6 façons dont l'opérateur GPT modifie l'automatisation PPC

L'automatisation du PPC a toujours été une question d'efficacité.

Nous nous sommes appuyés sur les scripts, les optimisations basées sur des règles et les API pour gérer les campagnes à grande échelle.

Ces outils ont été essentiels, mais ils partagent tous une limitation commune: ils suivent une logique stricte et préprogrammée.

Les gens sont donc encore nécessaires, même avec des tâches simples et ennuyeuses.

Mais maintenant, nous sommes à l'aube d'un nouveau type d'automatisation qui peut réduire davantage nos charges de travail et libérer notre cerveau pour un travail plus engageant et stratégique.

Nous sommes proches de la fin des jours où un grattoir se casse lorsqu'un site Web modifie sa mise en page ou un script PPC échoue car il ne peut pas déterminer toutes les façons dont la marque d'une entreprise pourrait être mal orthographiée.

GPT Operator, un ordinateur utilisant l'agent (CUA) d'OpenAI peut modifier notre façon de penser les contraintes d'automatisation car il a le pouvoir d'être plus flexible que les outils d'automatisation traditionnels.

Qu'est-ce que l'opérateur GPT?

Cette nouvelle fonctionnalité alimentée par AI permet à Chatgpt de naviguer sur le Web et d'exécuter des tâches sans API. Contrairement à l'automatisation traditionnelle, qui est rigide et déterministe, l'opérateur GPT peut prendre des décisions dynamiques à la volée.

AVECATION: L'opérateur GPT n'est disponible qu'aux États-Unis et nécessite un abonnement au plan Pro 200 $ / mois. Donc, ce n'est pas une solution réaliste pour la majorité des spécialistes du marketing aujourd'hui.

Mais, comme pour tout dans l'IA, l'opérateur GPT devrait devenir moins cher et plus largement accessible rapidement, alors considérez cela comme un aperçu de ce qui est possible dans un avenir proche.

J'ai commencé mon propre voyage avec l'opérateur GPT avec une tâche simple: trouver et réserver une table dans un restaurant. L'opérateur a fait très bien à ce sujet. Il a parcouru le Web, finissant par réserver via le site Web d'Openable. Si vous voulez voir l'expérience, je l'ai enregistrée.

Théoriquement, cet outil pourrait être déployé pour automatiser les flux de travail PPC complexes qui nécessitent un jugement humain.

Mais la théorie et la réalité ne s'alignent pas toujours.

Dans quelle mesure l'opérateur GPT fonctionne-t-il réellement dans les applications PPC, et où est-elle encore en deçà?

J'ai essayé quelques scénarios. Voici ce que j'ai trouvé.

Pourquoi l'opérateur GPT est passionnant pour l'automatisation PPC

L'automatisation a transformé le PPC au fil des ans, mais il a toujours eu des limites.

Les systèmes basés sur des règles fonctionnent bien lorsque les conditions sont prévisibles.

Un script peut abaisser les offres si Roas tombe sous une cible définie ou ajouter un mot-clé négatif si un terme de recherche dépense plus que prévu sans conversion.

Ces automations déterministes garantissent la cohérence, mais elles limitent ce qui peut être automatisé lorsque des nuances sont nécessaires.

Dans le monde du PPC, qui évolue si rapidement, l'automatisation nuancée serait une aubaine.

Les changements de comportement de recherche, les stratégies des concurrents évoluent et toutes les décisions ne peuvent pas être réduites à une simple déclaration si-puis.

L'opérateur GPT représente une étape vers l'automatisation adaptative - où l'IA ne suit pas seulement une règle, mais s'ajuste en fonction des conditions changeantes.

Au lieu d'exécuter simplement une commande, l'opérateur GPT peut interpréter, analyser et prendre des décisions éclairées en temps réel.

Mais cela soulève une question importante:

L'automatisation basée sur des règles n'est-elle plus nécessaire?

Pour répondre à cela, nous devons comprendre la différence entre l'automatisation déterministe et flexible.

Automatisation déterministe vs flexible: pourquoi les deux comptent

Après avoir partagé mes expériences de test de l'opérateur GPT, Anton Zelenin a demandé sur LinkedIn s'il pouvait remplacer des outils comme Zapier.

C'est une question intéressante, mais je crois que Zapier et des outils d'automatisation déterministe similaires servent toujours un rôle important.

Il existe deux types de processus dans PPC: déterministe et non déterministe . Les processus déterministes suivent les règles prévisibles et fonctionnent bien lorsque la logique est claire et reproductible. L'automatisation flexible, en revanche, est nécessaire lorsque les tâches nécessitent une interprétation.

