尽管之前的大多数自动化浪潮以竞价形式帮助数学或以定位形式发现模式,但最新一波浪潮专注于生成文本,这有助于撰写广告。
但生成式 AI 不仅仅可以为响应式搜索广告 (RSA) 建议一些额外的标题,因此在这里我将分享如何使用 GPT 设置和优化Google Ads的示例。
如何访问生成式 AI
讨论最广泛的试用 GPT 的方法是通过ChatGPT ,可在chat.openai.com访问。
但是,虽然这可能是尝试生成 AI 的最快方法,但一旦您开始使用它来构建和优化 PPC 活动,您可能会需要一个更具可扩展性的解决方案。这是电子表格的附加组件派上用场的地方。
我最喜欢的一个是名为GPT for Sheets and Docs 的Chrome 扩展。
安装后,您可以通过以“=GPT(A2,B2)”的形式键入公式,将 GPT 公式添加到 Google 表格中的单元格。
因此,您可以在多个单元格上大规模运行相同的提示,而不是在聊天界面中一次使用一个提示。
您需要一个 API 密钥才能使用此插件,您可以在此处从 openAI 获得一个。
1. 如何使用 ChatGPT 进行关键词发现
虽然Google 的关键字规划器是寻找新关键字的绝佳工具,但 ChatGPT 提供了一个不错的选择。您可以使用您想要关键字的着陆页提示它并获得一些建议。
为了使关键字建议更具相关性,您可以要求 ChatGPT 在每个建议中包含一个特定的术语:
广告组启动并运行后,您可能希望找到一些额外的相关关键字来定位。
因此,我们不会从登录页面 URL 开始,而是提示 ChatGPT 查找与现有关键字相似的关键字。
在此示例中,我将展示如何在 Google 表格中完成此操作。
迅速的 | 输入 | GPT 响应 |
找到 5 个与这些相似的关键字: | “亚马逊 ppc 工具”,“优化亚马逊 ppc”,“亚马逊广告软件”,“亚马逊广告自动化”,“亚马逊 ppc 自动化”,“亚马逊 ppc 软件”,“亚马逊 ppc 管理工具”,“亚马逊 ppc 自动化软件”, “亚马逊广告软件”、“亚马逊赞助广告管理”、“亚马逊 ppc 管理软件” | 1.亚马逊PPC优化2. 亚马逊广告策略
3.亚马逊广告优化 4. 亚马逊 PPC 策略 5.亚马逊赞助广告自动化 |
第一列包含提示,第二列是现有关键字列表,第三列是从 GPT 获取响应的公式:=GPT(A2,B2)。
在工作表中使用 GPT 的美妙之处在于,只需更改第二列中的关键字,同时使用相同的提示和公式来生成 ChatGPT 响应,就非常容易。
2.如何使用GPT进行关键词分类
但是,当建议的关键字列表(无论是来自 ChatGPT 还是其他工具)变得太长时会发生什么?
我们都知道谷歌通过更高的质量得分来奖励相关性。所以我们应该将关键字列表拆分成更小的相关组。
事实证明,ChatGPT 非常擅长按相关性对单词进行分组。
在我的第一次尝试中,我试图帮助 ChatGPT 了解什么可能是一个好的分类,所以我在提示中的前几个关键字后添加了一个类别名称。但是我发现没有必要解释分类,并且在没有示例的情况下发出相同的提示会产生同样好的结果。
-
在这个 ChatGPT 提示中,我们提供了如何对关键字进行分类的示例:
- 在此提示中,我们没有提供分类示例,但响应质量保持不变:
如果以表格形式呈现此输出可能会更有用,因此请继续阅读本文的提示和技巧部分以了解如何向 ChatGPT 询问此信息。
3. 如何使用 GPT 制作广告
有了一组可靠的分组关键字和一个来自我网站的相关登陆页面,我真正缺少设置广告组的是 RSA 广告的标题和描述。
所以我向 ChatGPT 寻求帮助来编写一些广告:
- ChatGPT 广告标题建议可以远远超出要求的字符限制。
对此提示的响应说明了 ChatGPT 的一个已知限制:它不擅长数学,而且它建议的标题往往太长。
ChatGPT 不擅长数学,因为它通过预测序列中下一个逻辑上会出现的文本来工作。它可能知道“1+1=”后面通常跟着“2”,但它不会通过数学运算来知道这一点。它寻找共同的序列。
这是一个已知问题,似乎正在得到解决。在我本周最近的实验中,ChatGPT 现在正在编写更短的字符串,更可能适合谷歌为标题提供的有限广告空间:
在寻找其他广告文字变体时,提供当前资源有助于 ChatGPT 做得更好。
这是因为 GPT 非常擅长完成文本——因此在提示中提供示例会带来更好的建议,因为它们将遵循与示例相同的模式。
4. 如何使用 GPT 进行搜索词优化
广告组开始运行后,他们将开始收集数据,例如广告显示的搜索词。
现在我们可以使用这些数据进行优化。搜索词的问题在于它们可能有很多,手动搜索它们可能既乏味又耗时。
所以我问 ChatGPT 是否可以将我所有的搜索词用于一个广告组并按相关性对它们进行排名。
由于它已经理解了相关性的概念,所以我不需要解释,得到如下结果:
ChatGPT 认为一些搜索词与销售 PPC 管理软件的公司更相关:
ChatGPT 认为一些搜索词与销售 PPC 管理软件的公司不太相关:
- 我发现这在研究否定关键字提示时非常有用。我可以将注意力集中在相关性列表的底部附近,那里的术语确实更有可能与着陆页提供的内容相关性较低。
- 这绝不是一个完美的解决方案,但它有助于为忙碌的营销人员确定优先事项。
5. 如何使用 GPT 进行购物提要优化
到目前为止,我已经介绍了一个相当传统的关键字广告示例。
但是 GPT 是否也可以用于基于产品 Feed 的购物广告?
