GPTオペレーターがPPCオートメーションを変更する6つの方法

PPCオートメーションは常に効率性についてです。

大規模なキャンペーンを管理するために、スクリプト、ルールベースの最適化、APIに依存しています。

これらのツールは不可欠でしたが、すべて共通の制限を共有しています。それらは、厳格な事前にプログラムされたロジックに従います。

そのため、シンプルで退屈なタスクでも、人々はまだ必要です。

しかし今、私たちはワークロードをさらに減らし、より魅力的で戦略的な仕事のために脳を解放することができる新しいタイプの自動化のカスプにいます。

ウェブサイトがレイアウトを変更したり、PPCスクリプトが失敗したときにスクレーパーが壊れたりする日の終わりに近い。

OpenAIのエージェントを使用するコンピューター（CUA）を使用するGPTオペレーターは、従来の自動化ツールよりも柔軟性があるため、自動化の制約についての考え方を変えることができます。

GPTオペレーターとは何ですか？

この新しいAI搭載機能により、ChatGptはWebを閲覧し、APIなしでタスクを実行できます。硬くて決定論的な従来の自動化とは異なり、GPTオペレーターはその場で動的な決定を下すことができます。

警告：GPTオペレーターは米国でのみ利用可能であり、200ドル/月のプロプランのサブスクリプションが必要です。したがって、今日のマーケティング担当者の大多数にとって現実的なソリューションではありません。

しかし、AIのすべてと同様に、GPTオペレーターはより安く、より広くアクセスしやすくなるはずですので、これは近い将来に可能なことを垣間見ることを考えてください。

私は、シンプルなタスクでGPTオペレーターと一緒に自分の旅を始めました。レストランでテーブルを見つけて予約しました。オペレーターはこれでうまくいきました。それはウェブを閲覧し、最終的にOpentableのウェブサイトを通して予約しました。あなたが経験を見たいなら、私はそれを録音しました。

理論的には、このツールは、人間の判断を必要とする複雑なPPCワークフローを自動化するために展開できます。

しかし、理論と現実は常に一致するとは限りません。

GPTオペレーターは実際にPPCアプリケーションでどの程度うまく機能していますか？

いくつかのシナリオを試しました。これが私が見つけたものです。

GPTオペレーターがPPCオートメーションにとってエキサイティングな理由

自動化は長年にわたってPPCを変換してきましたが、常に境界がありました。

条件が予測可能な場合、ルールベースのシステムはうまく機能します。

Roasが設定されたターゲットを下回る場合、スクリプトは、検索用語が変換せずに予想以上に費やす場合、ネガティブキーワードを追加する場合、入札を下げることができます。

これらの決定論的自動化は一貫性を確保しますが、ニュアンスが必要なときに自動化できるものを制限します。

非常に迅速に進化しているPPCの世界では、微妙な自動化が恩恵になります。

動作のシフト、競合他社の戦略が進化し、すべての決定が単純な場合の声明に還元できるわけではありません。

GPTオペレーターは、AIがルールに従うだけでなく、変化する条件に基づいて調整する適応自動化へのステップを表します。

コマンドを単に実行する代わりに、GPTオペレーターはリアルタイムで解釈、分析、および情報に基づいた決定を下すことができます。

しかし、これは重要な質問を提起します：

ルールベースの自動化はもう必要ありませんか？

それに答えるには、決定論的自動化と柔軟な自動化の違いを理解する必要があります。

決定論的対柔軟な自動化：両方が重要な理由

GPTオペレーターをテストした経験を共有した後、Anton ZeleninはLinkedInでZapierのようなツールを置き換えることができるかどうか尋ねました。

これは興味深い質問ですが、Zapierと同様の決定論的自動化ツールが依然として重要な役割を果たしていると思います。

PPCには、決定論的と非決定論的なプロセスには2つのタイプがあります。決定論的プロセスは、予測可能なルールに従い、ロジックが明確で繰り返し可能な場合にうまく機能します。一方、柔軟な自動化は、タスクに解釈が必要な場合に必要です。