• L'automatisation déterministe (scripts, règles, API) est fiable, prévisible et efficace mais échoue lorsque le jugement ou l'adaptabilité est requis.
• L'automatisation flexible (Genai, Opérateur GPT) est adaptée au contexte et adaptable, capable de gérer des données non structurées mais plus lentes, nécessitant une surveillance et n'obtient pas toujours de détails.

Nous avons toujours eu besoin des deux, mais l'automatisation flexible a été beaucoup plus difficile à mettre en œuvre - jusqu'à présent.

Pour illustrer cela, examinons un exemple réel de la façon dont ces deux approches diffèrent dans la pratique.

Un exemple réel: les limites de l'automatisation déterministe dans l'analyse des termes de recherche

J'ai utilisé une fois l'analyse avancée de GPT (anciennement interprète de code) pour un audit de terme de recherche pour voir à quel point il pourrait automatiser le processus. La tâche semblait simple:

• Identifier les termes de recherche à haut volume (une tâche déterministe).
• Marquez-les pour pertinence (une tâche nécessitant les capacités d'un LLM).

L'analyse avancée de GPT a utilisé Python pour extraire les termes de recherche et les classer par volume de données. Cette partie a fonctionné parfaitement parce que Python est bien adapté aux tâches déterministes, et un script de base aurait pu faire de même.

La deuxième partie a échoué. Lorsque GPT a tenté d'évaluer la pertinence, il a utilisé le code Python déterministe plutôt que le raisonnement flexible d'un LLM.

La pertinence est subjective et dépendante du contexte, mais la logique rigide de Python l'a forcé dans un cadre en noir et blanc qui n'a tout simplement pas fonctionné. Les résultats étaient pires que si j'avais simplement demandé au LLM d'évaluer directement la pertinence.

Comme vous pouvez le voir dans le code ci-dessus, la pertinence est déterminée en recherchant la présence d'un seul mot dans le terme de recherche, sans égard à aucun des autres mots.

Sur la base de cette approche rigide, le script estime qu'un terme de recherche qui comprend un concurrent avec notre propre marque est très élevé. Et cela peut être le cas, mais qu'en est-il d'une recherche de [logo OptMyZr]? Ce n'est pas nécessairement un terme de pertinence élevée pour faire de la publicité, même s'il comprend notre nom de marque.

Le point à emporter?

L'automatisation déterministe seule ne suffit pas. Mais lorsqu'il est associé à une IA flexible, elle devient beaucoup plus utile.

Ce qui m'a toujours surpris, c'est que Chatgpt lui-même, lors de la livraison du code Python, n'a pas pu atteindre l'équilibre parfait du code déterministe et flexible. Il utilise l'un ou l'autre mais ne peut pas les combiner d'une manière qui sert le mieux les utilisateurs.

Mais maintenant, grâce à l'opérateur, nous pouvons demander au chatbot d'utiliser un script déterministe, comme celui qu'il nous a aidé à créer à Python, en utilisant un navigateur pour y accéder, puis à utiliser son intelligence AI pour gérer les parties les plus nuancées de la tâche.

Où l'opérateur GPT peut améliorer les flux de travail PPC

1. Automatisation des tâches qui nécessitaient auparavant une flexibilité humaine

L'un des plus grands défis de l'automatisation est de faire face à des intrants imprévisibles.

Les grattoirs traditionnels, par exemple, sont fragiles. Si une disposition de page Web change même légèrement, toute l'automatisation peut se casser.

L'opérateur GPT offre une approche plus flexible en interprétant dynamiquement le contenu. Au lieu de s'appuyer sur des sélecteurs fixes, il peut s'ajuster lorsque les éléments se déplacent ou que les étiquettes changent, permettant un grattage Web plus robuste.

En effet, il lit le contenu de la page et trouve le lien ou la fonction liée à la tâche. Si vous êtes intéressé par la façon dont cela fonctionne techniquement, OpenAI a un excellent article sur le fonctionnement des agents (CUAS).

Une autre application prometteuse est dans la gestion des termes de recherche.

L'automatisation traditionnelle applique généralement une règle fixe telle que le blocage d'un mot-clé qui dépense trop sans conversion, mais l'opérateur GPT pourrait analyser le contexte au lieu de seulement des nombres.

Par exemple, une entreprise peut avoir des politiques spécifiques autour des noms de marque concurrents. L'opérateur GPT peut identifier non seulement les mentions explicites d'une marque, mais aussi les maltraitions et les variations, appliquant une stratégie plus nuancée.

