Comment apprendre Python peut améliorer vos campagnes PPC

Python se concentre principalement sur le référencement, mais qu'en est-il du PPC ? Les deux disciplines sont souvent traitées comme des pôles opposés, mais elles partagent des objectifs communs et l'ajout d'un peu de Python à une campagne PPC peut faire des merveilles pour améliorer les conversions, le CTR et le temps passé.

Mais avant de voir comment Python peut améliorer vos performances PPC, nous devons décrire en quoi consiste le langage.

Qu'est-ce que Python ?

Python est un langage de programmation créé par Guido van Rossum dans les années 1980 et rendu public en 1991. van Rossum voulait que Python mette l'accent sur la lisibilité du code avec cinq piliers philosophiques :

• Beau vaut mieux que laid
• Explicite vaut mieux qu'implicite
• Simple vaut mieux que complexe
• Complexe vaut mieux que compliqué
• La lisibilité compte

Sa structure et sa syntaxe aident les utilisateurs à écrire du code logique quelle que soit la taille du projet.

Les entreprises qui utilisent Python incluent Google (naturellement), Netflix, YouTube, la NASA, IBM, Mozilla et Disney.

Est-ce facile à apprendre ?

L'entrée de gamme pour Python est très faible. Tout est basé sur la logique et le langage partage une grande partie de sa syntaxe avec d'autres langages bien connus tels que JavaScript et C++. Et s'il n'y a pas de fonction qui peut résoudre votre problème, vous pouvez créer la vôtre.

Comment l'installer ?

Comme l'a dit Jacob Fairclough, Python peut être difficile à installer pour certains utilisateurs. Mais cela dépend de votre système d'exploitation.

Pour la plupart des utilisateurs de Mac, Python est intégré afin que vous puissiez utiliser votre terminal pour y accéder. Ce n'est pas le cas pour les utilisateurs de Windows. La méthode recommandée est via Anaconda car cela installe également de nombreuses bibliothèques utiles à utiliser (que j'expliquerai plus en détail plus tard).

Google a également son propre environnement appelé Google Colab.

Techniques Python pour aider vos campagnes PPC

Selon les mots d'Aristote, « pour les choses que nous devons apprendre avant de pouvoir les faire, nous apprenons en les faisant ». Et Python ne fait pas exception. Pratiquer Python dans le référencement est une pratique courante et il en va de même pour le PPC.

Comprendre d'autres langages est important, mais Python peut faire gagner beaucoup de temps aux professionnels en automatisant des tâches qui prendraient normalement des heures.

La quantité de données que vous pouvez obtenir à partir d'une campagne PPC peut augmenter très rapidement, donc un moyen de l'organiser et de l'automatiser dans une structure logique rendrait la vie de chacun beaucoup plus facile à long terme.

L' IA et l'apprentissage automatique sont deux des plus grandes applications de Python. Ce sont également les principaux ponts entre le langage et le PPC. Comme l'a dit Danielle Strouther dans son article AI pour PPC n'est utile que si vous utilisez des outils externes , « l'utilisation de l'IA pour PPC n'est plus une option. C'est une nécessité. C'est donc ce que nous allons voir : intégrer Python avec des outils et logiciels externes.

D'autres choses que vous pouvez faire avec Python qui peuvent vous aider avec la gestion du PPC incluent :

• Grattage de données
• Analyse et extraction de données
• Visualisation de données
• Traitement du langage naturel (TAL)

Python + annonces Google

Nous savons tous à quel point la gestion de Google Ads peut être laborieuse. Google a donc créé une API pour sa plate-forme publicitaire afin que les utilisateurs puissent automatiser un large éventail de tâches liées au PPC. Vous pouvez en trouver une liste sur la page Bibliothèque client.

Un programmeur a créé un script pour le reporting KPI qui serait utile pour les clients, les actionnaires et les collègues.