• 決定論的自動化（スクリプト、ルール、API）は信頼性が高く、予測可能で、効率的ですが、判断または適応性が必要な場合は失敗します。
• フレキシブルオートメーション（Genai、GPTオペレーター）は、コンテキスト対応で順応性があり、非構造化データを処理できますが、監視が必要であり、常に詳細を正しく取得するとは限りません。

私たちは常に両方を必要としてきましたが、柔軟な自動化はこれまでの実装がはるかに困難でした。

これを説明するために、これらの2つのアプローチが実際にどのように異なるかの実際の例を見てみましょう。

実世界の例：検索用語分析における決定論的自動化の限界

私はかつてGPTの高度な分析（以前のコードインタープリター）を使用して、検索学期監査を使用して、プロセスを自動化できる方法を確認しました。タスクは簡単に思えた：

• 大量の検索用語（決定論的タスク）を特定します。
• 関連性のためにそれらを獲得します（LLMの機能を必要とするタスク）。

GPTの高度な分析では、Pythonを使用して検索用語を引き出し、データボリュームでランク付けしました。 Pythonは決定論的なタスクに適しており、基本的なスクリプトが同じことを行った可能性があるため、この部分は完璧に機能しました。

2番目の部分は失敗しました。 GPTが関連性を評価しようとすると、LLMの柔軟な推論ではなく、決定論的なPythonコードを使用しました。

関連性は主観的でコンテキスト依存性ですが、Pythonの厳格なロジックにより、単に機能しなかった白黒のフレームワークに強制されました。結果は、LLMに関連性を直接評価するように単に依頼した場合よりも悪いものでした。

上記のコードでわかるように、関連性は、他の単語のいずれにも関わらず、検索用語に一語の存在を探すことによって決定されます。

この厳格なアプローチに基づいて、スクリプトは、競合他社を含む私たち自身のブランドを含む検索用語が非常に高い関連性があると考えています。それはそうかもしれませんが、[Optmyzrロゴ]の検索はどうですか？ブランド名が含まれていても、それは必ずしも広告を掲載するための高い関連用語ではありません。

持ち帰り？

決定論的自動化だけでは十分ではありません。しかし、柔軟なAIと組み合わせると、はるかに便利になります。

私がいつも驚いたのは、Pythonコードを配信するとき、ChatGpt自体が決定論的で柔軟なコードの完全なバランスを達成できなかったことです。どちらかを使用しますが、ユーザーに最適な方法でそれらを組み合わせることはできません。

しかし、今では、オペレーターのおかげで、ブラウザを使用してアクセスして、Pythonで作成したような決定論的スクリプトの使用を依頼し、そのAIスマートを使用してタスクのより微妙な部分を処理するように依頼することができます。

GPTオペレーターがPPCワークフローを改善できる場合

1。以前は人間の柔軟性を必要としていたタスクの自動化

自動化に関する最大の課題の1つは、予測不可能な入力を扱うことです。

たとえば、伝統的なスクレーパーは脆弱です。 Webページのレイアウトがわずかに変更された場合、自動化全体が壊れる可能性があります。

GPTオペレーターは、コンテンツを動的に解釈することにより、より柔軟なアプローチを提供します。固定されたセレクターに依存する代わりに、要素が移動したりラベルが変更されたときに調整して、より堅牢なWebスクレイピングを可能にします。

実際には、ページのコンテンツを読み取り、タスクに関連するリンクまたは機能を見つけます。これが技術的にどのように機能するかに興味がある場合、Openaiはコンピューターを使用しているエージェント（CUA）がどのように機能するかについての素晴らしい投稿を持っています。

もう1つの有望なアプリケーションは、検索用語管理です。

従来の自動化は、通常、変換せずに支出しすぎるキーワードをブロックするなどの固定ルールを適用しますが、GPTオペレーターは数字だけでなくコンテキストを分析できます。

たとえば、企業は、競合他社のブランド名に関する特定のポリシーを持っている場合があります。 GPTオペレーターは、ブランドに関する明示的な言及だけでなく、間違いやバリエーションも特定し、より微妙な戦略を適用できます。

