3 Möglichkeiten, wie AI die PPC -Berichterstattung ändert (mit Beispielen, um Ihre Berichterstattung zu optimieren)

Die PPC -Berichterstattung war schon immer wesentlich und frustrierend. Es ist wichtig, Kunden zu beschäftigen, indem sie sie über die Ergebnisse informieren, die Sie fahren.

Es ist aber auch frustrierend aufgrund von Datendiskrepanzen, umständlichen Analysen und der Zeit, die erforderlich ist, um verständliche, jargonfreie Berichte mit verschiedenen Stakeholdern zu teilen.

Glücklicherweise verwandelt KI diese Hindernisse in Möglichkeiten, indem sie Lücken durch die Datenschutzverfolgung, die in überwältigenden Datensätzen versteckt aufgeteilt und die Berichterstattung automatisiert, damit die Anforderungen eines jeden Stakeholders erfüllt.

In diesem Artikel werde ich Sie durch einige der Technologien führen, die von modernen Vermarktern verwendet werden und Beispiele dafür teilen, wie ich KI verwendet habe, um meine PPC -Berichterstattung zu optimieren.

1. Sammeln Sie vollständige und qualitativ hochwertige PPC-Daten

Wir brauchen Daten, die uns führen, bevor wir Konten optimieren und unsere Siege teilen können. Beginnen wir also dort.

Die Probleme mit Daten vor der KI

Inkonsistente und fehlende Datenpest -PPC -Bemühungen.

Google, Meta, Microsoft und Amazon arbeiten in ihren eigenen Silos, wobei jeweils alle Conversions, die mit ihren Plattformen einen Berührungspunkt haben, Kredit haben. Dies führt zu einer doppelten Zählung, wodurch es schwierig ist, zu entscheiden, wo Budgets für optimale Ergebnisse bereitgestellt werden können.

Mit anderen Worten, die Daten zwischen den verschiedenen Anzeigenplattformen sind inkonsistent. Insbesondere die in ihren Geschäftsdaten angezeigten Konvertierungswert -Werbetreibenden können niedriger sein als die Summe aller von den Anzeigenplattformen gemeldeten Conversion -Werten.

Hinzu kommt die Herausforderung fehlender Daten. Datenschutzbestimmungen wie die iOS -Änderungen von GDPR und Apple begrenzen die Verfolgung von Funktionen, wodurch Datenverlust, unvollständige Konvertierungspfade und Zuschreiblücken verursacht werden.

Vermarkter, die sich stark auf Pixel-basierte oder Drittanbieter-Cookie-Tracking verlassen, die beide aufgrund von Browserbeschränkungen und Benutzern-Opt-Outs unzuverlässig wurden, sehen einen kontinuierlichen Rückgang der Qualität der Daten, die sie benötigen.

Während KI uns nicht auf magische Weise perfekte Daten geben kann, kann es Lücken füllen und Erkenntnisse wiederherstellen. Schauen wir uns also einige der Lösungen in diesem Bereich an.

AI-gesteuerte Lösungen für Datenhygiene und Konformität

1. Daten saubere Räume und Messung des Privatsphäre zuerst

Clean Rooms wie Amazon Marketing Cloud (AMC) und Google Ads Data Hub ermöglichen es Werbetreibenden, anonymisierte Cross-Channel-Leistungsdaten sicher zu analysieren, ohne gegen Datenschutzgesetze zu verstoßen.

Diese Plattformen aggregieren Daten aus mehreren Quellen und bieten den Vermarktern einen umfassenden Überblick über die Kundenreise.

Beispiel:

Eine Einzelhandelsmarke kann AMC verwenden, um zu bewerten, wie sich die Google- und Facebook -Anzeigen in den Käufen von Amazon beeinflussen. Basierend auf dem, was sie finden, können sie die Budgets zwischen Plattformen neu aufbauen, um die Gesamtinvestitionsrendite (REI) zu maximieren.

Saubere Räume selbst sind keine KI -Innovation. Sie profitieren jedoch erheblich von mehreren KI -Funktionen.

