การเรียนรู้ Python สามารถปรับปรุงแคมเปญ PPC ของคุณได้อย่างไร

Python มีจุดสนใจหลักใน SEO แต่ PPC ล่ะ? สาขาวิชาทั้งสองนี้มักถูกมองว่าเป็นสิ่งที่ตรงกันข้ามกัน แต่มีเป้าหมายร่วมกัน และการเพิ่ม Python เล็กน้อยในแคมเปญ PPC สามารถทำสิ่งมหัศจรรย์สำหรับการปรับปรุง Conversion, CTR และเวลาที่ใช้ไป

แต่ก่อนที่เราจะดูว่า Python สามารถเพิ่มประสิทธิภาพ PPC ของคุณได้อย่างไร เราต้องสรุปว่าภาษานั้นเกี่ยวกับอะไร

ไพทอนคืออะไร?

Python เป็นภาษาโปรแกรมที่สร้างขึ้นโดย Guido van Rossum ในทศวรรษ 1980 และเผยแพร่ต่อสาธารณะในปี 1991 Van Rossum ต้องการให้ Python เน้นความสามารถในการอ่านโค้ดด้วยหลักปรัชญาห้าประการ:

• สวยดีกว่าขี้เหร่
• ชัดเจนดีกว่าโดยนัย
• เรียบง่ายดีกว่าซับซ้อน
• ซับซ้อนดีกว่าซับซ้อน
• จำนวนการอ่าน

โครงสร้างและไวยากรณ์ของมันช่วยให้ผู้ใช้เขียนโค้ดแบบลอจิคัลโดยไม่คำนึงถึงขนาดของโปรเจ็กต์

บริษัทที่ใช้ Python ได้แก่ Google (โดยธรรมชาติ), Netflix, YouTube, NASA, IBM, Mozilla และ Disney

มันง่ายที่จะเรียนรู้?

ระดับเริ่มต้นสำหรับ Python นั้นต่ำมาก ทุกอย่างขึ้นอยู่กับตรรกะและภาษานั้นใช้ไวยากรณ์ร่วมกับภาษาอื่น ๆ ที่รู้จักกันดีเช่น JavaScript และ C ++ และหากไม่มีฟังก์ชันที่สามารถแก้ปัญหาของคุณได้ คุณสามารถสร้างขึ้นมาเองได้

ฉันจะติดตั้งได้อย่างไร

ดังที่ Jacob Fairclough กล่าวไว้ Python อาจติดตั้งได้ยากสำหรับผู้ใช้บางคน แต่นั่นก็ขึ้นอยู่กับระบบปฏิบัติการของคุณ

สำหรับผู้ใช้ Mac ส่วนใหญ่ Python มีมาให้ในตัว คุณจึงสามารถใช้ Terminal ในการเข้าถึงได้ นั่นไม่ใช่กรณีสำหรับผู้ใช้ Windows วิธีที่แนะนำคือผ่าน Anaconda เนื่องจากเป็นการติดตั้งไลบรารีที่มีประโยชน์มากมาย (ซึ่งฉันจะอธิบายในรายละเอียดเพิ่มเติมในภายหลัง)

Google มีสภาพแวดล้อมของตัวเองที่เรียกว่า Google Colab

เทคนิค Python เพื่อช่วยแคมเปญ PPC ของคุณ

ในคำพูดของอริสโตเติล "สำหรับสิ่งที่เราต้องเรียนรู้ก่อนที่เราจะสามารถทำได้ เราเรียนรู้โดยการทำมัน" และ Python ก็ไม่มีข้อยกเว้น การฝึก Python ใน SEO นั้นเป็นแนวทางปฏิบัติทั่วไป และ PPC ก็เช่นเดียวกัน

การทำความเข้าใจภาษาอื่นๆ เป็นสิ่งสำคัญ แต่ Python สามารถช่วยมืออาชีพประหยัดเวลาได้มากด้วยการทำงานอัตโนมัติซึ่งปกติจะใช้เวลาหลายชั่วโมง

จำนวนข้อมูลที่คุณจะได้รับจากแคมเปญ PPC สามารถเติบโตได้อย่างรวดเร็ว ดังนั้นวิธีการจัดระเบียบและทำให้เป็นโครงสร้างแบบลอจิคัลโดยอัตโนมัติจะทำให้ชีวิตของทุกคนง่ายขึ้นมากในระยะยาว

