Como a ciência de dados pode melhorar o desempenho do PPC

À medida que o aprendizado de máquina e a automação ganham cada vez mais espaço no marketing digital, precisamos encontrar uma forma de analisar todos os dados que obtemos. A ciência de dados faz isso transformando teorias em evidências tangíveis.

Um termo de ciência de dados que você pode encontrar é big data. Refere-se a conjuntos de dados grandes e complexos usados ​​para identificar tendências e padrões que podem ajudar as empresas a tomar decisões melhores e mais personalizadas para seus clientes.

No PPC, esse tipo de poder pode fazer maravilhas para otimizar os gastos do orçamento, melhorar a CTR e o desempenho geral.

Neste artigo, examinarei o conceito de ciência de dados, as ferramentas e o conhecimento de que você precisa para fazê-la funcionar, alguns problemas comuns de PPC e como a ciência de dados pode ajudar a corrigi-los.

O que é ciência de dados?

Ciência de dados é o estudo de dados por meio de vários processos científicos e algoritmos com o objetivo de deduzir insights. Conforme mencionado acima, o big data desempenha um papel importante ao mostrar a eficácia da ciência de dados, e técnicas como aprendizado de máquina e automação são igualmente importantes.

Por que isso é tão importante?

A resposta curta é: a ciência de dados resolve problemas. Antes que a tecnologia fosse tão sofisticada como é agora, certas decisões eram feitas com base em melhores suposições e tendências anteriores. Isso nem sempre funcionou e fez com que pessoas e empresas perdessem muito dinheiro. Agora, a ciência de dados pode ajudar a encontrar anomalias e tendências para economizar milhões de pessoas e dar às empresas a chance de melhorar os relacionamentos e serviços com os clientes.

Alguns exemplos que mostram como a ciência de dados pode ser importante:

• Airbnb, que usou ciência de dados para expandir seus negócios em 43.000% em apenas 5 anos
• A Netflix usa insights de dados para produzir séries originais, bem como todas as recomendações personalizadas que você vê. Isso foi feito usando big data para entender seus usuários e o que eles gostaram e não gostaram
• O Spotify tem uma equipe de cientistas de dados que usa sua API para categorizar a música por tipo (por exemplo, energia, volume, dançabilidade)

Ferramentas, terminologia e técnicas

A ciência de dados não está reservada para uso com conjuntos de dados grandes e complexos e você não precisa de um diploma para entender o básico.

Ferramentas

• Python é uma linguagem de programação sinônimo de ciência de dados devido à sua sintaxe clara e capacidade de escalar para projetos de todos os tamanhos. Ele também tem um grande número de bibliotecas feitas especificamente para ciência de dados, incluindo pandas, numpy e scipy.
• R é outra linguagem de programação usada extensivamente em ciência de dados, particularmente com mineração de dados.
• Existem estruturas usadas para criar modelos de aprendizado de máquina - incluindo TensorFlow (Google) e Pytorch (Facebook) - e processamento de dados, como Apache Hadoop (Apache).
• BigML usa um ambiente GUI baseado em nuvem para processar algoritmos de aprendizado de máquina.

Terminologia

• Conjunto de dados - uma coleção de dados estruturados.
• Mineração de dados - um processo de identificação de modelos e percepções em conjuntos de dados.
• Aprendizado profundo - um subconjunto do aprendizado de máquina que tenta copiar os processos de pensamento dos seres humanos. A IA usa aprendizado profundo para melhorar recursos como reconhecimento de fala e tradução.

Técnicas

• Clustering é uma técnica em que os dados são agrupados.
• O aprendizado de máquina executa tarefas com base em padrões e tendências que obtém de conjuntos de dados. Quanto maior e mais preciso o conjunto de dados, melhores serão os resultados.
• A classificação ajuda a prever as categorias em que os pontos de dados devem entrar.

Como a ciência de dados pode ajudar o PPC?

Quer você use o Google Ads ou outras alternativas de PPC, a automação está na vanguarda. Mas você precisa saber o que automatizar e por quê, e é aí que a ciência de dados se torna útil. Outros benefícios da ciência de dados em PPC incluem:

• Identificar outliers em impressões e cliques ao longo do tempo para confirmar se as mudanças significativas são devido à sazonalidade ou outra coisa.
• Adaptação de campanhas PPC alinhadas a públicos específicos e quando estão online.
• Compreender as preferências do comprador.
• Análise mais aprofundada da cópia do anúncio.
• Criação e otimização de listas de remarketing.
• Identificando tráfego incomum.
• Criação de melhores testes de divisão.

