Python 학습으로 PPC 캠페인을 개선하는 방법

Python은 SEO에 중점을 두고 있지만 PPC는 어떻습니까? 두 분야는 종종 정반대의 것으로 취급되지만 공통 목표를 공유하며 PPC 캠페인에 약간의 Python을 추가하면 전환, CTR 및 소요 시간을 개선하는 데 놀라운 효과를 볼 수 있습니다.

그러나 Python이 PPC 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 살펴보기 전에 언어가 무엇인지 간략하게 설명해야 합니다.

파이썬이란 무엇입니까?

Python은 1980년대 Guido van Rossum이 만들고 1991년에 공개한 프로그래밍 언어입니다. van Rossum은 Python이 5가지 철학적 기둥으로 코드 가독성을 강조하기를 원했습니다.

• 아름다운 것이 못생긴 것보다 낫다
• 명시적은 암시적보다 낫다
• 단순한 것이 복잡한 것보다 낫다
• 복잡한 것보다 복잡한 것이 낫다
• 가독성 계산

그 구조와 구문은 사용자가 프로젝트 크기에 관계없이 논리 코드를 작성하는 데 도움이 됩니다.

Python을 사용하는 회사에는 Google(당연히), Netflix, YouTube, NASA, IBM, Mozilla 및 Disney가 있습니다.

배우기 쉽나요?

Python의 엔트리 레벨은 매우 낮습니다. 모든 것은 논리를 기반으로 하며 언어는 JavaScript 및 C++와 같은 잘 알려진 다른 언어와 많은 구문을 공유합니다. 그리고 문제를 해결할 수 있는 기능이 없으면 직접 만들 수 있습니다.

어떻게 설치합니까?

Jacob Fairclough가 말했듯이 일부 사용자에게는 Python을 설치하기 어려울 수 있습니다. 그러나 이는 운영 체제에 따라 다릅니다.

대부분의 Mac 사용자의 경우 Python이 내장되어 있으므로 터미널을 사용하여 액세스할 수 있습니다. Windows 사용자에게는 해당되지 않습니다. 권장되는 방법은 Anaconda를 사용하는 것입니다. 이 방법은 사용할 유용한 라이브러리도 많이 설치하기 때문입니다(나중에 자세히 설명하겠습니다).

Google에는 Google Colab이라는 자체 환경이 있습니다.

PPC 캠페인에 도움이 되는 Python 기술

아리스토텔레스의 말처럼 “우리가 하기 전에 배워야 할 것은 행함으로써 배운다.” 그리고 파이썬도 예외는 아닙니다. SEO에서 Python을 연습하는 것은 일반적인 관행이며 PPC에서도 마찬가지입니다.

다른 언어를 이해하는 것이 중요하지만 Python은 일반적으로 몇 시간이 걸리는 작업을 자동화하여 전문가의 시간을 많이 절약할 수 있습니다.

PPC 캠페인에서 얻을 수 있는 데이터의 양은 매우 빠르게 증가할 수 있으므로 이를 논리적 구조로 구성하고 자동화하는 방법은 장기적으로 모든 사람의 삶을 훨씬 더 쉽게 만들 것입니다.

Python의 가장 큰 응용 프로그램 중 두 가지는 AI 와 기계 학습 이며 언어와 PPC 사이의 주요 다리이기도 합니다. Danielle Srouther가 자신의 기사에서 PPC용 AI는 외부 도구를 사용하는 경우에만 유용합니다 . "PPC용 AI를 사용하는 것은 더 이상 선택 사항이 아닙니다. 필수품입니다.” 이것이 우리가 살펴볼 것입니다. Python을 외부 도구 및 소프트웨어와 통합하는 것입니다.

PPC 관리에 도움이 될 수 있는 Python으로 할 수 있는 다른 작업은 다음과 같습니다.

• 데이터 스크래핑
• 데이터 분석 및 마이닝
• 데이터 시각화
• 자연어 처리(NLP)

파이썬 + 구글 광고

Google Ads 관리가 얼마나 힘든지 우리는 모두 알고 있습니다. 그래서 Google은 사용자가 광범위한 PPC 관련 작업을 자동화할 수 있도록 광고 플랫폼용 API를 만들었습니다. 클라이언트 라이브러리 페이지에서 목록을 찾을 수 있습니다.

한 프로그래머는 고객, 주주 및 동료에게 유용한 KPI 보고용 스크립트를 만들었습니다.

