Google E-Tablolar ve Vertex AI ile PPC tahmini

PPC ortamı gelişmeye devam ederken, gelecekteki kampanya performansını tahmin etme yeteneğine sahip olmak çok değerlidir.

Bu makale, Google E-Tablolar ve Vertex AI kullanarak geleceğin daha net bir resmini çizen ve müşterilere eyleme dönüştürülebilir bilgiler sağlayan en sevdiğim PPC tahmin tekniklerinden bazılarını kapsayacak.

Hiçbir araç veya teknik geleceğin %100 doğru resmini sağlayamazken, burada özetlenen yöntemler bize PPC kampanyalarının potansiyel gidişatına dair bir fikir verebilir.

Google E-Tablolar TAHMİN işlevi: Temel bilgiler

Google E-Tablolar, aşağıdaki formülü kullanarak kullanımı kolay ve güvenilir bir tahmin işlevi sunar:

=FORECAST(z, known_y values, known_x values)

Nerede:

• z karşılık gelen bir y değerini tahmin etmek istediğiniz veri noktasıdır.
• known_y's bağımlı veri noktalarının aralığıdır (genellikle geçmiş sonuçlarınız veya sonuçlarınız).
• known_x's bağımsız veri noktaları aralığıdır (genellikle sonuçlarınızı etkileyebileceğini düşündüğünüz değişken).

Yalnızca iki boyutunuz varsa bu işlev harika bir araçtır.

Bununla birlikte, doğrusal regresyon kullanır; bu, hızlı bir tahmin ön izlemesi için iyidir, ancak dış koşulları veya diğer veri kaynaklarını hesaba katacak kadar ileri düzeyde değildir.

Diyelim ki geçen yıla ait geçmiş verileriniz var ve plan yapmak için bazı rakamlara sahip olmak amacıyla gelecekteki bütçe tahminlerini tahmin etmek istiyorsunuz.

Bu örnekte, mevcut yılın ağustos ayına kadar olan satış verilerine sahibiz ve eylül ayından aralık ayına kadar gelecekteki satışları tahmin etmek istiyoruz.

Bu tahminleri görselleştirirsek, bu yöntemi kullanmanın dezavantajlarını hemen göreceksiniz.

Mavi çizgi ağustos ayına kadar bilinen satış verilerini, kırmızı çizgi ise tahmin edilen satış verilerini temsil ediyor.

Tahmin, bir şeye üst düzey bir bakış açısı kazandırmaya yardımcı olabilecek bir trend çizgisinden başka bir şey değildir, ancak temel olarak gerçek iş verilerinin nasıl görüneceği olan mavi çizgiyle karşılaştırıldığında hiçbir şey değildir.

Google E-Tablolar TAHMİN işlevini güçlendirme

Doğrusal regresyon sorununu çözmek için tahmin formülüne gelişmiş yöntemlerle yaklaşmanın birden fazla yolu vardır.

Yalnızca doğrusal =FORECAST() işlevini kullanmak yerine, tahmin formülüne trend verilerini veya diğer piyasa tahminlerini aşağıdaki gibi ekleyerek küçük bir değişiklik ekleyebilirsiniz:

=FORECAST()*3rdParty_Trend_Data

Google Trendler, Google Anahtar Kelime Planlayıcı, Google Veri Kümesi Arama gibi genel kaynaklardan veya sektör raporlarından (PwC, EY, McKinsey vb.) trend verilerini alabilir ve bunları bir CSV'ye veya çalışmaya alışık olduğunuz başka bir formata aktarabilirsiniz. ile.

Günlük, haftalık veya aydan aya veriler gibi orijinal sayfanızın yapısına uyacak şekilde bu veri kümelerini temizleyin.

Daha sonra, yalnızca yukarı veya aşağı giden düz bir çizgi yerine daha gerçekçi bir tahmin elde etmek için TAHMİN işlevini tamamlayın.

Bu örnekte, yılın 4. çeyreğine doğru artan bir eğilimi gösteren ek eğilim verilerini kullandık. Bu nedenle rakamlar, trend verileri olmadan tahmin edilen satışlardan farklı.

Bu yeni verileri görselleştirirsek, trend verilerinin bize düz bir trend çizgisine kıyasla daha iyi bilgiler ve daha fazla ayrıntı sağladığını görebiliriz.

Genel bir kural olarak, bu tahminleri mümkün olduğu kadar çok veriyle desteklemek ve verileri günlük veya haftadan haftaya gibi daha ayrıntılı zaman dilimlerinde sağlamak neredeyse her zaman iyi bir fikirdir.

Pazarlamacıların güvendiği günlük haber bülteni aramasını alın.

İşleniyor .. Lütfen bekleyin.

ABONE

Şartlara bakın.

Vertex AI ile gelişmiş tahmin

PPC kampanyalarınız birden fazla değişkene sahip büyük veri kümeleri içeriyorsa Google'ın Vertex AI'sine başvurmak, tahmin ihtiyaçlarınız için oyunun kurallarını değiştirebilir.

Daha basit araçların aksine Vertex AI, mevsimsellik, farklı reklam platformları ve hatta küresel pazar eğilimleri gibi çok sayıda faktörü hesaba katabilen daha karmaşık modellere olanak tanır.