L'opérateur GPT peut même analyser le sentiment d'un terme de recherche, ce qui permet d'exclure uniquement les requêtes de sentiment négatives impliquant une marque tout en laissant des requêtes de sentiment positives. Il est aussi simple que de demander à l'opérateur ce que vous voulez.

Comme pour Chatgpt, vous n'avez pas besoin d'expliquer ce que signifie le sentiment ou comment il doit être analysé. L'IA le gérera automatiquement pour vous.

Cette capacité à analyser l'intention plutôt que des mesures brutes permet une automatisation axée sur la stratégie plutôt que des décisions purement basées sur des règles.

2. Automatisation de la création d'annonces et des tests A / B

L'un des aspects les plus excitants de l'opérateur GPT est sa capacité à aider, à apprendre activement et à s'améliorer en temps réel.

J'ai récemment testé ses capacités en lui demandant d'utiliser OptMyZR pour lancer de nouveaux tests A / B. Bien qu'il nécessitait des conseils initiaux, il s'est rapidement adapté - comprendre les limites de caractère pour la copie d'annonces et même parcourir le Web pour une inspiration créative.

Ce qui est particulièrement impressionnant, c'est sa capacité à aller au-delà de la simple exécution. Cela ne généra pas seulement des idées d'annonces; Il les a affinés sur la base de contraintes, a été itéré en fonction des commentaires et, finalement, configurer avec succès les annonces dans OptMyzr.

Ce niveau d'automatisation introduit une nouvelle dimension à la gestion PPC - un où l'IA ne suit pas seulement les commandes, mais la prise de décisions éclairées en cours de route.

3. Automatisation des scripts Google Ads

Au-delà de la création d'annonces, je voulais voir si l'opérateur GPT pouvait gérer une tâche plus technique: écrire, installer, tester et planifier un script Google ADS.

Les résultats?

Un mélange de potentiels impressionnants et de limitations frustrantes.

L'opérateur GPT a excellé comme un outil d'apprentissage, me guidant en mettant en place un script et en me montrant exactement où coller le code.

Cette assistance étape par étape pourrait changer la donne dans l'intégration et la formation pour quelqu'un de nouveau dans les scripts Google ADS.

Cependant, les choses sont devenues difficiles en ce qui concerne le débogage.

Bien qu'il ait bien géré la configuration initiale, son approche de la fixation des erreurs était loin d'être lisse. Il a introduit des lignes de code en double, en spirale dans une boucle de correctifs de plus en plus cassés.

Même avec un peu de coup de pouce, l'opérateur GPT a eu du mal à exécuter la dernière étape - planifier le script dans Google Ads. Après 20 minutes de tentatives sans but, j'ai dû intervenir.

Le point à retenir?

L'opérateur GPT est comme un assistant junior impatient - utile, déterminé et rapide à apprendre, mais toujours enclin à commettre des erreurs lorsqu'il est non supervisé.

Compte tenu de la vitesse à laquelle l'IA s'améliore, je ne serais pas surpris si, dans quelques itérations, cela devienne un outil fiable pour automatiser les scripts Google Ads avec une intervention minimale.

4. Automatisation des workflows en plusieurs étapes

Ensuite, j'ai décidé de tester si l'opérateur pouvait utiliser Chatgpt pour automatiser la façon dont j'utilise une multitude de GPT personnalisés pour une seule tâche.

Par exemple, lors de la raffinement d'un article de blog, je l'exécute manuellement via différents GPT qui assument des rôles spécifiques: un lecteur sceptique, un vérificateur de faits et quelques-uns qui simulent différentes personnages dans mon public cible. Enfin, un éditeur GPT consolide ses commentaires en suggestions exploitables.

Voici les GPT personnalisés que j'ai construits pour m'aider à mieux écrire:

Ce processus fonctionne bien mais est toujours manuel. Dans mon expérience pour tester si l'opérateur GPT pourrait automatiser ce flux de travail en séquençant plusieurs GPT pour interagir dans un processus structuré, il ne pouvait pas car il n'a pas réussi à se connecter à mon compte GPT.

Cela met en évidence une limitation clé de la version actuelle de l'opérateur GPT: Bien qu'il offre une flexibilité, il lutte toujours avec l'automatisation qui nécessite plusieurs étapes et un accès aux comptes.

5. Analyse des informations sur l'automatisation des enchères

Mais voici un domaine où l'opérateur a pu faire quelque chose d'unique et me faire gagner du temps. Il a aidé à déverrouiller les données que Google n'expose pas dans son API ADS pour une utilisation dans un outil de visualisation.

