Cómo aprender Python puede mejorar sus campañas de PPC

Python tiene un enfoque principal en SEO, pero ¿qué pasa con PPC? Las dos disciplinas a menudo se tratan como polos opuestos, pero comparten objetivos comunes y agregar un poco de Python a una campaña de PPC puede hacer maravillas para mejorar las conversiones, el CTR y el tiempo invertido.

Pero antes de ver cómo Python puede mejorar el rendimiento de su PPC, debemos describir de qué se trata el lenguaje.

¿Qué es Python?

Python es un lenguaje de programación creado por Guido van Rossum en la década de 1980 y lanzado públicamente en 1991. van Rossum quería que Python enfatizara la legibilidad del código con cinco pilares filosóficos:

• Lo bello es mejor que lo feo
• Explícito es mejor que implícito
• Lo simple es mejor que lo complejo
• Complejo es mejor que complicado
• La legibilidad cuenta

Su estructura y sintaxis ayudan a los usuarios a escribir código lógico independientemente del tamaño del proyecto.

Las empresas que utilizan Python incluyen Google (naturalmente), Netflix, YouTube, NASA, IBM, Mozilla y Disney.

¿Es fácil de aprender?

El nivel de entrada para Python es muy bajo. Todo se basa en la lógica y el lenguaje comparte gran parte de su sintaxis con otros lenguajes conocidos como JavaScript y C ++. Y si no hay una función que pueda resolver su problema, puede crear la suya propia.

¿Como lo instalo?

Como dijo Jacob Fairclough, Python puede ser difícil de instalar para algunos usuarios. Pero eso depende de su sistema operativo.

Para la mayoría de los usuarios de Mac, Python viene integrado para que pueda usar su Terminal para acceder a él. Ese no es el caso de los usuarios de Windows. La forma recomendada es a través de Anaconda, ya que esto también instala muchas bibliotecas útiles para usar (que explicaré con más detalle más adelante).

Google tiene su propio entorno también llamado Google Colab.

Técnicas de Python para ayudar a sus campañas de PPC

En palabras de Aristóteles, “las cosas que tenemos que aprender antes de poder hacerlas, las aprendemos haciéndolas”. Y Python no es una excepción. Practicar Python en SEO es una práctica común y es lo mismo para PPC.

Comprender otros lenguajes es importante, pero Python puede ahorrar mucho tiempo a los profesionales al automatizar trabajos que normalmente llevarían horas.

La cantidad de datos que puede obtener de una campaña de PPC puede crecer muy rápidamente, por lo que una forma de organizarla y automatizarla en una estructura lógica haría la vida de todos mucho más fácil a largo plazo.

Dos de las aplicaciones más importantes de Python son la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, y también son los puentes principales entre el lenguaje y el PPC. Como dijo Danielle Strouther en su artículo AI para PPC solo es útil si usa herramientas externas , “usar AI para PPC ya no es una opción. Es una necesidad ". Así que eso es lo que veremos: integrar Python con herramientas y software externos.

Otras cosas que puede hacer con Python que pueden ayudarlo con la administración de PPC incluyen:

• Raspado de datos
• Análisis de datos y minería
• Visualización de datos
• Procesamiento del lenguaje natural (PNL)

Python + Google Ads

Todos sabemos lo laboriosa que puede ser la gestión de Google Ads. Entonces, Google creó una API para su plataforma publicitaria para que los usuarios puedan automatizar una amplia gama de tareas relacionadas con PPC. Puede encontrar una lista de ellos en la página Biblioteca de cliente.

Un programador creó un script para informes de KPI que sería útil para clientes, accionistas y colegas.

Python + Google Search Console

Cuando escribe anuncios PPC, desea que se conviertan para que su ROI pueda ser lo más alto posible. Los datos de búsqueda de Search Console pueden ayudar a encontrar áreas para mejorar o ejemplos de éxito para capitalizar.

Passion Digital creó un script que analiza las consultas de búsqueda de Search Console para obtener información y mejorar el rendimiento de SEO y PPC. Lo hace mediante la búsqueda de palabras clave y frases con tasas de conversión bajas y CPA usando esos términos.

Python + Excel / Hojas de cálculo de Google

Una de las combinaciones de flujo de trabajo de Python más comunes involucra Excel y Google Sheets.

Como la mayoría de herramientas externas pueden exportar datos como archivos CSV y hojas de cálculo, es fácil importarlos a un programa de hoja de cálculo. Y Python ama los datos.

La lista de formas de usar Python y Excel con datos PPC es exhaustiva. Puede usarlo para proyectar tendencias futuras, predicción de CTR, creación de campañas, generación de palabras clave, modificación de ofertas, análisis de la estructura de la cuenta, listas de coincidencias de clientes, orientación por geolocalización.

Python + Google Data Studio

Google Data Studio es una herramienta poderosa para la visualización de datos y su uso es gratuito. Por lo tanto, combinarlo con Python significa un enfoque optimizado para la visualización de datos y los informes.

También hay herramientas pagas como Panoply que pueden integrar Data Studio y Python junto con una multitud de servicios como Salesforce, Zendesk y Google Analytics. De repente, tiene una gran red de datos de todos los departamentos: ventas, desarrollo, atención al cliente, gestión de proyectos, diseño, análisis web. ¡Uf!

Incluso puede espiar a sus competidores usando Python y crear informes y gráficos PPC con Data Studio para mostrar los resultados.

