學習 Python 如何改善您的 PPC 活動

已發表: 2021-10-23

Python 主要關注 SEO，但 PPC 呢？這兩個學科通常被視為對立的，但它們有共同的目標，在 PPC 活動中添加一點 Python 可以為提高轉化率、點擊率和花費的時間創造奇蹟。

但在我們了解 Python 如何提高您的 PPC 性能之前，我們需要概述該語言的全部內容。

什麼是 Python？

Python 是由 Guido van Rossum 在 1980 年代創建並於 1991 年公開發布的編程語言。 van Rossum 希望 Python 通過五個哲學支柱來強調代碼可讀性：

美麗總比醜陋好
顯式優於隱式
簡單勝於復雜
複雜勝於復雜
可讀性很重要

它的結構和語法幫助用戶編寫邏輯代碼，而不管項目大小。

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

容易學嗎？

Python 的入門級非常低。一切都基於邏輯，該語言與其他知名語言（如 JavaScript 和 C++）共享許多語法。如果沒有可以解決您的問題的功能，您可以創建自己的功能。

我該如何安裝？

正如 Jacob Fairclough 所說，對於某些用戶來說，Python 可能難以安裝。但這取決於您的操作系統。

對於大多數 Mac 用戶來說，Python 是內置的，因此您可以使用終端來訪問它。對於 Windows 用戶而言，情況並非如此。推薦的方法是通過 Anaconda，因為這也安裝了很多有用的庫來使用（我將在後面更詳細地解釋）。

Google 有自己的環境，也稱為 Google Colab。

幫助您的 PPC 活動的 Python 技術

用亞里士多德的話來說，“因為我們在做之前必須學習的東西，我們通過做來學習”。 Python也不例外。在 SEO 中練習 Python 是常見的做法，PPC 也是如此。

了解其他語言很重要，但 Python 可以通過自動化通常需要數小時的工作來為專業人員節省大量時間。

您可以從 PPC 活動中獲得的數據量增長得非常快，因此從長遠來看，將其組織和自動化為邏輯結構的方法將使每個人的生活變得更加輕鬆。

Python 的兩個最大應用是人工智能和機器學習，它們也是語言和 PPC 之間的主要橋樑。正如丹妮爾·斯特勞瑟 (Danielle Strouther) 在她的文章AI For PPC 中所說的，只有在您使用外部工具時才有用，“將 AI 用於 PPC 不再是一種選擇。這是必需品。” 這就是我們要研究的內容——將 Python 與外部工具和軟件集成。

你可以用 Python 做的其他可以幫助你進行 PPC 管理的事情包括：

數據抓取
數據分析與挖掘
數據可視化
自然語言處理 (NLP)

Python + 谷歌廣告

我們都知道 Google Ads 管理是多麼費力。因此，谷歌為其廣告平台創建了一個 API，以便用戶可以自動執行各種與 PPC 相關的任務。您可以在客戶端庫頁面上找到它們的列表。

一位程序員為 KPI 報告創建了一個腳本，這對客戶、股東和同事來說都很方便。

Python + 谷歌搜索控制台

當您編寫 PPC 廣告時，您希望它們進行轉換，以便您的投資回報率盡可能高。來自 Search Console 的搜索數據可以幫助找到需要改進的領域或可以利用的成功案例。

Passion Digital 創建了一個腳本，用於分析來自 Search Console 的搜索查詢，以獲得改進 SEO 和 PPC 性能的見解。它通過使用這些術語查找轉化率和 CPA 較差的關鍵字和詞組來實現這一點。

Python + Excel/谷歌表格

最常見的 Python 工作流組合之一涉及 Excel 和 Google 表格。

由於大多數外部工具都可以將數據導出為 CSV 文件和電子表格，因此很容易將它們導入到電子表格程序中。 Python 喜歡數據。

將 Python 和 Excel 與 PPC 數據結合使用的方法列表非常詳盡。您可以使用它來預測未來趨勢、點擊率預測、活動創建、關鍵字生成、出價修改、帳戶結構分析、客戶匹配列表、地理位置定位。

Python + 谷歌數據洞察

Google Data Studio 是一款強大的數據可視化工具，可以免費使用。因此，將它與 Python 結合意味著一種簡化的數據可視化和報告方法。

還有像 Panoply 這樣的付費工具，可以將 Data Studio 和 Python 與多種服務（如 Salesforce、Zendesk 和 Google Analytics）集成在一起。突然之間，您擁有來自每個部門的龐大數據網絡——銷售、開發、客戶支持、項目管理、設計、網絡分析。呼！

