Veri Bilimi PPC Performansını Nasıl Artırabilir?

Makine öğrenimi ve otomasyon dijital pazarlamada daha fazla yer edindikçe, elde ettiğimiz tüm verileri analiz etmenin bir yoluna ihtiyacımız var. Veri bilimi bunu teorileri somut kanıtlara dönüştürerek yapar.

Karşılaşabileceğiniz bir veri bilimi terimi büyük veridir. İşletmelerin müşterileri için daha iyi, daha kişiselleştirilmiş kararlar almasına yardımcı olabilecek eğilimleri ve kalıpları belirlemek için kullanılan büyük ve karmaşık veri kümelerini ifade eder.

PPC'de bu tür bir güç, bütçe harcamasını optimize etmek, TO'yu ve genel performansı iyileştirmek için harikalar yaratabilir.

Bu makalede, veri bilimi kavramına, onu çalıştırmak için ihtiyacınız olan araçlara ve bilgilere, bazı yaygın PPC sorunlarına ve veri biliminin bunları düzeltmeye nasıl yardımcı olabileceğine bakacağım.

Veri bilimi nedir?

Veri bilimi, içgörüler elde etmek amacıyla çeşitli bilimsel süreçler ve algoritmalar yoluyla verilerin incelenmesidir. Yukarıda bahsedildiği gibi, büyük veri, veri biliminin etkinliğini göstermede önemli bir rol oynar ve makine öğrenimi ve otomasyon gibi teknikler de aynı derecede önemlidir.

Neden bu kadar önemli?

Kısa cevap şudur: veri bilimi sorunları çözer. Teknoloji şimdiki kadar karmaşık olmadan önce, bazı kararlar en iyi tahminler ve geçmiş trendler tarafından alınıyordu. Bu her zaman işe yaramadı ve insanları ve işletmeleri çok para kaybetti. Artık veri bilimi, milyonlarca insanı kurtarmak ve işletmelere müşteri ilişkilerini ve hizmetlerini iyileştirme şansı vermek için anormallikleri ve eğilimleri bulmaya yardımcı olabilir.

Veri biliminin ne kadar önemli olabileceğini gösteren bazı örnekler şunları içerir:

• Sadece 5 yılda işini %43.000 büyütmek için veri bilimini kullanan Airbnb
• Netflix, orijinal dizilerin yanı sıra gördüğünüz tüm kişiselleştirilmiş önerileri üretmek için veri içgörülerini kullanır. Bu, kullanıcılarını ve neyi sevip neyi sevmediklerini anlamak için büyük veri kullanılarak yapıldı.
• Spotify, müziği türe göre (ör. enerji, ses yüksekliği, dans edilebilirlik) kategorilere ayırmak için API'sini kullanan bir veri bilimci ekibine sahiptir.

Araçlar, terminoloji ve teknikler

Veri bilimi, büyük, karmaşık veri kümeleriyle kullanım için ayrılmamıştır ve temel bilgileri anlamak için bir dereceye ihtiyacınız yoktur.

Aletler

• Python, açık sözdizimi ve her boyuttaki proje için ölçeklendirme yeteneği nedeniyle veri bilimi ile eşanlamlı bir programlama dilidir. Ayrıca pandalar, numpy ve scipy dahil olmak üzere özellikle veri bilimi için yapılmış çok sayıda kütüphaneye sahiptir.
• R, veri biliminde, özellikle veri madenciliğinde yaygın olarak kullanılan başka bir programlama dilidir.
• TensorFlow (Google) ve Pytorch (Facebook) dahil olmak üzere makine öğrenimi modelleri oluşturmak ve Apache Hadoop (Apache) gibi veri işlemek için kullanılan çerçeveler vardır.
• BigML, makine öğrenimi algoritmalarını işlemek için bulut tabanlı bir GUI ortamı kullanır.

terminoloji

• Veri seti – yapılandırılmış veri topluluğu.
• Veri madenciliği – veri kümelerindeki modelleri ve içgörüleri belirleme süreci.
• Derin öğrenme - insanların düşünce süreçlerini kopyalamaya çalışan bir makine öğrenimi alt kümesi. AI, konuşma tanıma ve çeviri gibi şeyleri geliştirmek için derin öğrenmeyi kullanır.

Teknikler

• Kümeleme, verilerin birlikte gruplandığı bir tekniktir.
• Makine öğrenimi, görevleri veri kümelerinden aldığı kalıplara ve eğilimlere göre gerçekleştirir. Veri kümesi ne kadar büyük ve doğru olursa, sonuçlar o kadar iyi olur.
• Sınıflandırma, veri noktalarının girmesi gereken kategorilerin tahmin edilmesine yardımcı olur.

Veri bilimi PPC'ye nasıl yardımcı olabilir?

İster Google Ads ister diğer PPC alternatiflerini kullanın, otomasyon ön plandadır. Ancak neyi, neden otomatikleştireceğinizi bilmeniz gerekir ve bu noktada veri bilimi işe yarar. PPC'de veri biliminin diğer faydaları şunlardır:

• Önemli değişikliklerin mevsimsellikten mi yoksa başka bir şeyden mi kaynaklandığını doğrulamak için gösterimlerdeki ve tıklamalardaki aykırı değerlerin zaman içinde belirlenmesi.
• Belirli kitlelere ve çevrimiçi oldukları zamana uygun PPC kampanyalarını uyarlamak.
• Alıcının tercihlerini anlamak.
• Reklam metninin daha derin analizi.
• Yeniden pazarlama listeleri oluşturma ve optimize etme.
• Olağandışı trafiği belirleme.
• Daha iyi bölünmüş testler oluşturma.

