In che modo l'apprendimento di Python può migliorare le tue campagne PPC

Python si concentra principalmente sulla SEO, ma per quanto riguarda il PPC? Le due discipline sono spesso trattate come opposti polari ma condividono obiettivi comuni e l'aggiunta di un po' di Python a una campagna PPC può fare miracoli per migliorare le conversioni, il CTR e il tempo trascorso.

Ma prima di dare un'occhiata a come Python può aumentare le prestazioni del tuo PPC, dobbiamo delineare di cosa tratta il linguaggio.

Cos'è Python?

Python è un linguaggio di programmazione creato da Guido van Rossum negli anni '80 e rilasciato pubblicamente nel 1991. van Rossum voleva che Python enfatizzasse la leggibilità del codice con cinque pilastri filosofici:

• Bello è meglio che brutto
• Esplicito è meglio che implicito
• Semplice è meglio che complesso
• Complesso è meglio che complicato
• La leggibilità conta

La sua struttura e sintassi aiutano gli utenti a scrivere codice logico indipendentemente dalle dimensioni del progetto.

Le aziende che utilizzano Python includono Google (naturalmente), Netflix, YouTube, NASA, IBM, Mozilla e Disney.

È facile da imparare?

Il livello base per Python è molto basso. Tutto è basato sulla logica e il linguaggio condivide gran parte della sua sintassi con altri linguaggi ben noti come JavaScript e C++. E se non c'è una funzione che può risolvere il tuo problema, puoi crearne una tua.

Come lo installo?

Come ha detto Jacob Fairclough, Python può essere difficile da installare per alcuni utenti. Ma questo dipende dal tuo sistema operativo.

Per la maggior parte degli utenti Mac, Python è integrato in modo da poter utilizzare il terminale per accedervi. Questo non è il caso degli utenti Windows. Il modo consigliato è tramite Anaconda in quanto installa anche molte librerie utili da utilizzare (che spiegherò più dettagliatamente in seguito).

Google ha anche un proprio ambiente chiamato Google Colab.

Tecniche Python per aiutare le tue campagne PPC

Nelle parole di Aristotele, “perché le cose che dobbiamo imparare prima di poterle fare, le impariamo facendole”. E Python non fa eccezione. Praticare Python in SEO è una pratica comune ed è lo stesso per PPC.

Comprendere altri linguaggi è importante, ma Python può far risparmiare molto tempo ai professionisti automatizzando lavori che normalmente richiederebbero ore.

La quantità di dati che puoi ottenere da una campagna PPC può crescere molto rapidamente, quindi un modo per organizzarla e automatizzarla in una struttura logica renderebbe la vita di tutti molto più facile a lungo termine.

Due delle più grandi applicazioni di Python sono l' intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico e sono anche i principali ponti tra il linguaggio e il PPC. Come ha affermato Danielle Strouther nel suo articolo AI per PPC è utile solo se si utilizzano strumenti esterni , "l'utilizzo di AI per PPC non è più un'opzione. È una necessità». Ecco cosa vedremo: l'integrazione di Python con strumenti e software esterni.

Altre cose che puoi fare con Python che possono aiutarti con la gestione PPC includono:

• Raschiamento dei dati
• Analisi dei dati e mining
• Visualizzazione dati
• Elaborazione del linguaggio naturale (PNL)

Python + annunci Google

Sappiamo tutti quanto possa essere laboriosa la gestione di Google Ads. Quindi Google ha creato un'API per la sua piattaforma pubblicitaria in modo che gli utenti possano automatizzare una vasta gamma di attività relative al PPC. Puoi trovarne un elenco nella pagina Libreria client.

Un programmatore ha creato uno script per il reporting KPI che sarebbe tornato utile per clienti, azionisti e colleghi.

Python + Google Search Console

Quando scrivi annunci PPC, vuoi che si convertano in modo che il tuo ROI possa essere il più alto possibile. I dati di ricerca di Search Console possono aiutare a trovare aree da migliorare o esempi di successo da sfruttare.

Passion Digital ha creato uno script che analizza le query di ricerca da Search Console per ottenere approfondimenti per migliorare le prestazioni SEO e PPC. Lo fa trovando parole chiave e frasi con tassi di conversione e CPA scarsi utilizzando quei termini.

Python + Excel/Fogli Google

Una delle combinazioni di flussi di lavoro Python più comuni coinvolge Excel e Fogli Google.

Poiché i dati possono essere esportati come file CSV e fogli di calcolo dalla maggior parte degli strumenti esterni, è facile importarli in un programma per fogli di calcolo. E Python ama i dati.

L'elenco dei modi per utilizzare Python ed Excel con i dati PPC è esaustivo. Puoi usarlo per proiettare tendenze future, previsione CTR, creazione di campagne, generazione di parole chiave, modifica delle offerte, analisi della struttura dell'account, elenchi di corrispondenza dei clienti, targeting per geolocalizzazione.

Python + Google Data Studio

Google Data Studio è un potente strumento per la visualizzazione dei dati ed è gratuito. Quindi combinarlo con Python significa un approccio semplificato alla visualizzazione dei dati e alla creazione di report.

Esistono anche strumenti a pagamento come Panoply che possono integrare Data Studio e Python insieme a una moltitudine di servizi come Salesforce, Zendesk e Google Analytics. Improvvisamente hai una vasta rete di dati da ogni reparto: vendite, sviluppo, assistenza clienti, gestione dei progetti, progettazione, analisi dei dati web. uff!

Puoi persino spiare i tuoi concorrenti utilizzando Python e creare report e grafici PPC con Data Studio per mostrare i risultati.

