Como aprender Python pode melhorar suas campanhas PPC

Publicados: 2021-10-23

Python tem um foco principal em SEO, mas e quanto a PPC? As duas disciplinas são frequentemente tratadas como pólos opostos, mas compartilham objetivos comuns e adicionar um pouco de Python a uma campanha PPC pode fazer maravilhas para melhorar as conversões, o CTR e o tempo gasto.

Mas antes de dar uma olhada em como o Python pode impulsionar o desempenho do PPC, precisamos delinear do que se trata a linguagem.

O que é Python?

Python é uma linguagem de programação criada por Guido van Rossum na década de 1980 e lançada publicamente em 1991. van Rossum queria que o Python enfatizasse a legibilidade do código com cinco pilares filosóficos:

  • Bonito é melhor que feio
  • Explícito é melhor do que implícito
  • Simples é melhor que complexo
  • Complexo é melhor do que complicado
  • Contagens de legibilidade

Sua estrutura e sintaxe ajudam os usuários a escrever código lógico, independentemente do tamanho do projeto.

As empresas que usam Python incluem Google (naturalmente), Netflix, YouTube, NASA, IBM, Mozilla e Disney.

É fácil aprender?

O nível de entrada para Python é muito baixo. Tudo é baseado em lógica e a linguagem compartilha muito de sua sintaxe com outras linguagens conhecidas como JavaScript e C ++. E se não houver uma função que possa resolver seu problema, você pode criar a sua própria.

Como faço para instalar?

Como disse Jacob Fairclough, o Python pode ser difícil de instalar para alguns usuários. Mas isso depende do seu sistema operacional.

Para a maioria dos usuários de Mac, Python vem embutido para que você possa usar seu Terminal para acessá-lo. Esse não é o caso para usuários do Windows. A maneira recomendada é por meio do Anaconda, já que ele também instala muitas bibliotecas úteis para usar (que explicarei com mais detalhes posteriormente).

O Google tem seu próprio ambiente também chamado de Google Colab.

Técnicas Python para ajudar suas campanhas PPC

Nas palavras de Aristóteles, “pelas coisas que temos de aprender antes de fazermos, aprendemos fazendo-as”. E Python não é exceção. Praticar Python em SEO é uma prática comum e é o mesmo para PPC.

Compreender outras linguagens é importante, mas Python pode economizar muito tempo aos profissionais, automatizando tarefas que normalmente levariam horas.

A quantidade de dados que você pode obter de uma campanha de PPC pode crescer muito rapidamente, portanto, uma maneira de organizá-la e automatizá-la em uma estrutura lógica tornaria a vida de todos muito mais fácil no longo prazo.

Duas das maiores aplicações do Python são IA e aprendizado de máquina e também são as principais pontes entre a linguagem e o PPC. Como Danielle Strouther disse em seu artigo AI para PPC só é útil se você usar ferramentas externas , “usar AI para PPC não é mais uma opção. É uma necessidade. ” Então é isso que veremos - integração do Python com ferramentas e software externos.

Outras coisas que você pode fazer com Python que podem ajudá-lo com o gerenciamento de PPC incluem:

  • Raspagem de dados
  • Análise e mineração de dados
  • Visualização de dados
  • Processamento de linguagem natural (PNL)

Python + Google Ads

Todos nós sabemos como o gerenciamento do Google Ads pode ser trabalhoso. Portanto, o Google criou uma API para sua plataforma de anúncios para que os usuários possam automatizar uma ampla gama de tarefas relacionadas ao PPC. Você pode encontrar uma lista deles na página Biblioteca do cliente.

Um programador criou um script para relatórios de KPI que seria útil para clientes, acionistas e colegas.

Python + Google Search Console

Ao escrever anúncios PPC, você deseja que eles convertam para que seu ROI seja o mais alto possível. Os dados de pesquisa do Search Console podem ajudar a encontrar áreas para melhorar ou exemplos de sucesso para capitalizar.

A Passion Digital criou um script que analisa as consultas de pesquisa do Search Console para obter insights para melhorar o desempenho de SEO e PPC. Ele faz isso localizando palavras-chave e frases com baixas taxas de conversão e CPA usando esses termos.

Python + Excel / Planilhas Google

Um dos combos de fluxo de trabalho Python mais comuns envolve Excel e Planilhas Google.

Como os dados podem ser exportados como arquivos CSV e planilhas pela maioria das ferramentas externas, é fácil importá-los para um programa de planilhas. E o Python adora dados.

A lista de maneiras de usar Python e Excel com dados PPC é exaustiva. Você pode usá-lo para projetar tendências futuras, previsão de CTR, criação de campanha, geração de palavras-chave, modificação de lance, análise de estrutura de conta, listas de correspondência de clientes, segmentação por geolocalização.

Python + Google Data Studio

O Google Data Studio é uma ferramenta poderosa para visualização de dados e de uso gratuito. Portanto, combiná-lo com Python significa uma abordagem simplificada para visualização de dados e relatórios.

Existem também ferramentas pagas, como o Panoply, que podem integrar o Data Studio e o Python com uma infinidade de serviços como Salesforce, Zendesk e Google Analytics. De repente, você tem uma grande rede de dados de todos os departamentos - vendas, desenvolvimento, suporte ao cliente, gerenciamento de projetos, design, análise da web. Ufa!

Você pode até espionar seus concorrentes usando Python e criar relatórios e gráficos PPC com o Data Studio para mostrar os resultados.

