男人對。 機器：誰在 PPC 上獲勝？

PPC優化過程

因此，讓我們比較一下機器和人類在每個步驟中的表現，以評估機器學習在哪些方面取得了進展，哪些方面人類有所損失，哪些方面人類必不可少。

戰略

一個成功的 PPC 帳戶始於策略。 首先，您必須檢查業務模型。 確定您希望通過付費搜索實現的目標，然後製定戰略以在業務模型中實現您的目標。

機器學習在很大程度上依賴於模式識別和相關性。 機器很難在沒有信息的情況下提出想法。 他們需要大量輸入才能發揮作用。 然而，人類擅長使用先驗知識來確定在任何情況下的正確行動。 這就是為什麼，正如《麻省理工科技評論》所揭示的那樣，人類仍然比機器學得更快。 戰略領域牢牢掌握在人類和機器確定戰略的鬥爭中。 因此，在這個領域，人類勝過自動化。

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關鍵字研究

關鍵字研究會查看您的網站、優惠、人們搜索的方式，並得出一個關鍵字列表來建議您要如何以及在何處做廣告。

Google Keyword Planner 工具可以掃描您的網站並建議充滿關鍵字的廣告組，只需輸入少量內容。 如果機器知道你的網站，它可以為你做很多關鍵字研究。

不幸的是，機器不理解細微差別。 如果您是一家珠寶店，機器可能無法識別您只銷售高檔珠寶而不銷售人造珠寶。 該機器擅長提出廣泛的建議，但關鍵字研究仍然需要人工審查。

機器在這方面取得了長足的進步。 如果搜索查詢與您的網站匹配，動態搜索廣告可讓您自動展示廣告。 雖然搜索廣告有時可能會顯示不適當的查詢，但機器有能力在獲得更多數據時糾正這一點。 一旦機器有足夠的數據來了解哪些搜索會將用戶轉化為您的網站，哪些不會將用戶轉化為您的網站，機器就可以完全自動化您的關鍵字研究。 最大的問題是這是一個持續的過程，當機器學習哪些關鍵字對您的業務有用時，您必須繼續向 PPC 引擎付費。 大多數人都沒有足夠的耐心——他們也沒有足夠多的預算——去浪費錢讓機器在學習的同時嘗試每一種組合。

這意味著這個領域並不是機器的全部勝利。 因此，關鍵字研究與人工審查一起屬於機器建議領域。

廣告寫作

機器可以為上市公司撰寫季度報告。 他們可以獲取評分並製作新聞文章。 事實上，機器去年寫了超過 10 億篇文章。

但是，機器無法編寫您的廣告文案。 機器可以根據結構化數據進行寫作，但它缺乏提出原創想法的創造力。

營銷就是與人建立聯繫。 一個人需要有同理心、商業頭腦，並且應該對語言有很好的掌握才能成為一名優秀的廣告作家。 我們見過機器編寫的廣告，它們很糟糕。 人類在這一領域以壓倒性優勢擊敗了機器。 機器缺乏接觸人們所需的想像力和情感理解力。 一位偉大的人類作家在付費搜索中仍然很受歡迎，並且在機器能夠學會理解人類意味著什麼之前，這種需求將繼續存在。

廣告測試

廣告測試很重要，因為它可以確保您有效定位市場並節省寶貴的時間和資源。 廣告測試有四個高級組件：

1. 創建當前廣告的變體
2. 想出全新的廣告創意
3. 確定測試正在進行
4. 根據數據判斷何時有輸贏廣告

機器只能做其中的兩個。 機器非常擅長檢查您當前的廣告並提出測試調整建議。 如果你使用不同的動詞或形容詞，在你的廣告中切換行並根據你現有的副本進行更改，機器可以通過給你建議來幫助你。

然而，在創造力和發現新想法方面，機器缺乏這種能力。 如前所述，這就是人類的優勢所在。

機器可以確定您的廣告組中有兩個或更多廣告，並自動開始檢查您的數據以確定贏家和輸家。 人類不應該浪費時間做一些像告訴機器測試正在運行這樣簡單的事情。 因此，使用機器有助於簡化流程。

一個好的廣告測試紮根於收集到的數據。 機器可以自動計算最小數據、統計顯著性並在有贏家和輸家時提醒您。 今天，有些公司會自動為您的所有廣告測試執行此操作，從而節省您的時間和金錢。

廣告測試是一個由人和機器共同驅動的領域。 因此，該區域必須被宣佈為平局。 兩者都是廣告測試成功所必需的。 創造力和策略來自人類； 數據來自機器。

投標

如果說有一個領域是機器主導的，那就是出價。 出價涉及採用人工定義的策略，然後根據目標策略更改出價，例如目標廣告支出回報率 (ROAS) 或每次獲取成本 (CPA)。

