PPC용 ChatGPT 코드 해석기 플러그인 사용

ChatGPT의 코드 해석기는 3월 출시 이후 많은 검색 마케팅 담당자에게 획기적인 변화를 가져왔습니다.

John Mcalpin은 최근 여러 SEO 사용 사례에 기본 OpenAI 플러그인을 사용할 수 있는 방법을 다루었습니다.

코드 해석기는 또한 PPC 마케터가 실행 가능한 통찰력을 신속하게 공개하는 데 도움을 줄 수 있는 상당한 잠재력을 가지고 있습니다. 방법을 살펴보겠습니다.

코드 해석기 시작하기

OpenAI에 따르면 Code Interpreter는 "Python을 사용하고 업로드 및 다운로드를 처리할 수 있는 실험적인 ChatGPT 모델"입니다.

기본적으로 다양한 형식의 파일을 업로드할 수 있습니다.

• 텍스트(.txt, .csv, .json, .xml 등)
• 이미지(.jpg, .png, .gif 등)
• 문서(.pdf, .docx, .xlsx, .pptx 등)
• 코드(.py, .js, .html, .css 등)
• 데이터(.csv, .xlsx, .tsv, .json 등)
• 오디오(.mp3, .wav 등)
• 비디오(.mp4, .avi, .mov 등)

이러한 파일 형식 중 하나를 업로드하면 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

파일 형식을 병합 및 변경할 수 있고, 데이터에 대해 질문할 수 있으며, 가장 중요한 것은 분석 및 시각화 작업을 수행할 수 있습니다.

유료 검색 마케팅 담당자에게 마법이 일어나는 곳은 바로 여기입니다.

우리는 수많은 데이터, 광고 문구, 랜딩 페이지, 검색어 보고서를 뒤지는 데 시간을 보내는 경우가 너무나 많습니다.

우리는 성과를 개선할 수 있는 통찰력과 기회를 찾고 있습니다.

우리는 이를 그래프 형식으로 표현하여 우리가 발견한 내용을 고객이나 리더십 팀에 전달하려고 노력합니다.

이 모든 작업은 수학이나 Excel에 대한 지식이 없어도 매우 빠르고 효율적으로 수행할 수 있습니다.

참고: 글을 쓰는 시점에서 ChatGPT Plus 사용자는 베타 기능으로 사용할 수 있습니다.

PPC용 코드 해석기

코드 해석기를 사용하여 캠페인 데이터 세트를 분석하고 시각화할 수 있습니다.

원하는 데이터세트(Google Ads, Google Analytics 등)에서 보고서를 실행하세요. 메시지 상자에 해당 파일을 업로드하고 ChatGPT가 수행할 작업을 요청하세요.

Google Ads 보고서를 업로드하면 3행까지 데이터가 시작되지 않습니다.

나는 ChatGPT가 때때로 이것을 인식할 수 있고 때로는 그렇지 않다는 것을 발견했습니다.

3행에서 시작하는 데이터를 인식하지 못하는 경우 "3행에서 데이터세트 시작" 프롬프트에 이를 포함할 수 있습니다. (이것은 매번 작동했습니다!)

다음은 키워드 보고서의 몇 가지 기본 예입니다.

프롬프트: "상위 5개 키워드에 대한 일별 지출을 그래프로 표시할 수 있습니까?"

그래프 유형을 더 구체적으로 지정할 수도 있습니다. 다음은 다양한 데이터 보기에 대한 요청의 예이지만 그래프 유형은 다릅니다.

이 예에서는 요일별 전환율에 대한 막대 차트를 요청합니다.

데이터를 가장 높은 것부터 가장 낮은 것까지 정리하도록 하거나 데이터가 주 단위로 유지되도록 요청할 수 있습니다.

이 경우 주말 전환율이 목요일과 수요일보다 50% 정도 낮다는 것을 알 수 있습니다. 이 데이터를 사용하여 예산 할당 및 재고 요구 사항을 결정하는 데 도움을 받을 수 있습니다.

또한 시간별 변환 보고서를 가져오고 Code Interpreter에게 데이터의 히트맵을 생성하도록 요청했습니다. 이를 통해 일주일 중 실적이 가장 좋은 요일을 빠르게 이해할 수 있습니다.

이전에는 데이터를 아래로 가져와 조건부로 데이터 형식을 지정하는 방법을 알아야 했습니다.

데이터 시각화와 함께 좀 더 분석을 해보겠습니다.

아래에서는 100만 개 이상의 행이 포함된 파일을 업로드하고 Code Interpreter에게 두 측정항목 간의 관계를 보여주는 추세선이 있는 산점도를 생성하도록 요청했습니다.

데이터 세트의 크기가 크다는 점을 지적하고 샘플링을 통해 결과를 단순화하는 방법을 만들었습니다.

이 정도의 데이터를 사용했다면 시간이 오래 걸렸을 것이고, 데이터의 5%에 대한 "무작위 샘플"을 어떻게 만들었는지 잘 모르겠습니다.

Code Interpreter를 사용하면 출력이 모두 1분 이내에 완료되었습니다.

또 다른 예는 상관 분석입니다. 전환과 비용 또는 전환과 CTR 사이에 상관관계가 있는지 알고 싶었습니다. 아래에서 이 요청의 출력을 볼 수 있습니다.

이 데이터 세트에는 상관관계가 많지 않았습니다(1 = 완벽하게 상관됨). 하지만 데이터를 빠르게 보여주고 이를 해석하고 이 상관관계가 그다지 높지 않다는 것을 이해하는 데 도움이 됩니다.

제가 공유할 마지막 예는 CPA가 높고 CTR이 낮기 때문에 제외 목록에 추가해야 하는 키워드에 대한 백만 개가 넘는 행이 포함된 검색어 보고서의 요청입니다.

이 플러그인의 가장 인상적인 기능 중 하나는 데이터 세트의 내용을 얼마나 빠르고 잘 이해하는지입니다.

예를 들어 이 데이터세트에는 다양한 전환 이벤트에 대한 두 개의 맞춤 열이 있습니다.

ChatGPT에 가장 높은 CPA를 보여달라고 요청했습니다. 총 전환수를 제공하기 위해 두 개의 전환 열을 이해하고 추가했습니다.

이것이 바로 내가 원했던 일이지만, 메시지를 표시하거나 데이터를 설명하는 데 도움을 줄 필요 없이 이 작업을 수행했습니다.

그런 다음 해당 기준에 따라 하위 10%를 보여달라고 요청했습니다. 추출하여 Google Ads에 업로드할 수 있는 글머리 기호 목록을 제공했습니다.

PPC 데이터를 빠르고 효율적으로 분석하는 방법을 찾으면 통찰력과 최적화를 더 빠르게 얻을 수 있습니다.

이러한 통찰력은 경매에서 승자와 패자를 구별하는 최적화를 주도합니다.

이 도구가 발전하고 더 많은 데이터가 마이그레이션되고 연결됨에 따라 검색 마케팅 담당자와 비즈니스에 대한 전반적인 영향을 확인할 수 있습니다.

저는 이것이 제공하는 기회에 대해 매우 기대하고 있으며 향후 몇 달 동안 이것이 어떻게 발전할지 기대하고 있습니다.