Python + Google

Os SERPs são mais do que apenas uma exibição de resultados. Eles podem ser usados ​​como sua própria fonte de dados e dar uma ideia de como você e seus concorrentes estão se saindo.

Com APIs como o Serpstack, você pode extrair dados sobre anúncios de qualquer SERP e analisar coisas como posição, otimização de título e descrição, sitelinks e URLs exibidos. Você também pode aproveitar isso com resultados orgânicos para encontrar novas palavras-chave em potencial para definir lances e melhorar suas campanhas.

Python + Facebook

Em 2017, o Facebook tornou seu código-fonte aberto Profeta. A ferramenta de previsão pode ser acessada por meio de Python e R (outra linguagem de programação) e é otimizada para que as empresas prevejam tendências, sejam por hora, dia, semana ou sazonal.

É altamente avançado e principalmente para uso comercial em grande escala, mas se você tiver a experiência e os recursos, o Prophet tem o potencial de agilizar as principais campanhas pagas.

Bibliotecas, módulos e APIs úteis

Vanilla Python pode fazer a maioria dos trabalhos, mas seu poder está em todas as bibliotecas, módulos e APIs que você pode usar. Embora todos tenham semelhanças, são todos acréscimos diferentes. Um módulo é um arquivo Python que contém funções, variáveis ​​e métodos, uma biblioteca é uma coleção de módulos e funções predefinidas que permitem realizar ações sem escrever o código por conta própria, enquanto uma API é um conjunto de interface de padrões e instruções.

Aqui está uma lista de alguns itens úteis que você pode usar.

  • Pandas (biblioteca) - Pandas é uma biblioteca de código aberto que cria estruturas de dados e ferramentas de análise de dados. Você pode fazer tabelas, criar séries de dados ordenados e não ordenados e “dataframes”, juntá-los, mesclá-los e dividi-los. É provavelmente a ferramenta de análise de dados mais flexível se você estiver usando Python.
  • CSV (módulo) - Este módulo anda de mãos dadas com o pandas, pois permite exportar dados para um CSV.
  • Solicitações (biblioteca) - as solicitações são obrigatórias se você estiver copiando dados da web. Ele envia solicitações para páginas HTTP, permitindo que você extraia qualquer coisa de uma página da web. Se você está planejando extrair dados SERP, é uma biblioteca essencial para usar.
  • Beautiful Soup (biblioteca) - Beautiful Soup é o companheiro de solicitações, permitindo que você retire tudo dentro de uma página HTTP.
  • Serpstack (API) - A API serpstack permite que você extraia dados SERP do Google em tempo real e em escala e permite que você exporte os dados nos formatos JSON e CSV (dependendo do nível da sua conta).
  • APIs do Google (API) - sendo o Google o Google, eles têm uma biblioteca de APIs que você pode usar para todos os tipos de coisas.
  • TensorFlow (biblioteca) - uma das melhores bibliotecas para aprendizado de máquina.
  • SciKit Learn (biblioteca) - Outra biblioteca de aprendizado de máquina para análise preditiva de dados

Outros recursos

  • Aprenda Python com Kaggle.
  • Curso de Python do Colt Steele na Udemy.
  • Série de vídeos Python for Marketers de Nick Duddy.
  • Como descobrir histórias de dados poderosas com Python, de Hamlet Batista
  • Relatório investigativo PPC: O que são APIs?
  • Codificação para profissionais de marketing - por onde começar
  • Grandes enigmas da conta PPC: gerenciamento de dados

Resumo

Aprender uma linguagem de programação pode parecer assustador, mas Python é uma das linguagens mais fáceis e acessíveis que existe. Seus recursos de automação e análise têm uma ampla gama de usos e podem ajudar a simplificar dados complexos e automatizar tarefas demoradas. Ninguém quer tornar seu trabalho mais difícil!

Se eu tivesse que dar alguns conselhos para levar para lembrar enquanto você aprende, eu diria:

Não deixe que o FOMO atinja você

Quando comecei a aprender Python, me empolguei pulando em projetos sem conhecer todas as técnicas. Todo mundo no Twitter estava fazendo scripts incríveis e eu ainda estava aprendendo sobre listas e loops. Mas então percebi que nunca chegaria ao nível deles copiando e colando quando não entendia. Então voltei ao meu curso e me concentrei apenas nisso.

Compreender totalmente os fundamentos é a única maneira de você ser capaz de desenvolver as técnicas avançadas. E não há data de validade para a educação.

Pratique, pratique, pratique

A maioria dos cursos vem com exemplos práticos. Além disso, você deve sempre testar o que aprendeu. Não precisa ser parte de um grande projeto, apenas algo pequeno para que você possa pegar o jeito das técnicas.

Fique curioso

Aprender algo novo nem sempre é fácil. Você ficará frustrado quando as coisas não funcionarem e poderá precisar de um tempo longe se ficar muito tempo. Mas nunca perca sua curiosidade. As linguagens de programação têm muitos aplicativos e alguns ainda nem foram descobertos. Fique curioso e você poderá encontrar um.

Encontre outras pessoas que estão aprendendo

Comunidades são ótimos lugares para melhorar seu aprendizado. Aqui estão alguns ótimos lugares para colaborar e crescer com Python:

  • Python Education subreddit - r / learnpython
  • Twitter - siga Ruth Everett, Hamlet Batista, Charley Wargnier, Rory Truesdale, Sophie Warnes, April Speight
  • Pyslackers - uma comunidade aberta para entusiastas da programação Python
  • Python.org também tem uma comunidade

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