GPTオペレーターは、検索用語の感情を分析することさえでき、肯定的な感情クエリを残しながらブランドに関連するネガティブな感情クエリのみを除外することができます。これを達成することは、あなたが望むものをオペレーターに尋ねるのと同じくらい簡単です。

ChatGptと同様に、感情の意味や分析方法を説明する必要はありません。 AIはあなたのために自動的にそれを処理します。

単なる生のメトリックではなく意図を分析するこの能力は、純粋にルールベースの決定ではなく、戦略駆動型の自動化を可能にします。

2。広告作成とA/Bテストの自動化

GPTオペレーターの最もエキサイティングな側面の1つは、リアルタイムで支援し、積極的に学習し、改善する能力です。

最近、OptMyZrを使用して新しいA/B ADテストを起動するように依頼することで、その機能をテストしました。最初のガイダンスが必要でしたが、すぐに適応しました。広告コピーのキャラクターの制限を理解し、創造的なインスピレーションのためにWebを閲覧することさえしました。

特に印象的なのは、単純な実行を超える能力です。広告のアイデアを生成するだけではありませんでした。制約に基づいてそれらを改良し、フィードバックに基づいて反復し、最終的にOptMyZRで広告を正常にセットアップしました。

このレベルの自動化は、PPC管理に新しい次元を導入します。これは、AIがコマンドだけでなく、途中で情報に基づいた決定を下しているものです。

3。Google広告スクリプトの自動化

広告の作成を超えて、GPTオペレーターがより技術的なタスクを処理できるかどうかを確認したかったのです。Google広告スクリプトの書き込み、インストール、テスト、スケジュールです。

結果？

印象的な可能性とイライラする制限の組み合わせ。

GPTオペレーターは学習ツールとして優れており、スクリプトを設定し、コードの貼り付け場所を正確に示してくれました。

この段階的な支援は、Google Adsスクリプトの新しい人のためのオンボーディングとトレーニングのゲームチェンジャーになる可能性があります。

しかし、デバッグに関しては、物事は難しくなりました。

初期セットアップをうまく処理しましたが、エラーを修正するアプローチはスムーズにはほど遠いものでした。重複したコード行を導入し、ますます壊れた修正のループにスパイラルしました。

GPTオペレーターは、いくつかの微調整があっても、最終的なステップの実行に苦労しました。これは、Google広告でスクリプトをスケジュールすることです。 20分間の目的のない試みの後、私は介入しなければなりませんでした。

重要なポイント？

GPTオペレーターは熱心なジュニアアシスタントのようなものです。親切で、決意があり、迅速に学ぶことができますが、監督なしで間違いを犯す傾向があります。

AIがどれほど速く改善するかを考えると、いくつかの反復で、介入を最小限に抑えてGoogle Adsスクリプトを自動化するための信頼できるツールになっても驚かないでしょう。

4.マルチステップワークフローの自動化

次に、オペレーターがChATGPTを使用して、単一のタスクに多数のカスタムGPTを使用する方法を自動化できるかどうかをテストすることにしました。

たとえば、ブログ投稿を洗練するときは、懐疑的な読者、事実チェッカー、ターゲットオーディエンスの異なるペルソナをシミュレートするいくつかの特定の役割を引き受けるさまざまなGPTを手動で実行します。最後に、編集者のGPTは、フィードバックを実用的な提案に統合します。

これが私がより良く書くのに役立つように構築したカスタムGPTです：

このプロセスはうまく機能しますが、それでもマニュアルです。私の実験では、GPTオペレーターが複数のGPTをシーケンスして構造化されたプロセスで相互作用することでこのワークフローを自動化できるかどうかをテストするために、GPTアカウントにログインできなかったためにできませんでした。

これは、GPTオペレーターの現在のバージョンの重要な制限を強調しています。柔軟性を提供しますが、複数のステップとアカウントアクセスを必要とする自動化に内容しています。

