Как наука о данных может улучшить эффективность контекстной рекламы

Поскольку машинное обучение и автоматизация все больше укрепляются в цифровом маркетинге, нам нужен способ анализировать все данные, которые мы получаем. Наука о данных делает это, превращая теории в материальные доказательства.

Один из терминов в области науки о данных, с которым вы можете столкнуться, - это большие данные. Это относится к большим и сложным наборам данных, используемым для выявления тенденций и закономерностей, которые могут помочь компаниям принимать более качественные и персонализированные решения для своих клиентов.

В PPC такие возможности могут творить чудеса для оптимизации бюджетных расходов, повышения CTR и общей производительности.

В этой статье я рассмотрю концепцию науки о данных, инструменты и знания, необходимые для ее работы, некоторые распространенные проблемы PPC и то, как наука о данных может помочь их исправить.

Что такое наука о данных?

Наука о данных - это изучение данных с помощью различных научных процессов и алгоритмов с целью получения информации. Как упоминалось выше, большие данные играют важную роль в демонстрации эффективности науки о данных, и такие методы, как машинное обучение и автоматизация, не менее важны.

Почему это так важно?

Короткий ответ: наука о данных решает проблемы. До того, как технологии были такими сложными, как сейчас, определенные решения принимались на основе предположений и прошлых тенденций. Это не всегда срабатывало, и люди и компании теряли много денег. Теперь наука о данных может помочь обнаружить аномалии и тенденции, сэкономить людям миллионы и дать компаниям возможность улучшить отношения с клиентами и улучшить качество обслуживания.

Вот несколько примеров, показывающих, насколько важной может быть наука о данных:

• Airbnb, который использовал науку о данных для роста своего бизнеса на 43000% всего за 5 лет
• Netflix использует аналитические данные для создания оригинальных сериалов, а также всех индивидуальных рекомендаций, которые вы видите. Это было сделано с использованием больших данных, чтобы понять пользователей, а также то, что им нравится и не нравится.
• В Spotify есть команда специалистов по данным, которые используют его API для классификации музыки по типу (например, энергия, громкость, танцевальность).

Инструменты, терминология и методы

Наука о данных не предназначена для использования с большими и сложными наборами данных, и вам не нужна степень, чтобы понимать основы.

Инструменты

• Python - это язык программирования, синоним науки о данных из-за его четкого синтаксиса и возможности масштабирования для проектов любого размера. Он также имеет большое количество библиотек, созданных специально для науки о данных, включая pandas, numpy и scipy.
• R - еще один язык программирования, широко используемый в науке о данных, особенно при интеллектуальном анализе данных.
• Существуют платформы, используемые для создания моделей машинного обучения, в том числе TensorFlow (Google) и Pytorch (Facebook), а также обработки данных, такие как Apache Hadoop (Apache).
• BigML использует облачную среду графического интерфейса для обработки алгоритмов машинного обучения.

Терминология

• Набор данных - это набор структурированных данных.
• Интеллектуальный анализ данных - процесс выявления моделей и понимания в наборах данных.
• Глубокое обучение - разновидность машинного обучения, которое пытается скопировать мыслительные процессы человека. ИИ использует глубокое обучение для улучшения таких вещей, как распознавание и перевод речи.

Методы

• Кластеризация - это метод, при котором данные группируются.
• Машинное обучение выполняет задачи на основе шаблонов и тенденций, которые он получает из наборов данных. Чем больше и точнее набор данных, тем лучше результаты.
• Классификация помогает предсказать категории, в которые должны входить точки данных.

Как наука о данных может помочь PPC?

Независимо от того, используете ли вы Google Рекламу или другие альтернативы контекстной рекламы, автоматизация находится на переднем крае. Но вам нужно знать, что автоматизировать и почему, и именно здесь наука о данных пригодится. Другие преимущества науки о данных в PPC включают:

• Выявление выбросов по количеству показов и кликов с течением времени, чтобы подтвердить, связаны ли значительные изменения с сезонностью или чем-то еще.
• Адаптация кампаний PPC к определенной аудитории и когда они находятся в сети.
• Понимание предпочтений покупателя.
• Более глубокий анализ рекламного текста.
• Создание и оптимизация списков ремаркетинга.
• Выявление необычного трафика.
• Создание лучших сплит-тестов.

