[ad_1]
在过去的十年中，现代搜索引擎营销人员的生活已经成为数据和数据的中心 人工智能 （AI）申请。
关于人工智能子集，机器学习和数据科学的辩论和对话，以及它们对行业运作的准确程度将继续成倍增加。
不过，考虑到这一趋势并不令人惊讶：
- 我们每天每分钟创造的真正惊人的数据量。
- 我们这样做的步伐只会随着物联网（IoT）的发展而加速。
从点击到滑动，推文到喜欢，我们今天以前所未有的速度编辑信息。
对于公司而言，所有这些数据都带来了新的机遇。
营销人员可以使用以下数据：
- 发展趋势识别。
- 吸引新客户。
- 最终在他们的计划中创造以前无法预见的效率。
直到几年前，各种规模的企业都能够决定是否希望利用数据在各自的市场中获得竞争优势。
在商业领域，客户不断争抢和争抢。
数据就是一切 – 甚至更多。
管理人员和从业人员发现分析技术，将数据提供给他们，使其成为可操作的见解。越了解他们的业务，决策和绩效就越好。
数据驱动营销方法的绝对力量是一个备受关注的主题。
在一个 研究 由Andrew McAfee和Erik Brynjolfsson在哈佛商业评论和麻省理工学院进行的研究表明：
“（C）在数据驱动决策使用方面排名前三分之一的公司平均比竞争对手高出5％的生产率和6％的盈利能力。”
相当引人注目的数字。
太多数据的欢迎问题
那么这一切意味着什么呢？
营销人员是否需要快速注册涵盖统计编程和计算技术的夜间课程，以帮助他们探索和解码大型数据集？
好吧，简而言之，答案是否定的。
不，他们没有。
值得庆幸的是，随着这些丰富的数据出现了战略和技术。
绩效营销人员可以利用这些优势来实现部分流程的自动化，从而显着提高业务成效。
数据科学的多学科领域是其中的主要领域 – 使营销人员能够组合各种数据集并破解其活动中对性能影响最大的变量。
用史蒂夫乔布斯的话说，它就像是一个“心灵的自行车”，主要是帮助人类提高生产力和产出。
随着搜索引擎营销的范围和实践的成熟和扩展，管理程序和使用电子表格手动出价已经变得非常低效。
即使是多年来主导生态系统的第一代平台，那些拥有传统基础基础设施的平台，也落后于更大，更复杂的数据科学技术的创新解决方案。
那么，这个神奇的数据科学是什么？
让我们将其定义为“揭示趋势的艺术”。
一旦你在地表下挖掘，它就会无限复杂。
数据科学融合了贝叶斯统计，预测建模，时间序列分析，聚类算法和回归建模，以解决分析上的高级痛苦。
并且躺在所有数据的核心。有趣的东西。
SEM始终关注数据。
我们可以谈谈 指标 我们每天都生活和呼吸，其中包括：
- 转换率百分比。
- 每次点击费用（CPC）。
- 每次获得费用（CPA）。
- 每次点击收入（RPC）。
- 广告费用回报率（ROAS）。
而这些只是结果。
从一开始就是所有这些信息的来源，每次广告点击都是考虑到以下修饰符的非常丰富的数据所在：
- 地点。
- 时间（分解为时间和星期几）。
- 设备（桌面，移动设备和平板电脑）。
然后你可以在用户的其他现有数据点之上：
- 过去浏览历史。
- 购买历史。
- 年龄。
- 性别。
- 收入。
- 还有更多。
我们谈论的是每个关键字的潜在排列数量不可思议的数量。
所有这些都提出了这个问题：
你如何解析和处理这些信息？
这就是数据科学发挥作用的地方。
解开SEM效率的关键
采用数据科学，无论是通过第三方平台还是专有内部工具，无疑将直接改善SEM活动的性能。
以下是它如何创造引人注目的价值。
卓越的受众群体定位
付费搜索广告的每次点击都包含大量丰富的信息 – 各种人口统计，心理和行为数据。
通过应用数据科学，营销人员有权解析这些信息，以更好地识别客户的构成，然后相应地提高准确性。
在正确的时间，通过正确的信息吸引合适的受众，对于任何繁荣的SEM活动都是至关重要的。
成功的预测因子
客户通过日常搜索习惯留下的数字足迹描绘了他们的需求，需求和兴趣的准确描绘。
预测分析 包括使用数据科学和统计算法来转换这些数据并细分客户行为。然后，这可用于预测转换的可能性 – 无论是购买产品还是填写表格。
有了这些信息，营销人员可以更准确地出价并消除浪费的花费。
自动创建新关键字
数据科学伞下的众多分支之一是自然语言处理（NLP）。
在SEM术语中，NLP最适合用作关键字扩展工具，从业者可以：
- 利用该技术分析搜索查询。
- 检测关联的关键字。
- 建议语义相似的关键字。
这有助于扩大您的投资组合，并呈现迄今为止隐藏的增长领域。
无与伦比的效率
给定SEM程序中的每个关键字都具有唯一的最佳投标价值，在该价值下，它以尽可能低的价格推动最高ROAS，也称为理想CPC。
数据科学使得计算这一点成为可能，通过人工出价和传统工具以前无法实现的规模解锁效率。
最终的结果？
一个程序，可以自动和以编程方式调整单个关键字级别的出价，以确保实现最佳投资并发现新的机会。
总结
通过将数据科学引入全球的营销栈，SEM经理们已经获得了更多关于其活动的运作和复杂性的知识。
有了这个，这个数字时代的公司现在可以达到过去的高管们只能想象的绩效水平。
随着这些技术的不断普及：
- 挑战将会出现。
- 管理策略将发生变化。
- 客户会要求更多 个性化 来自品牌的搜索体验。
然而，证据很明显：数据科学趋势没有显示放缓的迹象。
当数据科学确实符合SEM时，广告投资回报率相当大。
图片来源
特色图片： iStockphoto的