PPC'de veri biliminin pratik uygulamaları

1. Veri kaynaklarını bulun ve kümeleyin

Vertical Digital Pazarlama Müdürü Chris Pitt, BrightonSEO'da PPC kampanya yönetiminde veri biliminin faydaları hakkında bir konuşma yaptı ve önerilerinden biri, veri kaynaklarıyla ilgili "her şeyi toplamak ve birleştirmek" idi.

Örneğinde, yağmur yağdığında PPC kampanyalarının genel performansı ve iş yerlerinin 20 mil yarıçapındaki kullanıcıların davranışları hakkında daha derin sorular sormak için OpenWeatherMap API'sini veya Google Distance Matrix API'sini birleştirdi. Bu öngörüler gereksiz gelebilir ancak bu ayrıntılara göre hareket etmek uzun vadede çok para kazandırabilir.

Veri kaynaklarınızın kalitesi, içgörülerinizi etkileyebilir, bu nedenle yapabileceğiniz en iyi araçları kullanın. Yukarıda bahsedilen araçların yanı sıra SEMrush, Google Data Studio ve Tableau gibi yazılımlar, verilerin daha hızlı ve daha kolay bir şekilde derlenmesine ve analiz edilmesine yardımcı olabilir.

2. PPC'nin tüm pazarlama kanallarıyla birlikte çalışması gerekir

PPC uzmanları vakumlarda çalışmazlar. Güçleri, çabalarını bir pazarlama ekibindeki herkesle birleştirmede yatar. Bu, satışlarla işbirliği yapmak ve CRM verilerini kullanmak, açılış sayfaları ve web siteleri oluşturmaya yardımcı olan geliştiriciler, SEO ve müşteri desteği anlamına gelir.

Veri öngörüleri, gösterimden hedef dönüşümüne kadar sorunsuz bir müşteri yolculuğu sağlamak için herkesin izlemesi gereken hedefler ve en iyi uygulamalar sağlayabilir. Bu içgörüler, iki ekip arasındaki iyileştirme için kilit alanları da belirleyebilir ve bunları düzeltmek için birlikte çalışabilirler. TO yüksek, ancak dönüşümler düşük mü? Belki PPC, geliştiriciler ve SEO'nun birlikte çalışabileceği bir sayfa hızı sorunu vardır. İşte veri biliminin gücü.

3. PPC performansını görselleştirin

Veriler harika ama kendi başına, sütunlar ve sayılar ve harflerden oluşan satırlar. Tüm bunları, üzerinde hareket edebileceğiniz anlayışlı bilgilere nasıl dönüştürürsünüz? Veri görselleştirme ile. Performans raporları, PPC'nin nerede başarılı olduğunu veya iyileştirilmesi gerektiğini göstermek için çok önemlidir ve bu verileri görselleştirme yeteneği de önemlidir.

Veri görselleştirme şunları yapabilir:

• Trendleri bulun
• Verileri zaman içinde karşılaştırın
• Daha büyük veri kümelerini normalleştirin
• Daha fazla teste yardımcı olun

Bazen, işlerin nerede doğru veya yanlış gittiğini göstermek için tek gereken basit bir çubuk grafik veya çizgi grafiktir. Veri biliminin veri görselleştirme açısından avantajı, çok hızlı bir şekilde yapılabilmesi ve saniyeler olmasa da dakikalar içinde raporlar oluşturabilmenizdir.

4. Test edin, test edin, test edin

Google, masaüstünde SERP'lerde kötü şöhretli değişiklikleri yaptıktan sonra, Google SERP değişikliklerinin reklam TO'su üzerinde bir etkisi olup olmadığını test etmeye karar verdim. Bir hipotezim vardı, onu test etmek için büyük bir veri seti kullandım ve sonuçlar tahmin ettiğimden farklıydı. Daha ileri testler ve daha iyi sınıflandırma için hala alan vardı, ancak testin gücü, sahip olabileceğiniz herhangi bir önyargıyı doğrulamanıza veya çürütmenize yardımcı olabilir.

Yalıtılmış verilerin bir anlamı yoktur ve kontrollü koşullarda test edebilmek önemli içgörülere yol açabilir. Veri biliminin güzelliği budur – daha iyi kararlar vermek için kullanabileceğiniz bilgiler sağlar. PPC'de bu kararlar, ROAS (reklam harcamasının getirisi), Kalite Puanı, gösterim payı ve dönüşüm başına maliyet gibi metrikleri etkileyebilir.

Çözüm

PPC'de veri bilimi kullanmak, kampanyalarınıza bağlı olarak devam eden sorunları çözebilir. Veriler önünüzdeyken tahmin yürütmeye gerek yok. İhtiyacınız olan tek şey, gördüklerinizi yorumlamak, belirli eğilimleri bulmak ve performansı artırmak için araçlardır ve veri biliminin öne çıktığı yer burasıdır.