Pythonを学ぶことでPPCキャンペーンをどのように改善できるか

公開: 2021-10-23

PythonはSEOに重点を置いていますが、PPCについてはどうでしょうか。 2つの分野は正反対のものとして扱われることがよくありますが、共通の目標を共有しており、PPCキャンペーンにPythonを少し追加することで、コンバージョン、クリック率、および費やした時間を改善することができます。

しかし、PythonがどのようにPPCのパフォーマンスを向上させることができるかを見る前に、言語が何であるかを概説する必要があります。

Pythonとは何ですか？

Pythonは、1980年代にGuido van Rossumによって作成され、1991年に公開されたプログラミング言語です。vanRossumは、Pythonが5つの哲学的な柱でコードの可読性を強調することを望んでいました。

醜いより美しい
明示的は暗黙的よりも優れています
単純な方が複雑な方よりも優れています
複雑なものは複雑なものよりも優れています
読みやすさのカウント

その構造と構文は、プロジェクトのサイズに関係なく、ユーザーが論理コードを作成するのに役立ちます。

Pythonを使用している企業には、Google（当然）、Netflix、YouTube、NASA、IBM、Mozilla、Disneyなどがあります。

学ぶのは簡単ですか？

Pythonのエントリーレベルは非常に低いです。すべてがロジックに基づいており、言語はJavaScriptやC ++などの他のよく知られた言語と多くの構文を共有しています。また、問題を解決できる関数がない場合は、独自の関数を作成できます。

どうすればインストールできますか？

Jacob Faircloughが言ったように、Pythonは一部のユーザーにとってインストールが難しい場合があります。ただし、それはオペレーティングシステムによって異なります。

ほとんどのMacユーザーには、Pythonが組み込まれているため、ターミナルを使用してPythonにアクセスできます。これは、Windowsユーザーには当てはまりません。推奨される方法は、Anacondaを使用することです。これにより、使用する便利なライブラリも多数インストールされます（これについては後で詳しく説明します）。

Googleには、GoogleColabと呼ばれる独自の環境があります。

PPCキャンペーンを支援するPythonテクニック

アリストテレスの言葉を借りれば、「私たちができるようになる前に学ばなければならないことについては、それを行うことによって学ぶ」のです。そしてPythonも例外ではありません。 SEOでPythonを実践することは一般的な方法であり、PPCでも同じです。

他の言語を理解することは重要ですが、Pythonは、通常は数時間かかるジョブを自動化することで、専門家の時間を大幅に節約できます。

PPCキャンペーンから取得できるデータの量は非常に急速に増加する可能性があるため、データを論理構造に編成および自動化する方法により、長期的にはすべての人の生活がはるかに楽になります。

Pythonの最大のアプリケーションの2つは、 AIと機械学習であり、言語とPPCの間の主要な橋渡しでもあります。 Danielle Stroutherが彼女の記事で述べたように、 AI for PPCは外部ツールを使用する場合にのみ有用です、「PPCにAIを使用することはもはや選択肢ではありません。それは必需品です。」これが、Pythonを外部のツールやソフトウェアと統合することです。

PPC管理に役立つPythonでできるその他のことには、次のものがあります。

データスクレイピング
データ分析とマイニング
データの視覚化
自然言語処理（NLP）

Python + Google Ads

Google広告の管理がいかに面倒なことかは誰もが知っています。そこで、Googleは広告プラットフォーム用のAPIを作成し、ユーザーがPPC関連のさまざまなタスクを自動化できるようにしました。それらのリストは、クライアントライブラリページにあります。

あるプログラマーは、クライアント、株主、同僚に役立つKPIレポート用のスクリプトを作成しました。

Python + Google検索コンソール

PPC広告を作成するときは、ROIをできるだけ高くできるように変換する必要があります。検索コンソールからの検索データは、改善すべき領域や活用できる成功例を見つけるのに役立ちます。

Passion Digitalは、検索コンソールからの検索クエリを分析して、SEOとPPCのパフォーマンスを向上させるための洞察を得るスクリプトを作成しました。これは、コンバージョン率とCPAが低いキーワードやフレーズをそれらの用語を使用して見つけることによって行われます。

Python + Excel / Google Sheets

最も一般的なPythonワークフローコンボの1つには、ExcelとGoogleスプレッドシートが含まれます。

ほとんどの外部ツールでデータをCSVファイルおよびスプレッドシートとしてエクスポートできるため、スプレッドシートプログラムに簡単にインポートできます。そしてPythonはデータが大好きです。

PPCデータでPythonとExcelを使用する方法のリストは網羅的です。これを使用して、将来の傾向、CTR予測、キャンペーンの作成、キーワードの生成、入札の変更、アカウント構造の分析、顧客の一致リスト、ジオロケーションのターゲティングを予測できます。

Python + Google Data Studio

Google Data Studioは、データを視覚化するための強力なツールであり、無料で使用できます。したがって、Pythonと組み合わせることは、データ、つまりレポートへの合理化されたアプローチを意味します。

また、Salesforce、Zendesk、GoogleAnalyticsなどの多数のサービスとともにDataStudioとPythonを統合できるPanoplyなどの有料ツールもあります。突然、営業、開発、カスタマーサポート、プロジェクト管理、設計、Web分析など、すべての部門からのデータの大規模なネットワークができました。ふぅ！

