Człowiek kontra. Maszyna: Kto wygrywa w PPC?

Proces optymalizacji PPC

Porównajmy więc wydajność maszyn i ludzi na każdym etapie, aby ocenić, gdzie uczenie maszynowe zyskuje, gdzie ludzie tracą, a gdzie ludzie są niezbędni.

Strategia

Udane konto PPC zaczyna się od strategii. Najpierw musisz zbadać model biznesowy. Określ, co chcesz osiągnąć za pomocą płatnego wyszukiwania, a następnie opracuj strategię, która pozwoli osiągnąć Twoje cele w ramach modelu biznesowego.

Uczenie maszynowe w dużym stopniu opiera się na rozpoznawaniu wzorców i korelacjach. Maszyny są okropne w wymyślaniu pomysłów bez informacji. Wymagają dużego wkładu, aby funkcjonować. Jednak ludzie przodują w wykorzystywaniu wcześniejszej wiedzy w celu określenia właściwego działania w każdej sytuacji. Dlatego, jak ujawnia MIT Technology Review, ludzie wciąż uczą się szybciej niż maszyny. Dziedzina strategii jest mocno związana z ludźmi i maszynami, którzy walczą o określenie strategii. Dlatego w tej dziedzinie człowiek bije automatyzację.

Posłuchaj webinarium Brada Geddesa na temat tego, jak zabezpieczyć swoją pracę PPC w obliczu rosnącej automatyzacji

Badanie słów kluczowych

Badanie słów kluczowych sprawdza Twoją witrynę, oferty, sposób wyszukiwania przez użytkowników i tworzy listę słów kluczowych, które sugerują, jak i gdzie chcesz się reklamować.

Narzędzie Google Keyword Planner może przeskanować Twoją witrynę i za pomocą zaledwie kilku danych zasugerować grupy reklam pełne słów kluczowych. Jeśli maszyna zna Twoją witrynę, może przeprowadzić dla Ciebie wiele badań słów kluczowych.

Niestety, maszyna nie rozumie niuansów. Jeśli prowadzisz sklep jubilerski, maszyna może nie rozpoznać, że sprzedajesz tylko wysokiej jakości biżuterię, a nie sztuczną biżuterię. Maszyna dobrze radzi sobie z ogólnymi sugestiami, ale badanie słów kluczowych nadal wymaga weryfikacji manualnej.

Maszyny robią ogromne postępy w ulepszaniu w tej dziedzinie. Dynamiczne reklamy w wyszukiwarce umożliwiają automatyczne wyświetlanie reklamy, jeśli wyszukiwane hasło pasuje do Twojej witryny. Chociaż reklamy w wyszukiwarce mogą czasami wyświetlać się w przypadku nieodpowiednich zapytań, maszyna może to naprawić, gdy uzyska więcej danych. Gdy maszyna ma wystarczającą ilość danych, aby zrozumieć, jakie wyszukiwania spowodują, a które nie przekonwertują użytkownika do Twojej witryny, maszyna może w pełni zautomatyzować badanie słów kluczowych. Największym problemem jest to, że jest to proces ciągły i musisz ciągle płacić silnikom PPC, ponieważ maszyna uczy się, jakie słowa kluczowe są przydatne dla Twojej firmy. Większość ludzi nie jest wystarczająco cierpliwa — ani nie ma wystarczająco wysokiego budżetu — aby marnować pieniądze na maszynę, która próbuje każdej kombinacji, gdy się uczy.

Oznacza to, że ten obszar nie jest całkowitą wygraną dla maszyn. Badanie słów kluczowych należy zatem do sfery sugestii maszynowych wraz z przeglądem ludzkim.

Pisanie reklam

Maszyny mogą pisać kwartalne raporty dla spółek giełdowych. Mogą zbierać wyniki pudełek i tworzyć artykuły prasowe. W rzeczywistości maszyny napisały w zeszłym roku ponad miliard artykułów.

Jednak maszyna nie może napisać tekstu reklamy. Maszyna może pisać w oparciu o ustrukturyzowane dane, ale brakuje jej kreatywności, aby wymyślać oryginalne pomysły.

Marketing to kontakt z ludźmi. Aby być świetnym autorem reklam, trzeba być empatycznym, zorientowanym w biznesie i dobrze władać językiem. Widzieliśmy reklamy pisane maszynowo i są okropne. Ludzie pokonali maszyny w tym obszarze przez osuwisko. Maszynie brakuje wyobraźni i zrozumienia emocjonalnego potrzebnych do dotarcia do ludzi. Wielki ludzki pisarz jest nadal bardzo poszukiwany w płatnych wynikach wyszukiwania i będzie nadal poszukiwany, dopóki maszyna nie nauczy się rozumieć, co to znaczy być człowiekiem.

