Gândiți-vă în mare măsură la datele cross-canal!

Probabil ați observat că fiecare agenție PPC de acolo este „concentrată pe date”.

Așadar, de ce majoritatea agențiilor pe care le întâlnim se confruntă cu silozuri de date care fac optimizarea pe mai multe canale dificilă și statisticile la nivelul agenției aproape imposibile?

Numim aceasta contradicție bazată pe date : majoritatea agențiilor aspiră să fie conduse de date, dar realitatea complexă din punct de vedere tehnic a implementării acestui lucru înseamnă că majoritatea se luptă să fie conduse cu adevărat de date.

Fiecare agenție inovatoare are propriile strategii și reguli unice pentru lucruri precum gestionarea bugetului și optimizarea anunțurilor și, pentru a funcționa eficient, trebuie să le automatizați pe mai multe platforme.

Dar construirea instrumentelor de optimizare personalizate necesare care utilizează strategiile dvs. unice PPC pentru a crește performanța campaniei clienților dvs. este costisitoare și necesită timp.

Sau este?

Pentru agențiile mai mici era prohibitiv de scump să construiască instrumente personalizate. Dar tehnologia de bază s-a schimbat! Sunt aici să vă spun că dimensiunea agenției dvs. nu mai contează.

Suntem o echipă de specialiști care construiesc soluții personalizate de automatizare PPC și soluții de infrastructură de date publicitare create special pentru agenții – și am găsit succesul inițial ca o afacere care lucrează cu agenții mai mici, care au între 12 și 60 de angajați. Acest lucru oferă dezvoltatorilor și inginerilor noștri cloud o perspectivă unică în industria PPC.

A trebuit să găsim modalități mai eficiente de lucru și astăzi vă voi arăta o abordare pe care o poate implementa, literalmente, orice agenție de dimensiune: este flexibilă, scalabilă la infinit și extrem de rentabilă. De fapt, majoritatea agențiilor lucrează deja cu instrumentele necesare.

Nu mai gestionați clienții în silozuri

Pentru experții în infrastructura de date PPC, ca noi, raportarea pe canale și automatizarea procesului de efectuare a modificărilor de optimizare pe platforme sunt de fapt două fețe ale aceleiași monede.

Gândește-te holistic la datele tale!

La cel mai elementar nivel, aveți nevoie de un canal de date PPC care extrage date din diverse surse de date, cum ar fi rețelele publicitare, le curățește și le normalizează și creează un flux automat de date către depozitul de date al agenției. Într-un al doilea pas, trebuie să împingeți modificările de optimizare înapoi în rețelele publicitare.

Vom parcurge pașii pe rând.

Pasul 1: Ce depozit de date?

Clienții dvs. v- au angajat să optimizați cheltuielile și să gestionați eficient bugetele. Dacă nu aveți toate datele dvs. într-un singur loc, cum veți analiza toate datele clienților dvs. simultan pe mai multe canale pentru a obține informații despre strategiile de gestionare a contului care fac agenția dvs. de succes și o optimizează? Cum veți compara cu ușurință performanța tuturor conturilor diferite pe care le gestionați ca agenție?

Depozitul de date este locul în care unificați și stocați toate datele agenției. Există beneficii uriașe la acest lucru și merită întotdeauna făcut. În primul rând, este ușor să rulați analize avansate asupra datelor dvs. în scopuri de optimizare.

De exemplu, recent am ajutat o agenție să regândească strategia de cuvinte cheie pentru o întreagă verticală, utilizând analiza n-gramă, comparând reclamele Google și anunțurile Microsoft una lângă alta. Acest lucru nu ar fi fost posibil fără datele stocate într-un depozit central de date. Și tocmai acesta este motivul pentru care ar trebui să feriți cu orice preț de platformele de raportare online pe mai multe canale: sacrificați controlul pentru confort.

Desigur, ușurința în utilizare este importantă și de aceea, sincer, nu recomandăm altceva decât Google BigQuery. Obțineți performanță la nivel de întreprindere la un cost scăzut și, cel mai probabil, agenția dvs. utilizează deja alte instrumente Google, cum ar fi Sheets și Data Studio, care se integrează perfect cu acestea. De asemenea, are conexiuni directe cu SA360 și Google Analytics, așa că nici măcar nu trebuie să fii foarte tehnic pentru a extrage acele date.

Cel mai important, BigQuery bifează toate căsuțele în ceea ce privește performanța, flexibilitatea și scalabilitatea. În plus, datele dvs. sunt salvate automat în scopuri de recuperare în caz de dezastru. Și este foarte, foarte ieftin!

De asemenea, merită remarcat faptul că BigQuery se integrează cu toate platformele majore de vizualizare a datelor, dar Data Studio este de obicei mai mult decât suficient dacă știi cum să-l folosești (iată un ghid).

Pasul 2: Ce conductă de date?

Întrucât puține agenții cu care lucrăm au ​​ingineri și dezvoltatori speciali în cloud, am construit de fapt un depozit de date de publicitate gestionat, care este creat special pentru agențiile de marketing digital și atrage în fiecare zi terabytes de date PPC din diverse surse.

