Dieses Google Ads-Skript verwendet GPT, um die Kontoleistung zusammenzufassen

Letzten Monat habe ich mein erstes GPT-fähiges Google Ads-Skript veröffentlicht. Es identifiziert fehlende RSA-Schlagzeilen und schlägt neue Varianten vor.

Diesen Monat wollte ich die Grenzen von GPT etwas stärker ausreizen und sehen, ob ich es dazu bekomme, mein nächstes Skript für mich zu schreiben. Spoiler-Alarm: Es hat funktioniert! Aber um dorthin zu gelangen, brauchte es etwas Handgriff. Ich werde Ihnen beibringen, wie ich die Eingabeaufforderung gestaltet habe, um ein erfolgreiches Ergebnis zu erzielen.

Das Skript, das ich teile, verwendet OpenAIs GPT, um eine Zusammenfassung der Kontoleistung zusammen mit einigen Vorschlägen zur Verbesserung der Leistung eines Google Ads-Kontos zu erstellen.

PPC-Berichte aussagekräftiger gestalten

PPC-Berichte können eine mühsame Aufgabe sein. Naturgemäß ist es auch repetitiv, weil Kunden und Stakeholder regelmäßig den neuesten Bericht in ihrem Posteingang erwarten – sei es wöchentlich, monatlich oder, Gott bewahre, sogar täglich.

Es gibt viele tolle Reporting-Tools (ich arbeite für eines). Während sie das Einlesen und Visualisieren der Daten automatisieren können, ist es in der Regel immer noch erforderlich, die Daten zu verstehen und eine Geschichte mit ihnen zu erzählen. GPT zeichnet sich dadurch aus, dass es fesselnde Geschichten schreibt, daher schien es eine gute Lösung für mein Problem zu sein.

GPT und generative KI sind in der Lage, gut geschriebene Texte zu produzieren. Da große Sprachmodelle (LLMs) Milliarden von Wörtern gelesen haben, können sie sehr gut vorhersagen, wie Wörter so zusammengesetzt werden, dass eine fesselnde Lektüre entsteht.

Aber so überzeugend sie auch sein mögen, sie sind nicht immer wahr, und das ist ein großes Problem, wenn es darum geht, vertrauenswürdige Berichte mit Kunden zu teilen.

Also machte ich mich daran, herauszufinden, ob ich GPT zwingen könnte, korrekt zu sein und ein großartiger Geschichtenerzähler über die Daten in einem Werbekonto zu sein.

Das Wahrheitsproblem von GPT

Eine Schwäche von GPT besteht darin, dass seine Kernstärke darin besteht, das nächste Wort in einer Zeichenfolge vorherzusagen. Es ist viel weniger zuverlässig, wenn es darum geht, Fakten zu überprüfen und sicherzustellen, dass die Aussagen korrekt sind.

Die Schulung umfasste möglicherweise Dutzende von Blogbeiträgen darüber, wie man mit Google Ads mehr Conversions erzielt.

Da in diesen Artikeln wahrscheinlich häufig Aufgaben wie die Überprüfung von Budgets und die Verwaltung von CPA-Zielen erwähnt werden, wird GPT diese Dinge wahrscheinlich einbeziehen, wenn Ratschläge zur Erzielung weiterer Conversions generiert werden.

Es kann jedoch sein, dass die Details etwas falsch sind, etwa ob ein Werbetreibender, dessen CPA unter dem Ziel-CPA liegt, sein Anzeigenbudget erhöhen oder verringern sollte. Bei GPT geht es nicht darum, ein Problem analytisch zu lösen, sondern vielmehr darum, die Wörter vorherzusagen, die in seine Ratschläge einbezogen werden sollen.

Ein weiteres Problem besteht darin, dass GPT trotz der Arbeit von openAI an der Lösung dieses bekannten Problems immer noch schlecht in Mathematik ist.

