Этот скрипт Google Реклама использует GPT для подведения итогов по эффективности аккаунта.

В прошлом месяце я поделился своим первым скриптом Google Ads с поддержкой GPT. Он определяет отсутствующие заголовки RSA и предлагает новые варианты.

В этом месяце я хотел немного расширить границы GPT и посмотреть, смогу ли я заставить его написать для меня мой следующий скрипт. Спойлер: это сработало! Но для того, чтобы туда добраться, нужно было немного подержаться за руки. Я научу вас, как я разработал подсказку, чтобы получить успешный результат.

Сценарий, которым я делюсь, использует GPT OpenAI для написания сводки по эффективности учетной записи, а также некоторые предложения по улучшению производительности учетной записи Google Ads.

Делаем отчеты PPC более описательными

Отчетность PPC может быть утомительной задачей. По своей природе это также повторяется, потому что клиенты и заинтересованные лица ожидают, что последний отчет будет регулярно поступать в их почтовый ящик — будь то еженедельно, ежемесячно или, боже упаси, даже ежедневно.

Есть много отличных инструментов отчетности (я работаю на одном). Хотя они могут автоматизировать извлечение данных и их визуализацию, осмысление и рассказывание истории с данными обычно все еще требует участия человека. GPT отлично подходит для написания убедительных историй, поэтому он показался мне хорошим решением моей проблемы.

GPT и генеративный ИИ умеют создавать хорошо написанный текст. Поскольку большие языковые модели (LLM) прочитали миллиарды слов, они очень хорошо предсказывают, как соединить слова таким образом, чтобы обеспечить убедительное чтение.

Но какими бы убедительными они ни были, они не всегда верны, и это большая проблема, когда цель состоит в том, чтобы поделиться с клиентами достоверными отчетами.

Поэтому я решил выяснить, могу ли я заставить GPT быть правильным и отличным рассказчиком данных в рекламном аккаунте.

проблема истины GPT

Слабость GPT заключается в том, что его основной силой является предсказание следующего слова в строке. Он гораздо менее надежен, когда дело доходит до проверки фактов и подтверждения правильности того, что он говорит.

Его обучение могло включать в себя десятки сообщений в блогах о том, как получить больше конверсий в Google Ads.

Поскольку в этих статьях, вероятно, часто упоминаются такие задачи, как проверка бюджетов и управление целевыми ценами за конверсию, GPT, скорее всего, будет включать эти вещи, когда генерирует советы, связанные с получением большего количества конверсий.

Но это может привести к некоторым ошибкам в деталях, например, следует ли рекламодателю, чья цена за конверсию ниже целевой цены за конверсию, увеличить или уменьшить свой рекламный бюджет. GPT не решает проблему аналитически, а скорее предсказывает слова, которые следует включить в свой совет.

Другая проблема заключается в том, что GPT по-прежнему плохо справляется с математикой, несмотря на то, что openAI работает над решением этой известной проблемы.

Например, если предоставлены такие факты, как количество кликов и показов в кампании, небезопасно предполагать, что она будет знать, как определить правильный CTR на основе этой информации. Мы все знаем, что это простая формула: клики/показы = CTR.

Иногда GPT делает это правильно, но это не гарантируется.

Чтобы избежать ошибок в расчетах, я решил, что будет безопаснее самому посчитать и предоставить результаты в подсказке.

Вместо того, чтобы доверять GPT для правильного расчета таких показателей, как CTR, коэффициент конверсии и т. д., я предоставил значения для этих показателей в приглашении.

Как предоставить GPT факты о вашем бизнесе

Конкретной задачей, которую я хотел автоматизировать, было описание того, как производительность учетной записи изменилась в прошлом месяце по сравнению с предыдущим месяцем, и включение некоторых предложений по оптимизации.

При создании этой автоматизации я не мог сразу перейти к коду. Мне пришлось вручную создать процесс, который работал, прежде чем превратить этот процесс в автоматизацию.

