PPC 管理中的人工智慧：實現最佳效能的 10 種解決方案
已發表: 2023-08-17在動態的數位行銷世界中，行銷機構不斷尋求創新的解決方案來增強其 PPC 行銷活動。 人工智慧 (AI) 在 PPC 管理中的出現為節省時間、提高效率和提高投資回報 (ROI) 帶來了廣闊的前景。
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然而，必須注意在該領域使用人工智慧時出現的獨特挑戰。 在本文中，我們將探討行銷機構在 PPC 管理中利用人工智慧的關鍵考慮因素，並解決您在過程中可能遇到的潛在障礙。
需要記住的事情：使用人工智慧進行 PPC 管理的挑戰
缺乏人類直覺
雖然人工智慧演算法擅長分析數據和模式，但它們在需要人類直覺和創造力的領域可能存在不足。 製作極具吸引力的廣告文案和了解細緻入微的受眾偏好這些任務通常需要更多的人性化接觸，但如果資源有限，很快就會導致倦怠。
透過認識和利用人工智慧和人類廣告商的優勢，廣告代理商可以取得平衡，將數據驅動的見解與人類驅動的廣告的藝術性相結合。 小型機構解決人員數量有限的常見方法是利用白標數位廣告服務來承擔工作量。 這樣，他們就可以專注於打包 SEO 和 PPC 管理服務，以便透過 PPC 經銷商計畫進行銷售。
相關主題：代理商白標 PPC：客戶投資報酬率終極指南（2023 年更新）
數據品質和可用性
AI PPC管理的準確性和有效性在很大程度上依賴於數據的品質和可用性。 處理有限或不完整的資料集可能會為準確預測和最佳化帶來挑戰。 各機構必須優先考慮資料品質保證，採用資料清理和整合多個資料來源等方法來增強支援人工智慧驅動的 PPC 活動的資料可靠性。
過度依賴自動化
自動化是一個強大的工具，可以節省時間並提高 PPC 管理效率。 然而，過度依賴自動化決策可能會導致錯失機會和錯誤假設。 人類行銷人員帶來了寶貴的見解、背景知識以及快速適應不可預見情況的能力，確保策略決策仍然是 PPC 行銷活動的核心。 這就是為什麼您需要在兩者之間取得完美平衡，以實現高效能的廣告工作，同時透過低成本的行銷技術和策略提供價值。
透明度和控制有限
人工智慧演算法可能複雜且不透明，因此很難理解具體決策是如何達成的。 缺乏透明度可能會阻礙故障排除工作並減緩活動策略的微調。 當您決定將人工智慧納入 PPC 管理策略時，請尋求能夠提供廣告智慧、透明度和可操作見解的人工智慧平台，以簡化決策、確定需要改進的領域並有效優化行銷活動。
資料隱私問題
人工智慧在 PPC 廣告中的整合引起了人們對資料隱私和安全的合理擔憂。 有效的人工智慧驅動活動所需的大量用戶資料可能會成為濫用甚至盜竊的目標。 為了減輕這些風險，重要的是與信譽良好的人工智慧平台合作，優先考慮資料隱私，這些平台遵守強大的安全協議，實施隱私保護措施，並嚴格遵守資料保護法規。 透過採取嚴格的措施，機構可以維護客戶的信任，並優先考慮使用者資料的隱私和安全。
使用人工智慧進行 PPC 管理的 10 個好處
近年來，該公司已經認識到需要將其投標流程數位化。 這項轉變帶來了顯著的優勢，包括簡化投標流程、降低成本和提高效率。 然而，人工智慧的整合將這些優勢提升到了一個全新的水平。 從自動出價管理到即時行銷活動優化，了解人工智慧如何幫助行銷機構節省時間並最大化投資報酬率。
1. 自動化標案管理
