付費搜索營銷自動化：擁抱機器
已發表: 2021-10-23這篇文章是 Hero Conf 洛杉磯演講者博客系列的一部分。 梅根·塔格特 (Megan Taggart) 將與 50 多位 PPC 專家一起，在 4 月 18 日至 20 日在加利福尼亞州洛杉磯舉行的世界上最大的全 PPC 活動中分享他們的付費搜索和社交專業知識。 喜歡你讀什麼？ 了解更多關於 Hero Conf 的信息。
如今，自動化是帳戶優化的同義詞。 eMarketer 最近報告稱，在澳大利亞、英國和美國接受調查的高級營銷人員中有三分之二在過去一年中對營銷技術進行了大量投資。 使用營銷技術的主要原因包括更深入地了解客戶和潛在客戶、自動化流程和減少管理時間，以及採用數據驅動的營銷方法。
機器完善人類營銷人員實踐的概念現在已成為整個營銷領域的標準商業實踐。 PPC從業者（及其公司）視而不見的風險不僅是管理繁瑣和工資膨脹，還有績效通縮。 過渡性地，那些採用或考慮自動化的人面臨著投資第三方管理工具與構建內部解決方案的難題。
雖然自動化的機會是無限的，但它也是許多人的壓力點。 下面概述了有意將自動化引入您的業務背後的策略。 我們還將分享一個案例研究，說明為 Aimclear 建立自動化策略如何使工作負載容量增加 128%（每月在工具上花費不到 100 美元）以及客戶端性能改進。
邁出第一步
為了推進自動化，必須退後幾步。 在開始投入 50 萬美元的服務、獵頭 Google 開發人員或與開發團隊一起排隊以實現自動化以實現自動化之前，請先了解您的 PPC 團隊的大部分時間目前都花在了哪裡。 花時間提出問題並分析您的業務或客戶數據中的模式。 認識到這些數據點如何影響底線。 可以從自動化中受益的圖表優化，並劃出人類直覺是強制性的界限。 只有建立了明確目標的基礎，才能製定戰略以實現目標。
在決定自動化解決方案之前，確定：
- 什麼需要自動化？
- 我們將如何實現自動化？
- 該解決方案是否適用於大數據（可擴展性）？
- 後端數據可以集成嗎？
……並建立帳戶內可以自動化的完整清單。
技術探戈：購買與構建
你會買還是你會建造？ 不幸的是，這裡沒有簡單的答案。 選擇合適的技術堆棧以在適當的時間範圍內實現您的目標似乎令人生畏，因為可用的解決方案過多。 在初始研究期間，根據目標與利益相關者一起清點預算、賬戶規模、能力和資源將變得至關重要，並有助於加快流程的進展。
購買自動化解決方案
如果業務目標包括在短時間內在各種複雜的營銷渠道和後端系統之間進行完全集成，而又不囤積內部員工資源，那麼投資第三方營銷自動化工具可能是合適的選擇。 搜索營銷人員可以更輕鬆地將優化與後端數據和個人客戶旅程聯繫起來。 購買還可以避免過多地震動系統，並通過適應一個系統和儀表板而無需構建可能發生的多個支點，從而提高員工的時間效率。 在一個位置提供支持和故障排除也往往是用戶的共識點。
儘管購買自動化解決方案是參與度較低的途徑，但也並非沒有限制。 通常，第三方堆棧提供較低的複雜性、功能、個性化和數據所有權。 為了抵消，開發人員已經創建了各種插件或附加組件，以便企業更貼近需求。
構建自動化解決方案
如果業務目標包括自定義功能，並且最重要的是，如果存在數據集成的技術能力，那麼在內部構建解決方案可能是實現自動化的更好途徑。 它允許企業在不受某些工具攜帶的限制的情況下磨練自動化功能的個性化。 成熟的系統和平台可能不需要額外的自動化，而是需要增加數據能力。 此外，如果在構建期間支點受到限制，則內部構建可以成為一種更具成本效益的優化方式。
內部樓宇自動化的缺陷包括在映射、定義和創建自動化解決方案上投入的時間，以及在達到可用、高效的工具之前可能需要進行的迭代。 同樣，根據期望的結果和能力評估您當前的堆棧至關重要。 對於員工來說，精通編碼或讓您的開發部門專注於特定平台的數據集成，這可能是一種業務開發遊戲。
營銷自動化技巧：
- 如果時間和技術資源稀缺，而賬戶規模和支出處於中等規模，那麼自動化規則和腳本等技術含量較低的選項將需要成為構建案例研究的起點。 在腳本和自動規則之間，許多人能夠以最少的培訓達到性能和效率的交集。
- 如果技術或開發資源可用，並且大數據集成為常態，那麼利用平台 API 作為自動化手段，營銷人員就能夠以深度和可定制的方式自動化幾乎所有可優化的事物。 API 自動化可以通過常駐開發團隊或第三方集成平台即服務 (PaaS) 來完成，將業務和渠道自動化交給營銷人員。
- 鼓勵搜索和 PPC 團隊熟悉編碼基礎知識，以開發基礎知識和開發自動化能力。
請記住，在自動化方面沒有“全有或全無”之說。 挑選並選擇任務重複滿足性能的地方。 自動化部分任務以更好地實現目標。 花時間執行可提高性能的任務，並在必要時手動填寫分析和建議。
案例研究
舉個例子，我們的代理機構 Aimclear 最近著手尋找一種可以提高客戶績效和內部效率的解決方案。 一家企業 B2B 搜索客戶每月為第三方投標和預算管理系統支付媒體支出的 3.5%。 我們很快就開始假設可以節省客戶資金的方法，同時實現降低每個潛在客戶成本的績效目標並產生更高的投資回報率。
通過確立目標（降低 CPL）並確定自動化可能性（預算、出價、出價修飾符），我們找到了解決方案，即使用 AdWords、Scripts Supermetrics、Google Sheets 和 Google BigQuery 構建我們自己的廣告技術格局。
當 Google Sheets 達到單元格限制時（當圖片中有多個帳戶和 MCC 時，這種情況往往會很快發生）在這個過程的早期就出現了一個小問題。 解決方法包括通過腳本利用 API 將數據推送到數據庫中，然後可以在數據庫中提取數據並將其推送到表格中製定的邏輯中。 從那裡優化可以在一個持續循環中被推回 AdWords。
對於客戶而言，此過程有助於將 CPL 降低近 20%，同時提高投資回報率。
在內部，在付費搜索中採用自動化策略將工作負載能力提高了 128%，每月在工具上的花費不到 100 美元。
閉幕式
現在，搜索專家比以往任何時候都更被迫超越掌握他們的頻道。 不要害怕機器，而是通過了解如何利用自動化來實現效率和性能目標來擁抱它。