6 Cara Operator GPT Menukar Automasi PPC

Automasi PPC sentiasa mengenai kecekapan.

Kami telah bergantung pada skrip, pengoptimuman berasaskan peraturan, dan API untuk menguruskan kempen pada skala.

Alat ini penting, tetapi mereka semua berkongsi batasan yang sama: mereka mengikuti logik yang ketat dan pra-diprogramkan.

Jadi orang masih diperlukan, walaupun dengan tugas yang mudah dan membosankan.

Tetapi sekarang kita berada di puncak jenis automasi baru yang dapat mengurangkan beban kerja kita dan membebaskan otak kita untuk kerja yang lebih menarik dan strategik.

Kami hampir pada akhir hari apabila pengikis pecah apabila laman web mengubah susun aturnya atau skrip PPC gagal kerana ia tidak dapat menentukan semua cara yang jenama syarikat mungkin salah eja.

Operator GPT, komputer yang menggunakan ejen (CUA) dari OpenAI boleh mengubah bagaimana kita berfikir tentang kekangan automasi kerana ia mempunyai kuasa untuk menjadi lebih fleksibel daripada alat automasi tradisional.

Apa itu Operator GPT?

Ciri berkuasa AI baru ini membolehkan CHATGPT melayari web dan melaksanakan tugas tanpa API. Tidak seperti automasi tradisional, yang tegar dan deterministik, pengendali GPT boleh membuat keputusan dinamik dengan cepat.

Caveat: Operator GPT hanya tersedia di AS dan memerlukan langganan kepada pelan Pro $ 200/bulan. Oleh itu, ia bukan penyelesaian yang realistik untuk majoriti pemasar hari ini.

Tetapi, seperti segala -galanya di AI, pengendali GPT perlu mendapatkan lebih murah dan lebih mudah diakses dengan cepat, jadi pertimbangkan ini gambaran tentang apa yang mungkin dalam masa terdekat.

Saya memulakan perjalanan saya sendiri dengan pengendali GPT dengan tugas mudah: Cari dan tempah meja di sebuah restoran. Pengendali hebat dalam hal ini. Ia melayari web, akhirnya menempah melalui laman web OpenTable. Jika anda ingin melihat pengalaman itu, saya mencatatkannya.

Secara teorinya, alat ini boleh digunakan untuk mengautomasikan aliran kerja PPC yang kompleks yang memerlukan penghakiman manusia.

Tetapi teori dan realiti tidak selalu menyelaraskan.

Bagaimanakah pengendali GPT sebenarnya berfungsi dalam aplikasi PPC, dan di manakah ia masih pendek?

Saya cuba beberapa senario. Inilah yang saya dapati.

Mengapa pengendali GPT menarik untuk automasi PPC

Automasi telah mengubah PPC selama bertahun -tahun, tetapi ia sentiasa mempunyai sempadan.

Sistem berasaskan peraturan berfungsi dengan baik apabila keadaan dapat diramalkan.

Skrip boleh mengurangkan tawaran jika ROAS jatuh di bawah sasaran set atau menambah kata kunci negatif jika istilah carian membelanjakan lebih daripada yang diharapkan tanpa menukar.

Automasi deterministik ini memastikan konsistensi, tetapi mereka mengehadkan apa yang boleh automatik apabila nuansa diperlukan.

Di dunia PPC, yang berkembang begitu cepat, automasi bernuansa akan menjadi rahmat.

Pergeseran tingkah laku carian, strategi pesaing berkembang, dan tidak semua keputusan dapat dikurangkan kepada pernyataan yang mudah jika-kemudian.

Operator GPT mewakili langkah ke arah automasi penyesuaian -Where AI tidak hanya mengikuti peraturan, tetapi menyesuaikan berdasarkan keadaan yang berubah -ubah.

Daripada hanya melaksanakan perintah, pengendali GPT boleh mentafsir, menganalisis, dan membuat keputusan yang tepat dalam masa nyata.