파이썬 + 구글 서치 콘솔

PPC 광고를 작성할 때 ROI가 최대한 높을 수 있도록 변환되기를 원합니다. Search Console의 검색 데이터는 개선할 영역이나 활용 가능한 성공 사례를 찾는 데 도움이 될 수 있습니다.

Passion Digital은 SEO 및 PPC 성능을 개선하기 위한 통찰력을 얻기 위해 Search Console의 검색어를 분석하는 스크립트를 만들었습니다. 전환율이 낮은 키워드 및 구문과 해당 용어를 사용하는 CPA를 찾아 이를 수행합니다.

파이썬 + 엑셀/구글 시트

가장 일반적인 Python 워크플로 콤보 중 하나에는 Excel 및 Google 스프레드시트가 포함됩니다.

대부분의 외부 도구에서 데이터를 CSV 파일 및 스프레드시트로 내보낼 수 있으므로 스프레드시트 프로그램으로 쉽게 가져올 수 있습니다. 그리고 파이썬은 데이터를 좋아합니다.

PPC 데이터와 함께 Python 및 Excel을 사용하는 방법 목록은 철저합니다. 미래 동향, CTR 예측, 캠페인 생성, 키워드 생성, 입찰가 수정, 계정 구조 분석, 고객 일치 목록, 지리적 위치 타겟팅을 예측하는 데 사용할 수 있습니다.

파이썬 + 구글 데이터 스튜디오

Google 데이터 스튜디오는 데이터 시각화를 위한 강력한 도구이며 무료입니다. 따라서 Python과 결합한다는 것은 데이터 시각화 및 보고에 대한 간소화된 접근 방식을 의미합니다.

또한 Salesforce, Zendesk 및 Google Analytics와 같은 다양한 서비스와 함께 Data Studio 및 Python을 통합할 수 있는 Panoply와 같은 유료 도구가 있습니다. 갑자기 영업, 개발, 고객 지원, 프로젝트 관리, 디자인, 웹 분석 등 모든 부서의 대규모 데이터 네트워크가 생겼습니다. 휴!

Python을 사용하여 경쟁업체를 감시하고 Data Studio로 PPC 보고서 및 그래프를 생성하여 결과를 표시할 수도 있습니다.

파이썬 + 구글

SERP는 단순히 결과를 표시하는 것 이상입니다. 그것들은 자체 데이터 소스로 사용될 수 있고 당신과 당신의 경쟁자들이 얼마나 잘하고 있는지에 대한 통찰력을 제공합니다.

Serpstack과 같은 API를 사용하면 모든 SERP에서 광고에 대한 데이터를 추출하고 위치, 제목 및 설명 최적화, 사이트링크, 표시된 URL 등을 분석할 수 있습니다. 또한 이를 자연적 결과와 함께 활용하여 입찰할 수 있는 새로운 잠재적 키워드를 찾고 캠페인을 개선할 수 있습니다.

파이썬 + 페이스북

2017년 Facebook은 Prophet을 오픈 소스로 만들었습니다. 예측 도구는 Python 및 R(또 다른 프로그래밍 언어)을 통해 액세스할 수 있으며 기업에서 시간별, 일별, 주별 또는 계절별 추세를 예측하는 데 최적화되어 있습니다.

그것은 고도로 발전되어 주로 대규모 비즈니스 용도로 사용되지만 전문 지식과 리소스가 있다면 Prophet은 주요 유료 캠페인을 간소화할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

유용한 라이브러리, 모듈 및 API

Vanilla Python은 대부분의 작업을 수행할 수 있지만 그 힘은 사용할 수 있는 모든 라이브러리, 모듈 및 API에 있습니다. 그들은 모두 유사점을 공유하지만 모두 다른 추가 사항입니다. 모듈은 함수, 변수 및 메서드가 포함된 Python 파일이고 라이브러리는 코드를 직접 작성하지 않고도 작업을 수행할 수 있도록 하는 모듈 및 미리 정의된 함수의 모음이며 API는 표준 및 지침의 인터페이스 집합입니다.

다음은 사용할 수 있는 몇 가지 유용한 목록입니다.