由人工智慧驅動的 PPC 平台利用即時數據和績效指標來自動優化出價策略。 這不僅可以節省時間，還可以確保您的廣告支出得到最佳化，以獲得最大回報。
要充分發揮人工智慧的力量，關鍵是將各種資料來源整合並整合到統一的系統中。 這確保了人工智慧模型基於完整、準確和一致的數據，從而實現最佳決策和價值創造。
利用人工智慧進行投標的第一步是建立基本路線圖。 此路線圖可作為在整個投標過程中實施人工智慧的指南。 主要考慮因素包括：
- 清楚了解企業面臨的問題。
- 確定人工智慧可以提供價值的用例。
- 評估組織採用人工智慧的準備。
- 評估支援人工智慧實施的可用數據。
- 確定實施人工智慧的技術要求。
- 評估與人工智慧採用相關的潛在風險和機會。
- 開發強大的資料管理系統和流程，以確保資料隱私、安全性和法規遵循。
投標中的人工智慧提供了幾個用例：
研究
人工智慧可以有效地搜尋和檢索相關訊息，包括先前的回應、專家知識以及有關專案、個人或公司的見解。
規劃
人工智慧可以從招標文件中提取要求，建立大綱，產生合規清單，提出獲勝主題，制定與招標時間表一致的投標時間表，並為特定投標推薦團隊成員和資源。
資格及獲勝機率
人工智慧可以幫助確定潛在客戶資格並評估其相關性。 它還可以預測管道中機會的獲勝率，從而實現客戶的早期參與和活動的優先排序。
策略與分析
透過利用人工智慧支援的分析，投標專業人士可以發現大型資料集中的隱藏模式，深入了解競爭對手的策略以及影響輸贏結果的因素。
寫作
它可以自動執行創意生成、連貫性、結構、段落到要點轉換、減少單字/字元計數以及確保主動語音使用等任務。
2. 關鍵字研究與優化
人工智慧工具具有分析大量數據的能力，使它們能夠識別相關關鍵字並為本地 SEO 搜尋引擎行銷和廣告提供建議。 這簡化了關鍵字研究流程，使代理商能夠定位正確的關鍵字以提高行銷活動績效。 在下面的範例中，我要求 ChatGPT 取得一些與我們最受歡迎的產品之一社交行銷的登陸頁面相關的關鍵字。 需要注意的是，ChatGPT 本身無法抓取網頁來獲取訊息，因此在這種情況下，最好根據更廣泛的關鍵字來尋找目標關鍵字。
在此範例中，我們僅收到 13 個關鍵字，但如果我們試圖追蹤更長的清單怎麼辦？
谷歌為更相關的關鍵字提供更高的品質分數。 因此，建議將關鍵字劃分為更小、更相關的群集。
ChatGPT 本身就非常擅長根據單字的相關性將單字分組。
或者，您可以按相關性對關鍵字進行排名，以優化您的內容以獲得最佳搜尋字詞。
另請參閱此處：白標 Google 廣告管理
3. 廣告文案生成
人工智慧可以根據預先定義的模板和數據分析生成廣告文案變體，從而顯著減少創建和測試廣告訊息傳遞所花費的時間和精力，使機構能夠快速迭代並找到有效的變體。
傳統上，這需要集思廣益，製作和測試廣告的多個版本，並分析其效果。 然而，透過人工智慧驅動的廣告文案生成，可以簡化並加速該過程。
從上一節的範例中，我們決定更進一步，要求 ChatGPT 使用最初與我們分享的關鍵字來產生一些廣告標題。
4. 績效追蹤與報告
人工智慧驅動的平台可以自動追蹤關鍵績效指標並產生全面的報告，以快速有效地評估活動績效。
傳統上，追蹤績效指標需要手動從不同的廣告平台收集數據，對其進行編譯和分析以獲取見解。 這個過程在很多方面都非常耗時且容易出錯。