Tetapi ini menimbulkan persoalan penting:

Adakah automasi berasaskan peraturan tidak lagi diperlukan?

Untuk menjawabnya, kita mesti memahami perbezaan antara automasi deterministik dan fleksibel.

Deterministik vs Automasi Fleksibel: Mengapa Kedua -duanya Perkara

Selepas berkongsi pengalaman saya menguji pengendali GPT, Anton Zelenin bertanya pada LinkedIn sama ada ia boleh menggantikan alat seperti Zapier.

Ini satu soalan yang menarik, tetapi saya percaya Zapier dan alat automasi deterministik yang serupa masih berfungsi sebagai peranan penting.

Terdapat dua jenis proses dalam PPC: deterministik dan bukan deterministik . Proses deterministik mengikuti peraturan yang boleh diramal dan berfungsi dengan baik apabila logiknya jelas dan berulang. Sebaliknya, automasi fleksibel diperlukan apabila tugas memerlukan tafsiran.

• Automasi deterministik (skrip, peraturan, API) boleh dipercayai, boleh diramal, dan cekap tetapi gagal apabila penghakiman atau kebolehsuaian diperlukan.
• Automasi yang fleksibel (genai, pengendali GPT) adalah konteks yang menyedari dan boleh disesuaikan, mampu mengendalikan data yang tidak berstruktur tetapi lebih perlahan, memerlukan pemantauan, dan tidak selalu mendapat butiran yang betul.

Kami sentiasa memerlukan kedua -duanya, tetapi automasi fleksibel telah jauh lebih sukar untuk dilaksanakan - sehingga sekarang.

Untuk menggambarkan ini, mari kita lihat contoh dunia sebenar bagaimana kedua-dua pendekatan ini berbeza dalam amalan.

Contoh dunia nyata: Batasan automasi deterministik dalam analisis istilah carian

Saya pernah menggunakan analisis lanjutan GPT (dahulunya penterjemah kod) untuk audit jangka panjang untuk melihat sejauh mana ia dapat mengautomasikan proses tersebut. Tugas itu kelihatan mudah:

• Kenal pasti istilah carian volum tinggi (tugas deterministik).
• Skor mereka untuk relevan (tugas yang memerlukan keupayaan LLM).

Analisis lanjutan GPT menggunakan Python untuk menarik istilah carian dan menarafkannya dengan jumlah data. Bahagian ini bekerja dengan sempurna kerana Python sangat sesuai untuk tugas deterministik, dan skrip asas boleh dilakukan sama.

Bahagian kedua gagal. Apabila GPT cuba menilai kaitan, ia menggunakan kod python deterministik dan bukannya penalaran fleksibel LLM.

Relevan adalah subjektif dan bergantung kepada konteks, tetapi logik tegar Python memaksa ia menjadi rangka kerja hitam dan putih yang tidak berfungsi. Hasilnya lebih buruk daripada jika saya hanya meminta LLM untuk menilai kaitan secara langsung.

Seperti yang dapat anda lihat dalam kod di atas, kaitannya ditentukan dengan mencari kehadiran satu perkataan dalam istilah carian, tanpa menghiraukan mana -mana kata lain.

Berdasarkan pendekatan yang tegar ini, skrip percaya istilah carian yang merangkumi pesaing bersama dengan jenama kita sendiri adalah kaitan yang sangat tinggi. Dan itu mungkin begitu, tetapi bagaimana dengan pencarian [logo OptmyZR]? Itu tidak semestinya istilah kaitan yang tinggi untuk mengiklankan walaupun ia termasuk nama jenama kami.

Takeaway?

Automasi deterministik sahaja tidak mencukupi. Tetapi apabila dipasangkan dengan AI yang fleksibel, ia menjadi lebih berguna.

Apa yang selalu mengejutkan saya ialah chatgpt sendiri, ketika menyampaikan kod python, tidak dapat mencapai keseimbangan sempurna kod deterministik dan fleksibel. Ia menggunakan sama ada satu atau yang lain tetapi tidak dapat menggabungkannya dengan cara yang terbaik melayani pengguna.