Auction Insights est l'un des ensembles de données les plus précieux mais sous-utilisés dans PPC, en partie parce qu'il n'est pas disponible dans l'API. L'exportation manuelle des rapports, l'identification des tendances et la prise en compte des données prennent trop de temps.

L'opérateur GPT pourrait transformer ce processus en:

• Récupérer et interpréter les données sur les informations sur les enchères de Google Ads.
• Identifier les changements et les tendances compétitifs qui pourraient autrement passer inaperçus.
• Génération de rapports écrits clairs avec des recommandations exploitables.

6. Éliminer les scénarios humains en boucle

Mais revenons à ce qui est la partie la plus excitante de l'opérateur comme l'opérateur. Ils peuvent prendre des automatisations qui nécessitent un pas plus près de l'homme en boucle de l'automatisation complète.

Pour tester cela, je lui ai demandé d'optimiser un compte avec OptMyZr Blueprints, un flux de travail d'automatisation structuré conçu pour rationaliser la gestion de PPC en guidant les utilisateurs à travers une série d'étapes d'optimisation - en déplaçant des audits et des informations à des changements de compte stratégiques.

Curieux de voir si l'opérateur GPT pourrait en gérer un, je lui ai demandé de trouver et d'exécuter un plan de mon compte OptMyZr.

Les résultats?

Un sac mixte de promesse et de limitations.

Du côté positif, l'opérateur GPT a réussi et a lancé le bon plan droit. Il a navigué en douceur à travers des étapes qui impliquaient de générer des rapports, des audits et des idées - essentiellement tout ce qui ne nécessitait pas de modifications du compte. Cependant, lorsqu'il a rencontré des étapes nécessitant une prise de décision, comme la sélection des mots clés de score de basse qualité à supprimer, il avait besoin d'aide.

Il a pu aider le processus de prise de décision lorsque je lui ai donné des instructions spécifiques - comme la suppression de mots clés trop génériques et à faible QS. Il a fait des choix raisonnables, mais pas des parfaits. Le va-et-vient de le guider à travers chaque sélection est devenu fastidieux, et finalement, j'ai abandonné la tâche.

Un point à retenir clé est que l'opérateur GPT pourrait être un précieux assistant pour un débutant utilisant Optmyzr, les aidant à comprendre quelles décisions doivent être prises et pourquoi. L'élément conversationnel permet aux utilisateurs de poser des questions de clarification, ce qui en fait un outil d'apprentissage solide.

Cependant, ses limitations de mémoire sont devenues évidentes. Lorsque je lui ai demandé de réviser les mots clés sélectionnés, il a dû faire défiler manuellement la page pour cocher les cases à cocher sélectionnées. Il ne pouvait pas référencer une mémoire interne des actions passées, ce qui signifie qu'il manquait un moyen efficace de suivre les changements au fil du temps.

Conclusion?

Il n'est pas encore capable d'éliminer les processus de prise de décision en boucle humaine. Mais avec d'autres améliorations, en particulier l'apprentissage en observant un expert en PPC chevronné, passez par quelques optimisations, je peux le voir devenir un assistant junior utile, capable de prendre des décisions de PPC stratégiques avec une supervision minimale.

L'avenir de l'automatisation PPC: c'est toujours une superposition d'automatisation!

L'opérateur GPT est une étape passionnante vers une automatisation plus avancée mais ne remplace pas encore les outils déterministes. Au lieu de cela, nous avons besoin d'une approche hybride:

• Utilisez l'automatisation déterministe (Zapier, OptMyzr) pour les tâches qui nécessitent des règles strictes et une cohérence.
• Utilisez l'opérateur GPT pour les tâches qui nécessitent l'adaptabilité, la prise de décision contextuelle et la flexibilité en temps réel.

Utilisez la superposition d'automatisation pour combiner le meilleur des deux capacités, et n'oubliez pas de superposer chez l'homme pour prendre les décisions les plus critiques.

Quelle est la prochaine étape?

Nous sommes à la pointe d'un changement majeur dans l'automatisation PPC, mais l'opérateur GPT n'est pas encore une solution complète.

À l'heure actuelle, l'opérateur GPT est un assistant prometteur, pas un manager autonome.

La vraie question est de savoir combien de temps Openai poussera l'opérateur GPT au-delà de ses limites actuelles et le transformera en un véritable changement de jeu pour faire du travail qui était auparavant limité aux humains.

Pour ma part, je suis ravi de la perspective de pouvoir me concentrer davantage sur le côté créatif de mon travail lorsque de nouvelles façons d'automatiser sont perfectionnées.

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