此 Google Ads 脚本使用 GPT 来汇总帐户效果

上个月，我分享了我的第一个支持 GPT 的 Google Ads 脚本。 它识别缺失的 RSA 标题并建议新的变体。

这个月，我想更进一步地突破 GPT 的极限，看看是否可以用它来为我编写下一个脚本。 剧透警报：它起作用了！ 但它需要一些帮助才能到达那里。 我将教您如何设计提示以获得成功的结果。

我分享的脚本使用 OpenAI 的 GPT 编写帐户效果摘要以及有关如何提高 Google Ads 帐户性能的一些建议。

使 PPC 报告更具描述性

PPC 报告可能是一项乏味的任务。 从本质上讲，它也是重复的，因为客户和利益相关者希望定期在他们的收件箱中收到最新报告——无论是每周、每月，甚至天天禁止，甚至每天。

有很多很棒的报告工具（我为其中之一工作）。 虽然他们可以自动提取数据并将其可视化，但理解数据并用数据讲述故事通常仍然需要人工参与。 GPT 擅长编写引人入胜的故事，因此它似乎是解决我的问题的好方法。

GPT 和生成式 AI 擅长生成写得很好的文本。 因为大型语言模型 (LLM) 已经阅读了数十亿个单词，所以它们非常擅长预测如何以一种令人信服的方式将单词组合在一起。

但尽管它们可能很有吸引力，但它们并不总是真实的，当目标是与客户分享可信赖的报告时，这是一个大问题。

因此，我着手弄清楚我是否可以强制 GPT 是正确的，并且可以很好地讲述广告帐户中的数据。

GPT的真值问题

GPT 的一个弱点是它的核心优势是预测字符串中的下一个单词。 在事实核查和确保所说内容正确方面，它的可靠性要低得多。

它的培训可能包括数十篇关于如何在 Google Ads 中获得更多转化的博客文章。

因为这些文章可能经常提到检查预算和管理 CPA 目标等任务，所以 GPT 在生成与获得更多转化相关的建议时可能会包括这些内容。

但它可能会在细节上略有错误，比如 CPA 低于目标 CPA 的广告客户是否应该增加或减少他们的广告预算。 GPT 不是通过分析来解决问题，而是预测要包含在其建议中的词语。

另一个问题是，尽管 openAI 致力于解决这个已知问题，但 GPT 仍然不擅长数学。

例如，如果提供了诸如活动有多少点击次数和展示次数等事实，则假设它知道如何根据此信息确定正确的点击率是不安全的。 我们都知道这是一个简单的公式：点击次数/展示次数 = CTR。

有时 GPT 会做对，但不能保证。

为避免计算错误，我决定自己计算并在提示中提供结果会更安全。

我没有相信 GPT 可以正确计算点击率、转化率等指标，而是在提示中提供了这些指标的值。

如何向 GPT 提供有关您的业务的事实

我想要自动化的具体任务是描述帐户上个月的性能与上个月相比有何变化，并包括一些优化建议。

创建此自动化时，我无法直接跳到代码中。 在将该过程变成自动化之前，我必须手动创建一个有效的过程。

第一步是对 GPT 进行试验，以确定它需要哪些数据，这样它就不会再编造事实，而是依靠真相来制作它的故事。 这需要向其提供 Google Ads 数据以及我希望它描述的事实。

幸运的是，GPT 可以将表格作为输入并弄清楚如何解释各种单元格。 所以我创建了一个活动绩效表并将其导出为 CSV 文本文件，可以将其复制并粘贴到 GPT 提示符中。

因为我想让 GPT 评论两个日期范围之间的性能变化，所以我最初引入了两个单独的 CSV 字符串，每个字符串一个。

但是，两个单独的 CSV 字符串使用的标记比将相同数据合并到单个 CSV 中使用的标记更多，该 CSV 具有用于不同日期范围的单独列。

因此，为了使自动化在处理更大的帐户时稍微好一些，我生成了组合的 CSV 字符串。

准备好将事实数据插入提示后，我可以继续设计提示以尽可能获得最佳结果。

提示工程

有了要处理的事实数据，接下来我需要告诉 GPT 如何处理这些事实。 提示可以很简单：

• “写一个比较两个时期的活动表现的总结。”

GPT 很聪明，可以计算出 CSV 数据中的不同时期。

如果它过于关注您想要降低优先级的某些指标，请在提示中添加更多详细信息，例如：

• “不要在摘要中包含 Search Lost IS。”

接下来，我希望它包含一些优化技巧。 为了使建议更可靠并更符合我自己的管理风格，我在提示中添加了一些额外的事实，例如：

• 目标每次转化费用为 20 美元。 成本高不好，成本低好。
• 如果搜索丢失的 IS（预算）> 10% 并且 CPA 低于目标，则应提高预算。
• 如果 CPA 高于目标，则应调整出价。