Tetapi sekarang, terima kasih kepada pengendali, kami boleh meminta chatbot untuk menggunakan skrip deterministik, seperti yang membantu kami membuat di Python, dengan menggunakan penyemak imbas untuk mengaksesnya, dan kemudian menggunakan AI Smarts untuk mengendalikan bahagian yang lebih bernuansa tugas.

Di mana pengendali GPT dapat meningkatkan aliran kerja PPC

1. Tugas mengautomasikan yang sebelum ini memerlukan fleksibiliti manusia

Salah satu cabaran terbesar dengan automasi adalah berurusan dengan input yang tidak dapat diramalkan.

Sebagai contoh, pengikis tradisional adalah rapuh. Sekiranya susun atur halaman web berubah sedikit, keseluruhan automasi boleh pecah.

Operator GPT menawarkan pendekatan yang lebih fleksibel dengan menafsirkan kandungan secara dinamik. Daripada bergantung kepada pemilih tetap, ia boleh menyesuaikan apabila elemen bergerak atau berubah label, yang membolehkan pengikis web yang lebih mantap.

Sebenarnya, ia membaca kandungan halaman dan mendapati pautan atau ciri yang berkaitan dengan tugas. Jika anda berminat dengan cara ini berfungsi secara teknikal, OpenAI mempunyai jawatan yang hebat tentang bagaimana komputer menggunakan ejen (CUA) berfungsi.

Satu lagi aplikasi yang menjanjikan adalah dalam pengurusan jangka carian.

Automasi tradisional biasanya menggunakan peraturan tetap seperti menyekat kata kunci yang membelanjakan terlalu banyak tanpa menukar, tetapi pengendali GPT boleh menganalisis konteks bukan hanya nombor.

Sebagai contoh, syarikat mungkin mempunyai dasar khusus di sekitar nama jenama pesaing. Pengendali GPT boleh mengenal pasti bukan sahaja menyebutkan jenama tetapi juga salah ejaan dan variasi, menggunakan strategi yang lebih bernuansa.

Pengendali GPT juga boleh menganalisis sentimen istilah carian, menjadikannya hanya untuk mengecualikan hanya pertanyaan sentimen negatif yang melibatkan jenama sambil meninggalkan pertanyaan sentimen positif. Mencapai ini semudah meminta pengendali apa yang anda mahukan.

Seperti dengan chatgpt, anda tidak perlu menjelaskan apa arti sentimen atau bagaimana ia harus dianalisis. AI akan secara automatik mengendalikannya untuk anda.

Keupayaan untuk menganalisis niat dan bukan hanya metrik mentah membolehkan automasi yang didorong oleh strategi dan bukannya keputusan berasaskan peraturan semata-mata.

2. Mengautomasikan penciptaan iklan dan ujian A/B

Salah satu aspek yang paling menarik dari pengendali GPT adalah keupayaannya untuk membantu, secara aktif belajar, dan memperbaiki masa nyata.

Saya baru -baru ini menguji keupayaannya dengan meminta ia menggunakan OPTMYZR untuk melancarkan ujian AD A/B baru. Walaupun ia memerlukan beberapa panduan awal, ia dengan cepat disesuaikan - memahami had watak untuk salinan iklan dan juga melayari web untuk inspirasi kreatif.

Apa yang sangat mengagumkan ialah keupayaannya untuk melampaui pelaksanaan mudah. Ia tidak hanya menjana idea iklan; Ia menapis mereka berdasarkan kekangan, berulang berdasarkan maklum balas, dan akhirnya berjaya menubuhkan iklan di Optmyzr.

Tahap automasi ini memperkenalkan dimensi baru kepada pengurusan PPC - satu di mana AI bukan hanya mengikuti arahan tetapi membuat keputusan yang tepat di sepanjang jalan.

