在当今的营销世界中，人工智能有很多工作要做。如果不讨论人工智能驱动的自动化，就不可能就最新趋势进行对话。
当谈到发现营销人员赖以调整和改进策略的多汁见解时，人工智能是无与伦比的。它能够在一个瞬间梳理您的每一寸营销数据，使其不仅是一个重要的工具，而且是一个必要的工具。
然而，人工智能是一个涵盖多种形式的广义术语。这种智能技术的每一种变体都能够实现不同程度的自动化。
要充分了解它带来了什么，您必须在营销示例中查看人工智能。
本次讨论将着眼于其中一些 AI 示例，以展示该技术在 PPC 营销中的不同应用。
让我们开始吧。
营销示例中的人工智能
人工智能已经侵入了营销的方方面面。您将很难找到不受智能或“智能”工具影响的营销活动。
人工智能的吸引力在于它可以自动执行那些虽然必要但非常耗时的任务。通过将工作负载交给机器，您可以释放宝贵的资源，可以分配给其他项目。
本节将介绍营销领域中一些流行且有效的 AI 交互。
聊天机器人
您希望能够为客户的请求和问题提供服务。但是，如果您每天收到数百或数千个查询，手动执行这可能是一项昂贵的任务，尤其是如果您希望 24/7 全天候为客户服务。
虽然您仍然需要人工客户服务代表来处理某些请求，但许多问题是重复的或易于回答的。在这些情况下，可以将响应传授给聊天机器人。
这种形式的人工智能研究客户的投诉、问题和其他请求，并且足够聪明，可以回答大部分这些输入。
它给人一种真实的人在回答客户问题的错觉，但效率更高，并且随时可用。
智能广告系列和其他智能功能
人工智能工具在 PPC 营销领域以多种不同的形式表现出来。
智能营销活动允许新的营销人员一开始就创建有效的营销活动，即使他们的经验有限。智能广告活动不是手动设置每个选项和控制，而是依靠人工智能来确定出价策略、受众定位、关键字选择等。
所需要的只是广告系列所有者的一些基本输入。其余的工作由智能运动 AI 完成。这些活动使用响应式和动态广告来自动化大部分广告创建。
您仍需负责输入广告标题和说明。AI 不会为您编写副本。它所做的是将您的标题和描述结合起来，根据效果数据创建最好的广告。随着时间的推移，它会为每个细分受众群、时间、设备类型、位置等学习最佳广告。
这为您节省了大量时间，无需自己测试广告。只要你有历史数据供 AI 使用，系统就会为你做这件事。
重新定位
最强大的营销策略之一是重新定位。这是对过去访问过您网站的用户进行再营销的行为。也许他们在购买之前就放弃了购物车。或者，他们确实转换了，您想鼓励他们提供更多业务。
与响应式广告类似，这是一个依赖人类创建广告组件的过程。然后，人工智能确定最好的产品、服务、优惠和其他细节，以重新吸引观众并鼓励回访。
人工智能擅长根据个人的身份对内容进行分类。在重新定位与您的网站互动过的特定个人时，这一点至关重要。
重定向消息必须个性化才能有效。
动态定价
折扣是吸引更多业务的有效工具。然而，它们也可能产生一些意想不到的不利影响。
一方面，您可以阻止那些认为打折产品指定质量较低的产品的客户。其他潜在消费者可能会认为打折产品不是很独特。
其次，当您打折商品时，您可能会失去原本会支付全价的客户的收入。
动态定价旨在通过使用 AI 仅向其确定不会转换的客户发送折扣来消除此问题。该系统甚至足够智能，可以向用户发送不同级别的折扣。
使用此 AI 工具，您可以同时测试多个促销级别。
预测分析和报告
营销是一个流动的过程，这意味着您的策略永远不会一成不变。他们不断变化和适应最新的营销环境。
棘手的部分是知道何时以及如何调整你的策略。时间在这里是一个关键因素。一些变化会给您的广告系列带来风险，而另一些变化则是宝贵的机会。
如果您对潜在风险适应得太晚，您的业绩可能会下降。你意识到和适应机会性变化的时间越长，你提取的价值就越少。
你能想象很久以前有远见投资像苹果或微软这样的公司吗？