• Pandas(라이브러리) – Pandas는 데이터 구조 및 데이터 분석 도구를 만드는 오픈 소스 라이브러리입니다. 테이블을 만들고, 정렬된 데이터 시리즈와 정렬되지 않은 데이터 시리즈 및 "데이터 프레임"을 만들고, 결합, 병합 및 분할할 수 있습니다. Python을 사용하는 경우 가장 유연한 데이터 분석 도구일 것입니다.
• CSV(모듈) – 이 모듈을 사용하면 데이터를 CSV로 내보낼 수 있으므로 팬더와 함께 사용할 수 있습니다.
• 요청(라이브러리) – 웹 데이터를 스크랩하는 경우 요청은 필수입니다. HTTP 페이지에 요청을 보내 웹 페이지에서 무엇이든 가져올 수 있도록 액세스할 수 있습니다. SERP 데이터를 스크랩할 계획이라면 필수 라이브러리입니다.
• Beautiful Soup(라이브러리) – Beautiful Soup은 요청의 동반자로서 HTTP 페이지 내의 모든 것을 꺼낼 수 있습니다.
• Serpstack(API) – Serpstack API를 사용하면 Google SERP 데이터를 실시간으로 대규모로 스크랩할 수 있으며 계정 수준에 따라 JSON 및 CSV 형식으로 데이터를 내보낼 수 있습니다.
• Google API(API) – Google은 Google이므로 모든 종류의 작업에 사용할 수 있는 API 라이브러리가 있습니다.
• TensorFlow(라이브러리) – 머신 러닝을 위한 최고의 라이브러리 중 하나입니다.
• SciKit Learn(라이브러리) – 예측 데이터 분석을 위한 또 다른 머신 러닝 라이브러리

기타 리소스

• Kaggle과 함께 파이썬을 배우세요.
• Udemy에 대한 Colt Steele의 Python 과정.
• 마케팅 담당자를 위한 Nick Duddy의 Python 비디오 시리즈.
• Python으로 강력한 데이터 스토리를 발견하는 방법 by Hamlet Batista
• PPC 조사 보고서: API란 무엇입니까?
• 마케터를 위한 코딩 – 시작 위치
• 대규모 PPC 계정 수수께끼: 데이터 관리

요약

프로그래밍 언어를 배우는 것은 어려울 수 있지만 Python은 가장 쉽고 접근하기 쉬운 언어 중 하나입니다. 자동화 및 분석 기능은 광범위하게 사용되며 복잡한 데이터를 단순화하고 시간이 많이 소요되는 작업을 자동화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 아무도 자신의 일을 더 어렵게 만들고 싶어하지 않습니다!

배우는 동안 기억해야 할 몇 가지 중요한 조언을 제공해야 한다면 다음과 같이 말하고 싶습니다.

FOMO가 당신에게 접근하지 못하게하십시오

Python을 배우기 시작했을 때 모든 기술을 모른 채 프로젝트에 뛰어들었습니다. Twitter의 모든 사람들은 놀라운 스크립트를 만들고 있었고 저는 여전히 목록과 루프에 대해 배우고 있었습니다. 그러나 이해하지 못할 때 복사하여 붙여넣는 것으로는 결코 그들의 수준에 도달할 수 없다는 것을 깨달았습니다. 그래서 저는 제 코스로 돌아가서 그것에만 집중했습니다.

기본을 완전히 이해하는 것이 고급 기술을 구축할 수 있는 유일한 방법입니다. 그리고 교육에는 유효기간이 없습니다.

연습, 연습, 연습

대부분의 코스에는 실습 예제가 함께 제공됩니다. 그 외에도 항상 배운 것을 테스트해야 합니다. 큰 프로젝트의 일부일 필요는 없으며 기술을 익힐 수 있도록 작은 것입니다.

호기심 유지

새로운 것을 배우는 것이 항상 쉬운 것은 아닙니다. 일이 잘 풀리지 않을 때 좌절할 것이고 너무 많아지면 시간이 필요할 수도 있습니다. 하지만 절대 호기심을 잃지 마세요. 프로그래밍 언어에는 너무 많은 응용 프로그램이 있으며 일부는 아직 발견되지도 않았습니다. 계속 궁금하면 찾을 수 있습니다.

배우는 다른 사람 찾기

커뮤니티는 학습을 향상시킬 수 있는 좋은 장소입니다. 다음은 Python과 협력하고 성장할 수 있는 몇 가지 좋은 장소입니다.

• 파이썬 교육 하위 레딧 – r/learnpython
• Twitter – Ruth Everett, Hamlet Batista, Charley Wargnier, Rory Truesdale, Sophie Warnes, April Speight 팔로우
• Pyslackers – Python 프로그래밍 애호가를 위한 공개 커뮤니티
• Python.org에는 커뮤니티도 있습니다.

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