Zum Beispiel verwendet Metas Advantage Clean Room Insights, um ein aussehendes Publikum aufzubauen und gleichzeitig Privatsphäre zu konformen.

2. modellierte Konvertierungen

Während saubere Räume ideal für die Vereinheitlichung von plattformübergreifenden Daten sind, basiert ihre Nützlichkeit auf Daten vollständig.

Wenn Datenschutzbestimmungen es unmöglich machen, alle Daten zu erhalten, verwenden saubere Räume wie Google ADS Data Hub und Amazon Marketing Cloud Cloud mit AI-betriebenen modellierten Conversions, um Benutzerreisen zu schätzen, die nicht vollständig nachverfolgt werden können.

Modellierte Daten werden auch von Tools wie Smart -Bidding verwendet, wodurch maschinelles Lernen verwendet wird, um Conversions für Benutzer vorherzusagen, die sich von der Verfolgung entschieden haben.

Für Benutzer, die sich von der Verfolgung abmelden, ermöglicht der Einwilligungsmodus die Sammlung anonymisierter Signale, mit denen maschinelle Lernmodelle dann die Wahrscheinlichkeit der Conversion vorhersagen können.

Beispiel:

Die intelligente Gebote von Google nutzt maschinelles Lernen, um Angebote für Conversions oder Conversion -Wert zu optimieren.

In Fällen, in denen Konversionsdaten aufgrund von Einwilligungsauswahl oder anderen Faktoren der Benutzereinwilligung unvollständig sind, kann intelligente Gebote modellierte Conversions verwenden, um Lücken zu füllen und gute Angeboteentscheidungen zu treffen.

Die Modelle tun dies, indem sie Muster und Korrelationen zwischen Benutzerattributen, Aktionen und Konvertierungsergebnissen identifizieren.

Während modellierte Conversions erhebliche Vorteile für die Benutzerfreundlichkeit bieten (sie werden im Grunde genommen ohne zusätzliche Anstrengungen von den Anzeigenplattformen bereitgestellt), ist es wichtig, sich nur zu erinnern, dass es sich nur um Schätzungen handelt und in allen Fällen möglicherweise nicht vollkommen genau ist.

Werbetreibende sollten in Betracht ziehen, modellierte Conversions in Verbindung mit anderen Möglichkeiten zu verwenden, um ein vollständigeres Bild der Kampagnenleistung zu erhalten.

Beispielsweise können Werbetreibende Media Mix -Modelle (MMM), ein Marketing -Effizienzverhältnis (MER) oder Inkrementalitätslifttests verwenden, um zu validieren, dass die von ihnen verwendeten Daten richtungsfähig sind.

3.. Serverseitige Tagging- und Erstanbieterdatenintegration

Mit der serverseitigen Tagging können die Vermarkter die Datenerfassung auf ihren Servern kontrollieren und die Cookie-Beschränkungen umgehen.

Plattformen wie Google Tag Manager unterstützen jetzt serverseitige Implementierungen, die die Tracking-Genauigkeit verbessern und gleichzeitig die Einhaltung der Privatsphäre beibehalten.

Das serverseitige Tagging erfasst anonyme Pings, auch wenn Cookies abgelehnt werden, und füttern bessere Signale in Googles KI-Modelle, um eine genauere Konvertierungsmodellierung zu erhalten.

Dies gibt KI vollständigere Daten, wenn Sie Dinge wie datengesteuerte Zuordnung (DDA) oder automatisierte Gebote ausführen.

Illustration durch Autor, Februar 2025

Beispiel:

Ein E-Commerce-Unternehmen wechselt zum serverseitigen Tagging, um hochwertige Daten zu behalten, selbst wenn Technologien wie die intelligente Tracking Prevention (ITP) von Safari JavaScript-basierte Verfolgung brechen.

Infolgedessen sieht der Werbetreibende ein komplettes Bild aller von digitalen Marketing angetriebenen Conversions und kann jetzt höhere Angebote rechtfertigen, was sie in der Anzeigenauktion wettbewerbsfähiger macht und den Gesamtumsatz für ihre Marke steigert.

