学习 Python 如何改善您的 PPC 活动

已发表: 2021-10-23

Python 主要关注 SEO，但 PPC 呢？这两个学科通常被视为对立的，但它们有共同的目标，在 PPC 活动中添加一点 Python 可以为提高转化率、点击率和花费的时间创造奇迹。

但在我们了解 Python 如何提高您的 PPC 性能之前，我们需要概述该语言的全部内容。

什么是 Python？

Python 是由 Guido van Rossum 在 1980 年代创建并于 1991 年公开发布的编程语言。 van Rossum 希望 Python 通过五个哲学支柱来强调代码可读性：

美丽总比丑陋好
显式优于隐式
简单胜于复杂
复杂胜于复杂
可读性很重要

无论项目大小如何，它的结构和语法都可以帮助用户编写逻辑代码。

使用 Python 的公司包括 Google（自然地）、Netflix、YouTube、NASA、IBM、Mozilla 和 Disney。

容易学吗？

Python 的入门级非常低。一切都基于逻辑，该语言与其他知名语言（如 JavaScript 和 C++）共享许多语法。如果没有可以解决您的问题的功能，您可以创建自己的功能。

我该如何安装？

正如 Jacob Fairclough 所说，对于某些用户来说，Python 可能难以安装。但这取决于您的操作系统。

对于大多数 Mac 用户，Python 是内置的，因此您可以使用终端来访问它。对于 Windows 用户而言，情况并非如此。推荐的方法是通过 Anaconda，因为这也安装了很多有用的库来使用（我将在后面更详细地解释）。

Google 有自己的环境，也称为 Google Colab。

帮助您的 PPC 活动的 Python 技术

用亚里士多德的话来说，“因为我们在做之前必须学习的东西，我们通过做来学习”。 Python也不例外。在 SEO 中练习 Python 是常见的做法，PPC 也是如此。

了解其他语言很重要，但 Python 可以通过自动化通常需要数小时的工作来为专业人员节省大量时间。

您可以从 PPC 活动中获得的数据量增长得非常快，因此从长远来看，将其组织和自动化为逻辑结构的方法将使每个人的生活变得更加轻松。

Python 的两个最大应用是人工智能和机器学习，它们也是语言和 PPC 之间的主要桥梁。正如丹妮尔·斯特劳瑟 (Danielle Strouther) 在她的文章AI For PPC 中所说的，只有在您使用外部工具时才有用，“将 AI 用于 PPC 不再是一种选择。这是必需品。” 这就是我们要研究的内容——将 Python 与外部工具和软件集成。

你可以用 Python 做的其他可以帮助你进行 PPC 管理的事情包括：

数据抓取
数据分析与挖掘
数据可视化
自然语言处理 (NLP)

Python + 谷歌广告

我们都知道 Google Ads 管理是多么费力。因此，谷歌为其广告平台创建了一个 API，以便用户可以自动执行各种与 PPC 相关的任务。您可以在客户端库页面上找到它们的列表。

一位程序员为 KPI 报告创建了一个脚本，这对客户、股东和同事来说都很方便。

Python + 谷歌搜索控制台

当您编写 PPC 广告时，您希望它们进行转换，以便您的投资回报率尽可能高。来自 Search Console 的搜索数据可以帮助找到需要改进的领域或可以利用的成功案例。

Passion Digital 创建了一个脚本，用于分析来自 Search Console 的搜索查询，以获得改进 SEO 和 PPC 性能的见解。它通过使用这些术语查找转化率和 CPA 较差的关键字和词组来实现这一点。

Python + Excel/谷歌表格

最常见的 Python 工作流组合之一涉及 Excel 和 Google 表格。

由于大多数外部工具都可以将数据导出为 CSV 文件和电子表格，因此很容易将它们导入到电子表格程序中。而 Python 喜欢数据。

将 Python 和 Excel 与 PPC 数据结合使用的方法列表非常详尽。您可以使用它来预测未来趋势、点击率预测、活动创建、关键字生成、出价修改、帐户结构分析、客户匹配列表、地理位置定位。

Python + 谷歌数据洞察

Google Data Studio 是一款强大的数据可视化工具，可以免费使用。因此，将它与 Python 结合意味着一种简化的数据可视化和报告方法。

还有像 Panoply 这样的付费工具，可以将 Data Studio 和 Python 与多种服务（如 Salesforce、Zendesk 和 Google Analytics）集成在一起。突然之间，您拥有来自每个部门的庞大数据网络——销售、开发、客户支持、项目管理、设计、网络分析。呼！

