Успех в рекламе Google зависит от того, насколько хорошо вы используете свои данные.

Благодаря AI-функциям, таким как интеллектуальные торги, традиционная тактика PPC, такая как структура кампании и выбор ключевых слов, не имеют одинакового веса.

Тем не менее, Google Ads предоставляет золотую жилу понимания производительности, поведения пользователей и конверсий.

Задача? Превратить эти данные в действие.

Введите Google BigQuery ML — мощный, но недостаточно используемый инструмент, который может помочь вам оптимизировать кампании и привести к лучшим результатам.

Что такое BigQuery ML?

BigQuery ML — это инструмент машинного обучения в облачной платформе Google, который позволяет вам создавать и развернуть модели непосредственно в вашем хранилище данных BigQuery.

Что выделяет его, так это его скорость и простота использования — вам не нужно быть экспертом по машинному обучению или писать сложный код.

С помощью простых запросов SQL вы можете создавать прогнозирующие модели, которые улучшают ваши кампании Google Ads.

Почему вы должны использовать BigQuery ML для рекламы Google

Вместо того, чтобы полагаться на ручной анализ, BigQuery ML автоматизирует и оптимизирует ключевые элементы кампании — обеспечивая лучшие результаты с меньшими догадками.

Усовершенствованная аудитория

• Прогнозирующая сегментация клиентов: BigQuery ML анализирует данные клиентов, чтобы раскрыть ценные сегменты аудитории. Эти идеи помогают создавать высоко целевые группы рекламы, гарантируя, что ваши объявления достигают наиболее релевантных пользователей.
• Оказалистое расширение аудитории: Обучив модель на ваших высококачественных клиентах, вы можете идентифицировать аналогичных пользователей, которые могут конвертировать, что позволит вам расширить свой охват и использовать новые прибыльные сегменты.

Улучшенная оптимизация кампании

• Автоматизированные стратегии торгов: BigQuery ML предсказывает вероятность преобразования для различных ключевых слов и размещения рекламы, помогая вам автоматизировать торгов и максимизировать рентабельность инвестиций.
• Оптимизация копии рекламы: Анализируя исторические результаты, BigQuery ML идентифицирует наиболее эффективные вариации AD, позволяя вам уточнить ваши креативщики и улучшить скорость кликов.

Персонализированный опыт клиентов

• Динамическое содержание рекламы: BigQuery ML персонализирует контент рекламы в режиме реального времени на основе поведения пользователей и предпочтений, что делает ваши объявления более актуальными и увеличивающими шансы на конверсию.
• Персонализированные целевые страницы: Интегрируя с платформой целевой страницы, BigQuery ML адаптирует пользовательский опыт, чтобы соответствовать индивидуальным предпочтениям, повышая коэффициент конверсии.

Обнаружение мошенничества

• Обнаружение аномалий: BigQuery ML определяет необычные закономерности в данных вашей кампании, которые могут указывать на мошенничество. Это позволяет вам принимать упреждающие меры для защиты вашего бюджета и обеспечения достижения ваших объявлений реальных пользователей.

---

Реальные приложения BigQuery ML в рекламе Google

Применяя машинное обучение к своим данным Google Ads, вы можете раскрыть тенденции, уточнить таргетинг и максимизировать рентабельность инвестиций с большей точностью.

• Прогнозирование стоимости жизни клиентов: Определите дорогостоящие клиенты и адаптируйте свои кампании, чтобы максимизировать их долгосрочное взаимодействие.
• Прогнозирование предвыборной кампании: Предвидите будущие тенденции и соответствующим образом скорректируйте свои стратегии.
• Оптимизация распределения бюджета кампании: Распределите свой бюджет между кампаниями и группами рекламы на основе прогнозируемой производительности.
• Определение высокопроизводительных ключевых слов: Откройте для себя новые ключевые слова, которые могут стимулировать конверсию.
• Сокращение стоимости приобретения клиентов: Оптимизируйте свои кампании по приобретению клиентов по минимальной возможной стоимости.

Мы запустили модели склонности для клиента высшего образования, и результаты были поразительными.

Сегмент высокопроизводительности преобразован в 17 раз превышает скорость аудитории средней и низкой распространенности.

Помимо повышения производительности, эти модели дали ценную информацию о более эффективном распределении бюджета, как в рамках кампаний, так и по всем каналам.

4 быстрых шага до начала работы с BigQuery ML для Google Ads

Команда Data Cloud Engineering по областям данных помогает собирать, организовывать и запускать эти модели — навыки, навык, которые многие компании еще не интегрировались в свои платные стратегии поиска.

Однако это меняется. Если вы готовы начать работу, вот четыре ключевых шага:

• Свяжите свою учетную запись Google Ads с BigQuery: Получите доступ к данным вашей кампании в BigQuery.
• Исследуйте свои данные: Используйте запросы SQL для анализа тенденций и идентификации шаблонов.
• Создайте модель машинного обучения: Создайте прогнозирующую модель с использованием BigQuery ML.
• Развернуть свою модель: Интегрируйте его с Google Ads для автоматизации оптимизации и персонализации.

Для комплексных руководств, контрольных списков и тематических исследований, чтобы помочь в эффективном развертывании моделей BigQuery ML, изучить Мгновенные ресурсы BQMLПолем

Эти материалы предоставляют пошаговые инструкции и лучшие практики для повышения эффективности вашей кампании.

Максимизация BigQuery ML для Google Ads

В эпоху рекламы, управляемой данными, BigQuery ML-это изменяющий игру.

Применяя машинное обучение к своим данным Google Ads, вы можете разблокировать мощные идеи, которые улучшают таргетинг, оптимизируют торгов и улучшают персонализацию.

Вот лучшие практики для успеха:

• Качество данных является ключевым: Убедитесь, что ваши данные чистые, точные и актуальные для надежных прогнозов.
• Начните с малого: Сосредоточьтесь на конкретном случае использования, прежде чем масштабировать ваш подход.
• Непрерывная оптимизация: Регулярно отслеживать и уточнить свои модели для достижения наилучших результатов.

Используя BigQuery ML, вы можете поднять свою стратегию рекламы Google на новый уровень-создать конкурентное преимущество и привести к лучшим результатам с помощью принятия решений, управляемых данными.