Umsetzbare Tipps:

• Implementieren Sie den GA4-Einwilligungsmodus und das serverseitige Tagging, um genaue Leistungsdaten aufrechtzuerhalten.
• Nutzen Sie Daten saubere Räume, um plattformübergreifende Konvertierungen sicher zu analysieren.
• Verwenden Sie modellierte Konvertierungen, um die durch Datenschutzbeschränkungen verursachten Verfolgungslücken zu füllen.

2. Extrahieren Sie Datenerkenntnisse und treffen Sie intelligenteren Entscheidungen

Nachdem wir Technologien behandelt haben, die den Rückgang des Zugangs zu Daten einschränken können, lassen Sie uns untersuchen, wie KI dazu beitragen kann, dies zu verstehen.

Das Problem mit der Datenanalyse vor der KI

Vermarkter können Schwierigkeiten haben, umsetzbare Erkenntnisse zu extrahieren, wenn Sie einen Berg von PPC -Daten betrachten.

Menschen sind einfach nicht so gut wie Maschinen, um Muster zu erkennen oder Anomalien in großen Datensätzen zu erkennen.

Während statistische Methoden seit langem verwendet werden, um diese Muster zu finden, fehlt vielen Marketing -Teams das Fachwissen, um es selbst zu tun, oder haben keinen Zugang zu einem qualifizierten Analysten, um ihnen zu helfen.

Infolgedessen verpassen Teams Chancen oder verbringen mehr Zeit, als sie es sich leisten können, nach Signalen zu suchen, um die Optimierungsbemühungen zu leiten.

AI -Lösungen für die Datenanalyse und -zuordnung

1. datengesteuerte Attributionsmodelle (DDA)

DDA ist nicht die neueste Lösung bei der Attributionsmodellierung, aber es existiert größtenteils, weil KI billiger und zugänglicher geworden ist.

Es löst das Problem der Zuweisung von Werten an verschiedene Teile der Verbraucherreise, wenn Benutzer eine Vielzahl von Pfaden von der Entdeckung zum Kauf nehmen.

Statische Zuschreibungsmodelle fehlen die Raffinesse, um dies zu berücksichtigen, und veranlassen Werbetreibenden, falsch zu bieten.

Die datenbetriebene Attribution (DDA) von Google verwendet maschinelles Lernen, um Conversion-Pfade zu analysieren und Kredit basierend auf einer umfassenderen Analyse der Verbraucherreise eines Benutzers zuzuweisen.

Im Gegensatz zu statischen Modellen passt DDA die Kreditallokation dynamisch an, um die vielen Möglichkeiten widerzuspiegeln, wie sich Verbraucher verhalten.

Maschinelles Lernen, eine Form von KI, hat es Google ermöglicht, dieses erweiterte Attributionsmodell allen Werbetreibenden zugänglich zu machen, und was die stetige Verbesserung der Ergebnisse aus intelligenten Geboten vorangetrieben hat.

2. Automatisieren der Visualisierung der Auktion Erkenntnisse

Generative KI verbessert nicht nur die Zuschreibung, sondern automatisiert auch sich wiederholende Aufgaben.

Kürzlich habe ich den GPT -Operator getestet, um mehrere Workflows für PPC -Bericht zu rationalisieren.

Der Bediener ist das OpenAI -Tool, mit dem die KI einen Webbrowser verwenden kann, um Aufgaben zu erwerben. Es geht über die Suche im Web hinaus; Sie können Links befolgen, Formulare ausfüllen und intelligent mit Websites interagieren.

In einer Aufgabe habe ich den Betreiber gebeten, Auktionseinblicke herunterzuladen, die Daten mithilfe von OPTMYZRs Auktions -Insights -Visualizer zu visualisieren und einen Bericht per E -Mail zu senden.

Es handhabte die Datenübertragungs- und Visualisierungsschritte einwandfrei, obwohl es mit der Aufnahme eines sauberen Screenshots zu kämpfen hatte, anstatt zu versuchen, HTML anzubringen.