借助 AI，您将拥有这种级别的预测分析，以便在强大的机会达到如此高的重要性之前利用它们。同时，您将取消对无法提供回报的关键字、渠道和其他策略的投资。
预测分析是使用过去和现在的数据来评估某些事件在未来发生的可能性或可能性的过程。这部分数据科学领域使用机器学习、预测建模、数据挖掘和其他技术。
从本质上讲，预测分析（在人工智能的帮助下）允许企业检测洞察力，从而在不断变化的营销环境中做出更好的决策。
为什么营销中的可操作见解和人工智能如此重要？
营销人员通常拥有丰富的数据，但缺乏可操作的洞察力。
数据分析的圣杯是能够将您溢出的数据库转化为可操作的步骤，以提高您的营销和投资回报率。
可操作的见解是营销人员可以采取的数据生成的行动，以对其策略产生有意义和有价值的改变。它们使您重新评估当前状态，并为您提供实现目标的途径。
通常，洞察力揭示了隐藏的机会和风险，而这些机会和风险通常无法仅凭原始数据检测到。这就是为什么您希望拥有丰富的数据和洞察力。
通过分析原始数据和应用统计技术来获取这些数据驱动决策背后的证据，可以发现洞察力。
然而，挖掘所有这些原始数据以获得洞察力是大海捞针的经典方法。
您可以使用大量数据，但并非所有数据都很重要。没有洞察力的数据可能是您已经知道的有关您的广告系列的内容。它也可能是与您的营销目标无关的数据。
您需要复杂的 AI 算法才能将针尖般的洞察力带到大海捞针的表面。
如何找到可行的见解
使洞察具有可操作性的因素在很大程度上取决于您的广告系列目标以及您尝试优化的指标。您可以采取几个步骤来确保从数据中获得正确的见解。
决定你的研究方向
您的第一步是决定如何定义您的营销成功。您还将确定对您的目标至关重要的指标。这些元素将指导您的整个分析，并允许您从不相关的数据中破译相关数据。
换句话说，它在做出与营销相关的决策时为您提供了方向和目的。
收集正确的数据
确定标题后，您需要收集相关数据。您需要查看已建立的指标，这些指标是关键性能因素。但是，您可能还想收集可能影响这些指标的第三级数据，即使它们与您的目标没有直接关系。
例如，如果您正在运行 PPC 广告系列以最大限度地提高转化次数，那么您主要希望查看与转化相关的指标（总转化次数、每次转化费用等）。
然而，最好也包括您的印象和点击等数据。毕竟，转化指标的下降可能是由于点击次数或广告展示次数减少所致。
最终，您试图回答两个问题：
- 过去发生了什么？
- 现在发生了什么？
然后，分析过去和现在之间的差异，找到从过去的错误中吸取教训并利用当前机会的方法。
整理您的数据
获取所有数据后，需要进行整理。无组织的数据处理起来压力很大，而且非常混乱。如果信息排列不当，很快就会导致疲劳和决策失误。
当您正确组织数据时，它可以帮助您理解这种混乱。您的目标应该是降低您需要分析的信息的复杂性。
有时，复杂的数据表明您在分析中包含了太多不相关的数据。这会导致不必要的噪音，分散您对可操作见解的注意力。
理想情况下，您希望使分析尽可能简单。通过删除这些不需要的组件，可以更轻松地发现您的见解。
告诉你的数据叙述
虽然营销人员需要成为非常以数字为导向的商业专业人士，但他们也应该是讲故事的人。具体来说，您想讲述所有指标和数据背后的故事。
市场研究洞察力是关于您的目标受众的故事。他们可以告诉您他们的购买习惯、偏好等。使用语言、视觉效果和引人入胜的故事讲述，您可以从这些故事中吸取教训并将其传达给他人。
这将使您详细了解您的帐户、受众以及他们如何与您的产品、服务和营销信息互动。
当您需要向他人报告营销结果时，讲述数据的叙述也是一项必备技能。
例如，您可能需要通知客户、经理、团队成员或其他个人您的 PPC 活动中发生的事情。如果没有足够的数据讲故事，他们将无法以与您相同的方式参与可操作的见解。
删掉任何不相关的东西