5。オークション洞察分析の自動化

しかし、ここにオペレーターがユニークなことをして時間を節約することができた領域があります。視覚化ツールで使用するためにGoogleがADS APIで公開しないデータのロックを解除するのに役立ちました。

APIでは利用できないため、PPCで最も価値のあるが十分に活用されていないデータセットの1つです。レポートを手動でエクスポートし、傾向を特定し、データを理解するには時間がかかりすぎます。

GPTオペレーターは、このプロセスを次のように変換できます。

• Google Adsからのオークションの洞察の取得と解釈データ。
• そうでなければ気付かれない可能性のある競争的な変化と傾向を特定します。
• 実用的な推奨事項を使用して、明確な書面によるレポートを生成します。

6.ループの人間のシナリオを排除します

しかし、オペレーターのような原因の最もエキサイティングな部分に戻ってください。彼らは、フルオートメーションに近い人間のループを必要とする自動化を採用することができます。

これをテストするために、監査や洞察から戦略的アカウントの変更に至るまでの一連の最適化ステップを使用して、PPC管理を合理化するように設計された構造化された自動化ワークフローであるOptmyZr Blueprintsを使用してアカウントを最適化するように依頼しました。

GPTオペレーターが1つを処理できるかどうかを確認したい場合は、OptMyzrアカウントから青写真を見つけて実行するように依頼しました。

結果？

約束と制限の混合バッグ。

プラス面では、GPTオペレーターは正しい青写真を正常に配置して開始しました。レポート、監査、および洞察を生成することを含むステップをスムーズにナビゲートしました。本質的には、アカウントの変更を必要としないものです。ただし、削除する低品質のスコアキーワードを選択するなど、意思決定が必要な手順に遭遇した場合、ヘルプが必要でした。

具体的な指示を与えたときに、意思決定プロセスを支援することができました。それは合理的な選択をしましたが、完璧なものではありませんでした。それぞれの選択を通してそれを導くことの前後は退屈になり、最終的にはタスクを放棄しました。

重要なポイントは、GPTオペレーターがOptMyZRを使用している初心者にとって貴重なアシスタントになる可能性があり、どのような決定を行う必要があるか、そしてその理由を理解するのに役立つことです。会話型要素により、ユーザーは明確な質問をすることができ、強固な学習ツールになります。

しかし、その記憶の制限が明らかになりました。選択したキーワードを確認するように依頼したとき、ページを手動でスクロールして選択したチェックボックスを確認する必要がありました。過去のアクションの内部記憶を参照することはできませんでした。つまり、時間の経過とともに変化を追跡する効率的な方法がありませんでした。

結論？

ループ内の意思決定プロセスを排除することはまだできません。しかし、さらなる改善、特に経験豊富なPPCの専門家がいくつかの最適化を経験することを観察することで学習することで、私はそれが最小限の監督で戦略的なPPC決定を行うことができる有用なジュニアアシスタントになることを見ることができます。

PPCオートメーションの未来：それはまだ自動化の階層化です！

GPTオペレーターは、より高度な自動化に向けたエキサイティングなステップですが、決定論的ツールをまだ置き換えていません。代わりに、ハイブリッドアプローチが必要です。

• 厳格なルールと一貫性を必要とするタスクには、決定論的自動化（Zapier、optmyzr）を使用します。
• 適応性、コンテキスト意思決定、リアルタイムの柔軟性を必要とするタスクには、 GPTオペレーターを使用します。

自動化の階層化を使用して両方の能力を最大限に活用し、最も重要な決定を下すために人間を重ねることを忘れないでください。

次は何ですか？

私たちはPPCオートメーションの大きなシフトの端にありますが、GPTオペレーターはまだ完全なソリューションではありません。

現在、GPTオペレーターは有望なアシスタントであり、自律マネージャーではありません。

本当の問題は、OpenaiがGPTオペレーターを現在の制限を超えてプッシュし、以前に人間に制約されていた仕事をするための真のゲームチェンジャーに変えることです。

私は、自動化する新しい方法が完成したときに、私の作品の創造的な側面にもっと集中できるという見込みに興奮しています。

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