แอปพลิเคชั่นที่ใหญ่ที่สุดสองอย่างของ Python คือ AI และ การเรียนรู้ของเครื่อง และเป็นสะพานเชื่อมหลักระหว่างภาษาและ PPC ดังที่ Danielle Strouther กล่าวในบทความของเธอ AI สำหรับ PPC มีประโยชน์เฉพาะถ้าคุณใช้เครื่องมือภายนอก “การใช้ AI สำหรับ PPC นั้นไม่ใช่ทางเลือกอีกต่อไป มันเป็นสิ่งจำเป็น” นั่นคือสิ่งที่เราจะพิจารณา – การรวม Python เข้ากับเครื่องมือและซอฟต์แวร์ภายนอก

สิ่งอื่น ๆ ที่คุณสามารถทำได้ด้วย Python ที่สามารถช่วยคุณในการจัดการ PPC ได้แก่:

• การขูดข้อมูล
• การวิเคราะห์ข้อมูลและการขุด
• การสร้างภาพข้อมูล
• การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP)

Python + Google Ads

เราทุกคนรู้ดีว่าการจัดการ Google Ads นั้นยากเย็นเพียงใด ดังนั้น Google จึงสร้าง API สำหรับแพลตฟอร์มโฆษณาเพื่อให้ผู้ใช้สามารถทำงานที่เกี่ยวข้องกับ PPC ได้โดยอัตโนมัติ คุณสามารถค้นหารายการเหล่านี้ได้ในหน้าไลบรารีของไคลเอ็นต์

โปรแกรมเมอร์คนหนึ่งสร้างสคริปต์สำหรับการรายงาน KPI ซึ่งจะสะดวกสำหรับลูกค้า ผู้ถือหุ้น และเพื่อนร่วมงาน

Python + Google Search Console

เมื่อคุณเขียนโฆษณา PPC คุณต้องการให้พวกเขาแปลงเพื่อให้ ROI ของคุณสูงที่สุด ข้อมูลการค้นหาจาก Search Console สามารถช่วยค้นหาด้านที่ต้องปรับปรุงหรือตัวอย่างความสำเร็จที่จะใช้ประโยชน์ได้

Passion Digital สร้างสคริปต์ที่วิเคราะห์คำค้นหาจาก Search Console เพื่อรับข้อมูลเชิงลึกเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพ SEO และ PPC โดยค้นหาคำหลักและวลีที่มีอัตรา Conversion และ CPA ต่ำโดยใช้คำเหล่านั้น

Python + Excel/Google ชีต

หนึ่งในคอมโบเวิร์กโฟลว์ Python ที่พบบ่อยที่สุดเกี่ยวข้องกับ Excel และ Google ชีต

เนื่องจากข้อมูลสามารถส่งออกเป็นไฟล์ CSV และสเปรดชีตโดยเครื่องมือภายนอกส่วนใหญ่ การนำเข้าไปยังโปรแกรมสเปรดชีตจึงเป็นเรื่องง่าย และ Python ชอบข้อมูล

รายการวิธีใช้ Python และ Excel กับข้อมูล PPC นั้นละเอียดถี่ถ้วน คุณสามารถใช้เพื่อคาดการณ์แนวโน้มในอนาคต, การคาดคะเน CTR, การสร้างแคมเปญ, การสร้างคำหลัก, การแก้ไขราคาเสนอ, การวิเคราะห์โครงสร้างบัญชี, รายการการจับคู่ลูกค้า, การกำหนดเป้าหมายตำแหน่งทางภูมิศาสตร์

Python + Google Data Studio

Google Data Studio เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังสำหรับการสร้างภาพข้อมูลและใช้งานได้ฟรี ดังนั้นการรวมเข้ากับ Python จึงหมายถึงวิธีการที่คล่องตัวในการข้อมูล ได้แก่ และการรายงาน

นอกจากนี้ยังมีเครื่องมือแบบชำระเงิน เช่น Panoply ซึ่งสามารถรวม Data Studio และ Python เข้ากับบริการต่างๆ เช่น Salesforce, Zendesk และ Google Analytics ทันใดนั้น คุณมีเครือข่ายข้อมูลขนาดใหญ่จากทุกแผนก ไม่ว่าจะเป็นฝ่ายขาย นักพัฒนา ฝ่ายสนับสนุนลูกค้า การจัดการโครงการ การออกแบบ การวิเคราะห์เว็บ วุ้ย

คุณยังสามารถสอดแนมคู่แข่งของคุณโดยใช้ Python และสร้างรายงาน PPC และกราฟด้วย Data Studio เพื่อแสดงผลลัพธ์