当您组织数据时，您删除了许多不相关的数据，但有些数据可能会保留下来。您认为与您的分析相关的指标可能会变成不需要的噪音。因此，现在是再次删除与您的分析目标无关的任何内容的好时机。
这将有助于讲述您的数据叙述，因为不必要的信息会使您的故事变得比需要的更复杂。就像作家从小说中删除绒毛或不相关的段落一样，您需要对数据做同样的事情才能正确地讲述故事。
花点时间通过客户、利益相关者或其他可能不像您那样熟悉数据的一方的眼睛来审查您的整个叙述。通过查看见解，想想您希望他们得出什么结论。
考虑到这一观点，开始删除不支持该最终结论的部分。您还应该总结叙述中过于复杂的任何部分。如果可能，尝试将信息简化为一个易于理解的数字。
您应该以一个清晰简洁的故事结尾，展示您的营销策略可用的可行见解和机会。
重构行动
由于您的数据讲故事，您已经有效地将洞察力传达给自己和他人。现在，您需要将这种洞察力重新构建为行动。
这是该过程中最关键的一步。这是您考虑如何应用洞察力来改善营销的关键点。
批判性地思考洞察力告诉您什么，以及如何将这些信息重新构建为营销活动中的想法或机会。
这是关于弄清楚下一步是什么。你如何利用洞察力来发挥你的优势？你如何处理它？
另外，问问自己，“我们应该对此采取行动吗？”
PPC 中有哪些可行的见解？
到目前为止，我们已经查看了一般营销洞察力的示例。这些可操作的见解是可以在分析数据后采取的直接且有意义的后续步骤。
PPC 中的可操作见解是相同的，只是它们专门为您的 Google Ads 广告系列提供了改进的机会或领域。
回顾一下，数据是未经处理的原始信息。您的广告系列获得了 1,000 次点击——这是原始数据，因为没有上下文。与过去相比，点击次数更多还是更少？这些点击的总费用是多少？
回答这些问题（以及更多问题）开始了将原始数据转化为洞察力的过程。当您能够得出数据驱动的结论以激发行动和决策以改进您的 PPC 活动时，就会创建 PPC 可操作的见解。
借助可操作的洞察力，您或许能够确定哪些关键字带来了最佳效果、一天中的哪些时间最适合您的广告、您的预算实际花费在哪里等等。
这是一个例子：
您可以使用 ChartExpo 创建这样的可视化。此可视化库可用于 Excel 和 Google 表格。
上面的雷达图表可视化有助于描绘在 PPC 活动中发现的见解。您可以看到转化次数和每次转化费用数据分布在一周中的不同日子。
通过此图表，您可以获得一些有价值的见解：
- 周三到周四的转化次数最多，而一些成本最低。
- 周日到周一，转换成本大幅飙升，最高可达 58 美元。
- 周六的转化率有所下降。
这些见解导致了有趣的发现。您可以检查为什么某些天的转化次数比其他天少。您可能还想调查每次转化费用最高的时期。
然后，您可以将这些发现转化为行动。
例如，您认为支付较高的转化成本会过快耗尽您的预算。作为回应，您决定在周一暂停广告系列以帮助节省预算。
人工智能对获得可行见解的影响
将数据转化为可操作的洞察力时，时机至关重要。见解的保质期决定了它们的可操作性。你到达行动阶段的时间越长，洞察力的价值就越低。
假设您错过了数周的转化成本高峰。那是您在转化上超支并浪费广告支出的所有时间。
这就是营销示例中的人工智能大放异彩的地方。
上面的例子只是一个简单的分析，但还有数千种其他可能的方式来查看您的数据。您可能无法及时查看正确的组合以充分利用洞察力。
AI 令人难以置信的处理能力可以分析所有这些可能的组合，以发现数据中任何不寻常或值得注意的事件。
当人工智能与人类智能相辅相成时，它的效果最好。虽然人工智能在分析数据和返回可操作的见解方面非常出色，但它确实有局限性。它没有您拥有的多年营销专业知识。
最好的方案是使用人工智能来自动化平凡、耗时的任务。如果您可以将流程的这些部分交给 AI，您就可以将所有时间和精力投入到高优先级项目中。