Python + Google Search Console

Lorsque vous écrivez des annonces PPC, vous souhaitez qu'elles soient converties afin que votre retour sur investissement soit le plus élevé possible. Les données de recherche de la Search Console peuvent aider à trouver des domaines à améliorer ou des exemples de réussite sur lesquels capitaliser.

Passion Digital a créé un script qui analyse les requêtes de recherche de la Search Console pour obtenir des informations permettant d'améliorer les performances SEO et PPC. Pour ce faire, il recherche des mots-clés et des expressions avec des taux de conversion et un CPA médiocres en utilisant ces termes.

Python + Excel/Google Sheets

L'un des combos de flux de travail Python les plus courants implique Excel et Google Sheets.

Comme les données peuvent être exportées sous forme de fichiers CSV et de feuilles de calcul par la plupart des outils externes, il est facile de les importer dans un tableur. Et Python aime les données.

La liste des façons d'utiliser Python et Excel avec des données PPC est exhaustive. Vous pouvez l'utiliser pour projeter les tendances futures, la prédiction du CTR, la création de campagnes, la génération de mots clés, la modification des enchères, l'analyse de la structure du compte, les listes de correspondance des clients, le ciblage par géolocalisation.

Python + Google Data Studio

Google Data Studio est un outil puissant pour la visualisation des données et son utilisation est gratuite. Ainsi, le combiner avec Python signifie une approche rationalisée de la visualisation des données et de la création de rapports.

Il existe également des outils payants comme Panoply qui peuvent intégrer Data Studio et Python ainsi qu'une multitude de services comme Salesforce, Zendesk et Google Analytics. Soudain, vous disposez d'un vaste réseau de données provenant de chaque service : ventes, développement, support client, gestion de projet, conception, analyse Web. Phew!

Vous pouvez même espionner vos concurrents à l'aide de Python et créer des rapports et des graphiques PPC avec Data Studio pour afficher les résultats.

Python + Google

Les SERPs sont plus qu'un simple affichage des résultats. Ils peuvent être utilisés comme leur propre source de données et donner un aperçu de vos performances et de celles de vos concurrents.

Avec des API telles que Serpstack, vous pouvez extraire des données sur les annonces de n'importe quel SERP et analyser des éléments tels que l'optimisation de la position, du titre et de la description, des liens de site et des URL affichées. Vous pouvez également en tirer parti avec des résultats organiques pour trouver de nouveaux mots clés potentiels sur lesquels vous pouvez enchérir et améliorer vos campagnes.

Python + Facebook

En 2017, Facebook a rendu son Prophète open source. L'outil de prévision est accessible via Python et R (un autre langage de programmation) et est optimisé pour les entreprises afin de prévoir les tendances, qu'elles soient horaires, quotidiennes, hebdomadaires ou saisonnières.

Il est très avancé et principalement destiné à une utilisation commerciale à grande échelle, mais si vous avez l'expertise et les ressources, Prophet a le potentiel de rationaliser les principales campagnes payantes.

Bibliothèques, modules et API utiles

Vanilla Python peut effectuer la plupart des tâches, mais sa puissance réside dans toutes les bibliothèques, modules et API que vous pouvez utiliser. Bien qu'ils partagent tous des similitudes, ce sont tous des ajouts différents. Un module est un fichier Python contenant des fonctions, des variables et des méthodes, une bibliothèque est un ensemble de modules et de fonctions prédéfinies qui vous permettent d'effectuer des actions sans écrire vous-même le code, tandis qu'une API est un ensemble d'interfaces de normes et d'instructions.

Voici une liste de quelques-uns utiles que vous pouvez utiliser.

