人工智能（AI）是数字营销中的流行词。然而，它通常是一个只能部分理解的术语。
问题是，就像“数字营销”一词本身一样，人工智能是一个广义的术语，包含许多不同类型的基于机器的学习和智能。
有许多电影中出现的基于规则的人工智能、深度人工智能和科幻级别的人工智能，例如终结者、鹰眼、iRobot和名称不那么有创意的人工智能人工智能。
作为PPC经理，您不必担心科幻电影人工智能。另一方面，深度和基于规则的人工智能都对 PPC 营销产生影响。
本指南将探讨基于规则的 AI 与深度机器学习 AI 之间的区别。具体来说，我们将研究这两种形式的 AI 如何影响 Google Ads 上的 PPC 营销。
第 1 部分：基于规则的 AI
本部分将介绍基于规则的 AI 的工作原理以及如何将此类人工智能添加到您的 Google Ads 帐户中。
什么是基于规则的自动化？
基于规则的人工智能是最容易理解的自动化类型。顾名思义，它只根据一组预定义的规则运行。
让我们简化这个概念。
假设您的 PPC 活动控件是一堆可拉动的杠杆。有一个增加或减少出价的杠杆，一个暂停关键字、广告组或广告系列的杠杆，一个增加或减少预算的杠杆等。
作为 PPC 经理，您的工作是决定何时拉动每个杠杆。容易，对吧？
当你需要睡觉时会发生什么？你有三个选择：
- 接受您将错过帐户中的宝贵机会或危险风险的事实。
- 当您无法操作时，请雇用其他人操作杠杆站。
- 使用基于规则的 AI。
使用基于规则的 AI，您可以在应该拉动每个杠杆时创建规则。例如，您可以创建一条规则，规定如果广告系列的每次点击费用显着增加，则将其暂停以保留预算。
或者，如果关键字的点击次数和转化次数突然激增，基于规则的人工智能就会知道拉动杠杆来提高出价。此操作基于您设置的预设规则。
您甚至可以告诉基于规则的 AI 只是在发生重大变化时通知您。然后，您可以手动进行适当的更改。您可以按照您认为合适的方式自定义每条规则，让您的生活更轻松。
因此，您可以像婴儿一样睡觉，知道基于规则的 AI 正在工作。
如何在 Google Ads 中使用基于规则的 AI？
有多种方法可以在 Google Ads 中设置自动规则，而且它们都很容易设置。
可以说，实施基于规则的 AI 的最简单方法是通过 Google Ads 仪表板。从顶部菜单栏中的工具菜单中，您可以找到规则选项。从那里，您可以开始应用自动规则。
当您开始创建第一个自动规则时，系统会提示您选择要设置的规则类型。这归结为以下四个选项之一：
- 启用某些东西
- 暂停某事
- 发送电子邮件通知
- 更改出价或预算
您还可以选择安排规则何时生效。这使您可以仅在需要时自动执行策略。
Google Ads 中基于规则的自动化类型
Google Ads 中有两种类型的自动化：
- 规则自动化
- 脚本自动化
规则自动化
在上一节中，我们谈到了基于规则的 AI。
当您想要半自动化您的 PPC 管理时，自动化规则非常有用。
这正是它听起来的样子：一组规则，规定 AI 何时应该对您的广告系列进行更改。
如前所述，自动规则是可定制的，并且可以设置为特定的时间表。这为您提供了很大的灵活性，您可以在多大程度上或多少自动化您的策略。
脚本自动化
自动化脚本的行为与规则相同。同样，这些都是基于规则的人工智能的例子。主要区别在于您正在编写自己的脚本，而不是选择应用哪些规则。
如果您可以编写基于规则的脚本，则可以为 AI 何时做出更改创建复杂且高度条件化的参数。
将脚本应用于 PPC 活动的常见方式有 3 种。
1.自动化令人麻木的PPC任务： PPC经理有很长的职责清单。并非所有这些任务都很重要，但它们都有助于您的广告系列的健康。
使用自动化脚本将这些繁琐、重复的任务自动化可以节省大量时间，让您可以将这些时间投入到更重要的职责上。
