Jak Data Science może poprawić wydajność PPC

Ponieważ uczenie maszynowe i automatyzacja zyskują coraz większą pozycję w marketingu cyfrowym, potrzebujemy sposobu na analizę wszystkich uzyskanych danych. Nauka o danych robi to, zamieniając teorie w namacalne dowody.

Jednym z terminów związanych z nauką o danych, z którymi możesz się spotkać, są big data. Odnosi się do dużych i złożonych zbiorów danych wykorzystywanych do identyfikowania trendów i wzorców, które mogą pomóc firmom w podejmowaniu lepszych, bardziej spersonalizowanych decyzji dla swoich klientów.

W PPC taka moc może zdziałać cuda w optymalizacji wydatków budżetowych, poprawie CTR i ogólnej wydajności.

W tym artykule przyjrzę się koncepcji nauki o danych, narzędziom i wiedzy potrzebnej do jej działania, niektórym typowym problemom z PPC oraz sposobom ich rozwiązywania.

Co to jest nauka o danych?

Nauka o danych to badanie danych za pomocą różnych procesów naukowych i algorytmów w celu wywnioskowania spostrzeżeń. Jak wspomniano powyżej, big data odgrywa ważną rolę w pokazywaniu skuteczności nauki o danych, a techniki, takie jak uczenie maszynowe i automatyzacja, są równie ważne.

Dlaczego to takie ważne?

Krótka odpowiedź brzmi: nauka o danych rozwiązuje problemy. Zanim technologia była tak wyrafinowana, jak jest teraz, pewne decyzje były podejmowane na podstawie najlepszych przypuszczeń i trendów z przeszłości. To nie zawsze działało i straciło ludzi i firmy dużo pieniędzy. Teraz nauka o danych może pomóc znaleźć anomalie i trendy, aby uratować miliony ludzi i dać firmom szansę na poprawę relacji z klientami i usług.

Oto kilka przykładów, które pokazują, jak ważna może być nauka o danych:

• Airbnb, który wykorzystał analitykę danych, aby rozwinąć swoją działalność o 43 000% w ciągu zaledwie 5 lat
• Netflix wykorzystuje analizy danych do tworzenia oryginalnych seriali, a także wszystkich spersonalizowanych rekomendacji, które widzisz. Dokonano tego za pomocą dużych zbiorów danych, aby zrozumieć swoich użytkowników oraz to, co im się podobało, a co nie
• Spotify posiada zespół analityków danych, który wykorzystuje swoje API do kategoryzowania muzyki według typu (np. energia, głośność, taneczność)

Narzędzia, terminologia i techniki

Nauka o danych nie jest zarezerwowana do użytku z dużymi, złożonymi zestawami danych i nie potrzebujesz dyplomu, aby zrozumieć podstawy.

Narzędzia

• Python to język programowania, który jest synonimem nauki o danych ze względu na przejrzystą składnię i możliwość skalowania dla projektów dowolnej wielkości. Posiada również wiele bibliotek stworzonych specjalnie do nauki o danych, w tym pandy, numpy i scipy.
• R to kolejny język programowania szeroko stosowany w nauce o danych, szczególnie w eksploracji danych.
• Istnieją frameworki wykorzystywane do tworzenia modeli uczenia maszynowego – w tym TensorFlow (Google) i Pytorch (Facebook) – oraz przetwarzania danych, takie jak Apache Hadoop (Apache).
• BigML wykorzystuje oparte na chmurze środowisko GUI do przetwarzania algorytmów uczenia maszynowego.

Terminologia

• Zbiór danych – zbiór uporządkowanych danych.
• Data mining – proces identyfikacji modeli i insightów w zbiorach danych.
• Głębokie uczenie – podzbiór uczenia maszynowego, który próbuje kopiować procesy myślowe ludzi. Sztuczna inteligencja wykorzystuje głębokie uczenie do ulepszania takich rzeczy, jak rozpoznawanie i tłumaczenie mowy.

Techniki

• Klastrowanie to technika grupowania danych.
• Uczenie maszynowe wykonuje zadania w oparciu o wzorce i trendy, które uzyskuje z zestawów danych. Im większy i dokładniejszy zbiór danych, tym lepsze wyniki.
• Klasyfikacja pomaga przewidzieć kategorie, w których powinny znaleźć się punkty danych.

W jaki sposób nauka o danych może pomóc PPC?

Niezależnie od tego, czy korzystasz z Google Ads, czy innych alternatyw PPC, automatyzacja jest na pierwszym miejscu. Musisz jednak wiedzieć, co i dlaczego zautomatyzować, i tu przydaje się analiza danych. Inne korzyści płynące z nauki o danych w PPC obejmują:

• Identyfikowanie wartości odstających w wyświetleniach i kliknięciach w czasie, aby potwierdzić, czy znaczące zmiany wynikają z sezonowości, czy z czegoś innego.
• Dostosowywanie kampanii PPC dostosowanych do konkretnych odbiorców i tego, kiedy są online.
• Zrozumienie preferencji kupującego.
• Głębsza analiza tekstu reklamy.
• Tworzenie i optymalizacja list remarketingowych.
• Identyfikowanie nietypowego ruchu.
• Tworzenie lepszych testów podziału.

