Come la scienza dei dati può migliorare le prestazioni del PPC

Poiché l'apprendimento automatico e l'automazione acquisiscono più di una roccaforte nel marketing digitale, abbiamo bisogno di un modo per analizzare tutti i dati che otteniamo. La scienza dei dati fa questo trasformando le teorie in prove tangibili.

Un termine di data science che potresti incontrare è big data. Si riferisce a set di dati grandi e complessi utilizzati per identificare tendenze e modelli che possono aiutare le aziende a prendere decisioni migliori e più personalizzate per i propri clienti.

In PPC, questo tipo di potenza può fare miracoli per ottimizzare la spesa del budget, migliorare il CTR e le prestazioni complessive.

In questo articolo, esaminerò il concetto di data science, gli strumenti e le conoscenze necessarie per farlo funzionare, alcuni problemi comuni di PPC e come la data science può aiutare a risolverli.

Che cos'è la scienza dei dati?

La scienza dei dati è lo studio dei dati attraverso vari processi e algoritmi scientifici con l'obiettivo di dedurre intuizioni. Come accennato in precedenza, i big data svolgono un ruolo importante nel mostrare l'efficacia della scienza dei dati e tecniche come l'apprendimento automatico e l'automazione sono altrettanto importanti.

Perché è così importante?

La risposta breve è: la scienza dei dati risolve i problemi. Prima che la tecnologia fosse sofisticata come lo è ora, alcune decisioni venivano prese dalle migliori ipotesi e dalle tendenze passate. Non sempre ha funzionato e ha fatto perdere molti soldi a persone e aziende. Ora, la scienza dei dati può aiutare a trovare anomalie e tendenze per salvare milioni di persone e offrire alle aziende la possibilità di migliorare le relazioni e i servizi con i clienti.

Alcuni esempi che mostrano quanto possa essere importante la scienza dei dati includono:

• Airbnb, che ha utilizzato la scienza dei dati per far crescere la propria attività del 43.000% in soli 5 anni
• Netflix utilizza le informazioni sui dati per produrre serie originali e tutti i consigli personalizzati che vedi. Questo è stato fatto utilizzando i big data per capire i suoi utenti e cosa gli piaceva e cosa non gli piaceva
• Spotify ha un team di data scientist che utilizzano la sua API per classificare la musica per tipo (ad es. energia, volume, ballabilità)

Strumenti, terminologia e tecniche

La scienza dei dati non è riservata all'uso con set di dati grandi e complessi e non è necessaria una laurea per comprendere le basi.

Utensili

• Python è un linguaggio di programmazione sinonimo di data science grazie alla sua sintassi chiara e alla capacità di scalare per progetti di tutte le dimensioni. Ha anche un gran numero di librerie realizzate appositamente per la scienza dei dati tra cui panda, numpy e scipy.
• R è un altro linguaggio di programmazione ampiamente utilizzato nella scienza dei dati, in particolare con il data mining.
• Esistono framework utilizzati per la creazione di modelli di apprendimento automatico, tra cui TensorFlow (Google) e Pytorch (Facebook) e per l'elaborazione dei dati come Apache Hadoop (Apache).
• BigML utilizza un ambiente GUI basato su cloud per elaborare algoritmi di apprendimento automatico.

Terminologia

• Set di dati: una raccolta di dati strutturati.
• Data mining: un processo di identificazione di modelli e approfondimenti nei set di dati.
• Deep learning: un sottoinsieme del machine learning che cerca di copiare i processi di pensiero degli esseri umani. L'intelligenza artificiale utilizza il deep learning per migliorare cose come il riconoscimento vocale e la traduzione.

tecniche

• Il clustering è una tecnica in cui i dati vengono raggruppati insieme.
• L'apprendimento automatico esegue attività in base a modelli e tendenze ottenuti dai set di dati. Più grande e accurato è il set di dati, migliori saranno i risultati.
• La classificazione aiuta a prevedere le categorie in cui dovrebbero essere inseriti i punti dati.

In che modo la scienza dei dati può aiutare il PPC?

Sia che utilizzi Google Ads o altre alternative PPC, l'automazione è in prima linea. Ma devi sapere cosa automatizzare e perché, ed è qui che la data science torna utile. Altri vantaggi della scienza dei dati in PPC includono:

• Identificazione degli outlier nelle impressioni e nei clic nel tempo per confermare se i cambiamenti significativi sono dovuti alla stagionalità o a qualcos'altro.
• Personalizzazione delle campagne PPC allineate a un pubblico particolare e quando sono online.
• Capire le preferenze dell'acquirente.
• Analisi più approfondita del testo pubblicitario.
• Creazione e ottimizzazione degli elenchi per il remarketing.
• Identificazione del traffico insolito.
• Creazione di test divisi migliori.