Testowanie reklam

Testowanie reklam jest ważne, ponieważ zapewnia skuteczne kierowanie reklam na rynek i pozwala zaoszczędzić cenny czas i zasoby. Testowanie reklam składa się z czterech ogólnych elementów:

1. Tworzenie odmian bieżących reklam
2. Wymyślanie nowych pomysłów na reklamy
3. Ustalenie, że test ma miejsce
4. Określanie, kiedy są wygrywające i przegrywające reklamy na podstawie danych

Maszyny mogą wykonać tylko dwie z tych czynności. Maszyny bardzo dobrze sprawdzają Twoje obecne reklamy i sugerują poprawki do przetestowania. Jeśli użyjesz innego czasownika lub przymiotnika, zamień wiersze w reklamie i wprowadź zmiany w oparciu o istniejącą kopię, maszyny mogą Ci pomóc, podając sugestie.

Jednak jeśli chodzi o kreatywność i znajdowanie nowych pomysłów, maszyny nie mają takich możliwości. Jak wspomniano wcześniej, jest to miejsce, w którym ludzie przyćmiewają.

Maszyna może stwierdzić, że masz co najmniej dwie reklamy w grupie reklam, i automatycznie rozpocząć analizę danych, aby określić zwycięzców i przegranych. Człowiek nigdy nie powinien tracić czasu na coś tak prostego, jak informowanie maszyny, że test jest uruchomiony. Tak więc korzystanie z maszyn pomaga w usprawnieniu procesu.

Dobry test reklamy jest solidnie zakorzeniony w zebranych danych. Maszyna może automatycznie obliczać minimalne dane, istotność statystyczną i ostrzegać o wygranych i przegranych. Istnieją firmy, które robią to automatycznie podczas wszystkich testów reklam, oszczędzając czas i pieniądze.

Testowanie reklam to obszar, który jest napędzany zarówno przez ludzi, jak i przez maszyny. W związku z tym obszar ten musi zostać uznany za remis. Oba te elementy są niezbędne do pomyślnego przeprowadzenia testów reklam. Kreatywność i strategia pochodzą od ludzi; dane pochodzą z maszyn.

Licytacja

Jeśli jest jeden obszar, w którym dominują maszyny, jest to licytacja. Określanie stawek obejmuje przyjęcie strategii zdefiniowanej przez człowieka, a następnie zmianę stawek na podstawie strategii docelowej, takiej jak docelowy zwrot z nakładów na reklamę (ROAS) lub koszt pozyskania (CPA).

Dziesięć lat temu człowiek marnował dużo czasu na ręczne licytowanie lub płacenie za bardzo drogie oprogramowanie innej firmy, które licytowało za niego. Teraz przejęły to maszyny. Większość firm nie spędza całego dnia na ustalaniu stawek i może skoncentrować swoje wysiłki na innych obszarach.

Ponieważ licytowanie opiera się na rozpoznawaniu wzorców i statystykach, jest to jedno z najlepszych zastosowań uczenia maszynowego. Maszyny mogą łatwo określić, w jaki sposób użytkownik może wchodzić w interakcję z reklamą na podstawie wcześniejszego zachowania i statystyk dla kombinacji tego słowa kluczowego, reklamy i strony docelowej.

Raportowanie

Raportowanie obejmuje zbieranie danych w celu lepszego zrozumienia strategii marketingowych. Raportowanie składa się z trzech faz:

1. Definiowanie raportu
2. Umieszczanie danych w raporcie
3. Interpretacja danych

Maszyna nie jest w stanie wiedzieć tego, co ty chcesz wiedzieć. Dlatego zdefiniowanie raportu zależy od Ciebie (człowieka). Jednak po zdefiniowaniu raportu następny krok można łatwo zautomatyzować, ponieważ polega on na regularnym i wielokrotnym podłączaniu danych.

Produkty takie jak Google Data Studio są bezpłatne i mogą zautomatyzować raportowanie po jego zdefiniowaniu. Jeśli potrzebujesz integracji innych firm do raportowania, istnieją inne firmy, które mogą w pełni zautomatyzować to za Ciebie. Raportowanie to czynność powtarzalna. Po zdefiniowaniu raportu maszyna może zająć się resztą.

Tam, gdzie maszyna zawodzi, nie rozumie, jak interpretować dane. Maszyna nie może wziąć zestawu danych i zbudować wokół niego historii. Nie rozumie kontekstu danych. Chociaż powinieneś zautomatyzować swoje raportowanie, oszczędza to tylko czas zespołu analitycznego na formatowanie danych. Jednak ich głównym celem powinno być zapewnienie sensownego wglądu w to, co te dane mówią o twoich działaniach marketingowych.

Ludzie są niezbędni w dwóch z trzech faz raportowania, więc mają przewagę w tym obszarze. Jednak maszyny są przydatne w automatyzacji zadań, aby umożliwić ludziom lepszą i dokładniejszą interpretację danych.

Dramatyczne zmiany

Piszę ten artykuł w marcu. Wyszukiwanie hasła „Czarny piątek” powoduje wyświetlenie reklam reklamujących wyprzedaże, które będą miały miejsce w Czarny piątek, czyli w listopadzie. Spojrzenie na strony docelowe skutkuje wyświetleniem błędu informującego, że strona już nie istnieje, lub strony, która nie zawiera żadnych szczegółów dotyczących umowy.

