Reklam metni optimizasyonu, makinelerin PPC profesyonellerinin yardımı olmadan çok uzağa gitmeyecekleri bir PPC otomasyon alanı örneğidir. Makinelerin sonuç alabilmesi için insanlardan sürekli desteğe ihtiyacı var. Otomasyonlar, istatistiksel analiz yoluyla kolayca kazanan ve kaybedilen reklamları kolayca seçebilir ve bireysel kullanıcılara gösterilecek en iyi рекламаı tahmin etmek gibi daha karmaşık şeyler yapabilir – bunu, makine öğrenme modelleri tarafından ayırt edilen kalıplara dayanarak yaparlar. Bununla birlikte, ilk olarak denemeye zorlayan bir reklam öğesi parçası olmadan, makineler çok uzağa gitmeyecektir.
Bu, bir kez ve daha sonra kurma seçeneğine sahip olduğunuz, teklif yönetimi gibi diğer PPC otomasyonlarından çok farklıdır. çoğunlukla unut gitsin. Açık olmak gerekirse, teklif vermeye yönelik bir set-ve-unutma yaklaşımının yanlış bir strateji olduğunu düşünüyorum, ancak yine de mümkün. Öte yandan, reklam yönetimi, teklif yönetimi ile aynı ölçüde otomatikleştirilemez çünkü makinenin gerektirdiği girdiler sürekli değişmektedir ve insan PPC uzmanlarının kurulması ve sürdürülmesi için çok daha fazla zaman almaktadır.
Neyse ki, yeni mesajların el ile işlenmesi sürecine bile, reklamverenlerin daha önce reklam metninin hangi öğelerinin iyi çalıştığı gibi öngörülere hazır olmalarını sağlayan araçlarla bile kullanılabilir. Kısa bir süre önce reklamları kendi bileşenlerinde (başlık ve açıklama gibi) yapıştıran ve sık kullanılan ifadeler için toplu ölçümler bildiren bir Google Reklamları komut dosyasını paylaştım. Bu ay, geçmiş reklam performansıyla ilgili ek görüşler sağlamak için farklı bir yöntem kullanan bir komut dosyası paylaşıyorum. Bu yazının sonunda paylaşılan senaryo, ilk önce Daniel Gilbert tarafından paylaşılan ve N-Gram Reklam Metin Analizi yapan popüler bir senaryoya dayanıyor.
N-грамм и почему они полезны для РРСА
dahası, ancak bu betiğin amacı için, bir n-gram 'N' dizisindeki sözcük sayısını ifade eden bir kelime dizisidir. Bir unigram, tek bir kelimedir, bir bigram iki kelimedir, bir trigram üçtür, vb. PPC'de, yaygın olarak bulunan kelime dizilerinin performansını analiz etmek için n-gram kullanabiliriz. Örneğin, birçok anahtar kelime veya arama teriminde sıkça görünen sözcük dizelerine ilişkin verileri bulabiliriz. Verileri toplayarak hesaplardaki performans eğilimlerini daha kolay tespit edebiliriz.
N-gram analizini istediğimiz kadar çok veya az kelimeyle sınırlayabildiğimiz için, istediğimizden daha derine inmek için kullanabiliriz. başlıklarımı veya açıklama satırlarının performansını inceleyen önceki senaryomla yaptım. Bu, belirli eylem çağrıları, benzersiz değer önerileri veya kampanyalar için itici sonuçlar sunan teklifler bulabileceğimiz anlamına gelir.
Başka bir deyişle, geçen ayın senaryosu, bu senaryoda, başlık 1'in en iyi performans gösteren bir çeşidi olduğunu söyleyebilir. “$ 5 ile 49 $ $” veya “yüzde 10 indirim” gibi bir kelime dizisinin genellikle daha iyi bir sonuç getirip getirmediğini belirlememize yardımcı olmak için başlık 1'in içine bakabilirsiniz.
Сценарии могут быть сконфигурированы для работы с вашей собственной стратегией
Bu sitede, betiklerle ilgili yayınların sık sık okunduğu için muhtemelen n-gramlara aşinasınızdır. Bunun nedeni, katkıda bulunan Daniel Gilbert'in arama sorgularını analiz eden ve birkaç yıl önce paylaşan bir n-gram komut dosyası yazmasıydı.
Ancak bu komut dosyası yalnızca reklam terimleriyle değil arama terimleriyle çalışır. Belki de Duyarsız Yapılması, Duyarlı Arama Reklamları gelmeden önce daha az önemliydi, ancak şimdi bu tür bir analizin PPC araç setinin bir parçası olarak sunulması özellikle ilginç görünüyor. Bu yüzden, uzun zamandır senaryoların gücü hakkında yaptığım bir noktayı göstermek için bu fırsatı kullanmaya karar verdim: Başkaları tarafından yapılan çalışmaları kaldırabilir ve sadece birkaç twea ile tam olarak ihtiyacınız olanı yapmasını sağlayabilirsiniz. Bu yüzden Daniel'in koduyla başladım ve tamamen yeni bir fikir edinmek için sorgulardan reklam metinlerine girdiler değiştirdim.
bir harekete geçirme ifadesinin ne gibi varyasyonlarının sonuçlandığına dair bir fikir edinmek için n-gram.
Bu değişikliği yapmanın ne kadar zor olduğunu merak ediyorsanız, yapmam gereken temel değişiklik, arama sorgusu yerine reklam performansı raporundan veri almak için AdWords Sorgu Dili (AWQL) ifadesini değiştirmek oldu performans raporu. Sadece bu değişiklikle birlikte senaryo benim kullanım durumumun temellerini çözebilirdi. Ancak daha iyi çalışmasını sağlamak için birkaç yeni kullanıcı ayarı ve başlık ve açıklamaları birleştirmek için bazı ekstra kodlar ekledim, böylece 2 satırlık bir metin parçası hala n-gram olarak sayılacaktı.
19659005] Bu kodu kopyalayıp kendi Google Reklamları hesabınıza yapıştırabilirsiniz (bu kodu bir alt hesap yerine bir MM hesabında kullanmak istiyorsanız yalnızca birkaç satır değişiklik alır).
Bu yazı konuk yazarın makalesidir ve mutlaka Arama Motoru Arabası değildir. Personel yazarları burada listelenmiştir.