Previsión de PPC con Google Sheets y Vertex AI

A medida que el panorama de PPC continúa evolucionando, tener la capacidad de predecir el rendimiento futuro de las campañas es invaluable.

Este artículo cubrirá algunas de mis técnicas de pronóstico de PPC favoritas utilizando Google Sheets y Vertex AI que ofrecen una imagen más clara del futuro y brindan a los clientes información útil.

Si bien ninguna herramienta o técnica puede proporcionar una imagen 100% precisa del futuro, los métodos descritos aquí pueden mostrarnos una idea de las trayectorias potenciales de las campañas de PPC.

Función PRONÓSTICO de Google Sheets: conceptos básicos

Google Sheets ofrece una función de pronóstico confiable y fácil de usar mediante la fórmula:

=FORECAST(z, known_y values, known_x values)

Dónde:

• z es el punto de datos para el cual desea predecir un valor de y correspondiente.
• known_y's es el rango de puntos de datos dependientes (generalmente sus resultados o consecuencias anteriores).
• known_x's es el rango de puntos de datos independientes (generalmente la variable que cree que podría influir en sus resultados).

Esta función es una gran herramienta si solo tienes dos dimensiones.

Sin embargo, utiliza regresión lineal, lo cual está bien para un adelanto rápido del pronóstico, pero nada demasiado avanzado para tener en cuenta circunstancias externas u otras fuentes de datos.

Supongamos que tiene datos históricos del último año y desea pronosticar predicciones presupuestarias futuras para tener algunas cifras con las que planificar.

En este ejemplo, tenemos los datos de ventas del año actual hasta agosto y queremos pronosticar las ventas futuras de septiembre a diciembre.

Si visualizamos esos pronósticos, verá rápidamente los inconvenientes de utilizar este método.

La línea azul representa los datos de ventas conocidos hasta agosto y la línea roja representa los datos de ventas previstos.

La predicción no es más que una línea de tendencia, que podría ayudar a obtener una visión de alto nivel de algo, pero no es nada comparada con la línea azul, que es básicamente cómo se verán los datos comerciales reales.

Potenciando la función PRONÓSTICO de Google Sheets

Para solucionar el problema de la regresión lineal, existen varias formas de abordar la fórmula de pronóstico con métodos avanzados.

En lugar de simplemente usar la función lineal =FORECAST() , puede agregar un pequeño giro agregando datos de tendencias u otras predicciones de mercado a la fórmula de pronóstico, como en:

=FORECAST()*3rdParty_Trend_Data

Puede obtener datos de tendencias de fuentes públicas como Google Trends, Google Keyword Planner, Dataset Search de Google o informes de la industria (de PwC, EY, McKinsey, etc.) y exportarlos a un CSV o cualquier otro formato al que esté acostumbrado. con.

Limpie esos conjuntos de datos para que coincidan con la estructura de su hoja original, como datos día a día, semana a semana o mes a mes.

A continuación, complemente la función PRONÓSTICO para obtener una predicción más realista en lugar de simplemente una línea recta que sube o baja.

En este ejemplo, hemos utilizado datos de tendencia adicionales, que muestran una tendencia creciente hacia el cuarto trimestre del año. Por lo tanto, las cifras son diferentes de las ventas previstas sin datos de tendencias.

Si visualizamos esos nuevos datos, podemos ver que los datos de tendencias nos brindan mejores conocimientos y más detalles en comparación con una línea de tendencia plana.

Como regla general, casi siempre es una buena idea respaldar esos pronósticos con la mayor cantidad de datos posible y proporcionar datos en períodos de tiempo más detallados, como día a día o semana a semana.

Previsión avanzada con Vertex AI

Si sus campañas de PPC involucran grandes conjuntos de datos con múltiples variables, recurrir a Vertex AI de Google podría cambiar las reglas del juego para sus necesidades de pronóstico.

A diferencia de las herramientas más simples, Vertex AI permite modelos más complejos que pueden tener en cuenta numerosos factores, como la estacionalidad, diferentes plataformas publicitarias o incluso tendencias del mercado global.

Para comenzar, primero deberá cargar sus datos históricos de PPC en Google Cloud Storage.

