهات برمجة التطبيقات التي يمكنك استخدامها لجميع أنواع الأشياء.
• TensorFlow (مكتبة) - واحدة من أفضل المكتبات للتعلم الآلي.
• SciKit Learn (مكتبة) - مكتبة أخرى للتعلم الآلي لتحليل البيانات التنبؤية

موارد آخرى

• تعلم لغة Python مع Kaggle.
• دورة بايثون لكولت ستيل في Udemy.
• سلسلة فيديو بايثون للمسوقين من نيك دودي.
• كيفية الكشف عن قصص البيانات القوية باستخدام بايثون بواسطة هاملت باتيستا
• تقرير استقصائي PPC: ما هي واجهات برمجة التطبيقات؟
• الترميز للمسوقين - من أين تبدأ
• الألغاز الكبيرة لحساب PPC: إدارة البيانات

ملخص

قد يبدو تعلم لغة البرمجة أمرًا شاقًا ، لكن بايثون هي واحدة من أسهل اللغات وأكثرها سهولة في الوصول إليها. تتمتع قدرات الأتمتة والتحليل الخاصة بها بمجموعة واسعة من الاستخدامات ويمكن أن تساعد في تبسيط البيانات المعقدة وأتمتة المهام التي تستغرق وقتًا طويلاً. لا أحد يريد أن يجعل وظائفهم أكثر صعوبة!

إذا اضطررت إلى تقديم بعض النصائح الجاهزة لأتذكرها أثناء التعلم ، فسأقول:

لا تدع FOMO يصل إليك

عندما بدأت في تعلم Python ، انجرفت في القفز إلى المشاريع دون معرفة كل التقنيات. كان الجميع على Twitter يصنعون نصوصًا مذهلة وما زلت أتعلم عن القوائم والحلقات. لكن بعد ذلك أدركت أنني لن أصل أبدًا إلى مستواهم عن طريق النسخ واللصق عندما لم أفهم. لذلك عدت إلى الدورة التدريبية الخاصة بي وركزت فقط على ذلك.

إن الفهم الكامل للأساسيات هو الطريقة الوحيدة التي ستتمكن من خلالها من تطوير التقنيات المتقدمة. وليس هناك تاريخ انتهاء صلاحية على التعليم.

الممارسة ، الممارسة ، الممارسة

تأتي معظم الدورات التدريبية مع أمثلة للتدريب. بصرف النظر عن هؤلاء ، يجب عليك دائمًا اختبار ما تعلمته. ليس من الضروري أن تكون جزءًا من مشروع كبير ، فقط شيء صغير حتى تتمكن من التعرف على التقنيات.

ابقى فضوليا

تعلم شيئًا جديدًا ليس بالأمر السهل دائمًا. ستصاب بالإحباط عندما لا تعمل الأشياء وقد تحتاج إلى بعض الوقت بعيدًا إذا زادت الأمور. لكن لا تفقد فضولك أبدًا. تحتوي لغات البرمجة على العديد من التطبيقات ولم يتم اكتشاف بعضها بعد. ابق فضوليًا وقد تجد واحدًا.

ابحث عن الآخرين الذين يتعلمون

المجتمعات هي أماكن رائعة لتحسين تعلمك. إليك بعض الأماكن الرائعة للتعاون والنمو باستخدام Python:

• Python Education subreddit - r / learnpython
• Twitter - تابع روث إيفريت وهاملت باتيستا وتشارلي وارجنير وروري ترويسدال وصوفي وارنز وأبريل سبايت
• Pyslackers - مجتمع مفتوح لعشاق برمجة بايثون
• لدى Python.org أيضًا مجتمع

اشترك في النشرة الإخبارية الأسبوعية من Python