पेड सर्च मार्केटिंग में मशीन लर्निंग कैसे काम करती है?

सभी आधुनिक विज्ञापन प्लेटफॉर्म अब मशीन लर्निंग को अपने एल्गोरिदम में शामिल कर लेते हैं। सफल अभियानों को प्रबंधित करने के लिए प्रत्येक विज्ञापन नेटवर्क में मशीन लर्निंग की समझ की आवश्यकता होती है।

यह पीपीसी प्रश्न पूछें, से नई दिल्ली में छोटे लाल, खाता प्रबंधकों और उनके द्वारा रिपोर्ट किए जाने वाले लोगों के लिए महत्वपूर्ण है:

“Google की मशीन लर्निंग सशुल्क मार्केटिंग में कैसे काम करती है?”

इस कॉलम में, आप सीखेंगे:

  • मशीन लर्निंग क्या है?
  • भुगतान किए गए खोज अभियानों में मशीन सीखने का कारक कैसे होता है?
  • पेड सर्च मशीन लर्निंग के लिए ऑप्टिमाइज़ कैसे करें।

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चूंकि प्रश्न विशेष रूप से खोज के बारे में था, इसलिए हम खोज-प्रथम उपयोगों पर ध्यान केंद्रित करेंगे।

मशीन लर्निंग क्या है?

एल्गोरिथम के माध्यम से सूचनाओं को संसाधित करना सिखाया जाता है मशीन लर्निंग. उसके पास जितना अधिक डेटा होगा, वह उतनी ही तेज़ी से सीखेगा कि उस जानकारी का क्या करना है।

अलग-अलग डेटा बिंदु एल्गोरिदम में अलग-अलग भार ले सकते हैं। यह समझना महत्वपूर्ण है कि डेटा बिंदुओं को कैसे महत्व दिया जाता है।

डेटा बिंदु पूरी तरह से वस्तुनिष्ठ, व्यक्तिपरक, या मानव संपर्क और शुद्ध एल्गोरिथम सीखने का एक संकर हो सकता है।

यह जानना कि आप क्या नियंत्रित कर सकते हैं, आपकी सफलता के लिए महत्वपूर्ण है क्योंकि आप विज्ञापन नेटवर्क मशीन लर्निंग के साथ भागीदार हैं।

अन्य महत्वपूर्ण कारक सीखने की अवधि है (और यह कि एल्गोरिथम को डेटा बिंदुओं को संसाधित करने के लिए पर्याप्त समय दिया जाता है)।

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भुगतान किए गए खोज अभियानों में मशीन लर्निंग का कारक कैसे होता है?

मशीन लर्निंग लगभग सभी सशुल्क खोज को प्रभावित करता है। कोई भी बड़ा परिवर्तन इस बात को प्रभावित कर सकता है कि एल्गोरिथम आपके अभियान को कैसे संसाधित करता है।

इन परिवर्तनों में शामिल हैं:

  • बोली और बजट: बजट में भारी बदलाव या बोली लगाने की रणनीति में बदलाव.
  • दर्शक: लक्ष्य बदलना या लक्ष्य बहिष्कृत करना।
  • रचनात्मक: क्रिएटिव को बदलने या जोड़ने से विज्ञापन का एक नया संस्करण बन जाता है जिसकी पुराने विज्ञापन के आँकड़ों तक पहुँच नहीं होगी।
  • अभियान स्थिति: कैंपेन को रोकने से सीखने की अवधि रीसेट हो जाती है.

यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि मैन्युअल अभियान इन परिवर्तनों से उतने प्रभावित नहीं होते हैं, हालांकि, विशुद्ध रूप से मैन्युअल अभियान चलाना कठिन होता जा रहा है।

मैन्युअल अभियान चलाने का अर्थ है 60+ सिग्नल विज्ञापन नेटवर्क के लाभ से बाहर निकलना उनके स्मार्ट बिडिंग.

