AI w zarządzaniu PPC: 10 rozwiązań zapewniających maksymalną wydajność

W dynamicznym świecie marketingu cyfrowego agencje marketingowe nieustannie poszukują innowacyjnych rozwiązań, aby ulepszyć swoje kampanie PPC. Pojawienie się sztucznej inteligencji (AI) w zarządzaniu PPC stworzyło obiecujące możliwości oszczędzania czasu, zwiększania wydajności i zwiększania zwrotu z inwestycji (ROI).

Ugruntuj swoją pozycję zaufanego lokalnego eksperta w dziedzinie reklamy cyfrowej. Pobierz już teraz „White label: opanowanie reklam w Google i Facebooku dla lokalnych firm”.

Należy jednak pamiętać o wyjątkowych wyzwaniach, jakie pojawiają się podczas korzystania ze sztucznej inteligencji w tej dziedzinie. W tym artykule omówimy kluczowe kwestie dla agencji marketingowych, które chcą wykorzystać sztuczną inteligencję w zarządzaniu PPC i zajmiemy się potencjalnymi przeszkodami, które możesz napotkać po drodze.

O czym warto pamiętać: wyzwania związane z wykorzystaniem sztucznej inteligencji do zarządzania PPC

Brak ludzkiej intuicji

Chociaż algorytmy sztucznej inteligencji doskonale radzą sobie z analizowaniem danych i wzorców, mogą zawodzić w obszarach wymagających ludzkiej intuicji i kreatywności. Tworzenie bardzo atrakcyjnego tekstu reklamy i zrozumienie zróżnicowanych preferencji odbiorców to zadania, które często wymagają bardziej ludzkiego podejścia, ale mogą szybko doprowadzić do wypalenia zawodowego, jeśli zasoby są ograniczone.

Uznając i wykorzystując mocne strony zarówno sztucznej inteligencji, jak i reklamodawców, agencje mogą osiągnąć równowagę, która łączy wiedzę opartą na danych z artyzmem reklamy kierowanej przez ludzi. Powszechnym sposobem, w jaki mniejsze agencje radzą sobie z ograniczoną liczbą pracowników, jest wykorzystanie cyfrowych usług reklamowych „white label” w celu przejęcia ciężaru pracy. W ten sposób mogą skoncentrować się na usługach zarządzania SEO i PPC w celu sprzedaży za pośrednictwem programu resellerów PPC.

Powiązane tematy: PPC typu white-label dla agencji: kompleksowy przewodnik po ROI dla Twoich klientów (aktualizacja 2023 r.)

Jakość i dostępność danych

Dokładność i skuteczność zarządzania AI PPC w dużej mierze zależą od jakości i dostępności danych. Radzenie sobie z ograniczonymi lub niekompletnymi zbiorami danych może stanowić wyzwanie w zakresie dokonywania dokładnych przewidywań i optymalizacji. Agencje muszą priorytetowo traktować zapewnienie jakości danych, stosując metody takie jak czyszczenie danych i integrowanie wielu źródeł danych w celu zwiększenia wiarygodności danych, które stanowią podstawę ich kampanii PPC opartych na sztucznej inteligencji.

Nadmierne poleganie na automatyzacji

Automatyzacja to potężne narzędzie, które oszczędza czas i poprawia efektywność zarządzania PPC. Jednak nadmierne poleganie na automatyzacji przy podejmowaniu decyzji może prowadzić do straconych szans i błędnych założeń. Marketingowcy wnoszą cenne spostrzeżenia, wiedzę kontekstową i zdolność szybkiego dostosowywania się do nieprzewidzianych okoliczności, dzięki czemu strategiczne podejmowanie decyzji pozostaje w centrum kampanii PPC. Dlatego też konieczne będzie osiągnięcie idealnej równowagi między nimi, aby osiągnąć wysoką skuteczność działań reklamowych, jednocześnie zapewniając wartość dzięki tanim technikom i strategiom marketingowym.