透過人工智慧驅動的績效追蹤和報告，機構可以放棄其中一些手動任務。 人工智慧可以與廣告平台無縫集成，並自動收集關鍵績效指標的數據，例如展示次數、點擊次數、轉換次數和每次點擊費用。
利用這些數據，人工智慧平台將產生全面的報告，提供活動績效的清晰概述。 它可以針對特定效能閾值設定警報或通知，確保立即關注任何異常情況或關注領域。
5. 預測分析
人工智慧演算法分析歷史數據和模式，以準確預測未來的活動績效。 有了這些見解，代理商就可以就預算分配、出價調整和定位策略做出明智的決策。 結果？ 更好的結果並節省成本。
讓我們想像一下，一家行銷機構正在協助一家花店推廣其新產品線——有機多肉肥料。 透過分析歷史數據，該機構可以深入了解有效的行銷策略，例如識別轉換率較高的管道以及優化定位以吸引最相關的受眾。 這種數據驅動的方法可確保有效分配預算、提高投資回報率並主動識別花店 PPC 行銷活動的風險和機會。
6. 受眾定位和細分
人工智慧工具深入研究使用者行為和偏好，使機構能夠識別最相關的受眾群體。 透過創建高度針對性的廣告活動，代理商可以減少廣告支出浪費並提高轉換率。
例如，讓我們考慮一家與銷售運動服裝的電子商務客戶合作的行銷機構。 傳統上，為他們的活動確定正確的受眾群體需要手動分析人口統計、市場研究和試錯測試。
透過人工智慧支援的受眾定位和細分，該機構可以分析大量用戶數據，包括瀏覽行為、購買歷史、社交媒體互動和其他相關數據點，以獲得有意義的見解。
基於此分析，人工智慧可以發現正確的用戶群體，這些用戶表現出高度購買運動服裝的傾向，曾與類似品牌合作，或表現出對健身和積極生活方式感興趣的特定行為。
那麼，我們如何將其付諸實踐呢？ 下面，我們請 ChatGPT 幫助我們確定一些可以吸引目標受眾的屬性。
從那裡，我們可以要求人工智慧將其發現組織到一個表格中，並將這些識別出的屬性轉換為可操作的關鍵字。
我們可以更進一步，將我們選擇的關鍵字調整為目標受眾可能會搜尋的關鍵字。
7. 詐欺檢測
對於希望保護廣告預算並最大化投資回報的行銷機構來說，人工智慧驅動的詐欺偵測可以改變遊戲規則。
考慮一家行銷機構為電子商務行業的客戶運行按點擊付費 (PPC) 活動。 他們的目標是增加客戶網站的流量並產生轉換。 然而，欺詐性點擊很快就會耗盡廣告預算，而無法帶來任何實際價值。
借助人工智慧驅動的詐欺檢測，該機構可以主動識別並防止欺詐性點擊耗盡其廣告支出。 人工智慧演算法分析各種資料點，例如點擊模式、IP 位址、裝置資訊和使用者行為，以區分真實點擊和詐欺活動。
透過快速識別和過濾掉欺詐性點擊，該機構可以確保將其廣告預算分配給有潛力轉化的合法且高品質的點擊，同時還可以透過展示保護客戶廣告預算的承諾來建立信任。
8. 廣告測試與優化
人工智慧演算法擅長測試和分析性能數據。 透過確定最有效的廣告變體，您的行銷機構可以在短時間內更好地優化客戶的行銷活動。
讓我們來看一個例子。 考慮這樣一個場景：電子商務時尚品牌與行銷機構合作，透過 PPC 廣告來提高其線上銷售額。 利用人工智慧驅動的廣告測試和優化，代理商可以快速對品牌的 PPC 廣告進行全面分析。 他們創造了廣告文案、標題、視覺效果和號召性用語的多種變體。
人工智慧平台跨各種 PPC 管道（例如搜尋引擎和社交媒體平台）部署廣告變體，針對特定的人口統計、興趣和瀏覽行為。
