Wie Data Science die PPC-Leistung verbessern kann

Da maschinelles Lernen und Automatisierung im digitalen Marketing immer mehr an Bedeutung gewinnen, benötigen wir eine Möglichkeit, alle erhaltenen Daten zu analysieren. Data Science tut dies, indem sie Theorien in handfeste Beweise umwandelt.

Ein Begriff aus der Datenwissenschaft, auf den Sie möglicherweise stoßen, ist Big Data. Es bezieht sich auf große und komplexe Datensätze, die verwendet werden, um Trends und Muster zu identifizieren, die Unternehmen helfen können, bessere und personalisiertere Entscheidungen für ihre Kunden zu treffen.

In PPC kann diese Art von Leistung Wunder bei der Optimierung der Budgetausgaben, der Verbesserung der CTR und der Gesamtleistung bewirken.

In diesem Artikel werde ich mir das Konzept von Data Science, die Tools und das Wissen, die Sie benötigen, um es zum Laufen zu bringen, einige häufige PPC-Probleme und wie Data Science helfen kann, diese zu beheben, beleuchten.

Was ist Datenwissenschaft?

Data Science ist die Untersuchung von Daten durch verschiedene wissenschaftliche Verfahren und Algorithmen mit dem Ziel, Erkenntnisse abzuleiten. Wie bereits erwähnt, spielt Big Data eine große Rolle, um die Effektivität von Data Science zu zeigen, und Techniken wie maschinelles Lernen und Automatisierung sind ebenso wichtig.

Warum ist es so wichtig?

Die kurze Antwort lautet: Data Science löst Probleme. Bevor die Technologie so hoch entwickelt war wie heute, wurden bestimmte Entscheidungen nach besten Vermutungen und vergangenen Trends getroffen. Das hat nicht immer funktioniert und Menschen und Unternehmen viel Geld verloren. Jetzt kann Data Science helfen, Anomalien und Trends zu finden, um Menschen Millionen zu sparen und Unternehmen die Möglichkeit zu geben, Kundenbeziehungen und Dienstleistungen zu verbessern.

Einige Beispiele, die zeigen, wie wichtig Data Science sein kann, sind:

• Airbnb, das mithilfe von Data Science sein Geschäft in nur 5 Jahren um 43.000 % steigern konnte
• Netflix verwendet Dateneinblicke, um Originalserien sowie alle personalisierten Empfehlungen zu produzieren, die Sie sehen. Dies geschah, indem Big Data verwendet wurde, um die Benutzer zu verstehen und zu verstehen, was sie mochten und nicht mochten
• Spotify hat ein Team von Datenwissenschaftlern, das seine API verwendet, um Musik nach Typ zu kategorisieren (z. B. Energie, Lautstärke, Tanzbarkeit).

Tools, Terminologie und Techniken

Data Science ist nicht für die Verwendung mit großen, komplexen Datensätzen reserviert und Sie benötigen keinen Abschluss, um die Grundlagen zu verstehen.

Werkzeuge

• Python ist eine Programmiersprache, die aufgrund ihrer klaren Syntax und ihrer Skalierbarkeit für Projekte jeder Größe gleichbedeutend mit Data Science ist. Es verfügt auch über eine große Anzahl von Bibliotheken, die speziell für die Datenwissenschaft entwickelt wurden, darunter Pandas, Numpy und Scipy.
• R ist eine weitere Programmiersprache, die häufig in der Datenwissenschaft verwendet wird, insbesondere beim Data Mining.
• Es gibt Frameworks zum Erstellen von Modellen für maschinelles Lernen – darunter TensorFlow (Google) und Pytorch (Facebook) – und Datenverarbeitung wie Apache Hadoop (Apache).
• BigML verwendet eine Cloud-basierte GUI-Umgebung, um maschinelle Lernalgorithmen zu verarbeiten.

Terminologie

• Datensatz – eine Sammlung strukturierter Daten.
• Data Mining – ein Prozess zur Identifizierung von Modellen und Erkenntnissen in Datensätzen.
• Deep Learning – eine Teilmenge des maschinellen Lernens, die versucht, die Denkprozesse des Menschen zu kopieren. KI verwendet Deep Learning, um Dinge wie Spracherkennung und Übersetzung zu verbessern.

Techniken

• Clustering ist eine Technik, bei der Daten gruppiert werden.
• Machine Learning führt Aufgaben basierend auf Mustern und Trends aus, die es aus Datensätzen erhält. Je größer und genauer der Datensatz, desto besser die Ergebnisse.
• Die Klassifizierung hilft bei der Vorhersage der Kategorien, in die Datenpunkte eingeordnet werden sollten.

Wie kann Data Science PPC helfen?

Unabhängig davon, ob Sie Google Ads oder andere PPC-Alternativen verwenden, steht die Automatisierung im Vordergrund. Aber Sie müssen wissen, was Sie automatisieren müssen und warum, und hier kommt Data Science zum Einsatz. Weitere Vorteile von Data Science in PPC sind:

• Identifizieren von Ausreißern bei Impressionen und Klicks im Laufe der Zeit, um zu bestätigen, ob signifikante Änderungen auf Saisonalität oder etwas anderes zurückzuführen sind.
• Passen Sie PPC-Kampagnen an, die auf bestimmte Zielgruppen ausgerichtet sind und wenn diese online sind.
• Die Präferenzen des Käufers verstehen.
• Tiefere Analyse des Anzeigentextes.
• Erstellen und Optimieren von Remarketing-Listen.
• Identifizieren von ungewöhnlichem Verkehr.
• Erstellen besserer Split-Tests.

