6 가지 방법 GPT 운영자가 PPC 자동화를 변경하고 있습니다

PPC 자동화는 항상 효율성에 관한 것입니다.

우리는 스크립트, 규칙 기반 최적화 및 API에 의존하여 캠페인을 규모로 관리했습니다.

이러한 도구는 필수적이지만 모두 공통된 한계를 공유합니다. 엄격하고 사전 프로그래밍 된 논리를 따릅니다.

따라서 단순하고 지루한 작업을 통해서도 사람들은 여전히 ​​필요합니다.

그러나 이제 우리는 새로운 유형의 자동화가 커져서 작업량을 더욱 줄이고 더 매력적이고 전략적인 작업을 위해 두뇌를 제거 할 수 있습니다.

우리는 웹 사이트가 레이아웃을 변경하거나 PPC 스크립트가 실패 할 때 스크레이퍼가 끊어지는 시절에 가깝습니다.

OpenAI의 에이전트 (CUA)를 사용하는 컴퓨터 인 GPT 연산자는 기존 자동화 도구보다 유연한 힘을 갖기 때문에 자동화 제약 조건에 대한 생각 방식을 변경할 수 있습니다.

GPT 운영자는 무엇입니까?

이 새로운 AI 구동 기능을 사용하면 Chatgpt가 웹을 탐색하고 API없이 작업을 실행할 수 있습니다. 단단하고 결정적인 기존 자동화와 달리 GPT 운영자는 동적 결정을 내릴 수 있습니다.

경고 : GPT 운영자는 미국에서만 구입할 수 있으며 $ 200/Month Pro Plan에 구독이 필요합니다. 따라서 오늘날 대부분의 마케팅 담당자에게는 현실적인 솔루션이 아닙니다.

그러나 AI의 모든 것들과 마찬가지로 GPT 운영자는 더 저렴하고 더 널리 접근 할 수 있어야하므로 가까운 시일 내에 가능한 것을 엿볼 수 있습니다.

나는 식당에서 테이블을 찾고 예약하는 간단한 작업으로 GPT 운영자와 함께 자신의 여행을 시작했습니다. 운영자는 이것을 잘했습니다. 웹을 탐색하여 결국 OpenTable의 웹 사이트를 통해 예약했습니다. 당신이 경험을보고 싶다면, 나는 그것을 녹음했습니다.

이론적으로,이 도구는 인간의 판단이 필요한 복잡한 PPC 워크 플로를 자동화하기 위해 배포 될 수 있습니다.

그러나 이론과 현실이 항상 정렬되는 것은 아닙니다.

GPT 운영자는 실제로 PPC 애플리케이션에서 얼마나 잘 작동하며, 어디에서 여전히 부족합니까?

몇 가지 시나리오를 시도했습니다. 여기 내가 찾은 것이 있습니다.

GPT 운영자가 PPC 자동화에 흥미 진진한 이유

자동화는 수년에 걸쳐 PPC를 변형 시켰지만 항상 경계를 가졌습니다.

규칙 기반 시스템은 조건이 예측할 수있을 때 잘 작동합니다.

ROAS가 설정된 대상 아래로 떨어지는 경우 스크립트가 입찰을 낮추거나 검색어가 변환하지 않고 예상보다 더 많이 소비하는 경우 음의 키워드를 추가 할 수 있습니다.

이러한 결정 론적 자동화는 일관성을 보장하지만 뉘앙스가 필요할 때 자동화 할 수있는 것을 제한합니다.

너무 빨리 진화하는 PPC 세계에서는 미묘한 자동화가 혜택이 될 것입니다.

검색 행동 변화, 경쟁사 전략이 발전하며 모든 결정이 간단한 if-then 진술로 줄일 수있는 것은 아닙니다.

GPT 연산자는 적응 형 자동화를 향한 단계를 나타냅니다. AI는 규칙을 따르지 않고 변화 조건에 따라 조정됩니다.

GPT 운영자는 단순히 명령을 실행하는 대신 실시간으로 정보에 입각 한 결정을 해석, 분석 및 수행 할 수 있습니다.

