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。
广告中数据科学的 6 个阶段
第 1 阶段：知道要问什么
错误的问题会导致不相关的答案。这产生了两个问题。
它浪费时间和其他资源。
基于不相关答案或不正确数据的决策会产生糟糕的结果。
有时，当不良数据指导决策时，会产生毁灭性的后果。企业忘记了数据可能是错误的。因此，他们充满信心地做出这些决定，就像在牌桌上全押一样。当它变得明显是错误的选择时，就很难恢复。要提出正确的问题，您需要考虑您的整体营销目标。这应该是您提出的任何问题的主题。它应该总是回到你的目标。提出相关的、与目标相关的问题将引导您获得对您的业务最有价值的见解。
第 2 阶段：收集正确的数据
您的策略和广告活动每天都会产生大量数据。不幸的是，并非所有这些数据都与您的需求相关。实际上，您收集的大部分数据只是噪音。要回答您的问题，您需要过滤掉所有这些杂项和不相关的数据。这将帮助您找到最重要的见解。同样，您的目标将是决定哪些数据最相关和最不相关的因素。您希望确定对您的成功最重要的指标，也称为关键绩效指标或 KPI。为了充分利用您的数据，您需要开发专注于自动过滤这些关键指标的收集流程。这可确保您只引入对您有用的高质量数据。
第 3 阶段：处理和规范化数据
这是广告中数据科学真正大放异彩的过程中的关键点。经验丰富的营销人员将能够提出与目标相关的问题并知道哪些指标是相关的。但是，当您收集数据时，尤其是从各种资源中收集数据时，需要对其进行处理和规范化。从数据集中消除错误和不一致是一个乏味的过程。它还标准化不同的数据集，因此您可以毫无问题地合并它们。在这个阶段，捷径很少。需要手动检查数据集以修复这些错误和其他问题。拥有数据科学技能使这个过程更容易，更不容易出错。
第 4 阶段：图表数据
一旦您的数据被收集、清理和处理，就可以进行分析了。问题是原始数据难以处理和分析。即使是经过清理、处理过的电子表格也是一堵数字墙。这不是与信息交互和发现见解的最吸引人的方式。分析电子表格数据的最佳方法是绘制图表。图表直观地描述您的数字并为原始数据添加结构。您可以直接查看电子表格中发生的情况。洞察力就出现在您的眼前！数据科学技能将帮助您为每个分析项目选择正确的 PPC 图表。
第 5 阶段：解释结果
使用您的图表和其他数据工具，您可以开始解释结果。此阶段的目标是进一步了解所有数据背后发生的事情。您在分析过程中使用的不同图表和工具都会为谜题添加信息。这一切都有助于回答您最初的分析问题。同样，熟练使用数据至关重要。您不想在过程中达到这个高级阶段，只是为了错误地解释结果！希望您应该以洞察力结束这个阶段。
第 6 阶段：采取行动！
成功提取洞察力后，唯一要做的就是采取行动。你有你最初的问题的答案。现在您需要知道如何通过操作来应用它。换句话说，找到答案后的下一步是什么？有时，你的下一步是用一个后续问题重新开始这个过程。这很常见——一种分析导致另一种分析——在您能够提取任何见解之前。无论您采取什么行动，都必须跟踪其对您的广告系列的影响。您不仅要测试它是否解决了最初的问题，而且您还想监控可能由此产生的任何其他结果，无论是消极的还是积极的。当您对广告系列进行更改时，有时可能会产生意想不到的后果！
广告中的数据科学如何使您的活动受益？
如果您可以将原始数据转化为可操作的见解，那么您收集的所有数据都会成为价值宝库。因此，数据科学在广告中有几个好处。本节将探讨这些不同的优势以及数据技能如何为您的整个营销策略提供支持。
了解您的客户