Illustration durch Autor, Februar 2025

Dies zeigt, wie KI -Agenten helfen können, wenn Daten an unterschiedlichen Orten leben. Es sind keine APIs zur Verfügung, um es zu verschieben, wie dies bei Auktionsdaten von Google der Fall ist.

Während der Betreiber heute noch zu viel Handlager benötigt, um heute hilfreich zu sein, ist es wahrscheinlich, dass wir weniger als ein Jahr entfernt sind, wenn es viele langwierige Aufgaben für uns erledigen kann.

3.. Fortgeschrittene statistische Analyse für alle verfügbar

Vor den Fortschritten der KI könnte die Durchführung einer statistischen Analyse ein arbeitsintensiver Prozess sein, der spezialisierte Software- oder Datenwissenschaftskompetenz erfordert.

Heute ermöglicht es Generative KI jedoch Vermarktern, diese Bereiche zu erkunden, die zuvor nicht außerhalb ihres Fachwissens lagen.

Zum Beispiel kann GPT einen Prozess wie eine Saisonalitätsabzug erklären und ausführen. KI kann schnell Python -Code schreiben, der Kampagnendaten in Trend-, Saison- und Restkomponenten aufteilt und Marketern dabei hilft, Muster aufzudecken, auf die sie reagieren können.

Wie KI die saisonale Analyse automatisiert

In einer meiner PPC -Podcast -Episoden von PPC Town Hall zeigte Cory Lindholm, wie GPT in Minuten mit komplexen Saisonalitätsanalysen umgehen kann.

Inspiriert von diesem, habe ich die erweiterte Datenanalyse -Funktion von GPT verwendet, um wöchentliche Google -Anzeigendaten hochzuladen und eine vollständige Zerlegung auszuführen.

GPT reinigte die Daten effizient, identifizierte Probleme wie Formatierungsfehler und erzeugte eine Aufschlüsselung von Trends, saisonalen Variationen und Restschwankungen.

In der Analyse markierten GPT wiederkehrende Trends, sodass ich die Spitzennachfrageperioden genau bestimmen und die Bid -Strategien im Voraus optimieren kann. Aufgaben, die bisher Stunden dauerten, dauerte jetzt nur wenige Minuten.

Nebenbei bemerkt, dass ich große Sprachmodelle (LLMs) als so hilfreich fand, dass ich jetzt v0.dev verwende, um Apps, Browser -Erweiterungen und Skripte wöchentlich zu erstellen.

3.. Ergebnisse über Teams effektiv kommunizieren

Mit soliden Daten und KI-gestützten Möglichkeiten zur Beschleunigung der Analyse sollten wir einige großartige Ergebnisse erzielen, die wir mit den Stakeholdern teilen können.

Das Teilen von Ergebnissen durch Berichte war jedoch traditionell eine der zeitaufwändigsten und am wenigsten beliebten Aufgaben, die auf den Teller des typischen Account Managers fallen. Und es gab auch andere Probleme.

Das Problem beim Teilen von Berichten vor der KI

Berichte waren oft statische Dokumente mit einreicher Fits, die den Bedürfnissen verschiedener Stakeholder nicht erfüllten.

Führungskräfte benötigten hochrangige Zusammenfassungen, die sich auf ROI konzentrierten, Marketingstrategen mussten kreuzkanalische Erkenntnisse und PPC-Spezialisten benötigten detaillierten Kampagnendaten.

Das Anpassen von Berichten für jedes Publikum war zeitaufwändig und fehleranfällig.

AI -Lösungen für maßgeschneiderte Berichterstattung

1. Zusammenfassung der LLM -Bericht

LLMs wie Claude, Gemini und ChatGPT können schnell unterschiedliche Erklärungen von Berichten aus denselben zugrunde liegenden Daten generieren, wodurch eine effiziente Anpassung für jedes Publikum ermöglicht wird.

Beispielsweise kann ChatGPT zusammen mit einem detaillierteren Bericht auf Keyword-Ebene für PPC-Teams eine kurze Zusammenfassung der Führungskräfte erstellen.