इन संकेतों का उपयोग चुनी गई बोली कार्यनीति और दिए गए बजट के अनुसार बोलियों को समायोजित करने के लिए किया जाता है।

इसके अतिरिक्त, हालांकि विस्तृत टेक्स्ट विज्ञापन (ईटीए) या प्रतिक्रियाशील खोज विज्ञापन (आरएसए) बेहतर प्रदर्शन करते हैं या नहीं, इस पर फैसला अभी बाकी है, आरएसए को अधिक इंप्रेशन शेयर प्राप्त होता है।

मशीन लर्निंग हमेशा एक सक्रिय विकल्प नहीं होता है। कीवर्ड मिलान और ऑडियंस टैगिंग पृष्ठभूमि में होती है, और ऐतिहासिक डेटा पर आधारित होती है।

मूल निवासी दर्शकों (इन-मार्केट, एफ़िनिटी, आदि) एल्गोरिथम सीखने पर आधारित हैं कि एक क्रिया को पूरा करने वाले लोगों द्वारा दूसरी क्रिया को पूरा करने की संभावना है/अन्य जुड़े हुए लक्षण हैं।

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जब आप किसी अपलोड की गई सूची/वेबसाइट विज़िटर के लिए “समान” ऑडियंस खोजने के लिए विज्ञापन प्लेटफ़ॉर्म से पूछते हैं, तो आप विज्ञापन प्लेटफ़ॉर्म को यह समझने में मदद करने के लिए सीड ऑडियंस का उपयोग कर रहे हैं कि आपको कौन सी संभावनाएं मूल्यवान लगती हैं और कौन सी नहीं।

कीवर्ड मिलान और करीबी विविधताएं लाभदायक परिणामों की संभावना के साथ-साथ रीयल-टाइम उपयोगकर्ता व्यवहार से प्रभावित होती हैं।

एल्गोरिदम अब यह जानने के लिए पर्याप्त स्मार्ट हैं कि क्या उपयोगकर्ता द्विभाषी है और उनकी अन्य भाषा को विज्ञापनों को ट्रिगर करने की अनुमति देगा।

बहुभाषा मिलान पर निर्णय की पुष्टि करना।Twitter.com से स्क्रीनशॉट, सितंबर 2021

पेड सर्च मशीन लर्निंग के लिए ऑप्टिमाइज़ कैसे करें

जब किसी को सशुल्क खोज की मशीन सीखने के लिए सहानुभूति होती है तो इसे अनुकूलित करना बहुत आसान होता है।

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सबसे महत्वपूर्ण मैकेनिक सीखने की अवधि का सम्मान करना और आकस्मिक रीसेट से बचना है।

उदाहरण के लिए, यदि आप किसी अभियान को मापना चाहते हैं, तो सुनिश्चित करें कि आप प्रत्येक प्रमुख बजट वृद्धि के बीच दो सप्ताह में बजट बनाते हैं।

यदि आप अपने अभियान को धीमा (या रोकना) चाहते हैं, तो रुकने के बजाय बजट कम करें ताकि आप सीखने की अवधि को रीसेट न करें।

नकारात्मक कीवर्ड और ऑडियंस विज्ञापन प्लेटफ़ॉर्म एल्गोरिदम को यह समझने में मदद कर सकती है कि कौन से विचार और व्यवहार बजट से मेल खाते हैं (और किससे बचने के लिए)।

यह मशीन लर्निंग को प्रभावित करने का सबसे शक्तिशाली तरीका है और इसे सभी भुगतान किए गए खोज खातों का हिस्सा होना चाहिए।

रूपांतरण और रूपांतरण मूल्य कम उपयोग किए जाने वाले मशीन लर्निंग टूल हैं। वे सशुल्क खोज एल्गोरिथम के साथ संवाद करने का सबसे आसान तरीका हैं और आपको विज्ञापन चैनल को कार्रवाई को महत्व देने के लिए कहे बिना उपयोगकर्ता व्यवहार देखने की अनुमति देते हैं।

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टेकअवे

मशीन लर्निंग पेड सर्च के लगभग सभी तत्वों को प्रभावित करता है और पीपीसी की सफलता के लिए एल्गोरिदम को कैसे पढ़ाना है यह समझना महत्वपूर्ण है।

और अधिक संसाधनों:


क्या आपके पास पीपीसी के बारे में प्रश्न हैं? के माध्यम से सबमिट करें यह रूप या #AskPPC हैशटैग के साथ मुझे @navahf ट्वीट करें। आपको अगले महीने देखते हैं!


विशेष रुप से प्रदर्शित छवि: पाउलो बोबिता/SearchEngineJournal

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