그러나 이것은 중요한 질문을 제기합니다.

규칙 기반 자동화가 더 이상 필요하지 않습니까?

이에 대답하기 위해, 우리는 결정 론적 자동화와 유연한 자동화의 차이점을 이해해야합니다.

결정 론적 대 유연한 자동화 : 왜 두 가지가 중요합니다

Anton Zelenin은 GPT 운영자를 테스트 한 경험을 공유 한 후 LinkedIn에서 Zapier와 같은 도구를 대체 할 수 있는지 여부를 물었습니다.

흥미로운 질문이지만 Zapier 및 유사한 결정 론적 자동화 도구가 여전히 중요한 역할을한다고 생각합니다.

PPC에는 두 가지 유형의 프로세스가 있습니다 : 결정 론적 및 비 결정적 . 결정 론적 프로세스는 예측 가능한 규칙을 따르고 논리가 명확하고 반복 가능할 때 잘 작동합니다. 반면에 유연한 자동화는 작업에 해석이 필요할 때 필요합니다.

• 결정 론적 자동화 (스크립트, 규칙, API) 는 신뢰할 수 있고 예측 가능하며 효율적이지만 판단 또는 적응성이 필요할 때 실패합니다.
• Flexible Automation (Genai, GPT 연산자) 은 컨텍스트 인식 및 적응성이며 구조화되지 않은 데이터를 처리 할 수 ​​있지만 느리게 처리 할 수 ​​있으며 모니터링이 필요하며 항상 세부 사항을 올바르게 얻지는 않습니다.

우리는 항상 둘 다 필요했지만 유연한 자동화는 지금까지 구현하기가 훨씬 어려웠습니다.

이것을 설명하기 위해,이 두 가지 접근법이 실제로 어떻게 다른지에 대한 실제 예를 살펴 보겠습니다.

실제 예 : 검색어 분석에서 결정 론적 자동화의 한계

한 번은 GPT의 고급 분석 (이전 코드 통역사)을 사용하여 검색 용어 감사를 사용하여 프로세스를 얼마나 잘 자동화 할 수 있는지 확인했습니다. 작업은 간단 해 보였습니다.

• 대량 검색어 (결정 론적 작업)를 식별하십시오.
• 관련성에 대해 점수를 매기십시오 (LLM의 기능이 필요한 작업).

GPT의 고급 분석은 Python을 사용하여 검색어를 끌어 당기고 데이터 볼륨으로 순위를 매겼습니다. 파이썬은 결정 론적 작업에 적합하기 때문에이 부분은 완벽하게 작동했으며 기본 스크립트가 동일하게 수행 될 수있었습니다.

두 번째 부분은 실패했습니다. GPT가 관련성을 평가하려고 시도했을 때, LLM의 유연한 추론보다는 결정 론적 파이썬 코드를 사용했습니다.

관련성은 주관적이고 상황에 따라 의존적이지만 Python의 엄격한 논리는 그것을 단순히 작동하지 않는 흑백 프레임 워크로 강요했습니다. 결과는 단순히 LLM에 관련성을 직접 평가하도록 요청한 것보다 더 나빴습니다.

위의 코드에서 볼 수 있듯이, 다른 단어와 관련하여 검색 용어에 단일 단어의 존재를 찾아 관련성이 결정됩니다.

이 엄격한 접근 방식을 바탕으로 스크립트는 우리 브랜드와 함께 경쟁 업체를 포함하는 검색 용어가 매우 관련성이 높다고 생각합니다. 그리고 그것은 그렇게 될 수 있지만 [optmyzr 로고]를 찾는 것은 어떻습니까? 브랜드 이름을 포함하더라도 반드시 광고하는 것이 반드시 높은 관련이있는 것은 아닙니다.

테이크 아웃?

결정 론적 자동화만으로는 충분하지 않습니다. 그러나 Flexible AI와 쌍을 이룰 때 훨씬 더 유용 해집니다.