Ograniczona przejrzystość i kontrola

Algorytmy sztucznej inteligencji mogą być złożone i nieprzejrzyste, co utrudnia zrozumienie sposobu podejmowania konkretnych decyzji. Ten brak przejrzystości może utrudniać rozwiązywanie problemów i spowolnić dostosowywanie strategii kampanii. Decydując się na włączenie sztucznej inteligencji do swojej strategii zarządzania PPC, poszukaj platform sztucznej inteligencji, które zapewniają inteligencję reklamową, przejrzystość i przydatne informacje, które ułatwią podejmowanie decyzji, identyfikują obszary wymagające poprawy i skutecznie optymalizują kampanie.

Obawy dotyczące prywatności danych

Integracja sztucznej inteligencji w reklamach PPC budzi uzasadnione obawy dotyczące prywatności i bezpieczeństwa danych. Ogromne ilości danych użytkowników wymaganych do skutecznych kampanii opartych na sztucznej inteligencji mogą stać się celem niewłaściwego wykorzystania, a nawet kradzieży. Aby ograniczyć te zagrożenia, ważne jest, aby nadać priorytet prywatności danych poprzez współpracę z renomowanymi platformami sztucznej inteligencji, które przestrzegają solidnych protokołów bezpieczeństwa, wdrażają zabezpieczenia prywatności i ściśle przestrzegają przepisów o ochronie danych. Przyjmując rygorystyczne środki, agencje mogą utrzymać zaufanie swoich klientów i nadać priorytet prywatności i bezpieczeństwu danych użytkowników.

10 Korzyści z wykorzystania AI do zarządzania PPC

W ostatnich latach firmy dostrzegły potrzebę digitalizacji procesów przetargowych. To przejście przyniosło znaczące korzyści, w tym usprawnienie procesów przetargowych, redukcję kosztów i poprawę wydajności. Jednak integracja sztucznej inteligencji przenosi te korzyści na zupełnie nowy poziom. Od automatycznego zarządzania stawkami po optymalizację kampanii w czasie rzeczywistym — odkryj, jak sztuczna inteligencja umożliwia agencjom marketingowym oszczędzanie czasu i maksymalizację zwrotu z inwestycji.

1. Automatyczne zarządzanie stawkami

Platformy PPC oparte na sztucznej inteligencji wykorzystują dane i wskaźniki wydajności w czasie rzeczywistym, aby automatycznie optymalizować strategie ustalania stawek. To nie tylko oszczędza czas, ale także zapewnia optymalizację wydatków na reklamę pod kątem maksymalnych zysków.

Aby w pełni wykorzystać możliwości sztucznej inteligencji, kluczowa jest konsolidacja i integracja różnych źródeł danych w ujednolicony system. Dzięki temu modele AI opierają się na pełnych, dokładnych i spójnych danych, umożliwiając optymalne podejmowanie decyzji i tworzenie wartości.

Początkowy krok w wykorzystaniu sztucznej inteligencji do ustalania stawek polega na ustaleniu podstawowego planu działania. Plan działania służy jako przewodnik dotyczący wdrażania sztucznej inteligencji w całym procesie przetargowym. Kluczowe kwestie obejmują:

• Jasne zrozumienie problemu, przed którym stoi firma.
• Identyfikacja przypadków użycia, w których sztuczna inteligencja może zapewnić wartość.
• Ocena gotowości organizacji na przyjęcie AI.
• Ocena dostępnych danych wspierających wdrażanie AI.
• Określenie wymagań technicznych wdrożenia AI.
• Ocena potencjalnych zagrożeń i możliwości związanych z przyjęciem sztucznej inteligencji.
• Opracowywanie solidnych systemów i procesów zarządzania danymi w celu zapewnienia prywatności, bezpieczeństwa i zgodności z przepisami.

Sztuczna inteligencja w licytacji ma kilka zastosowań:

Badania

Sztuczna inteligencja może skutecznie wyszukiwać i pobierać istotne informacje, w tym wcześniejsze odpowiedzi, wiedzę ekspercką i spostrzeżenia na temat projektów, osób lub firm.