然後，人工智慧演算法分析效果數據，以確定最有效的廣告變體。 例如，他們可能會發現，以充滿活力的生活方式形象和限時優惠為特色的廣告變體在年輕時尚愛好者中表現得非常好。
有了這些見解，代理商就可以透過將預算重新分配給效果最好的廣告變體來優化廣告活動。 他們可能會提高這些廣告的出價，將其覆蓋範圍擴大到新的受眾，並根據人工智慧的建議完善訊息傳遞，以防止在表現不佳的廣告活動上浪費開支。
隨著活動的進展，人工智慧演算法可以繼續監控和評估廣告變體的效果。 例如，如果人工智慧檢測到人們對永續時尚的興趣激增，該機構可以快速推出廣告變體，突顯該品牌的環保舉措。
最終，該機構發起的 AI PPC 管理策略使他們能夠快速適應，幫助客戶獲得競爭優勢。
另請參閱此處： 10步驟數位行銷策略
9. 廣告投放與預算優化
人工智慧驅動的分析可確保您的廣告在最有可能產生轉換的時候顯示。
我們以一家旅行社為例，該旅行社希望提高按點擊付費 (PPC) 廣告活動的效果，以推動更多度假套裝的預訂。 他們與行銷機構合作，利用人工智慧驅動的廣告調度和預算優化來最大限度地發揮廣告的影響力。
透過人工智慧，他們發現週一晚上和週末往往會產生最多的豪華旅行者預訂。 有了這些知識，人工智慧驅動的平台就可以確定最佳的廣告調度策略。 它會自動調整廣告活動設置，以確保廣告在這些高轉換率期間突出顯示。
在這個特定的用例中，人工智慧驅動的廣告調度和預算優化使行銷機構能夠更快地對趨勢行為做出反應，並透過自動化調度過程中的步驟來節省時間和資源。
相關主題： MSP Vendasta 白標 PPC：MSP 如何開啟新的收入來源
10. 創造更聰明的登陸頁面
隨著越來越多的廣告活動被廣告引擎自動化，有時廣告會針對看似不相關的搜尋字詞出現。 起初，這可能看起來令人費解，但可能發生的情況是您的目標網頁上的內容可能偏差太大。
例如，動態搜尋廣告 (DSA) 利用網頁上的副本來決定應觸發廣告的相關搜尋字詞。
因此，我們決定諮詢 ChatGPT，以了解其對我們的登陸頁面的看法。
這個回應相當廣泛，讓我們思考如何使用更符合我們核心業務的文字來優化此頁面。 然而，我們沒有手動執行此操作，而是讓 Chat GPT 幫助我們。
從這裡開始，我們要求 ChatGPT 採納其建議並將其濃縮為我們可以合併到我們網頁中的關鍵字清單。
有了這些訊息，我們就可以對登陸頁面進行調整，或者就是否從自動化行銷活動中完全排除特定頁面做出明智的決定。
經常問的問題
人工智慧預測 PPC 表現的準確度如何？
AI 演算法透過分析歷史數據、模式和績效指標，證明了預測 PPC 績效的高精度。 然而，預測的準確性取決於資料品質、模型訓練、活動複雜性和持續學習等因素。 雖然人工智慧預測提供了有價值的見解，但它們並不是絕對正確的，人類的專業知識應該補充它們以獲得最佳結果。 透過將人工智慧技術與人類洞察相結合，行銷機構可以做出明智的決策並優化其 PPC 活動。
人工智慧能否提高我的 PPC 廣告的定位和相關性？
是的，人工智慧可以顯著提高 PPC 廣告的針對性和相關性。 人工智慧工具可以分析與使用者行為、偏好、人口統計和線上活動相關的大量數據。 這使得人工智慧能夠識別與您的廣告最相關的受眾群體，並更有效地定位他們。 人工智慧還可以透過建議相關關鍵字和識別優化機會來幫助優化關鍵字定位。 透過微調受眾群體定位和關鍵字選擇，人工智慧有助於減少廣告支出浪費並提高 PPC 廣告的整體相關性。
