데이터 과학이 PPC 성능을 향상시키는 방법

게시 됨: 2021-10-23

머신 러닝과 자동화가 디지털 마케팅의 거점을 더 많이 확보함에 따라 우리는 획득한 모든 데이터를 분석할 방법이 필요합니다. 데이터 과학은 이론을 유형의 증거로 전환하여 이를 수행합니다.

데이터 과학 용어 중 하나는 빅 데이터입니다. 기업이 고객을 위해 더 나은 개인화된 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있는 추세와 패턴을 식별하는 데 사용되는 크고 복잡한 데이터 세트를 나타냅니다.

PPC에서 이러한 종류의 힘은 예산 지출을 최적화하고 CTR을 개선하며 전반적인 성능을 향상시키는 데 놀라운 역할을 할 수 있습니다.

이 기사에서는 데이터 과학의 개념, 작동하는 데 필요한 도구 및 지식, 몇 가지 일반적인 PPC 문제, 데이터 과학이 이러한 문제를 해결하는 데 어떻게 도움이 되는지 살펴보겠습니다.

데이터 과학이란 무엇입니까?

데이터 과학은 통찰력을 도출하는 것을 목표로 다양한 과학적 프로세스와 알고리즘을 통해 데이터를 연구합니다. 위에서 언급했듯이 빅 데이터는 데이터 과학의 효율성을 보여주는 데 중요한 역할을 하며 머신 러닝 및 자동화와 같은 기술도 마찬가지로 중요합니다.

왜 그렇게 중요합니까?

짧은 대답은 데이터 과학이 문제를 해결한다는 것입니다. 기술이 지금처럼 정교해지기 전에는 최선의 추측과 과거 추세에 따라 특정 결정이 내려졌습니다. 그것이 항상 효과가 있었던 것은 아니었고 사람들과 기업에 많은 돈을 잃었습니다. 이제 데이터 과학은 이상과 추세를 찾아 수백만 명의 사람들을 절약하고 기업이 고객 관계와 서비스를 개선할 수 있는 기회를 제공할 수 있습니다.

데이터 과학이 얼마나 중요한지를 보여주는 몇 가지 예는 다음과 같습니다.

  • 데이터 과학을 사용하여 단 5년 만에 비즈니스를 43,000% 성장시킨 Airbnb
  • Netflix는 데이터 인사이트를 사용하여 오리지널 시리즈와 사용자가 보는 모든 맞춤 추천을 제작합니다. 이것은 빅 데이터를 사용하여 사용자와 그들이 좋아하는 것과 싫어하는 것을 이해함으로써 수행되었습니다.
  • Spotify에는 API를 사용하여 음악을 유형(예: 에너지, 음량, 춤 출 가능성)별로 분류하는 데이터 과학자 팀이 있습니다.

도구, 용어 및 기술

데이터 과학은 크고 복잡한 데이터 세트와 함께 사용하도록 예약되어 있지 않으며 기본 사항을 이해하는 데 학위가 필요하지 않습니다.

도구

  • Python은 명확한 구문과 모든 규모의 프로젝트에 맞게 확장할 수 있는 기능으로 인해 데이터 과학과 동의어인 프로그래밍 언어입니다. 또한 pandas, numpy 및 scipy를 포함하여 데이터 과학을 위해 특별히 제작된 수많은 라이브러리가 있습니다.
  • R은 데이터 과학, 특히 데이터 마이닝에서 광범위하게 사용되는 또 다른 프로그래밍 언어입니다.
  • TensorFlow(Google) 및 Pytorch(Facebook)를 비롯한 기계 학습 모델을 생성하는 데 사용되는 프레임워크와 Apache Hadoop(Apache)과 같은 데이터 처리에 사용되는 프레임워크가 있습니다.
  • BigML은 클라우드 기반 GUI 환경을 사용하여 기계 학습 알고리즘을 처리합니다.

술어

  • 데이터 세트 – 구조화된 데이터의 모음입니다.
  • 데이터 마이닝 – 데이터 세트에서 모델과 통찰력을 식별하는 프로세스입니다.
  • 딥 러닝 – 인간의 사고 과정을 복사하려고 시도하는 기계 학습의 하위 집합입니다. AI는 딥 러닝을 사용하여 음성 인식 및 번역과 같은 기능을 개선합니다.

기법

  • 클러스터링은 데이터를 함께 그룹화하는 기술입니다.
  • 머신 러닝은 데이터 세트에서 얻은 패턴과 추세를 기반으로 작업을 수행합니다. 데이터 세트가 더 크고 정확할수록 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.
  • 분류는 데이터 포인트가 들어갈 범주를 예측하는 데 도움이 됩니다.

데이터 과학이 PPC를 어떻게 도울 수 있습니까?

Google Ads를 사용하든 다른 PPC 대안을 사용하든 자동화가 최우선입니다. 그러나 무엇을 자동화해야 하는지, 왜 자동화해야 하는지 알아야 하며 바로 여기에서 데이터 과학이 유용합니다. PPC에서 데이터 과학의 다른 이점은 다음과 같습니다.