这在 PPC 营销领域非常需要，因为活动会产生不断扩大的数据量，这意味着分析变得越来越复杂。手动提取洞察力太慢且乏味。这在数字时代是不可行的。
这是经典的伊索寓言“下金蛋的鹅”。人工智能是鹅，可操作的见解是金蛋。只要你继续使用人工智能并为其提供高质量的数据，它就会继续提供金鸡蛋。
PPC Signal 如何将 AI 和可操作的见解结合在一起
在竞争激烈的 PPC 营销领域，您不想错过宝贵的见解，因为您缺乏比竞争对手更快地提取和采取行动的能力。
仅仅设置并忘记您的广告系列是不够的。您必须管理它们并根据可操作的见解进行更正。
同样，时机至关重要。如果没有人工智能的帮助，这个过程会花费很长时间，并且您会错过足够快的洞察力。您需要 AI 来处理 PPC 数据的复杂性和压倒性。
这就是 PPC Signal 存在的原因。
为什么 PPC 营销人员需要 PPC 信号
PPC Signal 是一款功能强大的活动管理解决方案，可让您使用 AI 进行数据分析。PPC 信号系统监控您的所有帐户数据并查找模式和异常情况。
这些是您的数据中的异常行为，它们会导致可操作的见解。使用 PPC Signal，您可以将所有数据收集、清理和分析留给 AI。
它会自动检测潜在的见解并以方便的信号将它们呈现给您。从本质上讲，它以服务的形式提供可操作的见解。
当您第一次访问您的 PPC 信号仪表板时，您会看到所有活动的广告系列信号。
您可以将这些信号视为您的广告系列的警报，通知您当前影响您的策略的最重要的变化。
活动信号可以按指标类型、位置、一天中的时间、活动和其他选项进行过滤。这使您可以专注于帐户中最具影响力的领域。您不必筛选不太相关的见解；你可以得到好东西！
这是一个例子：
在这种情况下，营销人员选择通过浪费的支出过滤信号。发现浪费的支出至关重要，因为您想暂停或删除广告系列的这些部分。否则，它们会损害您的预算和投资回报率。
每个信号都包含您需要的所有相关信息。您可以看到正在发生的事情、变化的重要性、开始的时间、受影响的领域等等。
您不必自己去寻找这些细节。PPC Signal 提供了完整的图片。
当您想进一步调查信号时，可以单击“探索”按钮。
这将向您显示数据的详细视图并放大数据图表。这使您可以查看数据每天的变化情况。
您甚至可以向此图表添加其他指标，以查看您帐户的不同区域如何影响或影响更改。此外，您还可以单击以表格形式查看数据，您可以将其导出到电子表格中。
PPC Signal 是人工智能在营销中的一个很好的例子，因为它实现了人与机器参与的完美结合。
PPC Signal 可自动发现和处理可操作的见解，因此您只能使用经过全面审查、完成的见解。
然后由您（营销人员）决定首先解决哪些信号以及需要进行哪些更改以减轻现有风险或抓住可用机会。
这就是人工智能在营销中的作用！
包起来
数据对您的业务既可以是福音，也可以是负担。ChartExpo 是可视化 Excel 和 Google 表格中数据的最佳库。
当您拥有将原始数据转换为可操作见解的 AI 工具时，您将永远不会失败。您将始终知道何时以及如何改变您的策略以产生更好的结果。
然而，如果没有人工智能，拥有太多数据可能是一场压倒性的噩梦。您将无法有效地提取见解。
这不仅会给您和您的团队带来压力和麻烦，而且您获得的洞察力也将是基本的，影响较小。
人工智能在营销中有很多例子——聊天机器人、智能活动等。在管理您的 Google Ads 帐户时，PPC Signal 作为人工智能解决方案脱颖而出。
当您生成 PPC 报告时，您将意识到 PPC 活动以恒定且快速的速度创建数据。人工智能工具，如 PPC Signal，对于保持所有这些变化并将真正重要的变化归零是必要的。
PPC Signal 始终监控您的广告系列，并且 AI 算法功能强大，甚至可以分析最强大的 Google Ads 帐户。
它非常适合解决 PPC 经理的难题。