Iată ce am învățat:

În primul rând, nu aveți nevoie de peste 500 de conectori pe care îi fac publicitate ca Supermetrics, Funnel, Improvado, Adverity sau platforme similare. Cel mai probabil, reclamele Google, reclamele Facebook, reclamele Microsoft, reclamele Instagram, reclamele Linkedin și reclamele Twitter și alte câteva vor fi în centrul atenției agenției dvs.

Concentrați-vă în schimb pe minimizarea pașilor manuali și a întreținerii. Am ajuns să construim serviciul nostru gestionat în jurul unei noi soluții inovatoare de infrastructură de date publicitare numită Shape ADI, deoarece are un API puternic bidirecțional!

Nu pentru a deveni prea tehnic, dar cel mai puternic lucru este că ne permite să efectuăm apeluri folosind un singur API pentru a extrage date din cele mai populare rețele publicitare și pentru a returna date normalizate în BigQuery.

Normalizarea datelor poate fi un cost ascuns imens, deoarece poate implica pași suplimentari, așa că trebuie să utilizați soluții care o automatizează. Când extragem datele istorice ale clienților unei agenții pentru reclame Google, reclame Facebook, reclame Youtube, reclame Microsoft, reclame Instagram, reclame Linkedin și Twitter în BigQuery, totul este ușor comparabil. Folosim tabele și vizualizări preconfigurate pentru BigQuery (economisire masivă de timp!).

Întreținerea API-urilor este un alt lucru de luat în considerare. Rețelele publicitare (în special Facebook și Google) își actualizează constant API-urile. Înainte trebuia să menținem șapte sau mai multe API-uri separate – acum ne putem baza pe un singur API știind că este mereu actualizat (nu subestima liniștea!).

În cele din urmă, acoperirea API-urilor rețelei publicitare poate varia foarte mult între companiile de pipeline de date, astfel încât s-ar putea să vă lipsească informații cheie pe care nu le puteți include în analiză. Concentrați-vă pe acoperirea maximă a API-urilor care sunt relevante pentru cazurile dvs. de utilizare PPC, mai degrabă decât pe numărul total de conectori.

În concluzie, cu această configurație ne ia o după-amiază pentru a configura raportarea pe mai multe canale pentru o agenție de dimensiuni medii și necesită întreținere minimă.

Pasul 3: scrieți înapoi modificările de optimizare aduse rețelelor publicitare

Pentru a recapitula, obiectivul nostru nu este doar să extragem date, ci și să automatizăm rescrierea modificărilor de optimizare în rețelele publicitare în scopuri precum gestionarea bugetului. Pentru aceasta avem nevoie de un API bidirecțional – așa cum sugerează și numele, acesta permite datelor dvs. PPC să circule în ambele sensuri.

Conductele convenționale de date precum Supermetrics, Funnel, Improvado, Adverity și altele asemenea nu vă oferă această opțiune. Asta este extrem de limitator. Construim soluții personalizate de automatizare pentru agenții, iar API-ul bidirecțional Shape a fost dezvoltat pentru a ajuta agențiile să creeze platforme de management PPC și alte tehnologii de publicitate scalabile, de ultimă generație.

Dar nu este necesar să construiți întotdeauna o întreagă platformă pentru ca un API bidirecțional să fie necesar. Oamenii subestimează puterea unei vechi foi Google! Iată două cazuri de utilizare frecvente pe care le întâlnim pe care le puteți rezolva cu o foaie de calcul Google în combinație cu tipul de infrastructură de date pe care am descris-o mai sus.

Exemplu de caz de utilizare 1: managementul bugetului

În acest scenariu, agențiile ne solicită de obicei să le ajutăm să întrerupem toate campaniile care cheltuiesc în exces pe canale sau să creștem bugetele pentru toate campaniile pentru un anumit cont de client. Cu toții ne amintim de durerea pe care Google a sporit intervalul de cheltuieli zilnice și de importanța menținerii costurilor sub control.

Poate fi enervant să te autentifici pe diferite platforme și este mai bine să ai control central. Cu infrastructura de date despre care am discutat mai sus, puteți gestiona bugetele central dintr-o foaie de calcul Google, fără a fi nevoie să mențineți API-uri separate.

De asemenea, înseamnă că puteți opri stabilirea bugetelor în silozuri – în loc să decideți independent asupra unui buget de căutare și a unui buget social, de exemplu, puteți crea cu ușurință modele care vă permit să preziceți performanța pentru un întreg client atunci când împărțiți bugetul total în moduri diferite. .

Exemplu de caz de utilizare 2: controale de sănătate și alerte

Fiecare agenție are propriile reguli pentru ceea ce constituie un comportament „normal” (câte cuvinte cheie per grup de anunțuri, câte anunțuri, câte teste, convenții de denumire etc.). Dar este o durere pentru managerii de cont să se uite la diferite platforme în mod individual pentru alerte, ca să nu mai vorbim de o scurgere de timp. De ce nu ați dori să construiți un raport central care să consolideze alertele?

Aceste două exemple arată că construirea de instrumente de automatizare extrem de eficiente este cu siguranță la îndemâna agențiilor de orice dimensiune și nu aveți nevoie de o armată de dezvoltatori pentru a ajunge acolo. Lucrul important este că aveți configurarea corectă a infrastructurii de date publicitare care vă permite să începeți și să vă mențineți opțiunile deschise.