十年前，人們浪費大量時間進行人工投標或支付非常昂貴的第三方軟件來為他們投標。 現在，機器已經接管了這一切。 大多數公司不會整天花時間設置出價，而是可以將精力集中在其他領域。

由於出價基於模式識別和統計，因此這是機器學習的最佳用途之一。 機器可以根據以前的行為以及該關鍵字、廣告和著陸頁組合的統計數據，輕鬆確定用戶如何與廣告互動。

報告

報告涉及收集數據，以便更好地了解您的營銷策略。 報告分為三個階段：

1. 定義報告
2. 將數據放入報告中
3. 解釋數據

機器無法知道你想知道什麼。 因此，定義報告取決於您（人）。 但是，一旦定義了報告，下一步就很容易實現自動化，因為它涉及定期一遍又一遍地插入數據。

Google Data Studio 等產品是免費的，並且可以在定義報告後自動執行報告。 如果您需要第三方集成來進行報告，還有其他公司可以為您完全自動化。 報告是一項可重複的任務。 一旦定義了報告，機器就可以完成剩下的工作。

機器失敗的地方在於理解如何解釋數據。 機器無法獲取數據集並圍繞它構建故事。 它不了解數據的上下文。 雖然您應該自動化您的報告，但這只會節省您的分析團隊格式化數據的時間。 但是，他們的主要目標應該是為您提供有意義的見解，讓您了解這些數據告訴您的營銷工作。

報告的三個階段中有兩個階段都需要人，因此他們在這方面具有優勢。 然而，機器可用於自動化任務，使人類能夠更好、更準確地解釋數據。

戲劇性的變化

我在三月份寫這篇文章。 搜索“Black Friday Deals”會彈出宣傳將在 11 月的黑色星期五進行的促銷活動的廣告。 查看登陸頁面會導致顯示頁面不再存在的錯誤或頁面不包含有關交易的任何詳細信息。

人們都知道廣告不應該宣傳三個月前到期的交易。 但是，機器可能不會。 機器需要了解關鍵字或廣告不再有效，而不是能夠根據時間段這樣簡單的事情推斷它不再相關。 隨著對黑色星期五交易的搜索量下降，可供機器分析的數據也越來越少。 這導致機器需要更多的時間來最終理解這個術語將不再轉換，然後進行相應的調整。

最終，機器將能夠使用幾年來收集的數據來計算出這樣的事情。 目前，他們還沒有達到這樣的智力水平。 當涉及到戲劇性的變化、嘗試新事物或季節性時期或銷售有一個硬性停止日期時，人類有必要介入並指導機器做什麼。 男人贏了這一局。

覆蓋機器

如果您的某個著陸頁出現故障並停機幾天，機器會發現您的轉化率下降了，然後會降低您的出價。 如果出價足夠低，廣告將出現在第二頁上。 在第二頁，廣告很少會被點擊，這意味著輸入的數據很少。

將廣告投放到第二頁後，您可以快速確定頁面已損壞並進行修復。 不幸的是，機器並不知道你修復了什麼，因為它還在等待數據進來。

由於沒有數據流動，廣告現在位於第二頁，在沒有人為乾預的情況下永遠不會恢復到之前的位置。

有時人類必須介入：當機器的算法出現故障或需要重置時，當數據需要清理時，或者當它開始發現不良模式時。 審計和超越機器的行為顯然是人類的責任，因為機器還不夠智能，無法自我調節。 顯然，人類在這方面也有優勢。 機器不是自主的。

PPC 和你的未來

通過我們對 PPC 各個方面的檢查，出現了一些明顯的趨勢：

人類擅長：

• 戰略
• 創造力
• 數據解讀
• 共情
• 使用先驗知識
• 審計機器

計算機擅長：

• 識別模式
• 在一組預定義的標準內給出答案
• 數據計算
• 可重複的任務

如果您的工作以機器擅長的方面為中心，那麼您的工作穩定性就很低，您應該重新審視自己在 PPC 中的未來。 如果你的工作以人類擅長的事情為中心，那麼你的工作穩定性會更高，你在 PPC 的未來也很有前途。

大多數工作都有自己的進化路徑。 雖然你目前的工作可能是機器擅長的，但你需要問問自己如何將其轉變為人類擊敗機器的工作。

例如，如果您的工作是整理月度報告——機器已經可以完成您的工作。 因此，嘗試發揮人性的優勢很重要，這將涉及數據解釋。 一個好的策略是從創建報告的人轉變為解釋報告數據的人。 在這裡，您可以用數據講故事，這樣它就可以用來為公司製定新的創意策略。

機器只會繼續變得更聰明、更強大。 但是，它們缺乏人性化的特徵。 營銷是關於人與人之間的聯繫。 人類可以是非理性的、充滿情感的和極富創造力的。 擁抱這些特徵。

如果你確定你的工作是與人交流，展示人類的長處，那麼你就可以打敗機器，在 PPC 領域享受長期、成功的職業生涯。