您甚至可以使用 Python 監視您的競爭對手，並使用 Data Studio 創建 PPC 報告和圖表以顯示結果。

Python + 谷歌

SERP 不僅僅是結果的顯示。它們可以用作自己的數據源，並深入了解您和您的競爭對手的表現。

使用 Serpstack 等 API，您可以從任何 SERP 中提取有關廣告的數據，並分析位置、標題和描述優化、附加鏈接和顯示的 URL 等內容。您還可以利用自然搜索結果來尋找新的潛在關鍵字，您可以出價並改進您的廣告系列。

Python + 臉書

2017 年，Facebook 將其 Prophet 開源。該預測工具可通過 Python 和 R（另一種編程語言）訪問，並針對企業進行了優化，可以預測趨勢，無論是每小時、每天、每週還是季節性。

它非常先進，主要用於大規模商業用途，但如果您擁有專業知識和資源，Prophet 有可能簡化主要的付費活動。

有用的庫、模塊和 API

Vanilla Python 可以完成大多數工作，但它的強大之處在於您可以使用的所有庫、模塊和 API。儘管它們都有相似之處，但它們都是不同的補充。模塊是包含函數、變量和方法的 Python 文件，庫是模塊和預定義函數的集合，讓您無需自己編寫代碼即可執行操作，而 API 是一組標準和指令的接口。

這是您可以使用的一些有用的列表。

Pandas (library) – Pandas 是一個開源庫，用於製作數據結構和數據分析工具。您可以製作表格，創建有序和無序的數據系列和“數據框”，連接、合併和拆分它們。如果您使用 Python，它可能是最靈活的數據分析工具。
CSV（模塊）– 該模塊與 Pandas 密切相關，因為它允許您將數據導出為 CSV。
請求（庫）——如果您正在抓取網絡數據，請求是必須的。它將請求發送到 HTTP 頁面，允許您訪問從網頁中提取任何內容。如果您打算抓取 SERP 數據，它是一個必不可少的庫。
Beautiful Soup（庫）——Beautiful Soup 是請求的伴侶，讓您可以取出 HTTP 頁面中的所有內容。
Serpstack (API) – Serpstack API 允許您實時大規模地抓取 Google SERP 數據，並允許您以 JSON 和 CSV 格式（取決於您的帳戶級別）導出數據。
谷歌 API (API) – 谷歌就是谷歌，他們有一個 API 庫，你可以用它來做各種事情。
TensorFlow（庫） ——機器學習的最佳庫之一。
SciKit Learn（庫） ——另一個用於預測數據分析的機器學習庫

其他資源

用 Kaggle 學習 Python。
Colt Steele 在 Udemy 上的 Python 課程。
Nick Duddy 的營銷人員 Python 視頻系列。
Hamlet Batista 如何用 Python 發現強大的數據故事
PPC 調查報告：什麼是 API？
營銷人員編碼——從哪裡開始
大型 PPC 帳戶難題：數據管理

概括

學習一門編程語言似乎令人生畏，但 Python 是目前最簡單、最容易上手的語言之一。它的自動化和分析功能具有廣泛的用途，它可以幫助簡化複雜的數據和自動化耗時的任務。沒有人想讓他們的工作更難！

如果我必須在你學習的時候給出一些要記住的外賣建議，我會說：

不要讓 FOMO 影響到你

當我開始學習 Python 時，我對在不了解所有技術的情況下跳入項目感到著迷。 Twitter 上的每個人都在製作令人驚嘆的腳本，而我仍在學習列表和循環。但後來我意識到，當我不理解時，我永遠無法通過複製和粘貼來達到他們的水平。所以我回到我的課程並專注於那個。

充分理解基礎知識是您能夠掌握高級技術的唯一途徑。而且教育沒有截止日期。

練習，練習，再練習

大多數課程都帶有練習示例。除了這些，你應該總是測試你學到的東西。它不必是一個大項目的一部分，只是一些小項目，這樣你就可以掌握這些技術。

保持好奇

學習新事物並不總是那麼容易。當事情不起作用時，您會感到沮喪，如果事情變得太多，您可能需要一些時間。但永遠不要失去你的好奇心。編程語言有很多應用程序，有些甚至還沒有被發現。保持好奇，你可能會找到一個。

尋找其他正在學習的人

社區是改善學習的好地方。以下是一些與 Python 協作和發展的好地方：

Python 教育 subreddit – r/learnpython
Twitter – 關注 Ruth Everett、Hamlet Batista、Charley Wargnier、Rory Truesdale、Sophie Warnes、April Speight
Pyslackers – 一個面向 Python 編程愛好者的開放社區
Python.org 也有一個社區

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