成功的营销和广告取决于您深入了解目标受众和客户的能力。这就是为什么许多企业实施客户/客户关系管理 (CRM) 解决方案的原因。此工具提取您的组织收集的有关每个唯一客户的所有详细信息。CRM 很有用，但前提是您具备数据科学技能来理解他们收集的数据。您将能够回答有价值的问题，例如：
– 您最有价值和最不有价值的细分受众群是什么？
– 是什么让客户选择您的业务而不是竞争对手？
– 客户是如何发现您的品牌的？你最好的流量来源是什么？
– 客户喜欢哪些类型的优惠、折扣、产品和其他优惠？
– 客户为什么会背叛？您的客户体验中最大的问题是什么？
你越了解你的客户，就越容易为他们开发更相关的活动、内容和产品。反过来，这可以提高您的客户保留率并创造更多忠诚的客户。
优化您的 PPC 活动
您前几个月的 PPC 活动数据将帮助您改进当前的工作。这是一句经典的格言，你必须知道你去过哪里，知道你要去哪里。过去有效（以及无效）将帮助您在现在和未来规划和执行更好的策略。
它创造了使用证据和经验证据来指导您的活动优化的机会，而不是假设、直觉和直觉。您的历史活动数据可以发现一些见解，包括：
– 哪些广告创意最能激发客户的参与度？您可以按照过去的做法制作更好的广告。
– 历史上客户最活跃的时间是什么时候？您可以使用此计划来定位您当前的策略。
– 哪些渠道产生最佳转化率？将您的资源分配给随着时间的推移被证明有效的渠道。
– 哪些关键字和广告系列产生了最多的点击次数和结果？查看这些策略，以确保每个新的活动都以强劲的势头开始。
数据科学可以很容易地将过去的表现与现在进行比较。这种比较分析将帮助您从过去的成功和失败中吸取教训。将这些课程应用到您的广告系列中可以更轻松地进行优化。
提高您的广告相关性
广告相关性是成功的 PPC 营销的关键因素。如果您的广告内容与用户的搜索不相关，您就不会产生很多点击。您收到的任何点击都不会带来转化，因为您的网站内容与他们的需求无关。不相关的内容会损害您的客户体验，并可能损害您的品牌声誉。Google Ads 在制定质量得分时会使用广告相关性。这是 Google 用来评估您的广告体验有多好的评级。质量得分允许搜索引擎向其用户提供最好的广告。您的分数越高，您的广告排名就越高。谷歌甚至会优先考虑更高质量的广告，即使他们的每次点击费用出价低于其他广告。因此，提高收视率将有助于降低广告成本。您必须应用数据科学来提高您的广告相关性，尤其是考虑到这一因素的重要性。它将帮助您开发整体更强大的广告体验。
优化您的渠道以获得更多转化
营销漏斗是一种有用的工具，可以解释消费者在成为客户之前所经历的过程。它始于意识，终于转化。您可以使用 PPC 营销在渠道的每个阶段定位用户。这使您可以优化流程并鼓励从意识到转换的更顺畅的旅程。通常，营销人员会为每个渠道位置部署不同的活动。例如，一项活动侧重于通过广告印象来提高品牌知名度。第二个活动从漏斗的另一端进行，以转换培养的潜在客户并增加收入。数据科学使这种策略更加有效。它可以帮助您了解潜在客户的需求以及适用于每个渠道位置的内容、消息和其他策略。这可以最大限度地提高您在每个阶段的努力！
增强您的广告预算
预算您的广告是一个棘手的过程。理想情况下，您希望以最少的支出获得最大的回报。为此，您需要尝试不同的策略。当你测试错误的东西时，它可能会付出高昂的代价。PPC 中的损失可能很难向利益相关者解释，尽管有时可能需要充分了解您的预算和活动。数据科学通过开发分析营销人员如何在广告上支出的支出模型来减少预算问题。它将这些数据与获取报告进行比较，以决定如何最好地分配您的 Google Ads 预算。它还将有助于确定有助于或损害您