Planowanie

Sztuczna inteligencja może wyodrębniać wymagania z dokumentów zapytania ofertowego, tworzyć konspekty, generować listy kontrolne zgodności, proponować zwycięskie motywy, opracowywać harmonogramy ofert zgodne z harmonogramem przetargów oraz rekomendować członków zespołu i zasoby do konkretnych ofert.

Kwalifikacja i prawdopodobieństwo wygranej

Sztuczna inteligencja może pomóc w kwalifikowaniu potencjalnych klientów i ocenie ich przydatności. Może także przewidzieć współczynnik wykorzystania istniejących możliwości, umożliwiając wczesne zaangażowanie klientów i ustalenie priorytetów działań.

Strategia i analiza

Wykorzystując analitykę opartą na sztucznej inteligencji, specjaliści ds. licytacji mogą odkryć ukryte wzorce w dużych zbiorach danych, uzyskując wgląd w strategie konkurencji oraz czynniki wpływające na wyniki wygranej/przegranej.

Pismo

Może zautomatyzować zadania takie jak generowanie pomysłów, spójność, struktura, konwersja akapitu na punktor, redukcja liczby słów/znaków i zapewnienie aktywnego użycia głosu.

2. Badanie i optymalizacja słów kluczowych

Narzędzia AI posiadają zdolność analizowania ogromnych ilości danych, umożliwiając im identyfikację odpowiednich słów kluczowych i sugerowanie możliwości lokalnego marketingu i reklamy w wyszukiwarkach SEO. Usprawnia to proces badania słów kluczowych, umożliwiając agencjom kierowanie na właściwe słowa kluczowe w celu poprawy skuteczności kampanii. W poniższym przykładzie poprosiłem ChatGPT o pozyskanie kilku słów kluczowych związanych ze stroną docelową jednego z naszych najpopularniejszych produktów, marketingu społecznościowego. Należy pamiętać, że ChatGPT sam w sobie nie jest w stanie przeszukiwać stron internetowych w poszukiwaniu informacji, więc w tym przypadku najlepiej jest znaleźć ukierunkowane słowa kluczowe na podstawie szerszego słowa kluczowego.

W tym przykładzie otrzymaliśmy tylko 13 słów kluczowych, ale co by było, gdybyśmy starali się śledzić znacznie dłuższą listę?

Google przyznaje wyższy Wynik Jakości trafniejszym słowom kluczowym. Dlatego wskazane jest podzielenie słów kluczowych na mniejsze, bardziej powiązane grupy.

ChatGPT sam w sobie jest całkiem dobry w grupowaniu słów według ich trafności.

Alternatywnie możesz uszeregować słowa kluczowe według trafności, aby zoptymalizować treść pod kątem najlepszych wyszukiwanych haseł.

Zobacz także tutaj: White Label Zarządzanie reklamami Google

3. Generowanie tekstu reklamy

Sztuczna inteligencja może generować odmiany tekstu reklamy na podstawie wstępnie zdefiniowanych szablonów i analizy danych, aby znacznie skrócić czas i wysiłek poświęcony na tworzenie i testowanie przekazu reklamowego, umożliwiając agencjom szybkie powtarzanie i znajdowanie skutecznych odmian.

Tradycyjnie wymagałoby to burzy mózgów, tworzenia i testowania wielu wersji reklamy oraz analizowania ich skuteczności. Jednak dzięki generowaniu tekstów reklam wspomaganych przez sztuczną inteligencję proces można uprościć i przyspieszyć.

Bazując na przykładzie z poprzedniej sekcji, postanowiliśmy pójść o krok dalej i poprosiliśmy ChatGPT o wygenerowanie nagłówków reklam przy użyciu pierwotnie udostępnionych nam słów kluczowych.

4. Śledzenie wydajności i raportowanie

Platformy oparte na sztucznej inteligencji mogą automatycznie śledzić kluczowe wskaźniki wydajności i generować kompleksowe raporty w celu szybkiej i skutecznej oceny skuteczności kampanii.

Tradycyjnie śledzenie wskaźników wydajności wymagałoby ręcznego gromadzenia danych z różnych platform reklamowych, kompilowania ich i analizowania w celu uzyskania wglądu. Proces ten może być pod wieloma względami czasochłonny i podatny na błędy.