您甚至可以使用 Python 监视您的竞争对手，并使用 Data Studio 创建 PPC 报告和图表以显示结果。

Python + 谷歌

SERP 不仅仅是结果的显示。它们可以用作自己的数据源，并深入了解您和您的竞争对手的表现。

使用 Serpstack 等 API，您可以从任何 SERP 中提取有关广告的数据，并分析位置、标题和描述优化、附加链接和显示的 URL 等内容。您还可以利用自然搜索结果来寻找新的潜在关键字，您可以出价并改进您的广告系列。

Python + 脸书

2017 年，Facebook 将其 Prophet 开源。该预测工具可通过 Python 和 R（另一种编程语言）访问，并针对企业进行了优化，以预测趋势，无论是每小时、每天、每周还是季节性。

它非常先进，主要用于大规模商业用途，但如果您拥有专业知识和资源，Prophet 有可能简化主要的付费活动。

有用的库、模块和 API

Vanilla Python 可以完成大多数工作，但它的强大之处在于您可以使用的所有库、模块和 API。尽管它们都有相似之处，但它们都是不同的补充。模块是包含函数、变量和方法的 Python 文件，库是模块和预定义函数的集合，让您无需自己编写代码即可执行操作，而 API 是一组标准和指令的接口。

这是您可以使用的一些有用的列表。

Pandas (library) – Pandas 是一个开源库，用于制作数据结构和数据分析工具。您可以制作表格，创建有序和无序的数据系列和“数据框”，连接、合并和拆分它们。如果您使用 Python，它可能是最灵活的数据分析工具。
CSV（模块）– 该模块与 Pandas 密切相关，因为它允许您将数据导出为 CSV。
请求（库）——如果您正在抓取网络数据，请求是必须的。它将请求发送到 HTTP 页面，允许您访问从网页中提取任何内容。如果您打算抓取 SERP 数据，它是一个必不可少的库。
Beautiful Soup（库）——Beautiful Soup 是请求的伴侣，让您可以取出 HTTP 页面中的所有内容。
Serpstack (API) – Serpstack API 允许您实时大规模地抓取 Google SERP 数据，并允许您以 JSON 和 CSV 格式（取决于您的帐户级别）导出数据。
谷歌 API (API) – 谷歌就是谷歌，他们有一个 API 库，你可以用它来做各种事情。
TensorFlow（库） ——机器学习的最佳库之一。
SciKit Learn（库） ——另一个用于预测数据分析的机器学习库

其他资源

用 Kaggle 学习 Python。
Colt Steele 在 Udemy 上的 Python 课程。
Nick Duddy 的营销人员 Python 视频系列。
Hamlet Batista 如何用 Python 发现强大的数据故事
PPC 调查报告：什么是 API？
营销人员编码——从哪里开始
大型 PPC 帐户难题：数据管理

概括

学习一门编程语言似乎令人生畏，但 Python 是最简单、最容易上手的语言之一。它的自动化和分析功能具有广泛的用途，它可以帮助简化复杂的数据和自动化耗时的任务。没有人想让他们的工作更难！

如果我必须在你学习的时候给出一些要记住的外卖建议，我会说：

不要让 FOMO 影响到你

当我开始学习 Python 时，我对在不了解所有技术的情况下跳入项目感到着迷。 Twitter 上的每个人都在制作令人惊叹的脚本，而我仍在学习列表和循环。但后来我意识到，当我不理解时，我永远无法通过复制和粘贴来达到他们的水平。所以我回到我的课程并专注于那个。

充分理解基础知识是您能够掌握高级技术的唯一途径。而且教育没有截止日期。

练习，练习，再练习

大多数课程都带有练习示例。除了这些，你应该总是测试你学到的东西。它不必是一个大项目的一部分，只是一些小项目，这样你就可以掌握这些技术。

保持好奇

学习新事物并不总是那么容易。当事情不起作用时，您会感到沮丧，如果事情变得太多，您可能需要一些时间。但永远不要失去你的好奇心。编程语言有很多应用程序，有些甚至还没有被发现。保持好奇，你可能会找到一个。

寻找其他正在学习的人

社区是改善学习的好地方。以下是一些与 Python 协作和发展的好地方：

Python 教育 subreddit – r/learnpython
Twitter – 关注 Ruth Everett、Hamlet Batista、Charley Wargnier、Rory Truesdale、Sophie Warnes、April Speight
Pyslackers – 一个面向 Python 编程爱好者的开放社区
Python.org 也有一个社区