Applicazioni pratiche della scienza dei dati in PPC

1. Trova le origini dati e raggruppale

Chris Pitt, Head of Marketing di Vertical Digital ha tenuto una conferenza a brightonSEO sui vantaggi della data science nella gestione delle campagne PPC e uno dei suoi suggerimenti è stato quello di "raccogliere e combinare tutto", per quanto riguarda le origini dati.

Nel suo esempio, ha combinato l'API OpenWeatherMap o l'API Google Distance Matrix per porre domande più approfondite sulle prestazioni complessive delle campagne PPC in caso di pioggia e sul comportamento degli utenti che si trovavano entro un raggio di 20 miglia dalle sedi dell'attività. Queste intuizioni potrebbero sembrare superflue, ma agire su questi dettagli potrebbe far risparmiare molti soldi nel lungo periodo.

La qualità delle tue fonti di dati può influenzare le tue intuizioni, quindi usa gli strumenti migliori che puoi. Oltre agli strumenti sopra menzionati, software come SEMrush, Google Data Studio e Tableau possono aiutare a raccogliere e analizzare i dati in modo più rapido e semplice.

2. Il PPC deve collaborare con tutti i canali di marketing

I professionisti del PPC non operano nel vuoto. La loro forza sta nel combinare i loro sforzi con tutti all'interno di un team di marketing. Ciò significa collaborare con le vendite e utilizzare i dati CRM, gli sviluppatori che aiutano a creare landing page e siti Web, SEO e assistenza clienti.

Gli approfondimenti sui dati possono fornire obiettivi e best practice da seguire per tutti per garantire un percorso fluido del cliente dall'impressione alla conversione dell'obiettivo. Tali informazioni possono anche identificare le aree chiave di miglioramento tra due team e possono lavorare insieme per risolverle. Il CTR è alto ma le conversioni sono basse? Forse c'è un problema di velocità della pagina su cui PPC, sviluppatori e SEO potrebbero lavorare insieme. Questo è il potere della scienza dei dati.

3. Visualizza le prestazioni del PPC

I dati sono fantastici ma da soli sono colonne e righe di numeri e lettere. Come trasformi tutto ciò in informazioni approfondite su cui puoi agire? Con visualizzazione dei dati. I rapporti sulle prestazioni sono fondamentali per mostrare dove il PPC ha successo o necessita di miglioramenti e anche la capacità di visualizzare tali dati è importante.

La visualizzazione dei dati può:

• Trova le tendenze
• Confronta i dati nel tempo
• Normalizza set di dati più grandi
• Aiuta ulteriori test

A volte, tutto ciò che serve è un semplice grafico a barre o un grafico a linee per mostrarti dove le cose stanno andando bene o male. Il vantaggio della scienza dei dati per quanto riguarda la visualizzazione dei dati è che può essere fatto molto rapidamente e puoi generare report in pochi minuti se non in secondi.

4. Prova, prova, prova

Dopo che Google ha apportato le sue famigerate modifiche alle SERP sul desktop, ho deciso di testare se le modifiche alla SERP di Google hanno avuto un impatto sul CTR degli annunci. Avevo un'ipotesi, ho usato un grande set di dati per testarla e i risultati erano diversi da quelli che avevo previsto. C'era ancora spazio per ulteriori test e per una migliore classificazione, ma il potere dei test può aiutarti a confermare o confutare qualsiasi preconcetto che potresti aver avuto.

I dati in isolamento non hanno alcun significato e poterli testare in condizioni controllate può portare a importanti intuizioni. Questa è la bellezza della scienza dei dati: fornisce conoscenze che puoi utilizzare per esprimere giudizi migliori. In PPC, tali giudizi possono influire su metriche come ROAS (ritorno sulla spesa pubblicitaria), punteggio di qualità, quota impressioni e costo per conversione.

Conclusione

L'utilizzo della scienza dei dati in PPC può risolvere i problemi in corso, a seconda delle tue campagne. Non c'è bisogno di congetture quando hai i dati di fronte a te. Tutto ciò di cui hai bisogno sono i mezzi per interpretare ciò che vedi, trovare determinate tendenze e migliorare le prestazioni ed è qui che la scienza dei dati eccelle.