Как изучение Python может улучшить ваши кампании PPC

Python уделяет большое внимание SEO, но как насчет PPC? Эти две дисциплины часто рассматриваются как полярные противоположности, но у них общие цели, и добавление немного Python в кампанию PPC может творить чудеса с точки зрения повышения конверсии, CTR и затраченного времени.

Но прежде чем мы рассмотрим, как Python может повысить производительность PPC, нам нужно обрисовать суть этого языка.

Что такое Python?

Python - это язык программирования, созданный Гвидо ван Россумом в 1980-х годах и публично выпущенный в 1991 году. Ван Россум хотел, чтобы Python подчеркивал удобочитаемость кода с помощью пяти философских принципов:

• Красивое лучше уродливого
• Явное лучше, чем неявное
• Лучше простое, чем сложное
• Сложный лучше, чем сложный
• Читаемость имеет значение

Его структура и синтаксис помогают пользователям писать логический код независимо от размера проекта.

Компании, использующие Python, включают Google (естественно), Netflix, YouTube, NASA, IBM, Mozilla и Disney.

Легко ли учиться?

Начальный уровень для Python очень низкий. Все основано на логике, и этот язык имеет много общего синтаксиса с другими известными языками, такими как JavaScript и C ++. А если нет функции, которая могла бы решить вашу проблему, вы можете создать свою собственную.

Как мне его установить?

Как сказал Джейкоб Фэйрклаф, некоторым пользователям может быть сложно установить Python. Но это зависит от вашей операционной системы.

Для большинства пользователей Mac Python встроен, поэтому вы можете использовать свой терминал для доступа к нему. Это не относится к пользователям Windows. Рекомендуемый способ - через Anaconda, поскольку он также устанавливает множество полезных библиотек для использования (которые я объясню более подробно позже).

У Google есть своя собственная среда, также называемая Google Colab.

Методы Python, которые помогут вашим кампаниям PPC

По словам Аристотеля, «тому, чему мы должны научиться, прежде чем мы сможем это сделать, мы узнаем, выполняя это». И Python не исключение. Использование Python в SEO - обычная практика, и то же самое и с PPC.

Понимание других языков важно, но Python может сэкономить профессионалам много времени, автоматизируя работу, которая обычно занимает часы.

Объем данных, которые вы можете получить из PPC-кампании, может расти очень быстро, поэтому способ их организации и автоматизации в логическую структуру в конечном итоге значительно упростит жизнь каждому.

Двумя крупнейшими приложениями Python являются искусственный интеллект и машинное обучение, и они также являются основными мостами между языком и PPC. Как сказала Даниэль Строутер в своей статье AI для PPC полезен только при использовании внешних инструментов , «использование AI для PPC больше не вариант. Это необходимость ». Вот что мы рассмотрим - интеграцию Python с внешними инструментами и программным обеспечением.

Другие вещи, которые вы можете делать с помощью Python, которые могут помочь вам с управлением PPC, включают:

• Парсинг данных
• Анализ данных и интеллектуальный анализ
• Визуализация данных
• Обработка естественного языка (NLP)

Python + Google Реклама

Все мы знаем, насколько трудоемким может быть управление Google Реклама. Поэтому Google создал API для своей рекламной платформы, чтобы пользователи могли автоматизировать широкий спектр задач, связанных с PPC. Вы можете найти их список на странице клиентской библиотеки.

Один программист создал скрипт для отчетности по KPI, который пригодится клиентам, акционерам и коллегам.

Python + консоль поиска Google

Когда вы пишете рекламу PPC, вы хотите, чтобы она конвертировалась, чтобы ваш ROI был как можно выше. Данные поиска из Search Console могут помочь найти области, которые нужно улучшить, или примеры успеха, на которых можно заработать.

Passion Digital создала скрипт, который анализирует поисковые запросы из Search Console, чтобы получить информацию для повышения эффективности SEO и PPC. Он делает это, находя ключевые слова и фразы с низкими коэффициентами конверсии и ценой за конверсию, используя эти термины.

Python + Excel / Google Таблицы

Одна из наиболее распространенных комбинаций рабочих процессов Python включает Excel и Google Таблицы.

Поскольку данные могут быть экспортированы в виде файлов CSV и электронных таблиц с помощью большинства внешних инструментов, их легко импортировать в программу для работы с электронными таблицами. А Python любит данные.

Список способов использования Python и Excel с данными PPC является исчерпывающим. Вы можете использовать его для прогнозирования будущих тенденций, прогнозирования CTR, создания кампании, генерации ключевых слов, изменения ставок, анализа структуры учетной записи, списков соответствия клиентов, геолокационного таргетинга.

Python + Google Data Studio

Google Data Studio - мощный инструмент для визуализации данных, которым можно пользоваться бесплатно. Таким образом, объединение его с Python означает оптимизированный подход к визуализации данных и отчетности.

Существуют также платные инструменты, такие как Panoply, которые могут интегрировать Data Studio и Python вместе с множеством сервисов, таких как Salesforce, Zendesk и Google Analytics. Внезапно у вас появляется большая сеть данных из всех отделов - продаж, разработки, поддержки клиентов, управления проектами, дизайна, веб-аналитики. Уф!

Вы даже можете шпионить за своими конкурентами с помощью Python и создавать отчеты и графики PPC с помощью Data Studio, чтобы показать результаты.