Python + Google

SERP เป็นมากกว่าแค่การแสดงผลลัพธ์ สามารถใช้เป็นแหล่งข้อมูลของตนเองและให้ข้อมูลเชิงลึกว่าคุณและคู่แข่งของคุณทำได้ดีเพียงใด

ด้วย API เช่น Serpstack คุณสามารถดึงข้อมูลเกี่ยวกับโฆษณาจาก SERP และวิเคราะห์สิ่งต่างๆ เช่น ตำแหน่ง ชื่อเรื่องและคำอธิบาย การเพิ่มประสิทธิภาพ ไซต์ลิงก์ และ URL ที่แสดง คุณยังสามารถใช้ประโยชน์จากผลลัพธ์ที่เกิดขึ้นเองเพื่อค้นหาคำหลักใหม่ๆ ที่คุณสามารถเสนอราคาและปรับปรุงแคมเปญของคุณได้

Python + Facebook

ในปี 2560 Facebook ได้เปิดโอเพ่นซอร์สของศาสดา เครื่องมือการคาดการณ์สามารถเข้าถึงได้ผ่าน Python และ R (ภาษาการเขียนโปรแกรมอื่น) และได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับธุรกิจในการคาดการณ์แนวโน้ม ไม่ว่าจะเป็นรายชั่วโมง รายวัน รายสัปดาห์ หรือตามฤดูกาล

มีความล้ำหน้าสูงและส่วนใหญ่สำหรับการใช้งานทางธุรกิจขนาดใหญ่ แต่ถ้าคุณมีความเชี่ยวชาญและทรัพยากร ศาสดามีศักยภาพในการปรับปรุงแคมเปญที่เสียค่าใช้จ่ายหลัก

ไลบรารี่ โมดูล และ API ที่มีประโยชน์

Vanilla Python สามารถทำงานส่วนใหญ่ได้ แต่พลังของมันอยู่ในไลบรารี โมดูล และ API ทั้งหมดที่คุณสามารถใช้ได้ แม้ว่าพวกเขาจะมีความคล้ายคลึงกัน แต่ก็เป็นส่วนเสริมที่แตกต่างกันทั้งหมด โมดูลคือไฟล์ Python ที่มีฟังก์ชัน ตัวแปร และเมธอด ไลบรารีคือชุดของโมดูลและฟังก์ชันที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ซึ่งช่วยให้คุณดำเนินการต่างๆ ได้โดยไม่ต้องเขียนโค้ดด้วยตนเอง ขณะที่ API เป็นชุดอินเทอร์เฟซของมาตรฐานและคำสั่ง

นี่คือรายการที่มีประโยชน์ที่คุณสามารถใช้ได้

• Pandas (ห้องสมุด) – Pandas เป็นห้องสมุดโอเพ่นซอร์สที่สร้างโครงสร้างข้อมูลและเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูล คุณสามารถสร้างตาราง สร้างชุดข้อมูลและ "dataframes" ที่เรียงลำดับและไม่เรียงลำดับ รวม ผสาน และแยกได้ อาจเป็นเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลที่ยืดหยุ่นที่สุดหากคุณใช้ Python
• CSV (โมดูล) – โมดูลนี้ทำงานร่วมกับแพนด้าได้ เนื่องจากช่วยให้คุณสามารถส่งออกข้อมูลไปยัง CSV
• คำขอ (ห้องสมุด) – คำขอเป็นสิ่งจำเป็นหากคุณกำลังดึงข้อมูลเว็บ ส่งคำขอไปยังหน้า HTTP ช่วยให้คุณเข้าถึงเพื่อดึงอะไรก็ได้จากหน้าเว็บ หากคุณกำลังวางแผนที่จะขูดข้อมูล SERP จำเป็นต้องใช้ไลบรารี่ที่จำเป็น
• ซุปสวยงาม (ห้องสมุด) – ซุปสวยงามเป็นเพื่อนกับคำขอ ให้คุณนำทุกอย่างออกจากหน้า HTTP
• Serpstack (API) – serpstack API ช่วยให้คุณสามารถขูดข้อมูล Google SERP แบบเรียลไทม์และตามขนาด และช่วยให้คุณสามารถส่งออกข้อมูลในรูปแบบ JSON และ CSV (ขึ้นอยู่กับระดับบัญชีของคุณ)
• Google APIs (API) – Google เป็น Google พวกเขามีไลบรารีของ API ที่คุณสามารถใช้กับทุกสิ่งได้
• TensorFlow (ห้องสมุด) – หนึ่งในห้องสมุดที่ดีที่สุดสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง
• SciKit Learn (ไลบรารี่) – ไลบรารีการเรียนรู้ของเครื่องอื่นสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคาดการณ์