항상 놀랐던 것은 Python 코드를 제공 할 때 Chatgpt 자체가 결정 론적 및 유연한 코드의 완벽한 균형을 얻을 수 없다는 것입니다. 그것은 하나 또는 다른 하나를 사용하지만 사용자에게 가장 잘 서비스하는 방식으로 결합 할 수는 없습니다.

그러나 이제 운영자 덕분에 챗봇에 브라우저를 사용하여 액세스하는 데 도움이 된 스크립트와 같은 결정 론적 스크립트를 사용하여 AI 스마트를 사용하여 작업의 미묘한 부분을 처리하도록 요청할 수 있습니다.

GPT 운영자가 PPC 워크 플로를 개선 할 수있는 곳

1. 이전에 인간의 유연성이 필요한 작업 자동화

자동화의 가장 큰 과제 중 하나는 예측할 수없는 입력을 다루는 것입니다.

예를 들어, 전통적인 스크레이퍼는 깨지기 쉽습니다. 웹 페이지 레이아웃이 약간 변경되면 전체 자동화가 중단 될 수 있습니다.

GPT 운영자는 컨텐츠를 동적으로 해석하여보다 유연한 접근 방식을 제공합니다. 고정 된 선택기에 의존하는 대신 요소가 이동하거나 레이블이 변경 될 때 조정할 수있어보다 강력한 웹 스크래핑이 가능합니다.

사실상 페이지의 내용을 읽고 작업과 관련된 링크 또는 기능을 찾습니다. 이것이 기술적으로 어떻게 작동하는지에 관심이 있다면 OpenAi는 컴퓨터 사용 에이전트 (CUA) 작동 방식에 대한 훌륭한 게시물을 가지고 있습니다.

또 다른 유망한 응용 프로그램은 검색어 관리에 있습니다.

전통적인 자동화는 일반적으로 변환없이 너무 많이 소비하는 키워드를 차단하는 것과 같은 고정 규칙을 적용하지만 GPT 연산자는 숫자 대신 컨텍스트를 분석 할 수 있습니다.

예를 들어, 회사는 경쟁사 브랜드 이름에 대한 특정 정책을 가질 수 있습니다. GPT 운영자는 브랜드에 대한 명시적인 언급뿐만 아니라 철자 및 변형도 더 미묘한 전략을 적용 할 수 있습니다.

GPT 연산자는 검색어의 감정을 분석하여 긍정적 인 감정 쿼리를 남기면서 브랜드와 관련된 부정적인 감정 쿼리 만 배제 할 수 있습니다. 이것을 달성하는 것은 운영자에게 원하는 것을 묻는 것만 큼 간단합니다.

Chatgpt와 마찬가지로 감정의 의미 또는 분석 방법을 설명 할 필요가 없습니다. AI는 자동으로 처리합니다.

원시 지표보다는 의도를 분석하는이 기능은 순전히 규칙 기반 결정보다는 전략 중심 자동화를 허용합니다.

2. 광고 생성 및 A/B 테스트 자동화

GPT 운영자의 가장 흥미로운 측면 중 하나는 실시간으로 지원, 적극적으로 배우고 개선하는 능력입니다.

최근에 OptmyZR을 사용하여 새로운 A/B AD 테스트를 시작하도록 요청하여 기능을 테스트했습니다. 초기 지침이 필요했지만 광고 복사의 문자 제한을 이해하고 창의적인 영감을 얻기 위해 웹을 탐색하는 것도 빠르게 조정되었습니다.

특히 인상적인 것은 간단한 실행을 넘어서는 능력입니다. 광고 아이디어를 생성하는 것이 아닙니다. 제약 조건에 따라이를 개선하고 피드백을 기반으로 반복했으며 궁극적으로 Optmyzr에서 광고를 성공적으로 설정했습니다.

이 수준의 자동화는 PPC 관리에 새로운 차원을 소개합니다. AI는 명령을 따르는 것이 아니라 정보에 입각 한 결정을 내리는 곳입니다.

