การคาดการณ์ PPC ด้วย Google ชีตและ Vertex AI

เนื่องจากภาพรวม PPC ยังคงพัฒนาต่อไป ความสามารถในการคาดการณ์ประสิทธิภาพของแคมเปญในอนาคตจึงเป็นสิ่งที่ประเมินค่ามิได้

บทความนี้จะครอบคลุมถึงเทคนิคการคาดการณ์ PPC ที่ฉันชื่นชอบโดยใช้ Google ชีตและ Vertex AI ซึ่งวาดภาพอนาคตได้ชัดเจนยิ่งขึ้น และเสริมศักยภาพลูกค้าด้วยข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้

แม้ว่าไม่มีเครื่องมือหรือเทคนิคใดที่สามารถให้ภาพอนาคตที่แม่นยำ 100% แต่วิธีการที่อธิบายไว้ที่นี่สามารถแสดงให้เราเห็นภาพรวมของเส้นทางที่เป็นไปได้ของแคมเปญ PPC

ฟังก์ชันการคาดการณ์ของ Google ชีต: พื้นฐาน

Google ชีตมีฟังก์ชันการพยากรณ์ที่ใช้งานง่ายและเชื่อถือได้โดยใช้สูตร:

=FORECAST(z, known_y values, known_x values)

ที่ไหน:

• z คือจุดข้อมูลที่คุณต้องการทำนายค่า y ที่สอดคล้องกัน
• known_y's คือช่วงของจุดข้อมูลที่ขึ้นต่อกัน (โดยปกติจะเป็นผลลัพธ์หรือผลลัพธ์ในอดีตของคุณ)
• known_x's คือช่วงของจุดข้อมูลอิสระ (โดยปกติแล้วตัวแปรที่คุณคิดว่าอาจส่งผลต่อผลลัพธ์ของคุณ)

ฟังก์ชันนี้เป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมหากคุณมีเพียงสองมิติเท่านั้น

อย่างไรก็ตาม ระบบจะใช้การถดถอยเชิงเส้น ซึ่งใช้ได้สำหรับการดูการคาดการณ์อย่างรวดเร็ว แต่ไม่มีขั้นสูงเกินกว่าจะพิจารณาสถานการณ์ภายนอกหรือแหล่งข้อมูลอื่นๆ

สมมติว่าคุณมีข้อมูลในอดีตจากปีที่แล้ว และต้องการคาดการณ์การคาดการณ์งบประมาณในอนาคตเพื่อให้มีตัวเลขในการวางแผน

ในตัวอย่างนี้ เรามีข้อมูลยอดขายของปีปัจจุบันจนถึงเดือนสิงหาคม และต้องการคาดการณ์ยอดขายในอนาคตตั้งแต่เดือนกันยายนถึงธันวาคม

หากเราเห็นภาพการคาดการณ์เหล่านั้น คุณจะเห็นข้อเสียของการใช้วิธีนี้อย่างรวดเร็ว

เส้นสีน้ำเงินแสดงถึงข้อมูลยอดขายที่ทราบจนถึงเดือนสิงหาคม และเส้นสีแดงแสดงถึงข้อมูลยอดขายที่คาดการณ์ไว้

การคาดการณ์ไม่ได้เป็นเพียงเส้นแนวโน้มซึ่งอาจช่วยให้มองเห็นบางสิ่งบางอย่างในระดับสูง แต่ก็เทียบไม่ได้กับเส้นสีน้ำเงิน ซึ่งโดยพื้นฐานแล้วก็คือลักษณะของข้อมูลธุรกิจที่แท้จริง

เพิ่มประสิทธิภาพฟังก์ชัน FORECAST ของ Google ชีต

เพื่อแก้ไขปัญหาการถดถอยเชิงเส้น มีหลายวิธีในการเข้าถึงสูตรการคาดการณ์ด้วยวิธีขั้นสูง

แทนที่จะใช้เพียงฟังก์ชัน =FORECAST() เชิงเส้น คุณสามารถเพิ่มจุดหักมุมเล็กๆ น้อยๆ ได้โดยการเพิ่มข้อมูลแนวโน้มหรือการคาดการณ์ตลาดอื่นๆ ลงในสูตรการคาดการณ์ ดังเช่นใน:

=FORECAST()*3rdParty_Trend_Data

คุณสามารถดึงข้อมูลเทรนด์จากแหล่งข้อมูลสาธารณะ เช่น Google Trends, เครื่องมือวางแผนคำหลักของ Google, การค้นหาชุดข้อมูลโดย Google หรือรายงานอุตสาหกรรม (จาก PwC, EY, McKinsey ฯลฯ) และส่งออกเป็น CSV หรือรูปแบบอื่นใดที่คุณคุ้นเคยในการทำงาน กับ.

