Cum poate îmbunătăți știința datelor performanța PPC

Publicat: 2021-10-23

Pe măsură ce învățarea automată și automatizarea câștigă mai mult un bastion în marketingul digital, avem nevoie de o modalitate de a analiza toate datele pe care le obținem. Știința datelor face acest lucru transformând teoriile în dovezi tangibile.

Un termen de știință a datelor cu care ați putea întâlni este big data. Se referă la seturi de date mari și complexe utilizate pentru a identifica tendințele și modelele care pot ajuta companiile să ia decizii mai bune și mai personalizate pentru clienții lor.

În PPC, acest tip de putere poate face minuni pentru optimizarea cheltuielilor bugetare, îmbunătățirea CTR și performanța generală.

În acest articol, voi analiza conceptul de știință a datelor, instrumentele și cunoștințele de care aveți nevoie pentru ca acesta să funcționeze, câteva probleme comune PPC și modul în care știința datelor poate ajuta la remedierea acestora.

Ce este știința datelor?

Știința datelor este studiul datelor prin diferite procese și algoritmi științifici cu scopul de a deduce perspective. După cum am menționat mai sus, big data joacă un rol major în arătarea eficienței științei datelor, iar tehnici precum învățarea automată și automatizarea sunt la fel de importante.

De ce este atât de important?

Răspunsul scurt este: știința datelor rezolvă probleme. Înainte ca tehnologia să fie la fel de sofisticată ca acum, anumite decizii erau luate de cele mai bune presupuneri și de tendințele din trecut. Asta nu a funcționat întotdeauna și a pierdut oameni și afaceri mulți bani. Acum, știința datelor poate ajuta la găsirea anomaliilor și a tendințelor pentru a salva milioane de oameni și pentru a oferi companiilor șansa de a îmbunătăți relațiile și serviciile cu clienții.

Câteva exemple care arată cât de importantă poate fi știința datelor includ:

  • Airbnb, care a folosit știința datelor pentru a-și crește afacerea cu 43.000% în doar 5 ani
  • Netflix folosește informații despre date pentru a produce seriale originale, precum și toate recomandările personalizate pe care le vedeți. Acest lucru a fost realizat prin utilizarea datelor mari pentru a înțelege utilizatorii săi și ce le-a plăcut și nu le-a plăcut
  • Spotify are o echipă de cercetători care își folosesc API-ul pentru a clasifica muzica după tip (de exemplu, energie, volum, capacitate de dans)

Instrumente, terminologie și tehnici

Știința datelor nu este rezervată utilizării cu seturi de date mari și complexe și nu aveți nevoie de o diplomă pentru a înțelege elementele de bază.

Instrumente

  • Python este un limbaj de programare sinonim cu știința datelor datorită sintaxei sale clare și a capacității de a scala pentru proiecte de toate dimensiunile. De asemenea, are un număr mare de biblioteci create special pentru știința datelor, inclusiv panda, numpy și scipy.
  • R este un alt limbaj de programare utilizat pe scară largă în știința datelor, în special cu data mining.
  • Există cadre utilizate pentru crearea modelelor de învățare automată – inclusiv TensorFlow (Google) și Pytorch (Facebook) – și procesarea datelor, cum ar fi Apache Hadoop (Apache).
  • BigML utilizează un mediu GUI bazat pe cloud pentru a procesa algoritmii de învățare automată.

Terminologie

  • Set de date – o colecție de date structurate.
  • Data mining – un proces de identificare a modelelor și a perspectivelor în seturi de date.
  • Învățare profundă – un subset al învățării automate care încearcă să copieze procesele de gândire ale ființelor umane. AI folosește învățarea profundă pentru a îmbunătăți lucruri precum recunoașterea vorbirii și traducerea.

Tehnici

  • Clustering este o tehnică în care datele sunt grupate împreună.
  • Învățarea automată îndeplinește sarcini pe baza modelelor și tendințelor pe care le obține din seturile de date. Cu cât setul de date este mai mare și mai precis, cu atât rezultatele sunt mai bune.
  • Clasificarea ajută la prezicerea categoriilor în care ar trebui să intre punctele de date.

Cum poate știința datelor să ajute PPC?

Indiferent dacă utilizați Google Ads sau alte alternative PPC, automatizarea este în prim-plan. Dar trebuie să știți ce să automatizați și de ce, și aici este utilă știința datelor. Alte beneficii ale științei datelor în PPC includ:

  • Identificarea valorii aberante ale afișărilor și clicurilor de-a lungul timpului pentru a confirma dacă schimbările semnificative se datorează sezonalității sau altceva.
  • Adaptarea campaniilor PPC aliniate la anumite segmente de public și atunci când acestea sunt online.
  • Înțelegerea preferințelor cumpărătorului.
  • Analiză mai profundă a textului publicitar.
  • Crearea și optimizarea listelor de remarketing.
  • Identificarea traficului neobișnuit.
  • Crearea de teste împărțite mai bune.