3. Google Ads 스크립트 자동화

광고 생성 외에도 GPT 운영자가 Google ADS 스크립트 작성, 설치, 테스트 및 스케줄과 같은보다 기술적 인 작업을 처리 할 수 ​​있는지 확인하고 싶었습니다.

결과?

인상적인 잠재력과 좌절 한계의 혼합.

GPT 운영자는 학습 도구로 뛰어 났으며 스크립트를 설정하고 코드를 붙여 넣을 위치를 정확하게 보여주었습니다.

이 단계별 지원은 Google Ads Scripts에 새로운 사람을위한 온 보딩 및 교육에서 게임 체인저가 될 수 있습니다.

그러나 디버깅에 관해서는 상황이 까다로워졌습니다.

초기 설정을 잘 처리했지만 오류 수정에 대한 접근 방식은 매끄럽지 않았습니다. 중복 코드 라인을 도입하여 점점 더 깨진 수정 사항의 루프로 나선형으로 소개되었습니다.

일부 누드에도 불구하고 GPT 운영자는 최종 단계를 실행하는 데 어려움을 겪었습니다. Google 광고에서 스크립트를 예약했습니다. 20 분 동안 겨냥한 시도를 한 후, 나는 들어와야했다.

주요 테이크 아웃?

GPT 운영자는 열렬한 주니어 어시스턴트와 같습니다. 도움이되고, 결단력이 있으며, 배우기가 빠르지 만, 감독되지 않은 경우 실수를하는 경향이 있습니다.

AI가 얼마나 빨리 향상되는지를 감안할 때, 몇 가지 반복에서 최소한의 개입으로 Google 광고 스크립트를 자동화하기위한 신뢰할 수있는 도구가된다면 놀라지 않을 것입니다.

4. 다단계 워크 플로 자동화

다음으로 운영자가 Chatgpt를 사용하여 단일 작업에 수많은 사용자 정의 GPT를 사용하는 방법을 자동화 할 수 있는지 테스트하기로 결정했습니다.

예를 들어, 블로그 게시물을 수정할 때 회의적인 독자, 사실 검사기 및 대상 청중의 다른 인물을 시뮬레이션하는 몇 가지와 같은 특정 역할을 수행하는 다른 GPT를 수동으로 실행합니다. 마지막으로 편집자 GPT는 피드백을 실행 가능한 제안으로 통합합니다.

더 잘 쓰는 데 도움이되는 맞춤형 GPT는 다음과 같습니다.

이 과정은 잘 작동하지만 여전히 수동입니다. GPT 연산자가 구조화 된 프로세스에서 상호 작용하도록 여러 GPT를 시퀀싱하여 GPT 연산자 가이 워크 플로우를 자동화 할 수 있는지 테스트하는 실험에서 GPT 계정에 로그인하지 못했기 때문에 할 수 없었습니다.

이는 현재 버전의 GPT 연산자의 주요 제한 사항을 강조합니다. 유연성을 제공하지만 여전히 여러 단계와 계정 액세스가 필요한 자동화로 어려움을 겪고 있습니다.

5. 경매 통찰력 분석 자동화

그러나 운영자가 독특한 일을하고 시간을 절약 할 수있는 영역이 있습니다. Google이 시각화 도구에 사용하기 위해 ADS API에 노출되지 않는 데이터를 잠금 해제하는 데 도움이되었습니다.

경매 통찰력은 PPC에서 가장 귀중하지만 활용되지 않은 데이터 세트 중 하나입니다. 부분적으로 API에서 사용할 수 없기 때문입니다. 보고서를 수동으로 내보내고, 트렌드를 식별하고, 데이터를 이해하는 데 너무 많은 시간이 걸립니다.

GPT 운영자는이 프로세스를 다음과 같이 변환 할 수 있습니다.

• Google 광고의 경매 통찰력 데이터를 가져오고 해석합니다.
• 그렇지 않으면 눈에 띄지 않을 수있는 경쟁 변화와 트렌드를 식별합니다.
• 실행 가능한 권장 사항이있는 명확하고 서면 보고서를 생성합니다.