Wenn beispielsweise Fakten wie die Anzahl der Klicks und Impressionen einer Kampagne vorliegen, kann nicht mit Sicherheit davon ausgegangen werden, dass das Unternehmen anhand dieser Informationen die korrekte CTR ermitteln kann. Wir alle wissen, dass es sich um eine einfache Formel handelt: Klicks/Impressionen = CTR.

Manchmal macht GPT es richtig, aber es gibt keine Garantie.

Um Berechnungsfehler zu vermeiden, entschied ich, dass es sicherer wäre, die Berechnungen selbst durchzuführen und die Ergebnisse in der Eingabeaufforderung bereitzustellen.

Anstatt GPT bei der korrekten Berechnung von Messwerten wie CTR, Conversion-Rate usw. zu vertrauen, habe ich die Werte für diese Messwerte in der Eingabeaufforderung angegeben.

So versorgen Sie GPT mit Fakten über Ihr Unternehmen

Die konkrete Aufgabe, die ich automatisieren wollte, bestand darin, zu beschreiben, wie sich die Leistung eines Kontos im letzten Monat im Vergleich zum Vormonat verändert hat, und einige Optimierungsvorschläge einzuschließen.

Beim Erstellen dieser Automatisierung konnte ich nicht direkt in den Code springen. Ich musste manuell einen Prozess erstellen, der funktionierte, bevor ich diesen Prozess in eine Automatisierung umwandelte.

Der erste Schritt bestand darin, mit GPT zu experimentieren, um herauszufinden, welche Daten benötigt wurden, damit das Unternehmen keine Fakten mehr erfinden und sich bei der Erstellung seiner Geschichten stattdessen auf die Wahrheit verlassen konnte. Dazu mussten Google Ads-Daten mit den Fakten bereitgestellt werden, die ich beschreiben wollte.

Glücklicherweise kann GPT eine Tabelle als Eingabe verwenden und herausfinden, wie die verschiedenen Zellen zu interpretieren sind. Deshalb habe ich eine Tabelle zur Kampagnenleistung erstellt und sie als CSV-Textdatei exportiert, die kopiert und in eine GPT-Eingabeaufforderung eingefügt werden konnte.

Da ich wollte, dass GPT die Leistungsänderungen zwischen zwei Datumsbereichen kommentiert, habe ich zunächst zwei separate CSV-Strings eingefügt, einen für jeden Zeitraum.

Aber zwei separate CSV-Zeichenfolgen verwenden mehr Token als die gleichen Daten, die in einer einzigen CSV-Datei mit separaten Spalten für verschiedene Datumsbereiche zusammengefasst werden.

Um die Automatisierung bei der Arbeit mit größeren Konten etwas zu verbessern, habe ich die kombinierte CSV-Zeichenfolge generiert.

Nachdem die Sachdaten bereit waren, in eine Eingabeaufforderung eingefügt zu werden, konnte ich dann mit der Gestaltung der Eingabeaufforderung fortfahren, um die bestmöglichen Ergebnisse zu erzielen.

Prompte Technik

Da ich mit Faktendaten arbeiten musste, musste ich GPT als Nächstes sagen, was mit diesen Fakten geschehen soll. Die Eingabeaufforderung könnte so einfach sein wie:

• „Schreiben Sie eine Zusammenfassung der Kampagnenleistung und vergleichen Sie die beiden Zeiträume.“

GPT ist intelligent und erkennt die verschiedenen Zeiträume in den CSV-Daten.

Wenn der Schwerpunkt zu sehr auf bestimmten Kennzahlen liegt, die Sie nicht mehr priorisieren möchten, fügen Sie der Eingabeaufforderung weitere Details hinzu, z. B.:

• „Beziehen Sie Search Lost IS nicht in die Zusammenfassung ein.“

Als nächstes wollte ich, dass es einige Optimierungstipps enthält. Um die Vorschläge zuverlässiger zu machen und besser zu meinem eigenen Führungsstil zu passen, habe ich die Eingabeaufforderung mit einigen zusätzlichen Fakten wie diesen ergänzt:

• Der Ziel-CPA beträgt 20 $. Höhere Kosten sind schlecht, niedrigere Kosten sind gut.
• Wenn der Suchverlust-IS (Budget) > 10 % beträgt und der CPA unter dem Zielwert liegt, sollte das Budget erhöht werden.
• Liegt der CPA über dem Ziel, sollten die Gebote angepasst werden.

