
数据科学在广告中的应用:数据科学在市场营销中扮演的角色是什么?它如何提升 SEM 的效果?
在数字时代,广告活动变得越来越复杂。他们产生大量数据,广告商可以使用这些数据来回答他们所有最重要的问题: 我如何花费我的预算? 最大化我的 PPC 投资回报率的最佳方式是什么? 哪些关键词最有价值? 谁是最佳目标受众? 我应该什么时候投放广告? 问题是数据非常复杂,这就是为什么广告中的数据科学变得司空见惯的原因。毕竟,拥有海量信息可能看起来像一座金矿,但前提是你有理解它的技能。许多企业和营销团队正在寻求聘请专业的数据科学家来帮助处理数字活动产生的复杂数据。对数据的敏锐度正迅速成为新广告商的必备特质。 然而,这并不全是数字、数据和科学。要使这套技能可用于营销,您需要同等的科学和艺术。只有这样,数据科学才能增强您的营销和广告策略。本次讨论将着眼于广告中的数据科学,以及如何将其应用于您的策略以产生最佳结果。您还将了解基于分析的工具 PPC Signal,它将帮助您以有效的方式分析数据。 让我们开始吧。 太多数据需要数据科学来处理 SEM 一直是营销的数据驱动分支。您的 PPC 活动会产生大量指标,营销人员每天都需要吃、睡和呼吸,从转化率和点击成本到印象份额和转化价值。这一切都很重要。 您可能曾经有一段时间可以手动管理这些指标,但现在情况已不再如此。多年来,Google Ads 推出了新的设置和功能来帮助广告客户。虽然这些附加功能非常适合您的广告定位和活动控制,但它们对于您的数据分析来说却很麻烦。您的 PPC 帐户规模越大,您自己处理数据的可行性就越低。更多的数据会导致更多的问题并增加复杂性。更不用说,PPC 数据变化迅速且不断。每次您的广告出现时,都会创建数据并且您的指标会发生变化。当您调整广告系列或添加新广告系列时也是如此。竞争对手的策略、用户搜索行为的变化、Google Ads 的新更新是影响您数据的其他因素。它有很多活动部件。仅在您的一个广告系列中就有无数种可能的组合!广告中的数据科学可以驾驭这片数据海洋,找到最相关和最有价值的部分。这些可操作的见解使您的数据变得有价值。它们可以帮助您回答关键问题,以优化您的广告并改善您的结果。数据科学家善于提出正确的问题并收集相关数据来回答这个问题。