Aplicații practice ale științei datelor în PPC

1. Găsiți surse de date și grupați-le

Chris Pitt, șeful de marketing la Vertical Digital a ținut o discuție la brightonSEO despre beneficiile științei datelor în managementul campaniilor PPC și una dintre sugestiile sale a fost „să colecteze și să combine totul”, în ceea ce privește sursele de date.

În exemplul său, el a combinat API-ul OpenWeatherMap sau API-ul Google Distance Matrix pentru a pune întrebări mai profunde despre performanța generală a campaniilor PPC atunci când ploua și comportamentul utilizatorilor care se aflau pe o rază de 20 de mile de locațiile afacerii. Aceste informații ar putea părea de prisos, dar acționarea asupra acestor detalii ar putea economisi mulți bani pe termen lung.

Calitatea surselor de date vă poate afecta statisticile, așa că utilizați cele mai bune instrumente pe care le puteți. Pe lângă instrumentele menționate mai sus, software-uri precum SEMrush, Google Data Studio și Tableau pot ajuta la colectarea și analizarea datelor mai rapid și mai ușor.

2. PPC trebuie să lucreze împreună cu toate canalele de marketing

Profesioniștii PPC nu operează în aspiratoare. Puterea lor constă în combinarea eforturilor lor cu toată lumea dintr-o echipă de marketing. Aceasta înseamnă colaborarea cu vânzările și utilizarea datelor CRM, dezvoltatorilor care ajută la crearea paginilor de destinație și site-urilor web, SEO și asistență pentru clienți.

Informațiile despre date pot oferi obiective și cele mai bune practici pe care să le urmeze toată lumea pentru a asigura o călătorie fără probleme a clienților de la afișare la conversia obiectivului. Aceste informații pot identifica, de asemenea, domenii cheie de îmbunătățire între două echipe și pot lucra împreună pentru a le remedia. CTR este ridicat, dar numărul de conversii este scăzut? Poate că există o problemă de viteză a paginii la care PPC, dezvoltatorii și SEO ar putea lucra împreună. Aceasta este puterea științei datelor.

3. Vizualizați performanța PPC

Datele sunt minunate, dar singure, sunt coloane și rânduri de numere și litere. Cum transformi toate acestea în informații perspicace asupra cărora poți acționa? Cu vizualizarea datelor. Rapoartele de performanță sunt esențiale pentru a arăta unde PPC reușește sau necesită îmbunătățiri, iar capacitatea de a vizualiza acele date este de asemenea importantă.

Vizualizarea datelor poate:

  • Găsiți tendințe
  • Comparați datele în timp
  • Normalizați seturi de date mai mari
  • Ajută la testarea ulterioară

Uneori, tot ce este nevoie este o simplă diagramă cu bare sau un grafic linie pentru a vă arăta unde merg lucrurile bine sau greșit. Avantajul științei datelor în ceea ce privește vizualizarea datelor este că poate fi realizată foarte rapid și puteți genera rapoarte în câteva minute, dacă nu în secunde.

4. Testare, testare, testare

După ce Google a făcut modificările infame la SERP-urile de pe desktop, am decis să testez dacă modificările SERP Google au avut un impact asupra CTR-ului anunțului. Am avut o ipoteză, am folosit un set mare de date pentru a o testa și rezultatele au fost diferite de ceea ce am prezis. Mai era loc pentru teste suplimentare și pentru o mai bună clasificare, dar puterea testării vă poate ajuta să confirmați sau să infirmați orice preconcepție pe care le-ați fi avut.

Datele izolate nu au nicio semnificație și posibilitatea de a le testa în condiții controlate poate duce la informații importante. Aceasta este frumusețea științei datelor – oferă cunoștințe pe care le puteți folosi pentru a face judecăți mai bune. În PPC, acele judecăți pot afecta valori precum rentabilitatea cheltuielilor publicitare (rentabilitatea cheltuielilor publicitare), Scorul de calitate, procentajul de afișări și costul pe conversie.

Concluzie

Utilizarea științei datelor în PPC poate rezolva problemele în curs, în funcție de campaniile dvs. Nu este nevoie să ghiciți atunci când aveți datele în față. Tot ce aveți nevoie sunt mijloacele de a interpreta ceea ce vedeți, de a găsi anumite tendințe și de a îmbunătăți performanța și aici excelează știința datelor.