Первый шаг состоял в том, чтобы поэкспериментировать с GPT, чтобы определить, какие данные ему нужны, чтобы он перестал придумывать факты и вместо этого полагался на правду при создании своих историй. Это потребовало предоставления ему данных Google Ads с фактами, которые я хотел, чтобы они описывали.

К счастью, GPT может использовать таблицу в качестве входных данных и выяснить, как интерпретировать различные ячейки. Поэтому я создал таблицу эффективности кампании и экспортировал ее в виде текстового файла CSV, который можно было скопировать и вставить в приглашение GPT.

Поскольку я хотел, чтобы GPT прокомментировал изменения в производительности между двумя диапазонами дат, я изначально ввел две отдельные строки CSV, по одной для каждого периода.

Но две отдельные строки CSV используют больше токенов, чем одни и те же данные, объединенные в один CSV с отдельными столбцами для разных диапазонов дат.

Поэтому, чтобы немного улучшить автоматизацию при работе с большими учетными записями, я сгенерировал объединенную строку CSV.

Имея фактические данные, готовые для вставки в подсказку, я мог перейти к разработке подсказки, чтобы получить наилучшие возможные результаты.

Быстрый инжиниринг

Имея фактические данные для работы, мне нужно было указать GPT, что делать с этими фактами. Подсказка может быть такой простой, как:

• «Напишите сводку эффективности кампаний, сравнивая два периода».

GPT умен и определяет, какие периоды используются в данных CSV.

Если он имеет тенденцию слишком сильно фокусироваться на определенных показателях, которые вы хотели бы убрать из приоритета, добавьте в приглашение больше деталей, например:

• «Не включайте в сводку поисковые потерянные IS».

Затем я хотел включить в него несколько советов по оптимизации. Чтобы сделать предложения более надежными и больше соответствующими моему собственному стилю управления, я загрузил подсказку некоторыми дополнительными фактами, такими как эти:

• Целевая цена за конверсию составляет 20 долларов США. Более высокая стоимость – это плохо, а более низкая – это хорошо.
• Если процент потерянных показов в поисковой сети (бюджет) > 10 %, а цена за конверсию ниже целевой, следует увеличить бюджет.
• если цена за конверсию выше целевого, следует скорректировать ставки.

Затем при отправке очень подробной подсказки с данными CSV, фактами и запросом о том, что делать с этими данными, GPT начал давать твердые ответы.

Когда все кусочки головоломки собраны, пришло время попросить GPT написать мне автоматизацию.

Получайте ежедневный информационный бюллетень, на который полагаются поисковые маркетологи.

Обработка… Пожалуйста, подождите.

ПОДПИСАТЬСЯ

См. условия.

Получение GPT для написания рекламных скриптов

Код для скрипта Google Ads для извлечения данных из аккаунта не особенно сложен. Это часть почти любого скрипта и очень хорошо документирована.

Поэтому я скрестил пальцы и попросил GPT написать скрипт для получения данных для меня с помощью этой подсказки:

Ответ выглядел как хороший сценарий, но одна вещь казалась немного не так. Я писал запрос GAQL, включающий два диапазона дат, которые я хотел сравнить в одном запросе. Это не должно работать.

Поэтому я попросил GPT повторить попытку, и, хотя реализация немного изменилась, он снова перепутал диапазоны дат в запросе GAQL:

В этот момент я мог бы сдаться и исправить код самостоятельно, но вместо этого я быстро занялся проектированием.

Что, если моя подсказка сбивает с толку GPT?

Я сказал это:

• «Получите показатели кликов, показов, стоимости, CTR, средней цены за клик, конверсий, коэффициента конверсии и цены за конверсию за предыдущий и позапрошлый месяцы. ”

Могу ли я быть более ясным и сказать, что это должно быть сделано в двух отдельных запросах, которые будут объединены позже?