2. 提高帐户绩效：人工智能对于广告系列管理至关重要的主要原因之一是您无法在一天中的每个小时都观看您的广告系列。您不仅需要做诸如吃饭、睡觉和与家人共度时光之类的事情，而且您还有其他几项 PPC 营销任务。
使用适当的脚本，您可以自动化其中的许多任务。您可以自动调整关键字的出价，停止为不相关的搜索词展示广告，发现并暂停表现不佳的关键字等。
您甚至可以设置自动脚本，根据天气情况触发广告！
3. 少犯错误：犯错是人之常情。你没办法。但是，您可以在自动化脚本的帮助下发现这些错误并尽早修复它们。
例如，您可以创建一个脚本来检测损坏的着陆页链接，然后暂停向这些页面发送流量的活动。自动化脚本还可以检测产品何时不再可用，然后相应地暂停广告。
您甚至可以创建一个脚本，当您的帐户出现计费错误时通过短信提醒您！
基于规则的人工智能的优缺点
人工智能系统是方便的工具，但它们也并非没有缺点。使用基于规则的 AI 既有优点也有缺点。
优点：便宜且易于使用
一些人工智能工具需要大量投资，这意味着预算有限的营销人员很难使用它们。您可能必须等到开始产生销售才能买得起这些先进的 AI 工具。
基于规则的 AI 可在 Google Ads 信息中心免费使用。这使得所有 PPC 营销人员都可以轻松访问它。此外，基于规则的 AI 设置起来非常简单。你创建一个杠杆，制定规则，让人工智能做它的事。
缺点：对初学者具有挑战性
虽然基于规则的人工智能很容易设置，但可能需要一些时间来熟悉系统并有效地使用它。您将不得不花几个小时学习，玩弄不同的规则设置并找出最佳用途。
如果您不熟悉 PPC 营销和数据科学，这可能是一项艰巨的任务。您甚至可能不知道从哪里开始应用规则或哪些指标最重要。您可能需要花几天时间探索不同的设置和控件，然后才能找到最适合您帐户的设置。
优点：节省时间
经验丰富的 PPC 营销人员知道管理大型 Google Ads 帐户时空闲时间是多么稀缺。每当您自动执行一项任务时，它都会腾出宝贵的时间用于其他营销任务。
PPC 管理中充斥着许多任务，这些任务虽然是流程中的必要步骤，但非常耗时且并非那么重要。自动化会处理这些繁琐的部分，并允许您将更多时间用于需要您直接专业知识和知识的职责。
缺点：基于规则的人工智能需要监控
借助自动化的省时能力，一些 PPC 经理错误地假设他们可以创建一组规则并将 AI 留给自己的设备。
理论上，如果有一套完美的规则，这将是可行的。但是，这个前提存在一些问题。首先，PPC 数据是不可预测的。异常和数据异常值可能会与您的规则产生意外冲突，而 AI 可能不知道如何处理。
即使是最简单的规则也会产生意想不到的后果，除非你花时间为每一种可能的情况创造条件。这既是一项耗时又艰巨的工作。
然而，这些附加条件和子规则很容易发生冲突。您的 AI 可能会排除有价值的关键字，而不是因为规则冲突而暂停它们。
由于这些原因，您必须在您设置的每个新规则或条件之后监控结果。
第 2 部分：深度人工智能
深度人工智能让事情变得更有趣。这是基于接收到的数据思考、响应和执行任务的人工智能。这被称为机器学习。本节将探讨人工智能这一更智能的一面。
什么是深度人工智能和机器学习？
了解基于规则的系统和深度 AI 之间差异的最佳方法是查看 Google Ads 中可能的自动化水平。
0级：没有人工智能或自动化
人工处理 Google Ads 帐户中的所有内容。仪表板和电子表格用于收集、跟踪和帮助分析数据，但所有输入都是手动输入的。
级别 1：基于规则的警报，没有自动化
在第 1 级，该帐户具有预设规则，用于监控数据并在某些事件发生时发出警报。但是，除了让营销人员知道发生了变化之外，系统不会采取任何行动。
例如，许多 PPC 经理使用 Google 的异常检测器。这会扫描您的帐户并在指标达到高于或低于预期值的某个阈值时触发警报。然后，营销人员可以根据他们认为合适的方式对这些警报采取行动。