Desde allí, puede acceder a las tablas AutoML de Vertex AI para crear un modelo de aprendizaje automático adaptado a su conjunto de datos automáticamente.

Después de entrenar el modelo, puede evaluar su rendimiento utilizando métricas integradas para asegurarse de que cumpla con sus requisitos de pronóstico. Una vez que esté satisfecho, implementar el modelo es fácil.

Ahora puede utilizar este modelo para predecir resultados futuros, como clics, impresiones o conversiones, en función de distintos niveles de inversión publicitaria, ubicaciones de anuncios o cualquier otra variable que considere importante.

¿Y la mejor parte? No es necesario ser un experto en aprendizaje automático para hacer esto. Con un poco de configuración y algunos ajustes, estará en el camino hacia pronósticos de PPC más precisos y reveladores.

Las capacidades de Vertex AI son infinitas, pero para empezar veamos un marco simple.

Una vez que su cuenta de Google Cloud esté configurada y haya creado un proyecto dentro de Vertex AI, debe comenzar creando un conjunto de datos.

Un conjunto de datos es básicamente la colección de puntos de datos que desea utilizar para su pronóstico.

El conjunto de datos contiene una dimensión de tiempo y algunas dimensiones de presupuesto e ingresos. Dependiendo de su objetivo, los conjuntos de datos pueden contener diferentes puntos de datos.

Asigne un nombre a su conjunto de datos, seleccione Tabular como tipo de datos y Regresión o Pronóstico como objetivo.

Si bien la regresión se utiliza a menudo para comprender las relaciones y se puede aplicar a varios tipos de datos, la previsión se centra más en predecir puntos futuros en una serie de tiempo.

Ambas son herramientas esenciales en la ciencia de datos y se utilizan para diferentes tipos de toma de decisiones y análisis. Estará bien con la previsión en la mayoría de sus casos.

Ahora es el momento de entrenar un nuevo modelo. Para los principiantes, el método de formación AutoML siempre es una buena opción. A continuación, debe establecer algunas configuraciones sobre el período de pronóstico, el objetivo y la granularidad de los datos.

Una vez hecho esto, establezca la duración y el presupuesto de la capacitación y estará listo. El modelo ahora aprenderá y recibirás una notificación una vez que haya terminado.

El último paso es obtener predicciones del modelo ML. Esta opción sólo está disponible una vez finalizada la formación.

Para crear un pronóstico, debe enviar los datos en los que se basará el pronóstico. Es ideal utilizar datos más recientes.

El modelo predecirá los valores objetivo futuros aprendidos en el conjunto de datos de entrenamiento y en función de su conjunto de datos de pronóstico.

Dependiendo del volumen de datos, el trabajo llevará un tiempo. Pero no debes esperar más de 5 a 10 minutos para las tareas de PPC.

Una vez terminado, Vertex AI proporcionará un archivo de salida que contiene nuevas columnas con valores pronosticados que puede utilizar para tomar decisiones adicionales.

Vertex AI puede parecer demasiado para algunas tareas de pronóstico, pero recuerde que puede enviar años de datos históricos, información de inventario y más para entrenar el modelo.

Con Vertex AI, puede crear un modelo de pronóstico de aprendizaje automático adaptado a su negocio, que es mucho más sólido que cualquier fórmula de pronóstico estática.

Previsión de PPC para un mejor rendimiento de la campaña

En última instancia, la elección entre estas herramientas depende de sus objetivos y de la complejidad de sus campañas de PPC.

Google Sheets ofrece una forma sencilla y accesible de sumergirse en el pronóstico de PPC. Si bien puede tener limitaciones, es un punto de partida valioso para muchos anunciantes.

Por otro lado, Vertex AI lleva sus capacidades de pronóstico de PPC al siguiente nivel con su capacidad para manejar grandes conjuntos de datos y modelos complejos. Ahora puede tener en cuenta la estacionalidad, las tendencias globales y diversas variables para realizar predicciones precisas adaptadas a su negocio.

Ya sea que opte por la simplicidad de Google Sheets o la sofisticación de Vertex AI, la previsión en la publicidad PPC ya no es un juego de adivinanzas.

Ahora puede equiparse con información útil y tomar decisiones basadas en datos sobre sus campañas de PPC.

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