Dzięki śledzeniu i raportowaniu wyników opartemu na sztucznej inteligencji agencja może zrezygnować z kilku ręcznych zadań. Sztuczna inteligencja może bezproblemowo integrować się z platformami reklamowymi i automatycznie zbierać dane na temat kluczowych wskaźników wydajności, takich jak wyświetlenia, kliknięcia, konwersje i koszt kliknięcia.

Wykorzystując te dane, platforma AI będzie generować kompleksowe raporty, które zapewnią jasny przegląd skuteczności kampanii. Może konfigurować alerty lub powiadomienia dla określonych progów wydajności, zapewniając natychmiastową reakcję na wszelkie anomalie lub obszary budzące wątpliwości.

5. Analityka predykcyjna

Algorytmy AI analizują dane historyczne i wzorce, aby uzyskać dokładne przewidywania dotyczące przyszłej skuteczności kampanii. Dzięki tym informacjom agencje mogą podejmować świadome decyzje dotyczące alokacji budżetu, dostosowywania stawek i strategii kierowania. Wynik? Lepsze wyniki i oszczędności.

Wyobraźmy sobie agencję marketingową pomagającą kwiaciarni w promowaniu jej nowej linii produktów – organicznego soczystego nawozu. Analizując dane historyczne, agencja zyskuje wgląd w skuteczne strategie kampanii, takie jak identyfikacja kanałów o wyższych współczynnikach konwersji i optymalizacja targetowania pod kątem zaangażowania najbardziej odpowiednich odbiorców. To podejście oparte na danych zapewnia efektywną alokację budżetu, zwiększony zwrot z inwestycji (ROI) oraz proaktywną identyfikację zagrożeń i szans dla kampanii PPC kwiaciarni.

6. Targetowanie i segmentacja odbiorców

Narzędzia AI dogłębnie analizują zachowania i preferencje użytkowników, umożliwiając agencjom identyfikację najodpowiedniejszych segmentów odbiorców. Tworząc wysoce ukierunkowane kampanie, agencje mogą zmniejszyć marnotrawstwo wydatków na reklamę i poprawić konwersję.

Rozważmy na przykład agencję marketingową współpracującą z klientem e-commerce sprzedającym odzież sportową. Tradycyjnie identyfikacja odpowiednich segmentów odbiorców dla kampanii wymagałaby ręcznej analizy danych demograficznych, badań rynku oraz testów metodą prób i błędów.

Dzięki targetowaniu i segmentacji odbiorców opartej na sztucznej inteligencji agencja może analizować ogromne ilości danych użytkowników, w tym zachowania przeglądania, historię zakupów, interakcje w mediach społecznościowych i inne istotne dane, aby uzyskać istotne informacje.

Na podstawie tej analizy sztuczna inteligencja może odkryć odpowiedni segment użytkowników, którzy wykazali dużą skłonność do kupowania odzieży sportowej, nawiązali kontakt z podobnymi markami lub wykazują specyficzne zachowania wskazujące na zainteresowanie fitnessem i aktywnym trybem życia.

Jak zatem moglibyśmy zastosować to w praktyce? Poniżej poprosiliśmy ChatGPT o pomoc w zidentyfikowaniu niektórych atrybutów, które przyciągnęłyby naszą grupę docelową.

Stamtąd możemy poprosić sztuczną inteligencję o uporządkowanie swoich ustaleń w tabeli i przekształcenie zidentyfikowanych atrybutów w przydatne słowa kluczowe.

Możemy pójść jeszcze dalej i dostosować wybrane słowa kluczowe do tych, których mogą szukać nasi docelowi odbiorcy.

7. Wykrywanie oszustw

Wykrywanie oszustw w oparciu o sztuczną inteligencję zmienia zasady gry dla agencji marketingowych, które chcą zabezpieczyć swoje budżety reklamowe i zmaksymalizować zwrot z inwestycji.

