データサイエンスがPPCのパフォーマンスをどのように改善できるか

機械学習と自動化がデジタルマーケティングの拠点となるにつれ、取得したすべてのデータを分析する方法が必要になります。 データサイエンスは、理論を具体的な証拠に変えることによってこれを行います。

あなたが出くわすかもしれない1つのデータサイエンス用語はビッグデータです。 これは、企業が顧客のためにより良い、よりパーソナライズされた意思決定を行うのに役立つ傾向とパターンを特定するために使用される大規模で複雑なデータセットを指します。

PPCでは、この種の機能は、予算支出の最適化、クリック率の向上、および全体的なパフォーマンスに驚異的な効果をもたらします。

この記事では、データサイエンスの概念、それを機能させるために必要なツールと知識、いくつかの一般的なPPCの問題、およびデータサイエンスがそれらの修正にどのように役立つかについて説明します。

データサイエンスとは何ですか？

データサイエンスは、洞察を推測することを目的とした、さまざまな科学的プロセスとアルゴリズムによるデータの研究です。 前述のように、ビッグデータはデータサイエンスの有効性を示す上で主要な役割を果たし、機械学習や自動化などの手法も同様に重要です。

なぜそんなに重要なのですか？

簡単に言うと、データサイエンスは問題を解決します。 テクノロジーが現在のように洗練される前は、特定の決定は最良の推測と過去の傾向によって行われました。 それは必ずしもうまくいくとは限らず、人々や企業に多くのお金を失いました。 現在、データサイエンスは、異常や傾向を見つけて人々を何百万人も節約し、企業に顧客関係とサービスを改善する機会を与えるのに役立ちます。

データサイエンスがいかに重要であるかを示すいくつかの例は次のとおりです。

• データサイエンスを利用してわずか5年で43,000％ビジネスを成長させたAirbnb
• Netflixは、データの洞察を使用して、オリジナルのシリーズだけでなく、表示されるすべてのパーソナライズされた推奨事項を作成します。 これは、ビッグデータを使用してユーザーとユーザーが好きなものと嫌いなものを理解することによって行われました。
• Spotifyには、APIを使用して音楽をタイプ（エネルギー、ラウドネス、ダンサビリティなど）で分類するデータサイエンティストのチームがいます。

ツール、用語、およびテクニック

データサイエンスは、大規模で複雑なデータセットで使用するために予約されているわけではなく、基本を理解するための学位は必要ありません。

ツール

• Pythonは、その明確な構文とあらゆるサイズのプロジェクトに対応できる能力により、データサイエンスの代名詞であるプログラミング言語です。 また、パンダ、numpy、scipyなど、データサイエンス専用に作成されたライブラリも多数あります。
• Rは、データサイエンス、特にデータマイニングで広く使用されているもう1つのプログラミング言語です。
• TensorFlow（Google）やPytorch（Facebook）などの機械学習モデルの作成に使用されるフレームワークと、Apache Hadoop（Apache）などのデータ処理があります。
• BigMLは、クラウドベースのGUI環境を使用して、機械学習アルゴリズムを処理します。

用語

• データセット–構造化データのコレクション。
• データマイニング–データセット内のモデルと洞察を特定するプロセス。
• ディープラーニング–人間の思考プロセスを模倣しようとする機械学習のサブセット。 AIはディープラーニングを使用して、音声認識や翻訳などを改善します。

テクニック

• クラスタリングは、データをグループ化する手法です。
• 機械学習は、データセットから取得したパターンと傾向に基づいてタスクを実行します。 データセットが大きく正確であるほど、結果は良くなります。
• 分類は、データポイントが含まれるべきカテゴリを予測するのに役立ちます。

データサイエンスはPPCにどのように役立ちますか？

Google広告または他のPPCの代替手段を使用するかどうかにかかわらず、自動化は最前線にあります。 しかし、何を自動化するのか、そしてその理由を知る必要があります。そこでデータサイエンスが役に立ちます。 PPCのデータサイエンスの他の利点は次のとおりです。