Başlamak için öncelikle geçmiş PPC verilerinizi Google Cloud Storage'a yüklemeniz gerekir.

Buradan, veri kümenize göre otomatik olarak uyarlanmış bir makine öğrenimi modeli oluşturmak için Vertex AI'nin AutoML Tablolarına erişebilirsiniz.

Modeli eğittikten sonra, tahmin gereksinimlerinizi karşıladığından emin olmak için yerleşik ölçümleri kullanarak performansını değerlendirebilirsiniz. Memnun kaldığınızda modeli dağıtmak kolaydır.

Artık bu modeli, değişen reklam harcaması düzeylerine, reklam yerleşimlerine veya önemli olduğunu düşündüğünüz diğer değişkenlere dayalı olarak tıklamalar, gösterimler veya dönüşümler gibi gelecekteki sonuçları tahmin etmek için kullanabilirsiniz.

Ve en iyi kısmı? Bunu yapmak için makine öğrenimi uzmanı olmanıza gerek yok. Biraz kurulum ve biraz ince ayar ile daha doğru ve anlayışlı PPC tahminlerine doğru yol alacaksınız.

Vertex AI'nin yetenekleri sonsuzdur ancak başlangıç ​​için basit bir çerçeveye bakalım.

Google Cloud hesabınız kurulduktan ve Vertex AI içinde bir proje oluşturduktan sonra bir veri kümesi oluşturarak başlamalısınız.

Bir veri seti temel olarak tahmininiz için kullanmak istediğiniz veri noktalarının toplamıdır.

Veri seti bir zaman boyutunu ve bazı bütçe ve gelir boyutlarını içerir. Hedefinize bağlı olarak veri kümeleri farklı veri noktaları içerebilir.

Veri kümenizi adlandırın, veri türünüz olarak Tabular'ı ve hedefiniz olarak Regresyon veya Tahmin'i seçin.

Regresyon genellikle ilişkileri anlamak için kullanılsa ve çeşitli veri türlerine uygulanabilse de tahmin, daha çok bir zaman serisindeki gelecek noktaları tahmin etmeye odaklanır.

Her ikisi de veri biliminde önemli araçlardır ve farklı türde karar verme ve analiz için kullanılır. Çoğu durumda tahmin yapmakta sorun yaşamazsınız.

Şimdi yeni bir model yetiştirmenin zamanı geldi. Yeni başlayanlar için AutoML eğitim yöntemi her zaman iyi bir seçimdir. Daha sonra tahmin dönemi, hedef ve veri ayrıntı düzeyiyle ilgili bazı ayarları yapmanız gerekir.

İşiniz bittiğinde, eğitim süresini ve bütçesini ayarlayın, artık hazırsınız. Model artık öğrenecek ve bittiğinde bir bildirim alacaksınız.

Son adım, ML modelinden tahminler almaktır. Bu seçenek yalnızca eğitim tamamlandıktan sonra kullanılabilir.

Tahmin oluşturmak için tahminin temel alınacağı verileri göndermeniz gerekir. Daha güncel verileri kullanmak idealdir.

Model, eğitim veri setinde öğrenilen ve tahmin veri setinize dayalı olarak gelecekteki hedef değerleri tahmin edecektir.

Veri hacmine bağlı olarak iş biraz zaman alacaktır. Ancak PPC görevleri için 5-10 dakikadan fazla beklememelisiniz.

Bittiğinde Vertex AI, daha sonraki karar verme süreçlerinde kullanabileceğiniz, tahmin edilen değerlere sahip yeni sütunlar içeren bir çıktı dosyası sağlayacaktır.

Vertex AI, bazı tahmin görevleri için biraz fazla görünebilir ancak modeli eğitmek için yılların geçmiş verilerini, envanter öngörülerini ve daha fazlasını gönderebileceğinizi unutmayın.

Vertex AI ile, herhangi bir statik tahmin formülünden çok daha güçlü olan, işletmenize özel olarak tasarlanmış bir makine öğrenimi tahmin modeli oluşturabilirsiniz.

Daha iyi kampanya performansı için PPC tahmini

Sonuçta bu araçlar arasındaki seçim, hedeflerinize ve PPC kampanyalarınızın karmaşıklığına bağlıdır.

Google E-Tablolar, PPC tahminine ayak uydurmanız için basit ve erişilebilir bir yol sunar. Sınırlamaları olsa da birçok reklamveren için değerli bir başlangıç ​​noktasıdır.

Öte yandan Vertex AI, büyük veri kümelerini ve karmaşık modelleri yönetebilme yeteneğiyle PPC tahmin yeteneklerinizi bir sonraki seviyeye taşıyor. İşletmenize özel doğru tahminler yapmak için artık mevsimselliği, küresel eğilimleri ve çeşitli değişkenleri hesaba katabilirsiniz.

İster Google E-Tablolar'ın basitliğini ister Vertex AI'nin karmaşıklığını tercih edin, PPC reklamcılığında tahmin yapmak artık bir tahmin oyunu değil.

Artık kendinizi eyleme dönüştürülebilir bilgilerle donatabilir ve PPC kampanyalarınız hakkında verilere dayalı kararlar alabilirsiniz.

Daha derine inin: Etkili PPC projeksiyonları için bir rehber