Weźmy pod uwagę agencję marketingową prowadzącą kampanię typu pay-per-click (PPC) dla klienta z branży e-commerce. Ich celem jest zwiększenie ruchu na stronie klienta i wygenerowanie konwersji. Jednak fałszywe kliknięcia szybko wyczerpują budżet reklamowy, nie przynosząc żadnej rzeczywistej wartości.

Dzięki wykrywaniu oszustw opartemu na sztucznej inteligencji agencja może aktywnie identyfikować i zapobiegać nieuczciwym kliknięciom powodującym utratę wydatków na reklamę. Algorytmy sztucznej inteligencji analizują różne punkty danych, takie jak wzorce kliknięć, adresy IP, informacje o urządzeniu i zachowanie użytkownika, aby rozróżnić rzeczywiste kliknięcia od oszukańczych działań.

Dzięki szybkiemu identyfikowaniu i filtrowaniu fałszywych kliknięć agencja może mieć pewność, że jej budżet reklamowy zostanie przeznaczony na uzasadnione i wysokiej jakości kliknięcia, które mają potencjał do konwersji, a jednocześnie buduje zaufanie, wykazując zaangażowanie w ochronę budżetu reklamowego swojego klienta.

8. Testowanie i optymalizacja reklam

Algorytmy AI doskonale sprawdzają się w testowaniu i analizowaniu danych dotyczących wydajności. Identyfikując najskuteczniejsze odmiany reklam, Twoja agencja marketingowa może lepiej zoptymalizować kampanie Twoich klientów w ułamku czasu.

Rzućmy okiem na przykład. Rozważmy scenariusz, w którym marka modowa w handlu elektronicznym współpracuje z agencją marketingową, aby zwiększyć sprzedaż online za pomocą reklam PPC. Korzystając z testów i optymalizacji reklam opartych na sztucznej inteligencji, agencja może szybko przeprowadzić kompleksową analizę reklam PPC marki. Tworzą wiele odmian tekstu reklamy, nagłówków, elementów wizualnych i wezwań do działania.

Platforma AI wdraża odmiany reklam w różnych kanałach PPC, takich jak wyszukiwarki i platformy mediów społecznościowych, kierując reklamy na określone dane demograficzne, zainteresowania i zachowania związane z przeglądaniem.

Algorytmy AI analizują następnie dane dotyczące wydajności, aby zidentyfikować najskuteczniejsze odmiany reklamy. Mogą na przykład odkryć, że odmiany reklam zawierające żywe obrazy związane ze stylem życia i oferty ograniczone czasowo są wyjątkowo skuteczne wśród młodych entuzjastów mody.

Uzbrojona w te informacje agencja może zoptymalizować kampanie, realokując budżet w stronę najskuteczniejszych odmian reklam. Mogą podnieść stawki za te reklamy, rozszerzyć ich zasięg na nowych odbiorców i udoskonalić przekaz w oparciu o zalecenia sztucznej inteligencji, aby zapobiec marnotrawstwu wydatków na kampanie o niskiej skuteczności.

W miarę postępu kampanii algorytm AI może w dalszym ciągu monitorować i oceniać skuteczność odmian reklam. Na przykład, jeśli sztuczna inteligencja wykryje wzrost zainteresowania zrównoważoną modą, agencja może szybko wprowadzić odmiany reklamy podkreślające proekologiczne inicjatywy marki.

Ostatecznie zainicjowana przez agencję strategia zarządzania AI PPC umożliwiła jej szybką adaptację, aby pomóc klientowi zdobyć przewagę konkurencyjną.

Zobacz także tutaj: 10 kroków strategii marketingu cyfrowego

9. Harmonogram reklam i optymalizacja budżetu

Analiza oparta na sztucznej inteligencji gwarantuje, że reklamy będą wyświetlane wtedy, gdy jest największe prawdopodobieństwo wygenerowania konwersji.

Weźmy na przykład biuro podróży, które chce zwiększyć skuteczność swoich kampanii reklamowych typu pay-per-click (PPC), aby zwiększyć liczbę rezerwacji pakietów wakacyjnych. Współpracują z agencją marketingową, która wykorzystuje planowanie reklam oparte na sztucznej inteligencji i optymalizację budżetu, aby zmaksymalizować wpływ ich reklam.