Als GPT dann eine sehr ausführliche Eingabeaufforderung mit CSV-Daten, Fakten und der Frage, was mit diesen Daten geschehen soll, verschickte, begann es, fundierte Antworten zu geben.

Nachdem alle Puzzleteile vorhanden waren, war es an der Zeit, GPT zu bitten, mir die Automatisierung zu schreiben.

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GPT dazu bringen, Anzeigenskripte zu schreiben

Der Code für ein Google Ads-Skript zum Abrufen von Daten aus einem Konto ist nicht besonders kompliziert. Es ist Teil fast jedes Skripts und sehr gut dokumentiert.

Also drückte ich die Daumen und bat GPT, ein Skript zu schreiben, um die Daten mit dieser Eingabeaufforderung für mich abzurufen:

Die Antwort sah nach einem guten Drehbuch aus, aber eines schien etwas daneben zu liegen. Es wurde eine GAQL-Abfrage geschrieben, die die beiden Datumsbereiche, die ich vergleichen wollte, in einer einzigen Abfrage enthielt. Das soll nicht funktionieren.

Also habe ich GPT gebeten, es erneut zu versuchen, und obwohl sich die Implementierung geringfügig geändert hat, wurden die Datumsbereiche in der GAQL-Abfrage erneut durcheinander gebracht:

An diesem Punkt hätte ich aufgeben und den Code selbst reparieren können, aber stattdessen habe ich umgehend technische Arbeiten durchgeführt.

Was wäre, wenn meine Eingabeaufforderung GPT verwirren würde?

Ich habe es gesagt:

• „Erhalten Sie die Messwerte zu Klicks, Impressionen, Kosten, CTR, durchschnittlichem CPC, Conversions, Conversion-Rate und Cost-per-Conversion für den Vormonat und den Monat davor. ”

Könnte ich es klarer formulieren und sagen, dass dies in zwei separaten Abfragen erfolgen sollte, die später zusammengeführt werden?

Deshalb habe ich die Eingabeaufforderung so geändert, dass sie diesen neuen Text enthält:

• „Erhalten Sie die Messwerte zu Klicks, Impressionen, Kosten, CTR, durchschnittlichem CPC, Conversions, Conversion-Rate und Kosten pro Conversion. Rufen Sie den Bericht für zwei Datumsbereiche ab: den letzten Monat und den Monat davor. Erstellen Sie eine Karte, deren Schlüssel der Kampagnenname ist und die Statistiken aus den beiden Datumsbereichen enthält. ”

Das ist viel präziser und das Ergebnis kam wie folgt zurück:

Jetzt schrieb GPT den richtigen Code. Nach der Installation in meinem Google Ads-Konto funktionierte es sofort wie erwartet und generierte die benötigten CSV-Daten.

Für mich war das eine gute Lektion in Sachen Prompt Engineering. Wenn Sie ein neues Teammitglied einstellen, das noch nie PPC gemacht hat, müssen Sie wahrscheinlich ziemlich präzise Anweisungen geben, wenn Sie um Hilfe bitten. Dasselbe gilt auch für GPT, Präzision zählt!

Außerdem ist es immer noch wichtig, ein Fachexperte zu sein. Jemand, der noch nie mit GAQL- oder API-Berichten von Google Ads gearbeitet hat, weiß möglicherweise nicht, dass Sie in einem einzigen Aufruf keine Daten für zwei Datumsbereiche abrufen können. Ohne dieses Wissen könnte es sehr schwierig sein, den Fehler in der GPT-Antwort zu finden.