级别 2：基于规则的操作，轻自动化
在这个阶段，基于规则的系统被放置到位以自动执行个别管理任务。重要的是要注意这些任务没有任何联系。例如，自动规则会暂停质量得分低于设定值的任何关键字。
第 3 级：基于规则的深度 AI 融合，中等自动化
第 3 级涉及基于规则和深度 AI 的混合。该自动化系统将处理多个相互关联的任务。系统可以设计有规定何时进行更改的规则。
但是，该系统还具有更深层次的智能，可以了解其各种任务的相互关联性。它能够了解对一个部分的更改如何渗透到其余部分。
一个示例是自动化出价和预算设置的系统。AI 使用规则来确定何时进行更改，但它足够聪明，知道提高出价将需要调整预算。
第 4 级：更深层次的人工智能，完全自动化
在这个阶段，人工智能能够完全自动化。建议进行人工监督，但不再需要。营销人员可能需要做的就是设定广告系列的目标和最大预算。然后，AI 覆盖其余部分。
人工智能做出决策不是基于规则，而是基于其对哪种策略最有效的成熟理解。也就是说，系统可能需要一些时间来建立这种理解，这意味着在开始阶段您可能需要更多的人工干预。
5级：未来人工智能，完全自动化
不存在这种级别的AI；它更接近科幻品种。但是，如果技术继续以目前的速度改进，未来可能会如此。这种类型的人工智能系统将非常聪明，以至于它知道如何通过 Google Ads 发展任何业务——即使没有被告知如何。
人工智能将比 PPC 专家团队更智能，并且能够同时管理每项任务。从本质上讲，您可以完全相信人工智能会将您的资金转化为您的业务的盈利增长，从而向 Google Ads 开一张空白支票。
为什么要在 PPC 营销中使用深度 AI？
一些营销人员一直对将人工智能应用于他们的活动和策略犹豫不决。放弃对部分数字营销策略的控制权的想法让他们感到不安。
这就是基于规则的人工智能更受欢迎的原因。您可以从自动化中受益，但您仍然可以通过一组规则保留控制权。
然而，随着成功品牌采用更深入的人工智能系统并取得巨大成功，即使是对机器学习和谷歌广告犹豫不决的营销人员也开始出现。
事实上，深度人工智能是不可避免的，主要原因有两个：
- 竞争优势：随着越来越多的企业转向深度人工智能，未能成为早期采用者意味着你会在竞争中发现风险。深度人工智能可以极大地改善您的策略并减轻作为 PPC 经理的许多日常压力。
- PPC 平台拥抱 AI：无论您使用什么 PPC 平台，都涉及到 AI。例如，亚马逊广告有一个人工智能驱动的竞价系统。Google Ads 是人工智能的最大支持者。
Google Ads 不仅使用 AI 让广告商的生活变得更轻松，还让搜索用户的生活更轻松。例如，Google Ads 使用人工智能根据购物者之前的搜索、购买和其他信号将相关产品与购物者联系起来。
这对双方都有利。广告商将他们的产品与更相关的受众联系起来，搜索用户会找到适合他们搜索和用户资料的合适产品。
深度人工智能自动化的预测能力
使用魔法水晶球可以轻松管理分析帐户。您会确切地知道关键字效果何时会发生变化或何时需要暂停广告系列。
不幸的是，这不是卡米洛特，也没有预言未来的魔法。但是，有数据和预测分析。
深度人工智能可以查看当前和过去的数据表现，并对未来做出预测。
例如，您的 AI 系统可能会注意到 CPC 值呈上升趋势。根据数据中的信号，很聪明地知道这种趋势将持续到明天和后天。因此，它会暂停您帐户的该区域，直到成本降低。
在 PPC 中，时间就是一切。通过准确的预测性预测，您可以看到拐角处。尽早发现即将出现的风险和机遇。
检测到您帐户中风险的早期预警信号，让您有足够的时间在问题对性能产生负面影响之前纠正问题。
同样，您越早发现新兴机会，您就能越快利用。这种敏捷性使您能够最大限度地发挥每种新可能性的积极影响。