Dzięki sztucznej inteligencji odkrywają, że poniedziałkowe wieczory i weekendy generują najwięcej rezerwacji wśród luksusowych podróżników. Dzięki tej wiedzy platforma oparta na sztucznej inteligencji określa optymalną strategię harmonogramu reklam. Automatycznie dostosowuje ustawienia kampanii, aby zapewnić, że reklamy będą wyświetlane w widocznym miejscu w okresach dużej konwersji.

W tym konkretnym przypadku planowanie reklam i optymalizacja budżetu oparte na sztucznej inteligencji umożliwiły agencji marketingowej szybsze reagowanie na zachowania zyskujące popularność oraz oszczędzanie czasu i zasobów poprzez automatyzację etapów procesu planowania.

Powiązany temat: MSP Vendasta White-Label PPC: Jak MSP mogą otworzyć nowe źródło przychodów

10. Tworzenie inteligentniejszych stron docelowych

Ponieważ coraz więcej kampanii jest automatyzowanych przez wyszukiwarki, czasami reklamy będą wyświetlane w przypadku pozornie nieistotnych wyszukiwanych haseł. Na początku może się to wydawać zaskakujące, ale może się tak zdarzyć, że treść Twojej strony docelowej może być zbyt mocno zniekształcona.

Na przykład dynamiczne reklamy w wyszukiwarce (DSA) wykorzystują kopię na stronie internetowej do określenia trafnych wyszukiwanych haseł, które powinny wywołać reklamę.

Postanowiliśmy więc skonsultować się z ChatGPT, aby uzyskać informacje na temat tego, o czym myśli nasza strona docelowa.

Ta odpowiedź była dość obszerna i skłoniła nas do zastanowienia się, jak zoptymalizować tę stronę za pomocą tekstu, który będzie bardziej zgodny z naszą podstawową działalnością. Zamiast robić to ręcznie, pozwalamy, aby Chat GPT nam pomógł.

Stąd poprosiliśmy ChatGPT o zebranie jego rekomendacji i skondensowanie ich do listy słów kluczowych, które możemy umieścić na naszej stronie internetowej.

Dzięki tym informacjom możemy dostosować naszą stronę docelową lub podjąć świadomą decyzję o całkowitym wykluczeniu określonej strony z kampanii automatycznych.

Często Zadawane Pytania

Jak dokładna jest sztuczna inteligencja w przewidywaniu wydajności PPC?

Algorytmy AI wykazały dużą dokładność w przewidywaniu wydajności PPC poprzez analizę danych historycznych, wzorców i wskaźników wydajności. Jednak dokładność przewidywań zależy od takich czynników, jak jakość danych, uczenie modeli, złożoność kampanii i ciągłe uczenie się. Chociaż przewidywania AI dostarczają cennych spostrzeżeń, nie są nieomylne, a wiedza specjalistyczna powinna je uzupełniać, aby uzyskać optymalne wyniki. Łącząc technologię AI z ludzką wiedzą, agencje marketingowe mogą podejmować świadome decyzje i optymalizować swoje kampanie PPC.

Czy sztuczna inteligencja może poprawić kierowanie i trafność moich reklam PPC?

Tak, sztuczna inteligencja może znacząco poprawić targetowanie i trafność reklam PPC. Narzędzia AI mogą analizować ogromne ilości danych związanych z zachowaniami użytkowników, preferencjami, danymi demograficznymi i aktywnością online. Dzięki temu sztuczna inteligencja może zidentyfikować najbardziej odpowiednie segmenty odbiorców dla Twoich reklam i skuteczniej na nie kierować reklamy. Sztuczna inteligencja może również pomóc zoptymalizować kierowanie na słowa kluczowe, sugerując odpowiednie słowa kluczowe i identyfikując możliwości optymalizacji. Dostosowując kierowanie na odbiorców i wybór słów kluczowych, sztuczna inteligencja pomaga zmniejszyć marnowanie wydatków na reklamę i poprawić ogólną trafność reklam PPC.