Python + Google

Результаты поиска - это больше, чем просто отображение результатов. Их можно использовать в качестве собственных источников данных и дать представление о том, насколько хорошо вы и ваши конкуренты справляетесь.

С помощью таких API, как Serpstack, вы можете извлекать данные об объявлениях из любой поисковой выдачи и анализировать такие вещи, как позиция, оптимизация заголовка и описания, дополнительные ссылки и отображаемые URL-адреса. Вы также можете использовать это с обычными результатами, чтобы найти новые потенциальные ключевые слова, по которым вы можете делать ставки, и улучшить свои кампании.

Python + Facebook

В 2017 году Facebook сделал свой Prophet открытым. Инструмент прогнозирования доступен через Python и R (другой язык программирования) и оптимизирован для предприятий, позволяющих прогнозировать тенденции, будь то ежечасные, ежедневные, еженедельные или сезонные.

Он очень продвинутый и в основном предназначен для использования в крупномасштабном бизнесе, но если у вас есть опыт и ресурсы, у Prophet есть потенциал для оптимизации крупных платных кампаний.

Полезные библиотеки, модули и API

Vanilla Python может выполнять большинство задач, но его сила заключается во всех библиотеках, модулях и API, которые вы можете использовать. Хотя все они имеют сходство, все они - разные дополнения. Модуль - это файл Python, содержащий функции, переменные и методы, библиотека - это набор модулей и предопределенных функций, которые позволяют выполнять действия без написания кода самостоятельно, а API - это интерфейсный набор стандартов и инструкций.

Вот список некоторых полезных из них, которые вы можете использовать.

• Pandas (библиотека) - Pandas - это библиотека с открытым исходным кодом, которая создает структуры данных и инструменты анализа данных. Вы можете создавать таблицы, создавать упорядоченные и неупорядоченные серии данных и «фреймы данных», объединять, объединять и разделять их. Вероятно, это самый гибкий инструмент анализа данных, который есть у вас, если вы используете Python.
• CSV (модуль) - этот модуль идет рука об руку с pandas, поскольку позволяет экспортировать данные в CSV.
• Запросы (библиотека) - Запросы необходимы, если вы очищаете веб-данные. Он отправляет запросы на HTTP-страницы, позволяя вам получить доступ к любой информации с веб-страницы. Если вы планируете очищать данные поисковой выдачи, это важная библиотека для использования.
• Beautiful Soup (библиотека) - Beautiful Soup является дополнением к запросам, позволяя вам извлекать все из HTTP-страницы.
• Serpstack (API) - API serpstack позволяет обрабатывать данные Google SERP в реальном времени и в нужном масштабе, а также позволяет экспортировать данные в форматах JSON и CSV (в зависимости от уровня вашей учетной записи).
• Google API (API) - Google, это Google, у них есть библиотека API, которую вы можете использовать для всех видов вещей.
• TensorFlow (библиотека) - одна из лучших библиотек для машинного обучения.
• SciKit Learn (библиотека) - еще одна библиотека машинного обучения для прогнозного анализа данных.

Другие источники

• Изучите Python с Kaggle.
• Курс Python Кольта Стила по Удеми.
• Серия видео Ника Дадди «Питон для маркетологов».
• Как раскрыть мощные истории данных с помощью Python, Гамлет Батиста
• Отчет о расследовании PPC: что такое API?
• Кодирование для маркетологов - с чего начать
• Проблемы с большими учетными записями PPC: управление данными

Резюме

Изучение языка программирования может показаться сложным, но Python - один из самых простых и доступных языков. Его возможности автоматизации и анализа имеют широкий спектр применения и могут помочь упростить сложные данные и автоматизировать трудоемкие задачи. Никто не хочет усложнять себе работу!

Если бы мне пришлось дать какой-нибудь полезный совет, который нужно запомнить во время обучения, я бы сказал:

Не позволяйте FOMO добраться до вас

Когда я начал изучать Python, я увлекся проектами, не зная всех техник. Все в Твиттере создавали потрясающие сценарии, а я все еще узнавал о списках и циклах. Но потом я понял, что никогда не доберусь до их уровня копированием и вставкой, когда я не понял. Так что я вернулся к своему курсу и сосредоточился исключительно на нем.

Полное понимание основ - единственный способ развить передовые методы. И у образования нет срока годности.

Практика, практика, практика

Большинство курсов содержат практические примеры. Помимо этого, вы всегда должны проверять то, что вы узнали. Это не обязательно должно быть частью большого проекта, просто что-то маленькое, чтобы вы могли освоить методы.

Оставайся любопытным

Узнавать что-то новое не всегда легко. Вы будете разочарованы, когда что-то не сработает, и вам может потребоваться некоторое время, если его станет слишком много. Но никогда не теряйте любопытства. У языков программирования так много приложений, а некоторые из них еще даже не открыты. Оставайтесь любопытными, и вы можете найти его.

Найдите других, кто учится

Сообщества - отличные места для улучшения вашего обучения. Вот несколько отличных мест для сотрудничества и развития с Python:

• Субреддит Python Education - r / learnpython
• Twitter - подписывайтесь на Рут Эверетт, Гамлета Батиста, Чарли Варнье, Рори Трусдейл, Софи Варнс, Эйприл Спейт.
• Pyslackers - открытое сообщество энтузиастов программирования на Python
• Python.org также имеет сообщество

Подпишитесь на еженедельную рассылку Python