您将在竞争中胜出，并在每个新兴关键字和主题的 SERP 中名列前茅。
这是一个无与伦比的优势，也是使用深度 AI 的最大好处之一。
第 3 部分：使用 PPC 信号实现自动化的 PPC 活动管理
在本指南的最后一部分，我们将介绍 PPC Signal，这是一种使用深度 AI 来协助营销人员的 Google Ads 管理工具。
使用 PPC Signal AI 管理工具之前的生活
您已经熟悉管理 Google Ads 帐户的细节。这是很多工作！这是一个广泛的过程，包括许多需要有效管理的责任和义务。
这不仅仅是写一些广告、设置活动并按下去。
PPC 经理有大量耗时的职责，例如：
- 创建和测试新的登陆页面设计。
- 监控竞争对手的活动并积极制定对策。
- 调整出价以确保您的广告系列获得具有成本效益的展示位置。
- 暂停或移除不符合效果标准的关键字、广告组和广告系列。
- 研究新的关键字机会以添加到您的定位中。
- 那么多。
如果您正在运行一个包含多个广告系列的大型帐户，那么您将拥有数百到数千个广告组和很多倍的关键字。
如果没有人工智能，PPC 经理必须手动分析来自所有这些不同组件的数据。然后，他们必须根据数据制定建议，然后根据他们的结论实施更改。
这是一项艰巨的任务，随着您的 Google Ads 帐户的增长，这几乎是不可能的。
添加 PPC Signal AI 管理工具后的生活
虽然 Google Ads 提供了一些内置的 AI 工具（主要是基于规则的 AI），但这些选项只能提供适度的自动化。从本质上讲，它们允许您将一些任务置于自动驾驶状态（偶尔进行一些手动干预）。
但是，如果您希望最大限度地提高 Google Ads 的投资回报率，则需要更复杂的 AI 系统，例如 PPC Signal。
PPC Signal 不是手动分析您帐户的每个部分以发现见解，而是为您执行此操作。在工具的仪表板中呈现之前，每一个有趣的变化都会被检测和分析。
系统正在检测更改并对其进行全面分析，以仅向您呈现完成的见解。
这就是基于规则的人工智能的不足之处。即使系统可以进行自动更改，您仍然需要自己进行深度分析。
另一方面，PPC Signal 能够从数据中学习和学习，以检测指标是否处于趋势、变化、尖峰或其他异常行为。
如果您的账户中存在隐藏的机会或潜在的破坏性风险，PPC 信号系统会通知您。这就像有一个全职的守望者在你的竞选活动中巡视问题。
使用 PPC 信号的好处
将深度 AI 的功能与您的 PPC 管理流程相结合是一种制胜策略，原因有很多。
完整的见解
自动化规则和脚本可以检测并提醒您广告系列中的异常情况。这很有帮助，但只是在一定程度上。您仍然需要分析这些异常值并决定采取什么行动。
PPC Signal 提供经过验证和完整的见解，几乎不需要额外的分析。
以下是 PPC 信号工具提供的信号示例：
信号包括：
- 什么指标正在改变
- 数据移动的方向，无论是向上还是向下
- 数据模式何时开始
- 变化有多大
- 现在与更改前的数据比较
- 您的 Google Ads 帐户中受此更改影响的部分
- 直观地显示数据如何移动的趋势线图
建议的操作
通过单击任何信号底部的探索按钮，您将进入一个扩展页面，该页面更详细地显示了该信号。
此页面上有许多有用的功能。例如，您可以将其他指标添加到图表中，以查看呈现的更改如何影响您的广告系列的其他部分。
与过去的表现相比，扩展视图还可以让您更清楚地了解变化。您甚至可以以表格形式查看数据并将其导出到电子表格中。
但是，此菜单上最有价值的选项之一是“采取行动”按钮。此功能为您提供建议的下一步操作，您可以采取这些操作来解决信号。
PPC Signal 使用其深度 AI 思维来提供此建议。因此，您甚至不必分析或批判性地思考如何降低风险或利用机会。PPC Signal 可以为您做到这一点。