Praktische Anwendungen von Data Science in PPC

1. Datenquellen finden und clustern

Chris Pitt, Head of Marketing bei Vertical Digital, hat bei brightonSEO einen Vortrag über die Vorteile von Data Science im PPC-Kampagnenmanagement gehalten und einer seiner Vorschläge war, „alles zu sammeln und zu kombinieren“ in Bezug auf Datenquellen.

In seinem Beispiel kombinierte er die OpenWeatherMap-API oder die Google Distance Matrix-API, um tiefergehende Fragen zur Gesamtleistung von PPC-Kampagnen bei Regen und zum Verhalten von Benutzern zu stellen, die sich in einem Umkreis von 20 Meilen um Geschäftsstandorte befanden. Diese Erkenntnisse mögen überflüssig klingen, aber auf diese Details zu reagieren, könnte auf lange Sicht viel Geld sparen.

Die Qualität Ihrer Datenquellen kann sich auf Ihre Erkenntnisse auswirken. Verwenden Sie daher die besten Tools, die Ihnen zur Verfügung stehen. Neben den oben genannten Tools können Software wie SEMrush, Google Data Studio und Tableau dabei helfen, Daten schneller und einfacher zu sammeln und zu analysieren.

2. PPC muss mit allen Marketingkanälen zusammenarbeiten

PPC-Profis arbeiten nicht in Vakuum. Ihre Stärke liegt darin, ihre Bemühungen mit jedem innerhalb eines Marketingteams zu vereinen. Das bedeutet, mit dem Vertrieb zusammenzuarbeiten und CRM-Daten zu verwenden, Entwickler, die bei der Erstellung von Landingpages und Websites helfen, SEO und Kundensupport.

Dateneinblicke können Ziele und Best Practices für alle bereitstellen, um eine reibungslose Customer Journey von der Impression bis zur Zielkonvertierung zu gewährleisten. Diese Erkenntnisse können auch Schlüsselbereiche für Verbesserungen zwischen zwei Teams identifizieren und sie können zusammenarbeiten, um diese zu beheben. Ist die CTR hoch, aber die Conversions niedrig? Vielleicht gibt es ein Problem mit der Seitengeschwindigkeit, an dem PPC, Entwickler und SEO zusammenarbeiten könnten. Das ist die Macht der Datenwissenschaft.

3. Visualisieren Sie die PPC-Leistung

Daten sind großartig, aber für sich allein sind es Spalten und Reihen aus Zahlen und Buchstaben. Wie verwandeln Sie all das in aufschlussreiche Informationen, auf die Sie reagieren können? Mit Datenvisualisierung. Leistungsberichte sind von größter Bedeutung, um zu zeigen, wo PPC erfolgreich ist oder verbessert werden muss, und die Möglichkeit, diese Daten zu visualisieren, ist ebenfalls wichtig.

Die Datenvisualisierung kann:

• Trends finden
• Daten im Zeitverlauf vergleichen
• Normalisieren Sie größere Datensätze
• Hilfe beim weiteren Testen

Manchmal genügt ein einfaches Balken- oder Liniendiagramm, um Ihnen zu zeigen, wo die Dinge richtig oder falsch laufen. Der Vorteil von Data Science in Bezug auf die Datenvisualisierung ist, dass es sehr schnell durchgeführt werden kann und Sie Berichte in Minuten, wenn nicht Sekunden erstellen können.

4. Testen, testen, testen

Nachdem Google seine berüchtigten Änderungen an den SERPs auf dem Desktop vorgenommen hatte, beschloss ich zu testen, ob sich die Google SERP-Änderungen auf die Anzeigen-CTR auswirkten. Ich hatte eine Hypothese, ich habe einen großen Datensatz verwendet, um sie zu testen, und die Ergebnisse waren anders als ich vorhergesagt hatte. Es gab immer noch Spielraum für weitere Tests und eine bessere Klassifizierung, aber die Macht der Tests kann Ihnen helfen, Vorurteile zu bestätigen oder zu widerlegen, die Sie möglicherweise hatten.

Daten isoliert haben keine Bedeutung und die Möglichkeit, sie unter kontrollierten Bedingungen zu testen, kann zu wichtigen Erkenntnissen führen. Das ist das Schöne an Data Science – es liefert Wissen, mit dem Sie bessere Urteile fällen können. In PPC können sich diese Beurteilungen auf Messwerte wie ROAS (Return on Advertising Spend), Qualitätsfaktor, Anteil an möglichen Impressionen und Cost-per-Conversion auswirken.

Abschluss

Der Einsatz von Data Science in PPC kann abhängig von Ihren Kampagnen laufende Probleme lösen. Wenn Sie die Daten vor sich haben, müssen Sie nicht raten. Alles, was Sie brauchen, sind die Mittel, um das Gesehene zu interpretieren, bestimmte Trends zu finden und die Leistung zu verbessern – und genau hier zeichnet sich Data Science aus.