  • 시간 경과에 따른 노출 및 클릭의 이상값을 식별하여 중요한 변화가 계절성 때문인지 아니면 다른 이유 때문인지 확인합니다.
  • 특정 청중과 온라인 상태일 때 맞춤 PPC 캠페인.
  • 구매자의 선호도를 이해합니다.
  • 광고 카피에 대한 심층 분석.
  • 리마케팅 목록 생성 및 최적화
  • 비정상적인 트래픽 식별.
  • 더 나은 분할 테스트 만들기.

PPC에서 데이터 과학의 실제 적용

1. 데이터 소스를 찾아 클러스터링

Vertical Digital의 마케팅 책임자인 Chris Pitt는 brightonSEO에서 PPC 캠페인 관리에서 데이터 과학의 이점에 대해 이야기했으며 그의 제안 중 하나는 데이터 소스와 관련하여 "모든 것을 수집하고 결합"하는 것이었습니다.

그의 예에서 그는 OpenWeatherMap API 또는 Google Distance Matrix API를 결합하여 비가 올 때 PPC 캠페인의 전반적인 성능과 사업장 반경 20마일 내에 있는 사용자의 행동에 대해 더 깊은 질문을 했습니다. 이러한 통찰력은 불필요하게 들릴 수 있지만 이러한 세부 사항에 따라 행동하면 장기적으로 많은 비용을 절약할 수 있습니다.

데이터 소스의 품질은 통찰력에 영향을 줄 수 있으므로 가능한 최고의 도구를 사용하십시오. 위에서 언급한 도구 외에도 SEMrush, Google Data Studio 및 Tableau와 같은 소프트웨어를 사용하면 데이터를 더 빠르고 쉽게 수집하고 분석할 수 있습니다.

2. PPC는 모든 마케팅 채널과 협력해야 합니다.

PPC 전문가는 진공 상태에서 작업하지 않습니다. 그들의 강점은 마케팅 팀 내의 모든 사람들과 그들의 노력을 결합하는 데 있습니다. 즉, 영업팀과 협업하고 CRM 데이터를 사용하고, 랜딩 페이지와 웹사이트를 만드는 데 도움을 주는 개발자, SEO, 고객 지원을 의미합니다.

데이터 인사이트는 모든 사람이 따라야 하는 목표와 모범 사례를 제공하여 노출에서 목표 전환까지의 원활한 고객 여정을 보장할 수 있습니다. 이러한 통찰력은 또한 두 팀 간의 개선을 위한 핵심 영역을 식별할 수 있으며 문제를 해결하는 데 함께 협력할 수 있습니다. CTR은 높지만 전환율은 낮습니까? PPC, 개발자 및 SEO가 함께 작업할 수 있는 페이지 속도 문제가 있을 수 있습니다. 그것이 데이터 과학의 힘입니다.

3. PPC 성능 시각화

데이터는 훌륭하지만 그 자체로 숫자와 문자의 열과 행입니다. 이 모든 정보를 활용 가능한 통찰력 있는 정보로 전환하려면 어떻게 해야 합니까? 데이터 시각화. 성능 보고서는 PPC가 성공하거나 개선이 필요한 부분을 보여주는 데 가장 중요하며 해당 데이터를 시각화하는 기능도 중요합니다.

데이터 시각화는 다음을 수행할 수 있습니다.

  • 트렌드 찾기
  • 시간 경과에 따른 데이터 비교
  • 더 큰 데이터 세트 정규화
  • 추가 테스트 지원

때로는 상황이 옳고 그름을 보여주는 간단한 막대 차트나 선 그래프만 있으면 됩니다. 데이터 시각화와 관련하여 데이터 과학의 장점은 매우 빠르게 수행할 수 있고 몇 초는 아니더라도 몇 분 안에 보고서를 생성할 수 있다는 것입니다.

4. 테스트, 테스트, 테스트

Google이 데스크톱의 SERP에 악명 높은 변경 사항을 적용한 후 Google SERP 변경 사항이 광고 CTR에 영향을 미치는지 여부를 테스트하기로 결정했습니다. 나는 가설을 가지고 있었고 그것을 테스트하기 위해 큰 데이터 세트를 사용했고 결과는 내가 예측한 것과 달랐습니다. 추가 테스트와 더 나은 분류의 여지가 여전히 있지만 테스트의 힘은 당신이 가지고 있을 수 있는 모든 선입견을 확인하거나 반박하는 데 도움이 될 수 있습니다.

분리된 데이터는 의미가 없으며 통제된 조건에서 데이터를 테스트할 수 있으면 중요한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이것이 데이터 과학의 장점입니다. 더 나은 판단을 내리는 데 사용할 수 있는 지식을 제공합니다. PPC에서 이러한 판단은 ROAS(광고 투자 수익률), 품질 평가점수, 노출 점유율 및 전환당 비용과 같은 측정항목에 영향을 줄 수 있습니다.

결론

PPC에서 데이터 과학을 사용하면 캠페인에 따라 진행 중인 문제를 해결할 수 있습니다. 데이터가 눈앞에 있으면 추측할 필요가 없습니다. 보고 있는 것을 해석하고 특정 추세를 찾고 성능을 개선하는 수단만 있으면 데이터 과학이 탁월합니다.