Fazit: Wenn Sie GPT bitten, Code zu generieren, ist es hilfreich, Pseudocode zu schreiben, anstatt zu allgemein zu sein und ihm nur mitzuteilen, welche Ausgaben Sie erwarten. Je mehr Sie dem System mitteilen, wie es zu dieser Ausgabe gelangen soll, desto wahrscheinlicher ist es, dass es Code schreibt, der funktioniert.

Da der Code zum Abrufen von CSV-Daten funktionierte, benötigte ich nun Code, um diese Daten an GPT zu senden und eine Zusammenfassung anzufordern.

Verwendung von GPT in Google Ads-Skripten

Um GPT in einem Skript verwenden zu können, benötigen Sie API-Zugriff und ein API-Token. Sie können sich hierfür auf der OpenAI-Website anmelden. Damit können Sie eine einfache Funktion schreiben, die die API mit einer Eingabeaufforderung aufruft, die Antwort abruft und sie auf dem Bildschirm ausgibt.

Dieser Code konnte bei GPT angefordert werden, aber ich hatte ihn bereits aus dem RSA-Skript vom letzten Monat, also habe ich ihn einfach wiederverwendet.

Hier ist das Code-Snippet zur Verwendung von GPT in Google Ads-Skripten

Etwas zusammensetzen

Als nächstes füge ich die beiden obigen Skripte zusammen. Das erste Skript ruft die Daten ab, die ich für meine Eingabeaufforderung benötige, und das zweite Skript sendet diese Daten als Eingabeaufforderung an GPT und erfasst die Antwort, die dann auf dem Bildschirm gerendert wird.

Holen Sie sich hier eine Kopie des vollständigen Codes und denken Sie daran, Ihren eigenen API-Schlüssel hinzuzufügen, um ihn verwenden zu können:

Dann sollten Sie mit den Fakten experimentieren und auffordern. Die Zeile im Code, in der Sie Fakten eingeben, sollte Details enthalten, die GPT wissen soll, wie zum Beispiel:

• Was Ihr Ziel ist.
• Ob eine Zahl höher oder niedriger als der Zielwert ist, ist gut oder schlecht.
• Fakten zu Ihrer Kontooptimierungsmethode (d. h. was Sie empfehlen würden, wenn der CPA zu hoch ist und die Impressionen zurückgegangen sind).

GPT greift bei der Zusammenfassung der Leistung auf die von Ihnen bereitgestellten Fakten zurück, anstatt etwas zu erfinden.

Sie können die Aufforderung auch so gestalten, dass sie die Dinge so macht, wie Sie es möchten.

Sie könnten GPT beispielsweise bitten, bestimmte Kennzahlen in seine Zusammenfassung aufzunehmen oder auszuschließen oder ihm mitzuteilen, in welchem ​​Stil es schreiben soll, z. B. gesprächig oder geschäftsorientiert.

Denken Sie daran, dass dieses Skript die OpenAI-API verwendet, die nicht kostenlos ist. Jedes Mal, wenn Sie dies ausführen, wird es also Geld kosten.

Ich empfehle, dieses Skript nach Bedarf auszuführen und es nicht einem automatisierten Zeitplan zu unterziehen.

Zusammenfassung der PPC-Leistung mit GPT

GPT kann hervorragend schreiben, kann jedoch Probleme mit der sachlichen Korrektheit haben. Deshalb ist es hilfreich, in den Eingabeaufforderungen möglichst viele Fakten anzugeben.

Mithilfe eines Google Ads-Skripts können Fakten zur Kontoleistung automatisch in einem Format aufbereitet werden, das mit GPT funktioniert.

Verwenden Sie dieses Skript, um GPT Fakten zu Ihrem Konto bereitzustellen und eine Leistungsübersicht zu erhalten, die mit Kunden und Stakeholdern geteilt werden kann.

Ich ermutige Sie, es sich anzusehen und mir Ihre Meinung mitzuteilen.