然后，当发送包含 CSV 数据、事实的非常详细的提示以及如何处理这些数据的请求时，GPT 开始给出可靠的答案。

准备好所有拼图后，是时候让 GPT 给我写自动化了。

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使用 GPT 编写广告脚本

从帐户中提取数据的 Google Ads 脚本代码并不特别复杂。 它几乎是任何脚本的一部分，并且有很好的文档记录。

所以我祈求 GPT 写一个脚本，用这个提示为我拉取数据：

响应看起来像一个很好的脚本，但有一件事似乎有点不对劲。 它正在编写一个 GAQL 查询，其中包含我想在单个查询中比较的两个日期范围。 那是行不通的。

所以我要求 GPT 再试一次，虽然实现略有变化，但它再次搞乱了 GAQL 查询中的日期范围：

在这一点上，我本可以放弃并自己修复代码，但相反，我做了一些及时的工程。

如果我的提示混淆了 GPT 怎么办？

我告诉它：

• “获取上个月和前一个月的点击次数、展示次数、费用、点击率、平均每次点击费用、转化次数、转化率和每次转化费用指标。 ”

我可以更清楚地告诉它这应该在两个单独的查询中完成，稍后将合并吗？

所以我更改了提示以包含此新文本：

• “获取点击次数、展示次数、费用、点击率、平均每次点击费用、转化次数、转化率和每次转化费用指标。 获取 2 个日期范围的报告：上个月和上个月。 构建一个地图，其中键是广告系列名称，它包括 2 个日期范围内的统计数据。 ”

这样就精确多了，返回结果如下：

现在 GPT 正在编写正确的代码。 在我的 Google Ads 帐户中安装它后，它立即按预期运行并生成了所需的 CSV 数据。

这对我来说是一个很好的提示工程课程。 如果你雇用了一个从未做过 PPC 的新团队成员，你可能需要在寻求帮助时在你的指示中非常准确。 GPT也一样，精度很重要！

此外，成为主题专家仍然很重要。 从未使用过 Google Ads 的 GAQL 或 API 报告的人可能不知道您无法在一次调用中获取两个日期范围的数据。 如果没有这些知识，就很难找到 GPT 响应中的错误。

最重要的是，当要求 GPT 生成代码时，编写伪代码而不是过于笼统并且只告诉它您期望的输出是有帮助的。 您告诉系统如何获得该输出的次数越多，它就越有可能编写出有效的代码。

有了提取 CSV 数据的代码，我现在需要一些代码来将该数据发送到 GPT 以请求摘要。

在 Google Ads 脚本中使用 GPT

要在脚本中使用 GPT，您需要 API 访问权限和 API 令牌。 您可以在 OpenAI 网站上注册。 有了它，您可以编写一个简单的函数来调用带有提示的 API，获取响应并将其打印在屏幕上。

可以从 GPT 请求此代码，但我已经从上个月的 RSA 脚本中获得了它，所以我只是重新使用了它。

这是在 Google Ads 脚本中使用 GPT 的代码片段

把它放在一起

接下来，我将上面的两个脚本放在一起。 第一个脚本获取提示所需的数据，第二个脚本将该数据作为提示发送到 GPT 并捕获响应，然后将其呈现在屏幕上。

在此处获取完整代码的副本，并记得添加您自己的 API 密钥以开始使用它：

然后你应该用事实和提示进行实验。 代码中您输入事实的行应包括您希望 GPT 知道的详细信息，例如：

• 你的目标是什么。
• 高于或低于目标的数字是好是坏。
• 关于您的帐户优化方法的事实（即，如果每次转化费用过高且展示次数减少，您会推荐做什么）。

GPT 在总结性能时会从您提供的事实中提取信息，而不是编造东西。

您还可以设计提示以按照您想要的方式做事。

例如，您可以要求 GPT 在其摘要中包含或排除特定指标，或者告诉它以何种风格编写，例如，对话式或面向业务的。

请记住，此脚本使用的是 OpenAI API，它不是免费的。 所以每次你运行这个，都会花钱。

我建议根据需要运行此脚本，而不是将其置于自动计划中。

使用 GPT 总结 PPC 性能

GPT 在写作方面非常出色，但在事实正确性方面可能存在问题。 这就是为什么在提示中提供尽可能多的事实是有帮助的。

通过使用 Google Ads 脚本，可以自动以适用于 GPT 的格式准备有关帐户绩效的信息。

使用此脚本向 GPT 提供有关您帐户的事实，并获得可与客户和利益相关者共享的绩效摘要。

我鼓励您检查一下，让我知道您的想法。