Diese Anpassung kann und sollte jedoch noch weiter genommen werden. In OpenAI ist es möglich, benutzerdefinierte GPTs mit jeweils eigenen Anweisungen zu erstellen. Dies kann verwendet werden, um für jeden Kunden einen anderen Chatgpt -Geschmack zu erstellen.

Während die Agenturen heute von seinen Mitarbeitern abhängen, um sich daran zu erinnern, wie jeder Klient gerne seine Berichte erhält, kann GPT geschult werden, um sich an diese Vorlieben zu erinnern.

Dinge wie wie gut sie PPC kennen, welchen Jargon sie in ihrem Unternehmen nutzen und sogar die strategischen Initiativen des Jahres.

Anschließend kann die LLM die Zusammenfassung auf eine Weise informieren, die beim Leser in Anklang steht, und sogar erklären, wie die Ergebnisse der Suchmarketingkampagne für die strategischen Ziele des Unternehmens für das Jahr der Schlüssel sind.

2. Interaktive Dashboards für Echtzeit-Transparenz

AI-gesteuerte Dashboards bieten live, anpassbare Ansichten über die Kampagnenleistung. Stakeholder können Daten interaktiv untersuchen und nach Datumsbereichen, Plattformen oder wichtigen Leistungsindikatoren (KPIs) filtern, wodurch die Notwendigkeit häufiger manueller Berichtsaktualisierungen verringert werden.

Und während das Dashboards schon lange gibt, kann AI verwendet werden, um die wichtigsten Erkenntnisse schnell hervorzuheben.

Zum Beispiel können Marketer mit AI mit AI SQL generieren, um die Daten mithilfe der natürlichen Sprache zu untersuchen.

In meinem Unternehmen, Optmyzr, haben wir Sidekick eingesetzt, die sofort Fragen zu Daten in jedem Konto beantworten können, beispielsweise die größten Optimierungsmöglichkeiten oder Siege im letzten Monat.

Vor der KI könnten diese Erkenntnisse in den Daten versteckt geblieben sein.

Umsetzbare Tipps:

• Richten Sie für jeden Kunden, mit dem Sie arbeiten, benutzerdefinierte GPTs ein.
• Implementieren Sie Berichterstattungsinstrumente, die natürliche Sprache verwenden, um die Daten zu untersuchen.

Schlussfolgerung: Von der Berichterstattung über die strategische Entscheidungsfindung mit generativer KI

Generative AI hat die PPC-Berichterstattung neu definiert und einen einst fragmentierten und zeitaufwändigen Prozess in einen optimierten, in Erkenntnis gesteuerten Workflow verwandelt.

Es automatisiert nicht nur die Datenerfassung und die Berichterstellung. Es entsteht auch verborgene Trends, Korrelationen und Anomalien, die sonst möglicherweise unbemerkt bleiben.

Auf diese Weise können Vermarkter intelligenteren, schnelleren und strategischeren Entscheidungen auf der Grundlage von Echtzeit-Erkenntnissen treffen.

Mit KI-gesteuerten Tools können Vermarkter über die Metriken auf Oberflächenebene hinaus sehen und Muster und Möglichkeiten entdecken, die die traditionelle Berichterstattung möglicherweise Stunden oder Tage dauern kann, bis sie aufdeckt.

Dieses verbesserte Verständnis der Leistung ermöglicht Teams, die Budgetallokation, die kreative Strategie und die Kampagne zu verfeinern, die effektiver angestrebt werden, was zu erheblicheren Ergebnissen und größerer Rentabilität führt.

Die Schlussfolgerung ist einfach. Mit generativer KI verfügen PPC -Manager über umfassendere Daten, was zu besseren Erkenntnissen und besseren Entscheidungen führt – alle können mit allen Beteiligten sinnvoller geteilt werden.

Weitere Ressourcen:

• PPC -Experten für KI in PPC: Potential & Beschränkungen
• AI-verbesserte Schlüsselwortauswahl in PPC
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Ausgewähltes Bild: Igor Link/Shutterstock