Człowiek wie, że reklamy nie powinny promować ofert, które wygasły ponad trzy miesiące temu. Jednak maszyna nie może. Maszyna musi się nauczyć, że słowo kluczowe lub reklama nie są już skuteczne, zamiast wnioskować, że nie są już trafne na podstawie czegoś tak prostego, jak okres czasu. Ponieważ liczba wyszukiwań ofert związanych z Czarnym Piątkiem spadła, maszyna otrzymuje mniej danych do analizy. Powoduje to, że maszyna potrzebuje więcej czasu, aby w końcu zrozumieć, że ten termin nie będzie już konwertowany, a następnie odpowiednio się dostosować.

W końcu maszyny będą mogły wykorzystywać dane zbierane przez kilka lat, aby coś takiego wymyślić. W chwili obecnej nie osiągnęli takiego poziomu inteligencji. Jeśli chodzi o dramatyczne zmiany, wypróbowanie czegoś nowego lub okres sezonowy lub sprzedaż ma twardą datę zakończenia, konieczne jest, aby ludzie wkroczyli i poinstruowali maszynę, co ma robić. Człowiek wygrywa tę rundę.

Przesłanianie maszyny

Jeśli jedna z Twoich stron docelowych zepsuje się i nie działa przez kilka dni, maszyna zobaczy, że konwersje spadły, a następnie obniży Twoje stawki. Jeśli stawki zostaną wystarczająco obniżone, reklama pojawi się na drugiej stronie. Na drugiej stronie reklama będzie rzadko klikana, co oznacza, że ​​będzie mało danych.

Po umieszczeniu reklamy na drugiej stronie możesz szybko stwierdzić, że strona jest uszkodzona i to naprawić. Niestety, maszyna nie wie, że coś naprawiłeś, ponieważ nadal czeka na nadejście danych.

Ponieważ żadne dane nie są przesyłane, reklama znajduje się teraz na drugiej stronie i nigdy nie odzyska poprzedniej pozycji bez interwencji człowieka.

Są sytuacje, w których ludzie muszą wkroczyć: gdy algorytm maszyny się psuje lub wymaga zresetowania, gdy dane wymagają oczyszczenia lub gdy zaczynają wykrywać nieprawidłowe wzorce. Akt audytu i zastąpienia maszyny leży wyraźnie po stronie ludzi, ponieważ maszyny nie są jeszcze wystarczająco inteligentne, aby się samoregulować. Najwyraźniej również w tej dziedzinie człowiek ma przewagę. Maszyny nie są autonomiczne.

Przyszłość PPC i Ciebie

Dzięki naszej analizie różnych aspektów PPC wyłoniło się kilka wyraźnych trendów:

Ludzie są świetni w:

• Strategia
• Kreatywność
• Interpretacja danych
• Empatia
• Korzystanie z wcześniejszej wiedzy
• Audyt maszyny

Komputery świetnie sprawdzają się w:

• Rozpoznawanie wzorców
• Udzielanie odpowiedzi w ramach z góry określonego zestawu kryteriów
• Obliczenia danych
• Powtarzalne zadania

Jeśli twoja praca koncentruje się na tym, w czym maszyna jest świetna, twoja stabilność pracy jest niska i powinieneś ponownie przeanalizować swoją przyszłość w PPC. Jeśli twoja praca koncentruje się na tym, w czym ludzie są świetni, twoja stabilność pracy jest wyższa, a twoja przyszłość w PPC jest obiecująca.

Większość zawodów ma ewolucyjną ścieżkę do nich. Podczas gdy twoja obecna praca może być tym, w czym maszyna jest świetna, musisz zadać sobie pytanie, jak przekształcić ją w pracę, w której człowiek pokonuje maszynę.

Na przykład, jeśli Twoim zadaniem jest tworzenie miesięcznych raportów — maszyna może już wykonywać Twoją pracę. Dlatego ważne jest, aby spróbować wykorzystać mocne strony w oparciu o swoje człowieczeństwo, a to wiązałoby się z interpretacją danych. Dobrą strategią byłoby przejście od kogoś, kto tworzy raporty, do osoby, która interpretuje dane raportu. Tutaj możesz opowiadać historie za pomocą danych, aby można je było wykorzystać do tworzenia nowych kreatywnych strategii dla firmy.

Maszyny będą coraz bardziej inteligentne i wydajne. Brakuje im jednak cech ludzkich. Marketing polega na łączeniu ludzi z ludźmi. Ludzie potrafią być irracjonalni, pełni emocji i cudownie kreatywni. Zaakceptuj te cechy.

Jeśli upewnisz się, że twoja praca polega na kontaktowaniu się z ludźmi i pokazywaniu, w czym ludzie są świetni, możesz pokonać maszynę i cieszyć się długą, udaną karierą w PPC.