Praktyczne zastosowania nauki o danych w PPC

1. Znajdź źródła danych i zgrupuj je

Chris Pitt, Head of Marketing w Vertical Digital, wygłosił wykład w brightonSEO o korzyściach płynących z nauki o danych w zarządzaniu kampaniami PPC, a jedną z jego sugestii było „zbieranie i łączenie wszystkiego” w odniesieniu do źródeł danych.

W swoim przykładzie połączył API OpenWeatherMap lub Google Distance Matrix API, aby zadać głębsze pytania dotyczące ogólnej wydajności kampanii PPC podczas deszczu oraz zachowania użytkowników znajdujących się w promieniu 20 mil od lokalizacji firmy. Te spostrzeżenia mogą wydawać się zbyteczne, ale działanie na tych szczegółach może na dłuższą metę zaoszczędzić dużo pieniędzy.

Jakość Twoich źródeł danych może wpływać na Twoje statystyki, więc korzystaj z najlepszych narzędzi, jakie możesz. Oprócz wspomnianych powyżej narzędzi, oprogramowanie takie jak SEMrush, Google Data Studio i Tableau może pomóc w szybszym i łatwiejszym zbieraniu i analizowaniu danych.

2. PPC musi współpracować ze wszystkimi kanałami marketingowymi

Specjaliści PPC nie pracują w próżni. Ich siła tkwi w łączeniu swoich wysiłków ze wszystkimi w zespole marketingowym. Oznacza to współpracę ze sprzedażą i wykorzystaniem danych CRM, programistów, którzy pomagają tworzyć strony docelowe i strony internetowe, SEO i obsługę klienta.

Analiza danych może zapewnić wszystkim cele i sprawdzone metody, aby zapewnić płynną podróż klienta od wyświetlenia do konwersji celu. Te spostrzeżenia mogą również zidentyfikować kluczowe obszary do poprawy między dwoma zespołami i mogą wspólnie pracować nad ich naprawą. Czy CTR jest wysoki, ale konwersje niskie? Może jest problem z szybkością strony, nad którym PPC, programiści i SEO mogą pracować razem. Na tym polega siła nauki o danych.

3. Wizualizuj wydajność PPC

Dane są niesamowite, ale same w sobie to kolumny i rzędy cyfr i liter. Jak przekształcić to wszystko w wnikliwe informacje, na podstawie których możesz działać? Z wizualizacją danych. Raporty dotyczące wydajności mają kluczowe znaczenie dla wykazania, gdzie PPC odnosi sukces lub wymaga poprawy, a możliwość wizualizacji tych danych jest również ważna.

Wizualizacja danych może:

• Znajdź trendy
• Porównaj dane w czasie
• Normalizuj większe zbiory danych
• Pomóż w dalszych testach

Czasami wystarczy prosty wykres słupkowy lub liniowy, aby pokazać, gdzie wszystko idzie dobrze, a co źle. Zaletą data science w odniesieniu do wizualizacji danych jest to, że można to zrobić bardzo szybko, a raporty można generować w ciągu kilku minut, jeśli nie sekund.

4. Test, test, test

Po tym, jak Google wprowadził swoje niesławne zmiany w SERP na komputerach stacjonarnych, postanowiłem sprawdzić, czy zmiany Google SERP miały wpływ na CTR reklam. Miałem hipotezę, użyłem dużego zbioru danych, aby ją przetestować, a wyniki były inne niż przewidywałem. Wciąż było pole do dalszych testów i lepszej klasyfikacji, ale moc testowania może pomóc w potwierdzeniu lub odrzuceniu wszelkich uprzedzeń, które mogłeś mieć.

Dane w izolacji nie mają znaczenia, a możliwość przetestowania ich w kontrolowanych warunkach może prowadzić do ważnych spostrzeżeń. Na tym polega piękno nauki o danych — dostarcza wiedzy, której możesz użyć do wydawania lepszych osądów. W przypadku PPC oceny te mogą wpływać na takie dane, jak ROAS (zwrot z nakładów na reklamę), Wynik Jakości, udział w wyświetleniach i koszt konwersji.

Wniosek

Korzystanie z data science w PPC może rozwiązać bieżące problemy, zależne od Twoich kampanii. Nie ma potrzeby zgadywania, gdy masz dane przed sobą. Wszystko, czego potrzebujesz, to interpretacja tego, co widzisz, znajdowanie określonych trendów i poprawianie wydajności, a to jest dziedzina, w której analiza danych przoduje.