数据科学如何提高 PPC 性能

已发表: 2021-10-23

随着机器学习和自动化在数字营销中的地位越来越高，我们需要一种方法来分析我们获得的所有数据。 数据科学通过将理论转化为有形证据来做到这一点。

您可能会遇到的一个数据科学术语是大数据。 它是指用于识别趋势和模式的大型复杂数据集，可以帮助企业为其客户做出更好、更个性化的决策。

在 PPC 中，这种能力可以为优化预算支出、提高点击率和整体性能创造奇迹。

在本文中，我将介绍数据科学的概念、使其发挥作用所需的工具和知识、一些常见的 PPC 问题以及数据科学如何帮助解决这些问题。

什么是数据科学？

数据科学是通过各种科学过程和算法研究数据，目的是推导出洞察力。 如上所述，大数据在展示数据科学的有效性方面发挥着重要作用，而机器学习和自动化等技术也同样重要。

为什么如此重要？

简短的回答是：数据科学解决问题。 在技​​术像现在这样复杂之前，某些决定是根据最佳猜测和过去的趋势做出的。 这并不总是奏效，并让人们和企业损失了很多钱。 现在，数据科学可以帮助发现异常情况和趋势，从而挽救数百万人的生命，并使企业有机会改善客户关系和服务。

显示数据科学的重要性的一些示例包括：

  • Airbnb，利用数据科学在短短 5 年内将其业务增长了 43,000%
  • Netflix 使用数据洞察来制作原创剧集以及您看到的所有个性化推荐。 这是通过使用大数据来了解其用户以及他们喜欢和不喜欢什么来完成的
  • Spotify 拥有一个数据科学家团队，他们使用其 API 按类型（例如能量、响度、可舞性）对音乐进行分类

工具、术语和技术

数据科学并非专为处理大型复杂数据集而保留，您无需获得学位即可了解基础知识。

工具

  • Python 是一种与数据科学同义的编程语言，因为它具有清晰的语法和适用于各种规模项目的扩展能力。 它还拥有大量专为数据科学设计的库，包括 pandas、numpy 和 scipy。
  • R 是另一种在数据科学中广泛使用的编程语言，尤其是在数据挖掘方面。
  • 有用于创建机器学习模型的框架——包括 TensorFlow (Google) 和 Pytorch (Facebook)——以及数据处理，例如 Apache Hadoop (Apache)。
  • BigML 使用基于云的 GUI 环境来处理机器学习算法。

术语

  • 数据集——结构化数据的集合。
  • 数据挖掘——识别数据集中的模型和见解的过程。
  • 深度学习——机器学习的一个子集，试图复制人类的思维过程。 AI 使用深度学习来改进语音识别和翻译等功能。

技巧

  • 聚类是一种将数据分组在一起的技术。
  • 机器学习根据从数据集中获得的模式和趋势执行任务。 数据集越大越准确，结果就越好。
  • 分类有助于预测数据点应该进入的类别。

数据科学如何帮助 PPC？

无论您使用 Google Ads 还是其他 PPC 替代方案，自动化都处于最前沿。 但是你需要知道自动化什么以及为什么自动化，这就是数据科学派上用场的地方。 PPC 中数据科学的其他好处包括：

  • 随着时间的推移识别展示次数和点击次数中的异常值，以确认显着变化是由于季节性还是其他原因。
  • 根据特定受众以及他们的在线时间定制 PPC 活动。
  • 了解买家的喜好。
  • 对广告文案的深入分析。
  • 创建和优化再营销列表。
  • 识别异常流量。
  • 创建更好的拆分测试。

数据科学在 PPC 中的实际应用

1. 查找数据源并聚类

Vertical Digital 的营销主管 Chris Pitt 在 BrightonSEO 上做了一个关于数据科学在 PPC 活动管理中的好处的演讲，他的建议之一是“收集和组合所有东西”，关于数据源。

在他的示例中，他结合了 OpenWeatherMap API 或 Google 距离矩阵 API 来询问有关下雨时 PPC 活动的整体性能以及营业地点 20 英里半径范围内的用户行为的更深入问题。 这些见解听起来可能是多余的，但从长远来看，根据这些细节采取行动可以节省大量资金。

数据源的质量会影响您的洞察力，因此请尽可能使用最佳工具。 除了上述工具之外，SEMrush、Google Data Studio 和 Tableau 等软件可以帮助更快、更轻松地整理和分析数据。

2. PPC需要与所有营销渠道协同工作

PPC 专业人员不在真空中操作。 他们的优势在于将他们的努力与营销团队中的每个人结合起来。 这意味着与销售合作并使用 CRM 数据、帮助创建登录页面和网站的开发人员、搜索引擎优化和客户支持。

数据洞察可以为每个人提供目标和最佳实践，以确保从印象到目标转换的顺利客户旅程。 这些见解还可以确定两个团队之间需要改进的关键领域，并且他们可以共同解决这些问题。 点击率高但转化率低？ 也许存在 PPC、开发人员和 SEO 可以共同解决的页面速度问题。 这就是数据科学的力量。

3. 可视化 PPC 性能

数据很棒，但就其本身而言，它是由数字和字母组成的列和行。 您如何将所有这些转化为您可以采取行动的有见地的信息？ 通过数据可视化。 绩效报告对于显示 PPC 的成功之处或需要改进的地方至关重要，可视化该数据的能力也很重要。

数据可视化可以：

  • 发现趋势
  • 比较一段时间内的数据
  • 规范化更大的数据集
  • 帮助进一步测试

有时，只需要一个简单的条形图或折线图就可以向您显示事情的正确或错误。 数据科学在数据可视化方面的优势在于它可以非常快速地完成，您可以在几分钟内甚至几秒钟内生成报告。

4.测试，测试，测试

在 Google 对桌面版 SERP 进行了臭名昭著的更改后，我决定测试 Google SERP 更改是否对广告点击率产生影响。 我有一个假设，我使用了一个大数据集来测试它，结果与我的预测不同。 仍有进一步测试和更好分类的空间，但测试的力量可以帮助您确认或反驳您可能拥有的任何先入之见。

孤立的数据没有意义，能够在受控条件下对其进行测试可以得出重要的见解。 这就是数据科学的美妙之处——它提供了可以用来做出更好判断的知识。 在 PPC 中，这些判断会影响 ROAS（广告支出回报率）、质量得分、印象份额和每次转化成本等指标。

结论

在 PPC 中使用数据科学可以解决持续存在的问题，具体取决于您的活动。 当您面前有数据时，无需猜测。 您所需要的只是解释所见、发现某些趋势和提高性能的方法，而这正是数据科学的优势所在。