Pythonを使用して競合他社をスパイし、DataStudioを使用してPPCレポートとグラフを作成して結果を表示することもできます。

Python + Google

SERPは、単なる結果の表示以上のものです。それらは独自のデータソースとして使用でき、あなたとあなたの競合他社がどれだけうまくやっているかについての洞察を与えます。

SerpstackなどのAPIを使用すると、SERPから広告に関するデータを抽出し、位置、タイトルと説明の最適化、サイトリンク、表示されたURLなどを分析できます。また、これをオーガニック検索結果で活用して、入札できる新しい潜在的なキーワードを見つけ、キャンペーンを改善することもできます。

Python + Facebook

2017年、FacebookはProphetをオープンソースにしました。予測ツールは、PythonおよびR（別のプログラミング言語）を介してアクセスでき、企業が1時間ごと、1日ごと、1週間ごと、または季節ごとの傾向を予測するように最適化されています。

これは非常に高度で、主に大規模なビジネスで使用されますが、専門知識とリソースがあれば、Prophetは主要な有料キャンペーンを合理化する可能性があります。

便利なライブラリ、モジュール、API

Vanilla Pythonはほとんどのジョブを実行できますが、その能力は、使用できるすべてのライブラリ、モジュール、およびAPIにあります。それらはすべて類似点を共有していますが、それらはすべて異なる追加です。モジュールは関数、変数、メソッドを含むPythonファイルであり、ライブラリはモジュールと事前定義された関数のコレクションであり、コードを自分で記述せずにアクションを実行できます。APIは標準と命令のインターフェイスセットです。

使用できる便利なもののリストを次に示します。

Pandas（ライブラリ） – Pandasは、データ構造とデータ分析ツールを作成するオープンソースライブラリです。テーブルを作成し、順序付きおよび順序なしのデータ系列と「データフレーム」を作成し、それらを結合、マージ、および分割できます。 Pythonを使用している場合、これはおそらく最も柔軟なデータ分析ツールです。
CSV（モジュール）–このモジュールは、データをCSVにエクスポートできるため、パンダと連携します。
リクエスト（ライブラリ）– Webデータをスクレイピングする場合、リクエストは必須です。 HTTPページにリクエストを送信し、Webページから何かをプルするためのアクセスを可能にします。 SERPデータをスクレイピングすることを計画している場合、それは使用するのに不可欠なライブラリです。
Beautiful Soup（ライブラリ）– Beautiful Soupはリクエストのコンパニオンであり、HTTPページ内のすべてを取り出すことができます。
Serpstack（API） – serpstack APIを使用すると、Google SERPデータをリアルタイムで大規模にスクレイピングでき、データをJSONおよびCSV形式でエクスポートできます（アカウントレベルによって異なります）。
Google API（API） – GoogleはGoogleであり、あらゆる種類の用途に使用できるAPIのライブラリがあります。
TensorFlow（ライブラリ） –機械学習に最適なライブラリの1つ。
SciKit Learn（ライブラリ） –予測データ分析用のもう1つの機械学習ライブラリ

その他のリソース

KaggleでPythonを学びましょう。
Udemyに関するColtSteeleのPythonコース。
NickDuddyのPythonforMarketersビデオシリーズ。
HamletBatistaによるPythonで強力なデータストーリーを明らかにする方法
PPC調査レポート：APIとは何ですか？
マーケターのためのコーディング–どこから始めるか
大規模なPPCアカウントの難問：データ管理

概要

プログラミング言語を学ぶのは気が遠くなるように思えるかもしれませんが、Pythonは最も簡単でアクセスしやすい言語の1つです。その自動化および分析機能には幅広い用途があり、複雑なデータを簡素化し、時間のかかるタスクを自動化するのに役立ちます。誰も彼らの仕事を難しくしたくありません！

あなたが学んでいる間、覚えておくべきいくつかの持ち帰りのアドバイスをしなければならなかったとしたら、私はこう言います：

FOMOをあなたに届けさせないでください

Pythonを学び始めたとき、私はすべてのテクニックを知らずにプロジェクトに飛び込むことに夢中になりました。 Twitterの誰もが素晴らしいスクリプトを作成していて、私はまだリストとループについて学んでいました。しかし、理解できないときにコピーして貼り付けることで、彼らのレベルに到達することは決してないことに気づきました。それで私は自分のコースに戻り、それだけに集中しました。

基本を完全に理解することが、高度なテクニックを身に付けることができる唯一の方法です。また、教育の有効期限はありません。

練習、練習、練習

ほとんどのコースには、実践例が付属しています。それらとは別に、あなたは常にあなたが学んだことをテストするべきです。大きなプロジェクトの一部である必要はありません。テクニックのコツをつかむことができるように、小さなプロジェクトの一部である必要はありません。

好奇心を持ち続ける

新しいことを学ぶのは必ずしも簡単ではありません。物事がうまくいかないとイライラするでしょうし、それが多すぎると少し時間がかかるかもしれません。しかし、好奇心を失うことはありません。プログラミング言語には非常に多くのアプリケーションがあり、まだ発見されていないものもあります。好奇心を持ち続ければ、見つかるかもしれません。

学んでいる他の人を探す

コミュニティはあなたの学習を向上させるのに最適な場所です。 Pythonとコラボレーションして成長するのに最適な場所は次のとおりです。

Python Education subreddit – r / learnpython
Twitter – Ruth Everett、Hamlet Batista、Charley Wargnier、Rory Truesdale、Sophie Warnes、AprilSpeightをフォロー
Pyslackers –Pythonプログラミング愛好家のためのオープンコミュニティ
Python.orgにもコミュニティがあります

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