ทำความสะอาดชุดข้อมูลเหล่านั้นให้ตรงกับโครงสร้างของแผ่นงานต้นฉบับของคุณ เช่น ข้อมูลแบบวันต่อวัน สัปดาห์ต่อสัปดาห์ หรือเดือนต่อเดือน

จากนั้น เสริมฟังก์ชัน FORECAST เพื่อให้คาดการณ์ได้สมจริงยิ่งขึ้น ไม่ใช่แค่เส้นตรงขึ้นหรือลง

ในตัวอย่างนี้ เราได้ใช้ข้อมูลแนวโน้มเพิ่มเติม ซึ่งแสดงแนวโน้มที่เพิ่มขึ้นในช่วงไตรมาสที่ 4 ของปี ตัวเลขจึงแตกต่างจากยอดขายที่คาดการณ์ไว้โดยไม่มีข้อมูลแนวโน้ม

หากเราแสดงภาพข้อมูลใหม่เหล่านั้น เราจะเห็นว่าข้อมูลแนวโน้มให้ข้อมูลเชิงลึกและรายละเอียดที่ดีกว่าเมื่อเปรียบเทียบกับเส้นแนวโน้มแบบราบ

ตามหลักการทั่วไป เกือบทุกครั้งจะเป็นความคิดที่ดีที่จะสนับสนุนการคาดการณ์เหล่านั้นด้วยข้อมูลมากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ และให้ข้อมูลในกรอบเวลาที่มีรายละเอียดมากขึ้น เช่น วันต่อวันหรือสัปดาห์ต่อสัปดาห์

รับจดหมายข่าวรายวันที่นักการตลาดวางใจ

กำลังประมวลผล...โปรดรอสักครู่

ติดตาม

ดูข้อกำหนด

การพยากรณ์ขั้นสูงด้วย Vertex AI

หากแคมเปญ PPC ของคุณเกี่ยวข้องกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีตัวแปรหลายตัว การเปลี่ยนมาใช้ Vertex AI ของ Google อาจเป็นตัวเปลี่ยนเกมสำหรับความต้องการในการคาดการณ์ของคุณ

ต่างจากเครื่องมือที่เรียบง่ายกว่า Vertex AI อนุญาตให้ใช้โมเดลที่ซับซ้อนมากขึ้น ซึ่งสามารถคำนึงถึงปัจจัยหลายประการ เช่น ฤดูกาล แพลตฟอร์มโฆษณาที่แตกต่างกัน หรือแม้แต่แนวโน้มของตลาดโลก

ในการเริ่มต้น คุณจะต้องอัปโหลดข้อมูล PPC ที่ผ่านมาของคุณไปยัง Google Cloud Storage ก่อน

จากที่นั่น คุณสามารถเข้าถึงตาราง AutoML ของ Vertex AI เพื่อสร้างโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่ปรับให้เหมาะกับชุดข้อมูลของคุณโดยอัตโนมัติ

หลังจากฝึกโมเดลแล้ว คุณสามารถประเมินประสิทธิภาพได้โดยใช้หน่วยวัดในตัวเพื่อให้แน่ใจว่าจะตรงตามข้อกำหนดการคาดการณ์ของคุณ เมื่อคุณพอใจแล้ว การปรับใช้โมเดลก็เป็นเรื่องง่าย

ตอนนี้คุณสามารถใช้โมเดลนี้เพื่อคาดการณ์ผลลัพธ์ในอนาคต เช่น การคลิก การแสดงผล หรือ Conversion โดยพิจารณาจากระดับการใช้จ่ายโฆษณา ตำแหน่งโฆษณา หรือตัวแปรอื่นใดที่คุณเห็นว่าสำคัญ

และส่วนที่ดีที่สุด? คุณไม่จำเป็นต้องเป็นผู้เชี่ยวชาญด้านแมชชีนเลิร์นนิงจึงจะทำเช่นนี้ได้ ด้วยการตั้งค่าเล็กน้อยและการปรับแต่งอย่างละเอียด คุณจะสามารถคาดการณ์ PPC ที่แม่นยำและลึกซึ้งยิ่งขึ้นได้

ความสามารถของ Vertex AI นั้นไม่มีที่สิ้นสุด แต่มาดูเฟรมเวิร์กง่ายๆ ในการเริ่มต้นกันดีกว่า

เมื่อตั้งค่าบัญชี Google Cloud ของคุณแล้ว และคุณได้สร้างโปรเจ็กต์ภายใน Vertex AI แล้ว คุณควรเริ่มต้นด้วยการสร้างชุดข้อมูล

โดยพื้นฐานแล้วชุดข้อมูลคือชุดของจุดข้อมูลที่คุณต้องการใช้สำหรับการคาดการณ์

ชุดข้อมูลประกอบด้วยมิติเวลา รวมถึงมิติงบประมาณและรายได้บางส่วน ชุดข้อมูลอาจมีจุดข้อมูลที่แตกต่างกัน ขึ้นอยู่กับเป้าหมายของคุณ

