人可以比单独的机器做PPC更好的3种方法

人工智能是PPC的热门话题，但是在机器完全接管日常账户管理之前，PPC专业人员仍然可以在几个关键领域中增加很多价值。

使用业务数据进行出价管理

出价管理可能是管理PPC的最重复，最无聊的任务之一，因为在建立模型之后，您将需要执行计划中正在进行的任务，这可能涉及下载数据并将其设置为正确的格式，然后通过公式运行它以确定新的出价。 对于机器而言，这听起来像是日落时分在加勒比海滩上的完美晚餐，但对我们人类来说呢？ 没那么多。 重复是无聊的，并且由于这是一项枯燥的任务，所以随着时间的推移，我们的分析往往变得不那么彻底。

这就是Google和Bing都提供自动出价管理解决方案的原因。 还有许多第三方出价管理解决方案，旨在改善引擎出价管理解决方案的缺点。 尽管众所周知，引擎可以完成出色的出价管理工作，但它们的解决方案是通用的，可以忽略企业主知道会影响其在线转化的各个方面。

使用引擎的出价管理系统有四个明显的优势：

1. 它们是****的。
2. 它们基于同类最佳算法。
3. 他们可以访问很多广告商无法获得的拍卖时间信号（例如，谁是用户，他们之前搜索了什么）。
4. 他们可以根据拍卖时间信号实时设置出价。

但是，这些自动出价系统在某些方面无法做到：

1. 了解通过转换跟踪衡量的性能的上下文（例如，昨天转换很慢，因为其中一个数据中心中的服务器存在问题）。
2. 了解影响行业的因素（例如，拥有15个厢式货车的水管工比只有三个厢式货车的水管工能够更好地为分散的客户群提供服务）。

理想的出价管理系统将引擎中的算法与企业数据相结合。 为此，广告客户应根据内部数据计算自己的每次点击费用，然后将这些出价作为智能点击付费提交给引擎，以便Google或Bing可以根据对每次拍卖的了解向上或向下调整出价。

这就是为什么Optmyzr之类的工具在管理出价方面很受欢迎的原因。 它们可以帮助自动化出价策略，该策略结合使用来自搜索引擎的数据（例如单个关键字的历史转化率）和业务数据（例如电话销售数据，电子商务退货数据，甚至天气如何影响销售）的组合。

Optmyzr的基于规则的优化功能可让广告客户将业务数据与AdWords数据混合在一起，以创建理想的出价管理自动化程序。

Optmyzr的基于规则的出价优化也非常适合希望增加引擎本身出价系统无法提供的价值但又不想在Google和Bing进行内部维护时自行维护的复杂技术的代理商频繁更新API。 可以在几秒钟内安装预建的食谱，以帮助广告客户实现诸如目标CPA，目标ROAS或目标排名之类的目标。 这些食谱可以随着时间的流逝而得到增强，因为它们了解的是影响性能的因素，无论它们是基于Google数据还是内部业务数据。

使用关键字定位购物广告

PPC专业人员应从机器中收回一些控制权的第二个领域是管理购物广告的关键字。 购物广告会自动针对与广告客户Feed中的产品相匹配的相关查询进行定位，但始终可以选择添加否定关键字。

以一种相当极端但有趣的实用方式，您实际上可以针对特定的关键字，而不是通过包含该术语，而是通过排除所有其他术语来定位。

这是“查询雕刻”的基础，“查询雕刻”是一种PPC技术，可部署否定关键字以将流量吸引到所需的目标。 而且由于否定关键字比肯定关键字要明确得多，因此它们是主要工具。

即使在搜索广告系列中，也可以通过添加否定关键字来进行查询雕刻。 尽管这听起来有点奇怪，但我们的逻辑方面仍然在问：“为什么不能只添加完全匹配的肯定关键字来完成？” 因为自从Google对算法进行最新更改以来，精确匹配就不再真正意味着“精确”。

购物活动的查询雕刻是由马丁·罗特格丁（Martin Roettgerding）发明的，后来由包括SmarterCommerce在内的各种实体进行了完善。 马丁的技术要求保持三个平行的购物广告系列并主动添加某些类型的否定关键字。

但是，主动添加额外的广告系列和不必要的否定关键字确实可以吞噬帐户允许管理的关键字数量。 考虑到双方的利弊，Optmyzr提供了一种解决方案，该解决方案使用最近的性能数据来雕刻查询，以明确查询可以在帐户中的其他位置获得更好的效果：Shopping Negatives Tool。

购物否定工具分析购物搜索广告系列中不同广告组中相同搜索查询的效果，找到查询效果不佳的广告组，并建议将其添加为完全匹配否定关键字。

Optmyzr的用于购物广告的否定关键字工具可确定在何处添加否定关键字以“查询造型”流量，以便在搜索引擎上花费的预算带来更多的销售额和更可观的销售额。

使用此技术，广告客户可以根据需要并行运行任意多个购物广告系列，也可以将所有内容都保存在一个广告系列中，而Optmyzr的分析将为如何塑造流量以提高ROAS的销售额提供建议。

制作更好的广告测试

Googler Matt Lawson最近介绍了考虑A / B广告测试的新方法。 由于Google在机器学习方面的改进，因此无需手动从帐户中剔除效果不佳的广告。 前提是，广告组中效果最差的广告在有一部分用户点击该广告组时实际上可以表现良好，这意味着删除稍有损失的广告实际上可能适得其反。

但是他也说：“每当广告停止看到很大一部分印象并因此产生很少甚至没有点击时，就删除它们。 然后将新广告添加到组合中。 最好有选择。”

为了帮助清理在广告组中获得最少展示次数的广告，您可以使用AdWords脚本，例如Optmyzr工具套件中的一些脚本。

尽管Google不再需要手动测试广告，尽管他们甚至在自动生成新的广告文字挑战者，但仍然需要人工专家（与所宣传的业务关系密切的人）来站起来自动化。

您听说过这样的故事：如果您给1000台猴子打字机和无穷的时间，他们最终会写出莎士比亚的所有作品。 但是猴子会吃很多香蕉，并且倾向于在写那些著名的独奏曲之前优先考虑爬树，因此，它们很可能会永远长寿。 尽管玩猴子的概念确实很吸引人，但广告商不愿等待无限的时间。 因此，我们仍然需要能够在最短时间内撰写出色广告的工具。

诸如Optmyzr之类的工具可以通过突出显示效果良好的广告文字元素来帮助构思新广告。

诸如Optmyzr之类的工具可帮助您在更短的时间内创建更好的测试。 在这里，该工具会建议您尝试使用广告文字。

Frederick Vallaeys指出，未来的PPC代理商将是拥有最佳测试流程的代理商。 机器学习意味着计算机可以找出赢家和输家，但是当使用人类洞察力确定最有效的假设进行测试时，最终的测试结果将更快地发生。

结论

在各种职业中，激动人心的甚至可能是令人恐惧的时代已经来临，在这些职业中，人工智能将接管过去需要人类智能的大量任务。 工作场所中人类智能的未来笼罩着一片迷雾，尽管它还不足以覆盖我们，但它在许多圈子中造成了一些不安。 机器接管时会发生什么？

这是不可避免的通道，但是在整个过渡期间，我们在这些机器上投入的人力越多，它们在帮助实现改善PPC性能这一共同目标方面就越有效。 同时，人类PPC专业人员有很多机会可以将他们的日常转变为可以长期使用的东西，并为在AI至上世界中工作奠定了坚实的基础。