• 時間の経過に伴うインプレッションとクリックの外れ値を特定して、重要な変化が季節性によるものか、それとも他の何かによるものかを確認します。
• 特定のオーディエンスに合わせて、オンラインのときにPPCキャンペーンを調整します。
• 購入者の好みを理解する。
• 広告コピーのより深い分析。
• リマーケティングリストの作成と最適化。
• 異常なトラフィックを特定します。
• より良い分割テストを作成します。

PPCにおけるデータサイエンスの実用化

1.データソースを見つけてクラスター化します

VerticalDigitalのマーケティング責任者であるChrisPittは、brightonSEOで、PPCキャンペーン管理におけるデータサイエンスの利点について講演しました。彼の提案の1つは、データソースに関して「すべてを収集して組み合わせる」ことでした。

彼の例では、OpenWeatherMapAPIまたはGoogleDistance Matrix APIを組み合わせて、雨が降ったときのPPCキャンペーンの全体的なパフォーマンスと、事業所から半径20マイル以内にいるユーザーの行動についてより深い質問をしました。 これらの洞察は不必要に聞こえるかもしれませんが、これらの詳細に基づいて行動することで、長期的には多くのお金を節約できます。

データソースの品質は洞察に影響を与える可能性があるため、可能な限り最高のツールを使用してください。 上記のツールに加えて、SEMrush、Google Data Studio、Tableauなどのソフトウェアは、データの照合と分析をより迅速かつ簡単に行うのに役立ちます。

2.PPCはすべてのマーケティングチャネルと連携する必要があります

PPCの専門家は、真空状態では動作しません。 彼らの強みは、マーケティングチーム内の全員との努力を組み合わせることです。 つまり、営業と協力してCRMデータを使用すること、ランディングページとWebサイトの作成を支援する開発者、SEO、およびカスタマーサポートを意味します。

データインサイトは、印象から目標の変換までのスムーズなカスタマージャーニーを確実にするために、すべての人が従うべき目標とベストプラクティスを提供できます。 これらの洞察は、2つのチーム間の改善のための重要な領域を特定することもでき、それらを修正するために協力することができます。 クリック率は高いがコンバージョン率は低いですか？ たぶん、PPC、開発者、SEOが一緒に取り組むことができるページ速度の問題があります。 それがデータサイエンスの力です。

3.PPCのパフォーマンスを視覚化する

データは素晴らしいですが、それ自体は数字と文字の列と行です。 これらすべてを、行動できる洞察に満ちた情報にどのように変換しますか？ データの視覚化。 パフォーマンスレポートは、PPCが成功している場所、または改善が必要な場所を示すために最も重要であり、そのデータを視覚化する機能も重要です。

データの視覚化は次のことができます。

• トレンドを見つける
• 時間の経過とともにデータを比較する
• より大きなデータセットを正規化する
• さらなるテストを支援する

場合によっては、物事がどこで正しいか間違っているかを示すために必要なのは、単純な棒グラフまたは線グラフだけです。 データの視覚化に関するデータサイエンスの利点は、非常に迅速に実行でき、数秒ではなく数分でレポートを生成できることです。

4.テスト、テスト、テスト

Googleがデスクトップ上のSERPに悪名高い変更を加えた後、GoogleのSERPの変更が広告のクリック率に影響を与えたかどうかをテストすることにしました。 仮説があり、大きなデータセットを使用してテストしましたが、結果は予測したものとは異なりました。 さらなるテストとより良い分類の余地はまだありましたが、テストの力は、あなたが持っていたかもしれない先入観を確認したり反論したりするのに役立ちます。

データを分離しても意味がなく、制御された条件でデータをテストできると、重要な洞察につながる可能性があります。 それがデータサイエンスの美しさです。それは、より良い判断を下すために使用できる知識を提供します。 PPCでは、これらの判断は、ROAS（広告費用対効果）、品質スコア、インプレッションシェア、コンバージョン単価などの指標に影響を与える可能性があります。

結論

PPCでデータサイエンスを使用すると、キャンペーンに応じて、進行中の問題を解決できます。 目の前にデータがある場合は、当て推量の必要はありません。 必要なのは、見たものを解釈し、特定の傾向を見つけ、パフォーマンスを向上させる手段だけです。それがデータサイエンスの優れた点です。