ChatGPT の PPC 用高度なデータ分析プラグインの使用

ChatGPT の高度なデータ分析 (以前はコード インタープリターとして知られていました) は、3 月の発売以来、多くの検索マーケティング担当者にとって状況を一変させてきました。

John Mcalpin は最近、ネイティブ OpenAI プラグインをいくつかの SEO ユースケースでどのように使用できるかを取り上げました。

高度なデータ分析は、PPC マーケティング担当者が実用的な洞察を迅速に明らかにするのに役立つ大きな可能性も秘めています。 その方法を見てみましょう。

高度なデータ分析を始める

OpenAI によると、Advanced Data Analysis は「Python を使用し、アップロードとダウンロードを処理できる実験的な ChatGPT モデル」です。

基本的に、さまざまな形式のファイルをアップロードできます。

• テキスト (.txt、.csv、.json、.xml など)
• 画像 (.jpg、.png、.gif など)
• ドキュメント (.pdf、.docx、.xlsx、.pptx など)
• コード (.py、.js、.html、.css など)
• データ (.csv、.xlsx、.tsv、.json など)
• オーディオ (.mp3、.wav など)
• ビデオ (.mp4、.avi、.mov など)

これらのファイル タイプのいずれかをアップロードすると、さまざまなタスクを実行できるようになります。

ファイル タイプのマージや変更、データに関する質問、そして最も重要な分析タスクや視覚化タスクの実行が可能です。

ここで、有料検索マーケティング担当者にとって魔法が起こります。

私たちは、大量のデータ、広告コピー、ランディング ページ、検索クエリ レポートを精査することに時間を費やしてしまうことがよくあります。

私たちはパフォーマンスを向上させるための洞察と機会を探しています。

私たちは、発見したことをクライアントや経営陣に伝えるために、これらをグラフ形式にまとめるのに時間を費やしています。

これらはすべて、数学や Excel の知識がなくても、非常に迅速かつ効率的に行うことができます。

注:執筆時点では、ChatGPT Plus および Enterprise ユーザーはベータ機能として利用できます。

PPC のための高度なデータ分析

高度なデータ分析を使用して、キャンペーン データセットを分析および視覚化できます。

任意のデータセット (Google 広告、Google アナリティクスなど) から任意のレポートを実行します。 そのファイルをメッセージ ボックスにアップロードし、ChatGPT に実行させたいアクションを要求します。

Google 広告レポートをアップロードする場合、データは 3 行目まで始まりません。

ChatGPT がこれを認識できる場合と認識できない場合があることがわかりました。

行 3 から始まるデータが認識されない場合は、「データセットを行 3 から開始してください」というプロンプトにこれを含めることができます。 （これは毎回うまくいきました！）

以下に、キーワード レポートの基本的な例をいくつか示します。

プロンプト: 「上位 5 つのキーワードの 1 日ごとの支出額をグラフにしてもらえますか?」

グラフの種類をより具体的に指定することもできます。 以下は、異なるグラフ タイプを使用した、異なるデータ ビューのリクエストの例です。

この例では、曜日ごとのコンバージョン率の棒グラフをリクエストします。

データを最高から最低の順に整理したり、データを週順に保持するように要求したりできます。

この場合、週末のコンバージョン率は木曜日と水曜日よりも最大 50% 低いことがわかります。 このデータを使用して、予算の割り当てと在庫のニーズを決定することができます。

また、時間ごとのコンバージョン レポートを取得し、Advanced Data Analysis にデータのヒートマップを作成するよう依頼しました。 これにより、最もパフォーマンスの高い曜日をすぐに理解することができます。

以前は、データをプルダウンして、データを条件付きで書式設定する方法を知る必要がありました。

データの視覚化とともにもう少し分析を行ってみましょう。

以下では、100 万行を超えるファイルをアップロードし、Advanced Data Analysis に 2 つのメトリクス間の関係を示す近似曲線を含む散布図を作成するよう依頼しました。

データセットのサイズが大きいことに注目し、サンプリングを通じて結果を簡素化する方法を作成しました。

これだけのデータがあるとこれには長い時間がかかるでしょうし、データの 5% の「ランダム サンプル」をどのように作成したのかわかりません。

Advanced Data Analysis を使用すると、出力はすべて 1 分以内に完了しました。

別の例は相関分析です。 コンバージョンと費用、またはコンバージョンと CTR の間に相関関係があるのか​​どうかを日ごとに理解したいと思いました。 このリクエストの出力を以下に示します。

このデータセットでは、相関関係はあまりありませんでした (1 = 完全に相関しています)。 ただし、データがすぐに表示されるので、データを解釈して、この相関関係がそれほど高くないことを理解するのに役立ちます。

最後に共有する例は、CPA が高く CTR が低いキーワードを除外リストに追加する必要があるかどうかについて、100 万行を超える検索語句レポートからのリクエストです。

このプラグインの最も優れた機能の 1 つは、データセットの内容を迅速かつ適切に理解できることです。

たとえば、このデータセットには、さまざまなコンバージョン イベントに対応する 2 つのカスタム列があります。

ChatGPT に最高の CPA を表示してもらいました。 2 つのコンバージョン列を理解して加算し、合計コンバージョンを算出しました。

これはまさに私がやりたかったことですが、私がプロンプトを出したり、データの説明を手伝ったりすることなく、それを実行してくれました。

次に、その基準に基づいて下位 10% を表示するように依頼しました。 抽出して Google 広告にアップロードするための箇条書きリストが提供されました。

PPC データを迅速かつ効率的に分析する方法を見つけると、洞察と最適化をより迅速に得ることができます。

これらの洞察は、オークションの勝者と敗者を区別する最適化を推進します。

このツールが進化し、より多くのデータが移行され接続されるにつれて、検索マーケティング担当者や企業に対する全体的な影響がわかります。

私はこれが提供する機会に興奮しており、今後数か月でこれがどのように進化するかを楽しみにしています。