Практическое применение науки о данных в контекстной рекламе

1. Найдите источники данных и сгруппируйте их.

Крис Питт, руководитель отдела маркетинга компании Vertical Digital, выступил на BrightonSEO с докладом о преимуществах науки о данных в управлении кампаниями PPC, и одним из его предложений было «собрать и объединить все» в отношении источников данных.

В своем примере он объединил OpenWeatherMap API или Google Distance Matrix API, чтобы задать более глубокие вопросы об общей производительности PPC-кампаний во время дождя и о поведении пользователей, которые находились в радиусе 20 миль от офисов. Эти идеи могут показаться излишними, но использование этих деталей может сэкономить много денег в долгосрочной перспективе.

Качество ваших источников данных может повлиять на ваши выводы, поэтому используйте лучшие инструменты. Помимо упомянутых выше инструментов, такие программы, как SEMrush, Google Data Studio и Tableau, могут помочь сопоставить и проанализировать данные быстрее и проще.

2. PPC должна работать вместе со всеми маркетинговыми каналами.

Специалисты по контекстной рекламе не работают в вакууме. Их сила заключается в объединении их усилий со всеми членами маркетинговой команды. Это означает сотрудничество с отделом продаж и использование данных CRM, разработчиков, которые помогают создавать целевые страницы и веб-сайты, SEO и поддержку клиентов.

Анализ данных может предоставить цели и рекомендации, которым должен следовать каждый, чтобы обеспечить плавный путь клиента от впечатления до конверсии цели. Эти идеи могут также определить ключевые области для улучшения между двумя командами, и они могут работать вместе над их исправлением. CTR высокий, а конверсии низкие? Может быть, есть проблема со скоростью страницы, над которой PPC, разработчики и SEO могли бы работать вместе. В этом сила науки о данных.

3. Визуализируйте эффективность контекстной рекламы.

Данные прекрасны, но сами по себе они представляют собой столбцы и ряды цифр и букв. Как превратить все это в полезную информацию, на которую можно действовать? С визуализацией данных. Отчеты об эффективности имеют первостепенное значение для того, чтобы показать, где PPC преуспевает или нуждается в улучшении, и возможность визуализировать эти данные также важна.

Визуализация данных может:

• Найдите тенденции
• Сравнить данные с течением времени
• Нормализовать большие наборы данных
• Помогите в дальнейшем тестировании

Иногда достаточно простой гистограммы или линейного графика, чтобы показать вам, где дела идут правильно или неправильно. Преимущество науки о данных в отношении визуализации данных заключается в том, что это можно сделать очень быстро, и вы можете создавать отчеты за минуты, если не за секунды.

4. Тест, тест, тест

После того, как Google внес свои печально известные изменения в поисковую выдачу на компьютере, я решил проверить, повлияли ли изменения в поисковой выдаче Google на CTR рекламы. У меня была гипотеза, я использовал большой набор данных, чтобы проверить ее, и результаты отличались от того, что я предсказывал. Еще оставались возможности для дальнейшего тестирования и лучшей классификации, но возможности тестирования могут помочь вам подтвердить или опровергнуть любые предубеждения, которые у вас могли быть.

Изолированные данные не имеют смысла, и возможность их тестирования в контролируемых условиях может привести к важным выводам. В этом прелесть науки о данных - она ​​предоставляет знания, которые вы можете использовать, чтобы делать более обоснованные суждения. В PPC эти суждения могут влиять на такие показатели, как ROAS (рентабельность инвестиций в рекламу), показатель качества, процент полученных показов и стоимость конверсии.

Заключение

Использование науки о данных в PPC может решить текущие проблемы, зависящие от ваших кампаний. Когда данные перед вами, нет необходимости строить догадки. Все, что вам нужно, это средства интерпретировать то, что вы видите, находить определенные тенденции и повышать производительность, и именно в этом наука о данных преуспевает.