Python + Google

Los SERP son más que una simple exhibición de resultados. Se pueden utilizar como su propia fuente de datos y dar una idea de lo bien que les está yendo a usted y a sus competidores.

Con API como Serpstack, puede extraer datos sobre anuncios de cualquier SERP y analizar cosas como optimización de posición, título y descripción, enlaces de sitio y URL mostradas. También puede aprovechar esto con resultados orgánicos para encontrar nuevas palabras clave potenciales por las que pueda ofertar y mejorar sus campañas.

Python + Facebook

En 2017, Facebook convirtió su Prophet en código abierto. La herramienta de pronóstico es accesible a través de Python y R (otro lenguaje de programación) y está optimizada para que las empresas pronostiquen tendencias, ya sean por hora, diarias, semanales o estacionales.

Es muy avanzado y principalmente para uso comercial a gran escala, pero si tiene la experiencia y los recursos, Prophet tiene el potencial de optimizar las principales campañas pagas.

Bibliotecas, módulos y API útiles

Vanilla Python puede hacer la mayoría de los trabajos, pero su poder radica en todas las bibliotecas, módulos y API que puede usar. Aunque todos comparten similitudes, todos son adiciones diferentes. Un módulo es un archivo de Python que contiene funciones, variables y métodos, una biblioteca es una colección de módulos y funciones predefinidas que le permiten realizar acciones sin escribir el código usted mismo, mientras que una API es un conjunto de estándares e instrucciones de interfaz.

Aquí hay una lista de algunos útiles que puede usar.

• Pandas (biblioteca) : Pandas es una biblioteca de código abierto que crea estructuras de datos y herramientas de análisis de datos. Puede crear tablas, crear series de datos ordenadas y desordenadas y "marcos de datos", unirlas, fusionarlas y dividirlas. Probablemente sea la herramienta de análisis de datos más flexible que puede tener si usa Python.
• CSV (módulo): este módulo va de la mano con pandas, ya que le permite exportar datos a un CSV.
• Solicitudes (biblioteca): las solicitudes son imprescindibles si está extrayendo datos web. Envía solicitudes a páginas HTTP, lo que le permite acceder para extraer cualquier cosa de una página web. Si planea extraer datos SERP, es una biblioteca esencial para usar.
• Beautiful Soup (biblioteca): Beautiful Soup es el complemento de las solicitudes, lo que le permite sacar todo dentro de una página HTTP.
• Serpstack (API) : la API serpstack le permite extraer datos SERP de Google en tiempo real y a escala y le permite exportar los datos en formatos JSON y CSV (según el nivel de su cuenta).
• API de Google (API) : Google, siendo Google, tiene una biblioteca de API que puede usar para todo tipo de cosas.
• TensorFlow (biblioteca) : una de las mejores bibliotecas para el aprendizaje automático.
• SciKit Learn (biblioteca) : otra biblioteca de aprendizaje automático para el análisis de datos predictivos

Otros recursos

• Aprenda Python con Kaggle.
• Curso de Python de Colt Steele en Udemy.
• La serie de videos Python for Marketers de Nick Duddy.
• Cómo descubrir poderosas historias de datos con Python por Hamlet Batista
• Informe de investigación de PPC: ¿Qué son las API?
• Codificación para especialistas en marketing: por dónde empezar
• Grandes acertijos de las cuentas de PPC: gestión de datos

Resumen

Aprender un lenguaje de programación puede parecer abrumador, pero Python es uno de los lenguajes más fáciles y accesibles que existen. Sus capacidades de automatización y análisis tienen una amplia gama de usos y pueden ayudar a simplificar datos complejos y automatizar tareas que requieren mucho tiempo. ¡Nadie quiere hacer su trabajo más difícil!

Si tuviera que dar algunos consejos para llevar para recordar mientras aprende, diría:

No dejes que FOMO te afecte

Cuando comencé a aprender Python, me dejé llevar por los proyectos sin conocer todas las técnicas. Todos en Twitter estaban haciendo guiones increíbles y yo todavía estaba aprendiendo sobre listas y bucles. Pero luego me di cuenta de que nunca iba a llegar a su nivel copiando y pegando cuando no entendía. Así que volví a mi curso y me concentré únicamente en eso.

Comprender completamente los conceptos básicos es la única forma en que podrá desarrollar las técnicas avanzadas. Y no hay fecha de vencimiento para la educación.

Práctica práctica práctica

La mayoría de los cursos incluyen ejemplos prácticos. Aparte de esos, siempre debe probar lo que ha aprendido. No tiene por qué ser parte de un gran proyecto, solo algo pequeño para que puedas dominar las técnicas.

Mantente curioso

Aprender algo nuevo no siempre es fácil. Te sentirás frustrado cuando las cosas no funcionen y es posible que necesites un tiempo ausente si es demasiado. Pero nunca pierdas la curiosidad. Los lenguajes de programación tienen muchas aplicaciones y algunas aún no se han descubierto. Mantén la curiosidad y es posible que encuentres uno.

Encuentra a otros que estén aprendiendo

Las comunidades son lugares excelentes para mejorar su aprendizaje. Estos son algunos lugares excelentes para colaborar y crecer con Python:

• Subreddit de Python Education - r / learnpython
• Twitter: siga a Ruth Everett, Hamlet Batista, Charley Wargnier, Rory Truesdale, Sophie Warnes, April Speight
• Pyslackers: una comunidad abierta para entusiastas de la programación de Python
• Python.org también tiene una comunidad

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