數據科學如何提高 PPC 性能

已發表: 2021-10-23

隨著機器學習和自動化在數字營銷中的地位越來越高，我們需要一種方法來分析我們獲得的所有數據。 數據科學通過將理論轉化為有形證據來做到這一點。

您可能會遇到的一個數據科學術語是大數據。 它是指用於識別趨勢和模式的大型複雜數據集，可以幫助企業為其客戶做出更好、更個性化的決策。

在 PPC 中，這種能力可以為優化預算支出、提高點擊率和整體性能創造奇蹟。

在本文中，我將介紹數據科學的概念、使其發揮作用所需的工具和知識、一些常見的 PPC 問題以及數據科學如何幫助解決這些問題。

什麼是數據科學？

數據科學是通過各種科學過程和算法研究數據，目的是推導出洞察力。 如上所述，大數據在展示數據科學的有效性方面發揮著重要作用，而機器學習和自動化等技術也同樣重要。

為什麼如此重要？

簡短的回答是：數據科學解決問題。 在技​​術像現在這樣複雜之前，某些決定是根據最佳猜測和過去的趨勢做出的。 這並不總是奏效，並讓人們和企業損失了很多錢。 現在，數據科學可以幫助發現異常情況和趨勢，從而挽救數百萬人的生命，並使企業有機會改善客戶關係和服務。

顯示數據科學的重要性的一些示例包括：

  • Airbnb，利用數據科學在短短 5 年內將其業務增長了 43,000%
  • Netflix 使用數據洞察來製作原創劇集以及您看到的所有個性化推薦。 這是通過使用大數據來了解其用戶以及他們喜歡和不喜歡什麼來完成的
  • Spotify 擁有一個數據科學家團隊，他們使用其 API 按類型（例如能量、響度、可舞性）對音樂進行分類

工具、術語和技術

數據科學並非專為處理大型複雜數據集而保留，您無需獲得學位即可了解基礎知識。

工具

  • Python 是一種與數據科學同義的編程語言，因為它具有清晰的語法和適用於各種規模項目的擴展能力。 它還擁有大量專為數據科學設計的庫，包括 pandas、numpy 和 scipy。
  • R 是另一種在數據科學中廣泛使用的編程語言，尤其是在數據挖掘方面。
  • 有用於創建機器學習模型的框架——包括 TensorFlow (Google) 和 Pytorch (Facebook)——以及數據處理，例如 Apache Hadoop (Apache)。
  • BigML 使用基於雲的 GUI 環境來處理機器學習算法。

術語

  • 數據集——結構化數據的集合。
  • 數據挖掘——識別數據集中模型和見解的過程。
  • 深度學習——機器學習的一個子集，試圖複製人類的思維過程。 AI 使用深度學習來改進語音識別和翻譯等功能。

技巧

  • 聚類是一種將數據分組在一起的技術。
  • 機器學習根據從數據集中獲得的模式和趨勢執行任務。 數據集越大越準確，結果就越好。
  • 分類有助於預測數據點應該進入的類別。

數據科學如何幫助 PPC？

無論您使用 Google Ads 還是其他 PPC 替代方案，自動化都處於最前沿。 但是你需要知道自動化什麼以及為什麼自動化，這就是數據科學派上用場的地方。 PPC 中數據科學的其他好處包括：

  • 隨著時間的推移識別展示次數和點擊次數中的異常值，以確認顯著變化是由於季節性還是其他原因。
  • 根據特定受眾以及他們的在線時間定制 PPC 活動。
  • 了解買家的喜好。
  • 對廣告文案的深入分析。
  • 創建和優化再營銷列表。
  • 識別異常流量。
  • 創建更好的拆分測試。

數據科學在 PPC 中的實際應用

1. 查找數據源並聚類

Vertical Digital 的營銷主管 Chris Pitt 在 BrightonSEO 上做了一個關於數據科學在 PPC 活動管理中的好處的演講，他的建議之一是“收集和組合所有東西”，關於數據源。

在他的示例中，他結合了 OpenWeatherMap API 或 Google 距離矩陣 API 來詢問有關下雨時 PPC 活動的整體性能以及營業地點 20 英里半徑範圍內的用戶行為的更深入問題。 這些見解聽起來可能是多餘的，但從長遠來看，根據這些細節採取行動可以節省大量資金。

數據源的質量會影響您的洞察力，因此請盡可能使用最佳工具。 除了上述工具之外，SEMrush、Google Data Studio 和 Tableau 等軟件可以幫助更快、更輕鬆地整理和分析數據。

2. PPC需要與所有營銷渠道協同工作

PPC 專業人員不在真空中操作。 他們的優勢在於將他們的努力與營銷團隊中的每個人結合起來。 這意味著與銷售合作並使用 CRM 數據、幫助創建登錄頁面和網站的開發人員、搜索引擎優化和客戶支持。

數據洞察可以為每個人提供目標和最佳實踐，以確保從印像到目標轉換的順利客戶旅程。 這些見解還可以確定兩個團隊之間需要改進的關鍵領域，並且他們可以共同解決這些問題。 點擊率高但轉化率低？ 也許存在 PPC、開發人員和 SEO 可以共同解決的頁面速度問題。 這就是數據科學的力量。

3. 可視化 PPC 性能

數據很棒，但就其本身而言，它是由數字和字母組成的列和行。 您如何將所有這些轉化為您可以採取行動的有見地的信息？ 通過數據可視化。 績效報告對於顯示 PPC 的成功之處或需要改進的地方至關重要，可視化該數據的能力也很重要。

數據可視化可以：

  • 發現趨勢
  • 比較一段時間內的數據
  • 規範化更大的數據集
  • 幫助進一步測試

有時，只需要一個簡單的條形圖或折線圖就可以向您顯示事情的正確或錯誤。 數據科學在數據可視化方面的優勢在於它可以非常快速地完成，您可以在幾分鐘內甚至幾秒鐘內生成報告。

4.測試，測試，測試

在 Google 對桌面版 SERP 進行了臭名昭著的更改後，我決定測試 Google SERP 更改是否對廣告點擊率產生影響。 我有一個假設，我使用了一個大數據集來測試它，結果與我的預測不同。 仍有進一步測試和更好分類的空間，但測試的力量可以幫助您確認或反駁您可能擁有的任何先入之見。

孤立的數據沒有意義，能夠在受控條件下對其進行測試可以得出重要的見解。 這就是數據科學的美妙之處——它提供了可以用來做出更好判斷的知識。 在 PPC 中，這些判斷會影響 ROAS（廣告支出回報率）、質量得分、印象份額和每次轉化成本等指標。

結論

在 PPC 中使用數據科學可以解決持續存在的問題，具體取決於您的活動。 當您面前有數據時，無需猜測。 您所需要的只是解釋所見、發現某些趨勢和提高性能的方法，而這正是數據科學的優勢所在。