购物广告商需要优化提要而不是优化关键字,这通常意味着填写缺失的数据或为产品标题和描述提出新的建议。
GPT 了解语义和关系,并且知道“Nespresso”是一个厨房用具品牌。
无需定义品牌和产品类别,您可以在 Google 表格中为 GPT 提供产品详细信息页面 URL,并要求它填写一些空白,如下所示:
页面上的产品品牌是什么 | https://www.qvc.com/Nespresso-Vertuo-Next-Premium-Coffee-%26-Espresso-Maker-wFrother.product.K82175.html?sc=TSV&TZ=EST | 奈斯派索 |
页面上的产品是什么 | https://www.qvc.com/Nespresso-Vertuo-Next-Premium-Coffee-%26-Espresso-Maker-wFrother.product.K82175.html?sc=TSV&TZ=EST | Nespresso Vertuo Next 高级咖啡机和浓缩咖啡机,带起泡器 |
页面上的产品类别是什么 | https://www.qvc.com/Nespresso-Vertuo-Next-Premium-Coffee-%26-Espresso-Maker-wFrother.product.K82175.html?sc=TSV&TZ=EST | 厨房电器 |
如您所见,只需输入一个登录页面和一些简单的提示,GPT 就可以很好地解释页面上的产品是什么。
广告商可以在他们的 Merchant Center Feed 数据上部署 GPT 以优化他们的 PPC 广告。
6. 如何使用 GPT 建立 PPC 受众
另一个重要的 PPC 目标杠杆是受众。例如,Performance Max 广告系列和搜索广告系列可以通过将受众附加到它们来进行优化。
所以接下来,我尝试使用 GPT 来发展受众。广告商应该关注自己的第一方受众数据,但是当第一方数据不可用时,可以通过多种方式使用 GPT。
在这里我使用了 ChatGPT,因为我可能会使用研究助理。
我问它特定类型的消费者可能关心什么,然后我请它建议这些消费者在搜索某些东西时可能会使用的一些关键字。
然后可以使用 ChatGPT 建议的关键字在 Google Ads 中创建自定义受众群体。
- 使用 ChatGPT 作为研究助理,以产生有关潜在客户可能关心的业务质量的想法:
- 使用 ChatGPT,通过请求潜在客户可能搜索的相关关键字来跟进这些品质。
- 使用建议的关键字在 Google Ads 中创建自定义受众群体。
7. 如何使用 ChatGPT 优化着陆页相关性
随着越来越多的广告活动被广告引擎自动化,广告商似乎在努力解决的一件事是理解为什么广告会出现在看似不相关的搜索词上。
动态搜索广告 (DSA) 和效果最大化广告系列使用网站的网页来确定应触发广告的相关搜索词。
所以我让 ChatGPT 告诉我它认为我网站上的页面是关于什么的。如果某些答案似乎与我所销售的产品过于松散,这可以让我了解如何使用更多与我们的核心业务相关的文本来优化这些页面。
使用 Google Ads landing page report 抓取 landing page 用 GPT 分析:
- GPT 会显示它认为每个着陆页的主题:
这是一个示例,其中 ChatGPT 说我的登录页面是关于一个看起来相当广泛的主题:
- 提示:本页的主题是什么,不超过 5 个字?
- https://www.optmyzr.com/solutions/integrations/
- 响应:集成解决方案
有了这些信息,我可以调整我的目标网页,使其更侧重于 PPC,或者我可以将该页面从自动广告系列中排除,例如,通过使用效果最大化广告系列的 URL 排除功能。
ChatGPT 提示和技巧
正如您所注意到的,GPT 的响应采用多种形式,从段落到要点文本、代码和表格数据。您可以请求您想要的响应类型,而不是听之任之。
例如,在我向 ChatGPT 询问标题建议并获得标题列表后,我按照以下提示进行操作:
它的回应是:
可以以表格格式请求 GPT 响应,从而更容易处理输出。
再次注意,它在数学方面仍然很糟糕,所以数字不能被信任(这也是 GPT-4 测试中的一个问题)——但是你可以如此轻松地处理表格中的数据是很方便的。