ตั้งชื่อชุดข้อมูลของคุณ เลือก แบบตาราง เป็นประเภทข้อมูล และเลือก การถดถอย หรือ การพยากรณ์ เป็นวัตถุประสงค์ของคุณ

แม้ว่าการถดถอยมักใช้เพื่อทำความเข้าใจความสัมพันธ์และสามารถนำไปใช้กับข้อมูลประเภทต่างๆ ได้ แต่การคาดการณ์จะเน้นไปที่การทำนายจุดในอนาคตในอนุกรมเวลามากกว่า

ทั้งสองอย่างเป็นเครื่องมือสำคัญในวิทยาศาสตร์ข้อมูลและใช้สำหรับการตัดสินใจและการวิเคราะห์ประเภทต่างๆ คุณจะพอใจกับการคาดการณ์ในกรณีส่วนใหญ่ของคุณ

ตอนนี้ได้เวลาฝึกโมเดลใหม่แล้ว สำหรับผู้เริ่มต้น วิธีการฝึกอบรม AutoML เป็นทางเลือกที่ดีเสมอไป ถัดไป คุณต้องตั้งค่าบางอย่างในช่วงเวลาคาดการณ์ เป้าหมาย และรายละเอียดข้อมูล

เมื่อเสร็จแล้ว ให้กำหนดระยะเวลาการฝึกอบรมและงบประมาณ เท่านี้ก็พร้อมแล้ว ขณะนี้โมเดลจะเรียนรู้ และคุณจะได้รับการแจ้งเตือนเมื่อเสร็จสิ้น

ขั้นตอนสุดท้ายคือการรับการคาดการณ์จากโมเดล ML ตัวเลือกนี้จะใช้ได้เฉพาะเมื่อการฝึกอบรมเสร็จสิ้นแล้วเท่านั้น

หากต้องการสร้างการคาดการณ์ คุณต้องส่งข้อมูลที่จะใช้ในการคาดการณ์ เป็นการดีที่จะใช้ข้อมูลล่าสุด

แบบจำลองจะทำนายค่าเป้าหมายในอนาคตที่เรียนรู้จากชุดข้อมูลการฝึกอบรมและตามชุดข้อมูลการคาดการณ์ของคุณ

งานจะใช้เวลาสักครู่ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับปริมาณข้อมูล แต่คุณไม่ควรรอเกิน 5-10 นาทีสำหรับงาน PPC

เมื่อเสร็จแล้ว Vertex AI จะจัดหาไฟล์เอาต์พุตที่มีคอลัมน์ใหม่พร้อมค่าที่คาดการณ์ไว้ ซึ่งคุณสามารถใช้สำหรับการตัดสินใจต่อไปได้

Vertex AI อาจดูเล็กน้อยสำหรับงานคาดการณ์บางอย่าง แต่อย่าลืมว่าคุณสามารถส่งข้อมูลในอดีต ข้อมูลเชิงลึกสินค้าคงคลัง และอื่นๆ อีกมากมายเป็นเวลาหลายปีเพื่อฝึกโมเดลได้

ด้วย Vertex AI คุณสามารถสร้างโมเดลการคาดการณ์ของแมชชีนเลิร์นนิงที่เหมาะกับธุรกิจของคุณ ซึ่งแข็งแกร่งกว่าสูตรการคาดการณ์แบบคงที่ใดๆ มาก

การคาดการณ์ PPC เพื่อประสิทธิภาพแคมเปญที่ดีขึ้น

ท้ายที่สุดแล้ว การเลือกระหว่างเครื่องมือเหล่านี้ขึ้นอยู่กับเป้าหมายและความซับซ้อนของแคมเปญ PPC ของคุณ

Google ชีตนำเสนอวิธีที่ตรงไปตรงมาและเข้าถึงได้ในการพยากรณ์ PPC แม้ว่าอาจมีข้อจำกัด แต่ก็เป็นจุดเริ่มต้นที่มีคุณค่าสำหรับผู้ลงโฆษณาจำนวนมาก

ในทางกลับกัน Vertex AI ยกระดับความสามารถในการคาดการณ์ PPC ของคุณไปอีกระดับด้วยความสามารถในการจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่และแบบจำลองที่ซับซ้อน ตอนนี้คุณสามารถคำนึงถึงฤดูกาล แนวโน้มทั่วโลก และตัวแปรต่างๆ เพื่อทำการคาดการณ์ที่แม่นยำซึ่งปรับแต่งให้เหมาะกับธุรกิจของคุณได้แล้ว

ไม่ว่าคุณจะเลือกใช้ Google ชีตที่เรียบง่ายหรือซับซ้อนของ Vertex AI การคาดการณ์ในการโฆษณา PPC ก็ไม่ใช่เกมที่ต้องเดาอีกต่อไป

ตอนนี้คุณสามารถเตรียมข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริงและทำการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลสนับสนุนในแคมเปญ PPC ของคุณได้แล้ว

เจาะลึก: คำแนะนำสำหรับการประมาณการ PPC ที่มีประสิทธิภาพ