6. 인간의 루프 시나리오 제거

그러나 운영자와 같은 원인의 가장 흥미로운 부분으로 돌아갑니다. 전체 자동화에 한 걸음 더 가까이있는 인간의 루프가 필요한 자동화를 할 수 있습니다.

이를 테스트하기 위해 감사 및 통찰력에서 전략적 계정 변경에 이르기까지 일련의 최적화 단계를 통해 사용자를 안내함으로써 PPC 관리를 간소화하도록 설계된 구조화 된 자동화 워크 플로 인 Optmyzr Blueprints로 계정을 최적화하도록 요청했습니다.

GPT 운영자가 하나를 처리 할 수 ​​있는지 궁금해서 Optmyzr 계정에서 청사진을 찾아 실행하도록 요청했습니다.

결과?

약속과 한계의 혼합 가방.

플러스 측면에서 GPT 연산자는 성공적으로 위치하여 올바른 청사진을 시작했습니다. 보고서, 감사 및 통찰력을 생성하는 단계 (본질적으로 계정 수정이 필요하지 않은 모든 것)를 통해 원활하게 탐색했습니다. 그러나 제거 할 저품질 점수 키워드를 선택하는 것과 같은 의사 결정이 필요한 단계가 발생하면 도움이 필요했습니다.

지나치게 일반적인 Low-QS 키워드를 제거하는 것과 같은 특정 지침을 제공했을 때 의사 결정 과정을 도울 수있었습니다. 그것은 합리적인 선택을했지만 완벽한 선택은 아닙니다. 각 선택을 통해 그것을지도하는 것이 지루해졌고 결국 나는 그 과제를 버렸다.

주요 테이크 아웃은 GPT 운영자가 OptmyZR을 사용하는 초보자에게 귀중한 조수가 될 수 있다는 것입니다. 대화 요소를 사용하면 사용자가 명확한 질문을 할 수있어 확실한 학습 도구가 될 수 있습니다.

그러나 메모리 제한이 분명해졌습니다. 선택한 키워드를 검토하도록 요청하면 페이지를 수동으로 스크롤하여 선택한 확인란을 확인해야했습니다. 과거의 행동에 대한 내부 메모리를 참조 할 수 없었기 때문에 시간이 지남에 따라 변화를 추적하는 효율적인 방법이 부족하다는 것을 의미합니다.

결론?

아직 인간의 루프 의사 결정 프로세스를 제거 할 수 없습니다. 그러나 더 많은 개선, 특히 노련한 PPC 전문가를 관찰함으로써 학습은 몇 가지 최적화를 거치면서 최소한의 감독으로 전략적 PPC 결정을 내릴 수있는 유용한 주니어 비서가 될 수 있습니다.

PPC 자동화의 미래 : 여전히 자동화 계층입니다!

GPT 연산자는보다 고급 자동화를 향한 흥미로운 단계이지만 아직 결정적인 도구를 대체하지는 않습니다. 대신 하이브리드 접근법이 필요합니다.

• 엄격한 규칙과 일관성이 필요한 작업에는 결정 론적 자동화 (Zapier, Optmyzr)를 사용하십시오.
• 적응성, 상황에 맞는 의사 결정 및 실시간 유연성이 필요한 작업에 GPT 연산자를 사용하십시오.

자동화 레이어링을 사용하여 두 기능을 모두 결합하고 가장 중요한 결정을 내리기 위해 인간의 계층을 잊지 마십시오.

다음은 무엇입니까?

우리는 PPC 자동화의 주요 변화의 가장자리에 있지만 GPT 연산자는 아직 완전한 솔루션이 아닙니다.

현재 GPT 운영자는 자율적 인 관리자가 아니라 유망한 조수입니다.

실제 질문은 OpenAI가 얼마나 빨리 GPT 운영자를 현재 한도를 넘어서 이전에 인간에게 제한된 일을하는 진정한 게임 체인저로 바꿀 것입니다.

나는 새로운 자동화 방법이 완성 될 때 내 작품의 창조적 측면에 더 집중할 수 있다는 전망에 흥분합니다.

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