Verwendung des ChatGPT-Code-Interpreter-Plugins für PPC

Code Interpreter in ChatGPT hat seit seiner Einführung im März für viele Suchmaschinen-Vermarkter eine entscheidende Wende gebracht.

John Mcalpin hat kürzlich darüber berichtet, wie das native OpenAI-Plugin für verschiedene SEO-Anwendungsfälle verwendet werden kann.

Code Interpreter birgt auch ein erhebliches Potenzial, PPC-Vermarktern dabei zu helfen, schnell umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen. Lassen Sie uns herausfinden, wie.

Erste Schritte mit Code Interpreter

Laut OpenAI ist Code Interpreter „ein experimentelles ChatGPT-Modell, das Python verwenden und Uploads und Downloads verarbeiten kann“.

Grundsätzlich können Sie eine Datei in verschiedenen Formaten hochladen:

• Text (.txt, .csv, .json, .xml usw.)
• Bild (.jpg, .png, .gif usw.)
• Dokument (.pdf, .docx, .xlsx, .pptx usw.)
• Code (.py, .js, .html, .css usw.)
• Daten (.csv, .xlsx, .tsv, .json usw.)
• Audio (.mp3, .wav usw.)
• Video (.mp4, .avi, .mov usw.)

Nachdem Sie einen dieser Dateitypen hochgeladen haben, können Sie verschiedene Aufgaben ausführen.

Sie können Dateitypen zusammenführen und ändern, Fragen zu den Daten stellen und, was am wichtigsten ist, Analyse- und Visualisierungsaufgaben durchführen.

Hier geschieht die Magie für bezahlte Suchvermarkter.

Allzu oft verbringen wir unsere Zeit damit, Unmengen an Daten, Anzeigentexten, Zielseiten und Suchanfragenberichten zu durchforsten.

Wir suchen nach Erkenntnissen und Möglichkeiten, unsere Leistung zu verbessern.

Wir verbringen Zeit damit, diese in Diagrammform darzustellen, um einem Kunden oder unseren Führungsteams mitzuteilen, was wir herausgefunden haben.

All dies kann sehr schnell und effizient ohne große Mathematik- oder Excel-Kenntnisse erledigt werden.

Hinweis: Zum Zeitpunkt des Schreibens steht es ChatGPT Plus-Benutzern als Beta-Funktion zur Verfügung.

Code-Interpreter für PPC

Mit Code Interpreter können Sie Ihre Kampagnendatensätze analysieren und visualisieren.

Führen Sie einen beliebigen Bericht aus einem beliebigen Datensatz aus (Google Ads, Google Analytics usw.). Laden Sie diese Datei in das Nachrichtenfeld hoch und fordern Sie die Aktion an, die ChatGPT ausführen soll.

Wenn Sie einen Google Ads-Bericht hochladen, beginnen die Daten erst in Zeile 3.

Ich habe festgestellt, dass ChatGPT dies manchmal erkennen konnte, manchmal jedoch nicht.

Wenn die Daten ab Zeile 3 nicht erkannt werden, können Sie dies in die Eingabeaufforderung „Starten Sie den Datensatz in Zeile 3“ einfügen. (Das hat jedes Mal funktioniert!)

Hier sind einige grundlegende Beispiele aus Keyword-Berichten.

Eingabeaufforderung: „Können Sie die Ausgaben pro Tag für die Top-5-Keywords grafisch darstellen?“

Sie können auch die Art des Diagramms genauer festlegen. Nachfolgend finden Sie Beispiele für Anfragen für unterschiedliche Datenansichten, jedoch mit unterschiedlichen Diagrammtypen.

In diesem Beispiel wird ein Balkendiagramm für Conversion-Raten nach Wochentag angefordert.

Sie können festlegen, dass die Daten vom höchsten zum niedrigsten Wert sortiert werden, oder dass die Daten in der Reihenfolge der Woche angezeigt werden.

In diesem Fall kann ich sehen, dass unsere Conversion-Raten am Wochenende etwa 50 % niedriger sind als am Donnerstag und Mittwoch. Mithilfe dieser Daten kann ich meine Budgetzuweisung und meinen Inventarbedarf ermitteln.

Ich habe außerdem einen Konvertierungsbericht pro Stunde erstellt und Code Interpreter gebeten, eine Heatmap der Daten zu erstellen. Dadurch kann ich schnell die leistungsstärksten Tage der Woche erkennen.

Zuvor musste ich die Daten herunterziehen und wissen, wie man die Daten bedingt formatiert.

Lassen Sie uns zusammen mit der Datenvisualisierung etwas mehr Analyse durchführen.

Unten habe ich eine Datei mit über 1 Million Zeilen hochgeladen und Code Interpreter gebeten, ein Streudiagramm mit einer Trendlinie zu erstellen, die die Beziehung zwischen den beiden Metriken zeigt.

Es wurde auf die große Größe des Datensatzes hingewiesen und eine Möglichkeit geschaffen, die Ergebnisse durch Stichproben zu vereinfachen.

Bei so vielen Daten hätte das lange gedauert, und ich bin mir nicht sicher, wie ich eine „Zufallsstichprobe“ von 5 % der Daten hätte erstellen sollen.

Mit Code Interpreter war die gesamte Ausgabe in weniger als einer Minute erledigt.

Ein weiteres Beispiel ist die Korrelationsanalyse. Ich wollte verstehen, ob es einen Zusammenhang zwischen Conversion und Kosten oder Conversions und CTR pro Tag gibt. Sie können die Ausgabe dieser Anfrage unten sehen.

Für diesen Datensatz gab es keine große Korrelation (1 = perfekt korreliert). Allerdings zeigt es Ihnen die Daten schnell an und hilft Ihnen, sie zu interpretieren und zu verstehen, dass diese Korrelation nicht sehr hoch ist.

Das letzte Beispiel, das ich mit Ihnen teile, ist eine Anfrage aus einem Bericht zu Suchbegriffen mit über einer Million Zeilen darüber, welche Keywords ich zur Ausschlussliste hinzufügen sollte, weil sie einen hohen CPA und eine niedrige CTR hatten.

Eine der beeindruckendsten Funktionen dieses Plugins ist, wie schnell und gut es versteht, was im Datensatz enthalten ist.

In diesem Datensatz haben wir beispielsweise zwei benutzerdefinierte Spalten für verschiedene Conversion-Ereignisse.

Ich habe ChatGPT gebeten, mir den höchsten CPA anzuzeigen. Es hat die beiden Conversion-Spalten verstanden und addiert, um die Gesamt-Conversions zu ermitteln.

Das ist genau das, was ich wollte, aber es tat es, ohne dass ich dazu auffordern oder bei der Erklärung der Daten helfen musste.

Ich habe es dann gebeten, mir anhand dieser Kriterien die untersten 10 % anzuzeigen. Es stellte eine Liste mit Aufzählungszeichen bereit, die extrahiert und in Google Ads hochgeladen werden konnte.

Wenn Sie Wege finden, Ihre PPC-Daten schnell und effizient zu analysieren, können Sie schneller Erkenntnisse gewinnen und Optimierungen vornehmen.

Diese Erkenntnisse treiben die Optimierungen voran, die die Gewinner und Verlierer in den Auktionen unterscheiden.

Während sich dieses Tool weiterentwickelt und mehr Daten migriert und verbunden werden, können Sie die Gesamtauswirkungen für Suchmaschinenmarketing und Unternehmen erkennen.

Ich bin gespannt auf die Möglichkeiten, die sich daraus ergeben, und freue mich darauf, wie sich dies in den nächsten Monaten weiterentwickelt.