Prognoza PPC cu Google Sheets și Vertex AI

Pe măsură ce peisajul PPC continuă să evolueze, a avea capacitatea de a prezice performanța viitoare a campaniei este de neprețuit.

Acest articol va acoperi unele dintre tehnicile mele preferate de prognoză PPC folosind Foi de calcul Google și Vertex AI, care prezintă o imagine mai clară a viitorului și oferă clienților informații utile.

Deși niciun instrument sau tehnică nu poate oferi o imagine 100% exactă a viitorului, metodele prezentate aici ne pot arăta o privire asupra potențialelor traiectorii ale campaniilor PPC.

Funcția Google Sheets FORECAST: elementele de bază

Foi de calcul Google oferă o funcție de prognoză ușor de utilizat și fiabilă, folosind formula:

=FORECAST(z, known_y values, known_x values)

Unde:

• z este punctul de date pentru care doriți să preziceți o valoare y corespunzătoare.
• known_y's este intervalul de puncte de date dependente (de obicei, rezultatele sau rezultatele tale anterioare).
• known_x's este intervalul de puncte de date independente (de obicei variabila despre care credeți că vă poate influența rezultatele).

Această funcție este un instrument excelent dacă aveți doar două dimensiuni.

Cu toate acestea, folosește regresia liniară, ceea ce este bine pentru o previziune rapidă, dar nimic prea avansat pentru a lua în considerare circumstanțe externe sau alte surse de date.

Să presupunem că aveți date istorice din ultimul an și doriți să estimați previziunile bugetare viitoare pentru a avea câteva cifre cu care să vă planificați.

În acest exemplu, avem datele vânzărilor din anul curent până în august și dorim să prognozăm vânzările viitoare din septembrie până în decembrie.

Dacă vizualizăm acele prognoze, veți vedea rapid dezavantajele utilizării acestei metode.

Linia albastră reprezintă datele despre vânzări cunoscute până în august, iar linia roșie reprezintă datele despre vânzări estimate.

Predicția nu este mai mult decât o linie de tendință, care ar putea ajuta să obțineți o privire la nivel înalt asupra a ceva, dar nu este nimic în comparație cu linia albastră, care este practic modul în care vor arăta datele reale de afaceri.

Supraalimentarea funcției Google Sheets FORECAST

Pentru a rezolva problema regresiei liniare, există mai multe moduri de abordare a formulei de prognoză cu metode avansate.

În loc să utilizați doar funcția liniară =FORECAST() , puteți adăuga o mică răsturnare adăugând date despre tendințe sau alte predicții ale pieței în formula de prognoză, ca în:

=FORECAST()*3rdParty_Trend_Data

Puteți prelua date despre tendințe din surse publice precum Google Trends, Google Keyword Planner, Dataset Search by Google sau rapoarte din industrie (de la PwC, EY, McKinsey etc.) și le puteți exporta într-un CSV sau în orice alt format cu care sunteți obișnuit să lucrați cu.

Curățați acele seturi de date pentru a se potrivi cu structura foii dvs. inițiale, cum ar fi datele zilnice, de la săptămână la săptămână sau de la o lună la lună,

Apoi, completați funcția FORECAST pentru a obține o predicție mai realistă, mai degrabă decât o linie dreaptă care merge în sus sau în jos.

În acest exemplu, am folosit date suplimentare despre tendințe, care arată o tendință crescută către T4 al anului. Prin urmare, cifrele sunt diferite de vânzările prezise fără date despre tendințe.

Dacă vizualizăm acele date noi, putem vedea că datele despre tendințe ne oferă perspective mai bune și mai multe detalii în comparație cu o linie de tendință plată.

Ca regulă generală, este aproape întotdeauna o idee bună să sprijiniți acele previziuni cu cât mai multe date posibil și să furnizați date despre intervale de timp mai detaliate, cum ar fi de zi cu zi sau săptămânal.

Obțineți buletinele informative zilnice pe care se bazează marketerii.

Se procesează... Vă rugăm să așteptați.

ABONATI-VA

Vezi termenii.

Prognoza avansată cu Vertex AI

Dacă campaniile dvs. PPC implică seturi mari de date cu mai multe variabile, apelarea la Vertex AI de la Google ar putea schimba jocul pentru nevoile dvs. de prognoză.

Spre deosebire de instrumentele mai simple, Vertex AI permite modele mai complexe care pot lua în considerare numeroși factori, cum ar fi sezonalitatea, diferitele platforme publicitare sau chiar tendințele pieței globale.

Pentru a începe, mai întâi va trebui să încărcați datele PPC istorice în Google Cloud Storage.