แหล่งข้อมูลอื่นๆ

• เรียนรู้ Python กับ Kaggle
• หลักสูตร Python ของ Colt Steele ใน Udemy
• ซีรีส์วิดีโอ Python สำหรับนักการตลาดของ Nick Duddy
• วิธีเปิดเผยเรื่องราวข้อมูลอันทรงพลังด้วย Python โดย Hamlet Batista
• รายงานการสืบสวนของ PPC: API คืออะไร?
• การเข้ารหัสสำหรับนักการตลาด – จะเริ่มต้นที่ไหน
• ปริศนาบัญชี PPC ขนาดใหญ่: การจัดการข้อมูล

สรุป

การเรียนรู้ภาษาโปรแกรมอาจดูน่ากลัว แต่ Python เป็นหนึ่งในภาษาที่ง่ายและเข้าถึงได้ง่ายที่สุด ความสามารถในการทำงานอัตโนมัติและการวิเคราะห์มีการใช้งานที่หลากหลาย และสามารถช่วยลดความซับซ้อนของข้อมูลที่ซับซ้อนและทำให้งานที่ต้องใช้เวลาเป็นไปโดยอัตโนมัติ ไม่มีใครอยากให้งานของพวกเขาหนักขึ้น!

ถ้าฉันต้องให้คำแนะนำบางอย่างที่ต้องจำในขณะที่คุณเรียนรู้ ฉันจะพูดว่า:

อย่าให้ FOMO เข้าถึงคุณ

เมื่อฉันเริ่มเรียนรู้ Python ฉันรู้สึกทึ่งกับการกระโดดลงไปในโปรเจ็กต์โดยไม่รู้เทคนิคทั้งหมด ทุกคนบน Twitter ต่างก็สร้างสคริปต์ที่น่าทึ่ง และฉันยังคงเรียนรู้เกี่ยวกับรายการและลูป แต่แล้วฉันก็รู้ว่าฉันจะไม่ไปถึงระดับของพวกเขาโดยคัดลอกและวางเมื่อฉันไม่เข้าใจ ดังนั้นฉันจึงกลับไปที่หลักสูตรของฉันและจดจ่ออยู่กับสิ่งนั้นเท่านั้น

การเข้าใจพื้นฐานอย่างถ่องแท้เป็นวิธีเดียวที่คุณสามารถสร้างเทคนิคขั้นสูงได้ และไม่มีวันหมดอายุการศึกษา

ฝึกฝน ฝึกฝน ฝึกฝน

หลักสูตรส่วนใหญ่มาพร้อมกับตัวอย่างการปฏิบัติ นอกเหนือจากนั้น คุณควรทดสอบสิ่งที่คุณได้เรียนรู้เสมอ ไม่จำเป็นต้องเป็นส่วนหนึ่งของโปรเจ็กต์ใหญ่ แค่เรื่องเล็ก ๆ เพื่อให้คุณได้เรียนรู้เทคนิคต่างๆ

อยากรู้จัง

การเรียนรู้สิ่งใหม่ไม่ใช่เรื่องง่ายเสมอไป คุณจะหงุดหงิดเมื่อสิ่งต่างๆ ไม่ได้ผล และคุณอาจต้องใช้เวลาสักครู่ถ้ามันมากเกินไป แต่อย่าสูญเสียความอยากรู้ของคุณ ภาษาการเขียนโปรแกรมมีแอปพลิเคชั่นมากมายและบางตัวก็ยังไม่ได้ถูกค้นพบ อยากรู้อยากเห็นและคุณอาจพบ

ค้นหาคนอื่นที่กำลังเรียนรู้

ชุมชนเป็นสถานที่ที่ดีในการปรับปรุงการเรียนรู้ของคุณ ต่อไปนี้คือสถานที่ที่ยอดเยี่ยมในการทำงานร่วมกันและเติบโตไปกับ Python:

• Python Education subreddit – r/learnpython
• Twitter – ติดตาม Ruth Everett, Hamlet Batista, Charley Wargnier, Rory Truesdale, Sophie Warnes, April Speight
• Pyslackers – ชุมชนเปิดสำหรับผู้ที่ชื่นชอบการเขียนโปรแกรม Python
• Python.org ยังมีชุมชน

ลงทะเบียนเพื่อรับจดหมายข่าว Python Weekly