Aplicações práticas da ciência de dados em PPC

1. Encontre fontes de dados e agrupe-as

Chris Pitt, Chefe de Marketing da Vertical Digital deu uma palestra na brightonSEO sobre os benefícios da ciência de dados no gerenciamento de campanhas PPC e uma de suas sugestões foi “coletar e combinar tudo”, no que diz respeito às fontes de dados.

Em seu exemplo, ele combinou a API OpenWeatherMap ou a API Google Distance Matrix para fazer perguntas mais profundas sobre o desempenho geral das campanhas PPC quando chovia e o comportamento dos usuários que estavam em um raio de 20 milhas dos locais da empresa. Essas percepções podem parecer supérfluas, mas agir de acordo com esses detalhes pode economizar muito dinheiro a longo prazo.

A qualidade de suas fontes de dados pode afetar seus insights, portanto, use as melhores ferramentas que puder. Além das ferramentas mencionadas acima, softwares como SEMrush, Google Data Studio e Tableau podem ajudar a agrupar e analisar dados de forma mais rápida e fácil.

2. O PPC precisa trabalhar em conjunto com todos os canais de marketing

Profissionais de PPC não operam em vácuos. Sua força está em combinar seus esforços com todos dentro de uma equipe de marketing. Isso significa colaborar com vendas e usar dados de CRM, desenvolvedores que ajudam a criar páginas de destino e sites, SEO e suporte ao cliente.

Os insights de dados podem fornecer metas e práticas recomendadas para todos seguirem para garantir uma jornada tranquila do cliente desde a impressão até a conversão de metas. Esses insights também podem identificar as principais áreas de melhoria entre duas equipes e eles podem trabalhar juntos para corrigi-los. A CTR é alta, mas as conversões são baixas? Talvez haja um problema de velocidade de página em que PPC, desenvolvedores e SEO possam trabalhar juntos. Esse é o poder da ciência de dados.

3. Visualize o desempenho do PPC

Os dados são fantásticos, mas por si só, são colunas e linhas de números e letras. Como você transforma tudo isso em informações perspicazes sobre as quais pode agir? Com visualização de dados. Os relatórios de desempenho são fundamentais para mostrar onde o PPC está tendo sucesso ou precisa de melhorias, e a capacidade de visualizar esses dados também é importante.

A visualização de dados pode:

• Encontre tendências
• Compare os dados ao longo do tempo
• Normalizar conjuntos de dados maiores
• Ajude mais testes

Às vezes, basta um simples gráfico de barras ou gráfico de linhas para mostrar onde as coisas estão indo bem ou mal. A vantagem da ciência de dados em relação à visualização de dados é que ela pode ser feita muito rapidamente e você pode gerar relatórios em minutos, se não segundos.

4. Teste, teste, teste

Depois que o Google fez suas alterações infames nas SERPs no desktop, decidi testar se as alterações nas SERPs do Google tiveram impacto no CTR de anúncios. Tive uma hipótese, usei um grande conjunto de dados para testá-la e os resultados foram diferentes do que eu havia previsto. Ainda havia espaço para mais testes e para uma melhor classificação, mas o poder dos testes pode ajudá-lo a confirmar ou refutar quaisquer preconceitos que você possa ter.

Dados isolados não têm significado e ser capaz de testá-los em condições controladas pode levar a percepções importantes. Essa é a beleza da ciência de dados - ela fornece conhecimento que você pode usar para fazer melhores avaliações. No PPC, esses julgamentos podem afetar métricas como ROAS (retorno sobre o gasto com publicidade), Índice de qualidade, parcela de impressões e custo por conversão.

Conclusão

Usar ciência de dados em PPC pode resolver problemas contínuos, dependendo de suas campanhas. Não há necessidade de adivinhação quando você tem os dados à sua frente. Tudo que você precisa é de meios para interpretar o que você vê, encontrar certas tendências e melhorar o desempenho e é aí que a ciência de dados se destaca.