如果您是 PPC 营销的新手并且可能缺乏了解如何最好地利用洞察力的专业知识，那么这是一个很有价值的功能。对于没有时间自己分析每个信号的经验丰富的 PPC 经理也很有帮助。
您的活动，您的信号
PPC Signal 发现的每一个见解都基于您的特定帐户。这些不是一般性建议，而是您的广告系列发生的直接变化。PPC Signal 使用您过去和当前的数据来确定值得注意的变化。
自然，某些信号比其他信号更具影响力，尤其是对您独特的 PPC 营销目标而言。例如，如果您的目标是基于利润的，您希望从与成本相关的信号开始，例如 CPC 的变化。
幸运的是，您可以将多个过滤器应用于您的活动信号列表：
- 帐户
- 活动
- 广告组
- 关键词
- 设备类型
- 地理
- 一天中的小时
- 指标
- 信号质量
- 信号类型
使用这些过滤器，您可以直接获得对您最重要的信号。如果您想最大化点击次数，您可以从按点击相关指标进行过滤开始。或者，您可以先选择要优化的特定广告系列。
这使您无需挖掘所有活动更改以找到最有趣的更改。
资源节约
PPC 管理很容易成为数字营销中数据最密集的角色。您的团队需要擅长营销、数据科学和分析的人员。
不幸的是，很难找到具有数据科学专业知识的 PPC 经理来匹配他们的营销敏锐度。一些团队需要聘请专门的分析师，这既花钱又增加了流程中的摩擦。
PPC Signal 充当您自己的自动化分析师和常驻数据科学专家。您需要做的就是利用您的营销专业知识来决定首先追求哪些信号！
由于它是一种自动化工具，因此与完全手动管理帐户相比，您可以节省大量时间。算法完成了所有繁重的工作，这意味着您可以将精力投入到需要人类掌舵的重要任务上。
当您结合所有这些资源节约能力时，您就是在将时间和金钱投入到更有价值的工作中。这是获得更高增长潜力和更高回报的秘诀！
PPC 管理的简单方法
您很少听到有人称 PPC 管理“简单”。即使您消除了数据科学方面的沉重阴影，PPC 管理仍然很困难。
PPC经理的角色有大量的任务和责任。更不用说，一个大型 PPC 帐户将包含数百个（如果不是数千个）广告系列，这意味着还有数千个关键字。
现实情况是，PPC 管理不会在一天甚至一周内结束。这是一个持续的过程，需要不断的关注和努力。
即使是您帐户中最微小的部分也需要进行管理。你怎么知道从哪里开始？
PPC Signal 极大地简化了这一挑战。首先，它允许您过滤掉帐户中所有不重要的“噪音”，只留下关键信号。
通过以如此方便的方式呈现这些活动信号，PPC Signal 为您的管理提供了一种简单的方法。您解决的信号越多，您所做的改进就越大。
只要您的信息中心有活跃的信号，您就有办法扩大您的 Google Ads 帐户！
包起来
基于规则的人工智能很好地介绍了人工智能和自动化的世界。
它特别有助于让营销人员熟悉自动化解决方案及其提供的内容。
也就是说，虽然对任何帐户都有帮助，但基于规则的 AI 确实有局限性。规则在方向上很有用，但它们需要大量的修补和定制才能产生所需的意图。
人工智能的力量远远超出了基于规则的工具所能达到的范围。更深层次的人工智能有望成为改变行业的力量。
它可以分析大量数据、得出结论并制定提高性能的变化。
这会产生如此大的影响，以至于不投资深度人工智能技术很快就会对你的营销策略产生不利影响。同时，早期采用机器学习的公司将获得显着的竞争优势。
PPC Signal 是 Google Ads 深度 AI 的一个很好的例子。它将活动管理中最耗时的部分自动化：检测和分析帐户的重大更改。
这是人工智能大放异彩的任务类型，因为它是数据密集型的，而且非常乏味。
在您的 PPC 管理过程中清除这个障碍可以释放资源并创造无限的机会。
PPC Signal 是 Google Ads 管理的未来。