Python + Google

Le SERP sono più di una semplice visualizzazione dei risultati. Possono essere utilizzati come propria fonte di dati e fornire un'idea di quanto bene stai facendo tu e i tuoi concorrenti.

Con API come Serpstack, puoi estrarre i dati sugli annunci da qualsiasi SERP e analizzare cose come l'ottimizzazione della posizione, del titolo e della descrizione, i sitelink e gli URL visualizzati. Puoi anche sfruttarlo con risultati organici per trovare nuove potenziali parole chiave su cui puoi fare offerte e migliorare le tue campagne.

Python + Facebook

Nel 2017, Facebook ha reso il suo Prophet open source. Lo strumento di previsione è accessibile tramite Python e R (un altro linguaggio di programmazione) ed è ottimizzato per consentire alle aziende di prevedere le tendenze, siano esse orarie, giornaliere, settimanali o stagionali.

È molto avanzato e principalmente per uso aziendale su larga scala, ma se hai l'esperienza e le risorse, Prophet ha il potenziale per semplificare le principali campagne a pagamento.

Librerie, moduli e API utili

Vanilla Python può svolgere la maggior parte dei lavori, ma il suo potere risiede in tutte le librerie, moduli e API che puoi utilizzare. Sebbene condividano tutte le somiglianze, sono tutte aggiunte diverse. Un modulo è un file Python contenente funzioni, variabili e metodi, una libreria è una raccolta di moduli e funzioni predefinite che ti consentono di eseguire azioni senza scrivere il codice da solo, mentre un'API è un insieme di interfacce di standard e istruzioni.

Ecco un elenco di quelli utili che puoi usare.

• Pandas (libreria) – Pandas è una libreria open source che crea strutture di dati e strumenti di analisi dei dati. Puoi creare tabelle, creare serie di dati ordinate e non ordinate e "frame di dati", unirli, unirli e dividerli. È probabilmente lo strumento di analisi dei dati più flessibile da avere se stai usando Python.
• CSV (modulo) – Questo modulo va di pari passo con i panda in quanto consente di esportare i dati in un CSV.
• Richieste (libreria) – Le richieste sono un must se stai raschiando dati web. Invia richieste alle pagine HTTP, consentendoti di accedere per estrarre qualsiasi cosa da una pagina web. Se hai intenzione di raschiare i dati SERP, è una libreria essenziale da usare.
• Beautiful Soup (libreria) – Beautiful Soup è il compagno delle richieste, permettendoti di estrarre tutto all'interno di una pagina HTTP.
• Serpstack (API) – L'API serpstack ti consente di raccogliere i dati SERP di Google in tempo reale e su larga scala e ti consente di esportare i dati nei formati JSON e CSV (a seconda del livello del tuo account).
• API di Google (API) – Google è Google, ha una libreria di API che puoi utilizzare per tutti i tipi di cose.
• TensorFlow (libreria) – Una delle migliori librerie per l'apprendimento automatico.
• SciKit Learn (libreria) – Un'altra libreria di machine learning per l'analisi predittiva dei dati

Altre risorse

• Impara Python con Kaggle.
• Corso Python di Colt Steele su Udemy.
• La serie di video Python for Marketers di Nick Duddy.
• Come scoprire storie di dati potenti con Python di Hamlet Batista
• Report investigativo PPC: cosa sono le API?
• Coding per gli esperti di marketing: da dove cominciare?
• Grandi enigmi dell'account PPC: gestione dei dati

Riepilogo

Imparare un linguaggio di programmazione può sembrare scoraggiante, ma Python è uno dei linguaggi più facili e accessibili in circolazione. Le sue capacità di automazione e analisi hanno un'ampia gamma di usi e possono aiutare a semplificare i dati complessi e automatizzare le attività che richiedono tempo. Nessuno vuole rendere più difficile il proprio lavoro!

Se dovessi dare qualche consiglio da ricordare mentre impari, direi:

Non lasciare che FOMO ti raggiunga

Quando ho iniziato a imparare Python, mi sono lasciato trasportare dai progetti senza conoscere tutte le tecniche. Tutti su Twitter stavano realizzando script incredibili e stavo ancora imparando a conoscere elenchi e loop. Ma poi ho capito che non sarei mai arrivato al loro livello copiando e incollando quando non capivo. Quindi sono tornato al mio corso e mi sono concentrato esclusivamente su quello.

Comprendere appieno le basi è l'unico modo in cui sarai in grado di sviluppare le tecniche avanzate. E non c'è una data di scadenza per l'istruzione.

Pratica, pratica, pratica

La maggior parte dei corsi include esempi pratici. A parte quelli, dovresti sempre mettere alla prova ciò che hai imparato. Non deve essere parte di un grande progetto, solo qualcosa di piccolo in modo da poter prendere confidenza con le tecniche.

Rimani curioso

Imparare qualcosa di nuovo non è sempre facile. Ti sentirai frustrato quando le cose non funzionano e potresti aver bisogno di un po' di tempo se diventa troppo. Ma non perdere mai la tua curiosità. I linguaggi di programmazione hanno così tante applicazioni e alcuni non sono ancora stati scoperti. Rimani curioso e potresti trovarne uno.

Trova altri che stanno imparando

Le comunità sono ottimi posti per migliorare il tuo apprendimento. Ecco alcuni ottimi posti per collaborare e crescere con Python:

• Python Education subreddit – r/learnpython
• Twitter: segui Ruth Everett, Hamlet Batista, Charley Wargnier, Rory Truesdale, Sophie Warnes, April Speight
• Pyslackers – Una comunità aperta per gli appassionati di programmazione Python
• Python.org ha anche una comunità

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