De acolo, puteți accesa tabelele AutoML de la Vertex AI pentru a construi automat un model de învățare automată adaptat setului dvs. de date.

După antrenamentul modelului, puteți evalua performanța acestuia utilizând metrici încorporate pentru a vă asigura că îndeplinește cerințele dvs. de prognoză. Odată ce ești mulțumit, implementarea modelului este ușoară.

Acum, puteți utiliza acest model pentru a prezice rezultate viitoare, cum ar fi clicuri, afișări sau conversii, pe baza diferitelor niveluri de cheltuieli publicitare, plasări de anunțuri sau orice altă variabilă pe care o considerați importantă.

Și partea cea mai bună? Nu trebuie să fii un expert în învățarea automată pentru a face acest lucru. Cu un pic de configurare și unele reglaje fine, veți fi pe drumul spre previziuni PPC mai precise și mai perspicace.

Capacitățile Vertex AI sunt nesfârșite, dar să ne uităm la un cadru simplu pentru a începe.

Odată ce contul dvs. Google Cloud este configurat și ați creat un proiect în Vertex AI, ar trebui să începeți prin a crea un set de date.

Un set de date este în esență colecția de puncte de date pe care doriți să le utilizați pentru prognoza dvs.

Setul de date conține o dimensiune de timp și unele dimensiuni de buget și venituri. În funcție de obiectivul dvs., seturile de date pot conține diferite puncte de date.

Denumiți-vă setul de date, selectați Tabular ca tip de date și Regression sau Forecasting ca obiectiv.

În timp ce regresia este adesea folosită pentru a înțelege relațiile și poate fi aplicată la diferite tipuri de date, prognoza se concentrează mai mult pe prezicerea punctelor viitoare dintr-o serie temporală.

Ambele sunt instrumente esențiale în știința datelor și sunt utilizate pentru diferite tipuri de luare a deciziilor și analize. Veți fi bine cu prognoza în majoritatea cazurilor dumneavoastră.

Acum este timpul să antrenezi un nou model. Pentru începători, metoda de antrenament AutoML este întotdeauna o alegere bună. Apoi, trebuie să setați câteva setări pentru perioada de prognoză, țintă și granularitatea datelor.

După ce ați terminat, setați durata și bugetul antrenamentului și sunteți gata. Modelul va învăța acum și veți primi o notificare odată ce este terminat.

Ultimul pas este să obțineți predicții din modelul ML. Această opțiune este disponibilă numai după terminarea antrenamentului.

Pentru a crea o prognoză, trebuie să trimiteți date pe care se va baza prognoza. Este ideal să folosiți date mai recente.

Modelul va prezice valorile țintă viitoare învățate pe setul de date de antrenament și pe baza setului de date de prognoză.

În funcție de volumul de date, lucrarea va dura ceva timp. Dar nu ar trebui să așteptați mai mult de 5-10 minute pentru sarcini PPC.

Odată terminat, Vertex AI va furniza un fișier de ieșire care conține coloane noi cu valori prezise pe care le puteți utiliza pentru luarea deciziilor ulterioare.

Vertex AI poate părea puțin prea mult pentru unele sarcini de prognoză, dar rețineți că puteți trimite ani de date istorice, informații despre inventar și multe altele pentru a antrena modelul.

Cu Vertex AI, puteți construi un model de prognoză pentru învățarea automată, adaptat afacerii dvs., care este mult mai puternic decât orice formulă de prognoză statică.

Prognoza PPC pentru o performanță mai bună a campaniei

În cele din urmă, alegerea dintre aceste instrumente depinde de obiectivele dvs. și de complexitatea campaniilor dvs. PPC.

Foi de calcul Google oferă o modalitate simplă și accesibilă de a vă scufunda degetele în prognoza PPC. Deși poate avea limitări, este un punct de plecare valoros pentru mulți agenți de publicitate.

Pe de altă parte, Vertex AI duce capacitățile dumneavoastră de prognoză PPC la următorul nivel, cu capacitatea sa de a gestiona seturi mari de date și modele complexe. Acum puteți lua în considerare sezonalitatea, tendințele globale și diverse variabile pentru a face predicții precise, adaptate afacerii dvs.

Indiferent dacă optați pentru simplitatea Google Sheets sau pentru sofisticarea Vertex AI, prognoza în publicitatea PPC nu mai este un joc de ghicituri.

Acum vă puteți echipa cu informații utile și puteți lua decizii bazate pe date cu privire la campaniile dvs. PPC.

Sapă mai adânc: un ghid pentru proiecții PPC eficiente