Поэтому я изменил подсказку, включив в нее этот новый текст:

• «Получите показатели кликов, показов, стоимости, CTR, средней цены за клик, конверсий, коэффициента конверсии и цены за конверсию. Получите отчет за 2 диапазона дат: за последний месяц и за месяц до него. создайте карту, где ключом является название кампании, и она включает статистику из двух диапазонов дат. ”

Это намного точнее, и результат вернулся следующим образом:

Теперь GPT писал правильный код. После его установки в моей учетной записи Google Ads он сразу заработал, как и ожидалось, и сгенерировал необходимые данные в формате CSV.

Это был хороший урок быстрой инженерии для меня. Если вы нанимаете нового члена команды, который никогда не занимался контекстной рекламой, вам, вероятно, нужно быть очень точным в своих инструкциях, когда вы просите о помощи. То же самое и с GPT, точность имеет значение!

Кроме того, по-прежнему важно быть экспертом в предметной области. Тот, кто никогда не работал с отчетами GAQL или API из Google Ads, может не знать, что нельзя получить данные за два диапазона дат за один вызов. Без этих знаний найти ошибку в ответе GPT может быть очень сложно.

В итоге, когда вы просите GPT сгенерировать код, полезно написать псевдокод, а не слишком общий и только сообщать ему, какие результаты вы ожидаете. Чем больше вы сообщаете системе, как получить этот результат, тем больше вероятность того, что она напишет работающий код.

Теперь, когда код для извлечения данных из CSV работает, мне понадобился код для отправки этих данных в GPT, чтобы запросить сводку.

Использование GPT в скриптах Google Ads

Чтобы использовать GPT в скрипте, вам нужен доступ к API и токен API. Вы можете подписаться на это на веб-сайте OpenAI. При этом вы можете написать простую функцию, которая вызывает API с подсказкой, получает ответ и выводит его на экран.

Этот код можно было запросить у GPT, но он уже был у меня из сценария RSA в прошлом месяце, поэтому я просто использовал его повторно.

Вот фрагмент кода для использования тега GPT в скриптах Google Рекламы.

Собираем это вместе

Затем я соединил два приведенных выше сценария вместе. Первый сценарий получает данные, необходимые для моего приглашения, а второй сценарий отправляет эти данные в качестве приглашения в GPT и фиксирует ответ, который затем отображается на экране.

Получите копию полного кода здесь и не забудьте добавить свой собственный ключ API, чтобы начать его использовать:

Тогда вам стоит поэкспериментировать с фактами и подсказать. Строка в коде, где вы вводите факты, должна содержать сведения, которые вы хотите, чтобы GPT знал, например:

• Какова ваша цель.
• Является ли число выше или ниже целевого значения хорошим или плохим.
• Факты о методологии оптимизации вашего аккаунта (т. е. что вы порекомендуете делать, если цена за конверсию слишком высока, а количество показов уменьшилось).

GPT будет опираться на предоставленные вами факты, а не выдумывать их при подведении итогов производительности.

Вы также можете спроектировать подсказку, чтобы делать что-то так, как вы хотите.

Например, вы можете попросить GPT включить или исключить определенные метрики из сводки или указать, в каком стиле писать, например, в разговорном или деловом стиле.

Помните, что этот скрипт использует API OpenAI, который не является бесплатным. Поэтому каждый раз, когда вы запускаете это, это будет стоить денег.

Я рекомендую запускать этот скрипт по мере необходимости, а не включать его в автоматическое расписание.

Подведение итогов эффективности PPC с помощью GPT

GPT отлично пишет, но может иметь проблемы с фактической правильностью. Вот почему полезно предоставить как можно больше фактов в подсказках.

С помощью скрипта Google Ads данные об эффективности аккаунта могут быть автоматически подготовлены в формате, который работает с GPT.

Используйте этот сценарий, чтобы предоставить GPT факты о вашей учетной записи и получить сводку по эффективности, которой можно поделиться с клиентами и заинтересованными сторонами.

Я призываю вас проверить это и дайте мне знать, что вы думаете.