• Pandas (bibliothèque) – Pandas est une bibliothèque open source qui crée des structures de données et des outils d'analyse de données. Vous pouvez créer des tableaux, créer des séries de données ordonnées et non ordonnées et des « dataframes », les joindre, les fusionner et les diviser. C'est probablement l'outil d'analyse de données le plus flexible à avoir si vous utilisez Python.
• CSV (module) – Ce module va de pair avec les pandas car il vous permet d'exporter des données dans un CSV.
• Requêtes (bibliothèque) – Les requêtes sont indispensables si vous récupérez des données Web. Il envoie des requêtes aux pages HTTP, vous permettant d'accéder à n'importe quoi d'une page Web. Si vous envisagez de gratter les données SERP, c'est une bibliothèque essentielle à utiliser.
• Beautiful Soup (bibliothèque) – Beautiful Soup est le compagnon des requêtes, vous permettant de tout extraire d'une page HTTP.
• Serpstack (API) - L'API serpstack vous permet de récupérer les données SERP de Google en temps réel et à grande échelle et vous permet d'exporter les données aux formats JSON et CSV (selon le niveau de votre compte).
• API Google (API) – Google étant Google, ils ont une bibliothèque d'API que vous pouvez utiliser pour toutes sortes de choses.
• TensorFlow (bibliothèque) – L'une des meilleures bibliothèques pour l'apprentissage automatique.
• SciKit Learn (bibliothèque) - Une autre bibliothèque d'apprentissage automatique pour l'analyse prédictive des données

Autres ressources

• Apprenez Python avec Kaggle.
• Le cours Python de Colt Steele sur Udemy.
• La série de vidéos Python for Marketers de Nick Duddy.
• Comment découvrir des histoires de données puissantes avec Python par Hamlet Batista
• Rapport d'enquête PPC : que sont les API ?
• Codage pour les spécialistes du marketing - Par où commencer
• Problèmes liés aux grands comptes PPC : gestion des données

Sommaire

Apprendre un langage de programmation peut sembler intimidant, mais Python est l'un des langages les plus simples et les plus accessibles. Ses capacités d'automatisation et d'analyse ont un large éventail d'utilisations et peuvent aider à simplifier les données complexes et à automatiser les tâches chronophages. Personne ne veut rendre leur travail plus difficile !

Si je devais donner quelques conseils à retenir pendant que vous apprenez, je dirais :

Ne laissez pas FOMO vous atteindre

Quand j'ai commencé à apprendre Python, je me suis emporté à me lancer dans des projets sans connaître toutes les techniques. Tout le monde sur Twitter faisait des scripts incroyables et j'apprenais toujours les listes et les boucles. Mais ensuite j'ai réalisé que je n'arriverais jamais à leur niveau en copiant-collant quand je ne comprenais pas. Je suis donc retourné à mon cours et je me suis concentré uniquement sur cela.

Bien comprendre les bases est la seule façon de vous perfectionner aux techniques avancées. Et il n'y a pas de date d'expiration pour l'éducation.

Pratique, pratique, pratique

La plupart des cours sont accompagnés d'exemples pratiques. En dehors de cela, vous devriez toujours tester ce que vous avez appris. Cela ne doit pas nécessairement faire partie d'un grand projet, juste quelque chose de petit pour que vous puissiez vous familiariser avec les techniques.

Reste curieux

Apprendre quelque chose de nouveau n'est pas toujours facile. Vous serez frustré lorsque les choses ne fonctionnent pas et vous aurez peut-être besoin de temps pour vous absenter si cela devient trop long. Mais ne perdez jamais votre curiosité. Les langages de programmation ont tellement d'applications et certaines n'ont même pas encore été découvertes. Restez curieux et vous pourriez en trouver un.

Trouvez d'autres qui apprennent

Les communautés sont d'excellents endroits pour améliorer votre apprentissage. Voici quelques bons endroits pour collaborer et grandir avec Python :

• Python Education subreddit – r/learnpython
• Twitter – suivez Ruth Everett, Hamlet Batista, Charley Wargnier, Rory Truesdale, Sophie Warnes, April Speight
• Pyslackers – Une communauté ouverte pour les passionnés de programmation Python
• Python.org a également une communauté

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