3. Menggalakkan Skrip Iklan Google

Di luar penciptaan iklan, saya ingin melihat sama ada pengendali GPT boleh mengendalikan tugas yang lebih teknikal: menulis, memasang, menguji, dan menjadualkan skrip Google Iklan.

Hasilnya?

Campuran potensi yang mengagumkan dan batasan yang mengecewakan.

Operator GPT cemerlang sebagai alat pembelajaran, membimbing saya melalui menubuhkan skrip dan menunjukkan saya tepat di mana untuk menampal kod.

Bantuan langkah demi langkah ini boleh menjadi penukar permainan dalam onboarding dan latihan untuk seseorang yang baru untuk skrip Google Iklan.

Walau bagaimanapun, perkara -perkara menjadi rumit apabila ia datang untuk menyahpepijat.

Walaupun ia mengendalikan persediaan awal dengan baik, pendekatannya untuk menetapkan kesilapan jauh dari lancar. Ia memperkenalkan baris pendua kod, melangkah ke dalam gelung pembetulan yang semakin pecah.

Walaupun dengan beberapa pengendali, pengendali GPT bergelut dengan melaksanakan langkah terakhir - menjadualkan skrip dalam iklan Google. Selepas 20 minit percubaan tanpa tujuan, saya terpaksa melangkah masuk.

Takeaway utama?

Pengendali GPT adalah seperti pembantu junior yang bersemangat - membantu, ditentukan, dan cepat belajar, tetapi masih terdedah kepada kesilapan apabila tidak diselia.

Memandangkan seberapa cepat AI bertambah baik, saya tidak akan terkejut jika, dalam beberapa lelaran, ia menjadi alat yang boleh dipercayai untuk mengautomasikan skrip ADS Google dengan campur tangan yang minimum.

4. Mengautomasikan aliran kerja pelbagai langkah

Seterusnya, saya memutuskan untuk menguji jika pengendali boleh menggunakan CHATGPT untuk mengautomasikan bagaimana saya menggunakan banyak GPTS tersuai untuk satu tugas.

Sebagai contoh, apabila menyempurnakan catatan blog, saya secara manual menjalankannya melalui GPT yang berbeza yang mengambil peranan tertentu: pembaca yang ragu-ragu, seorang pemeriksa fakta, dan beberapa yang mensimulasikan personas yang berbeza dalam penonton sasaran saya. Akhirnya, editor GPT menyatukan maklum balas mereka ke dalam cadangan yang boleh diambil tindakan.

Berikut adalah GPTS tersuai yang saya bina untuk membantu saya menulis lebih baik:

Proses ini berfungsi dengan baik tetapi masih manual. Dalam eksperimen saya untuk menguji sama ada pengendali GPT boleh mengautomasikan aliran kerja ini dengan menyusun pelbagai GPT untuk berinteraksi dalam proses berstruktur, ia tidak boleh kerana ia gagal log masuk ke akaun GPT saya.

Ini menyoroti batasan utama versi semasa pengendali GPT: sementara ia menawarkan fleksibiliti, ia masih berjuang dengan automasi yang memerlukan pelbagai langkah dan akses akaun.

5. Mengautomasikan Analisis Wawasan Lelongan

Tetapi inilah kawasan di mana pengendali dapat melakukan sesuatu yang unik dan menjimatkan masa saya. Ia membantu membuka kunci data yang Google tidak mendedahkan dalam API ADS untuk digunakan dalam alat visualisasi.

Wawasan lelong adalah salah satu dataset yang paling berharga tetapi kurang dimanfaatkan dalam PPC, sebahagiannya kerana ia tidak tersedia di API. Mengeksport laporan secara manual, mengenal pasti trend, dan memahami data mengambil terlalu banyak masa.

Operator GPT boleh mengubah proses ini dengan:

• Mengambil dan menafsirkan data wawasan lelong dari iklan Google.
• Mengenal pasti pergeseran dan trend yang kompetitif yang mungkin tidak disedari.
• Menjana laporan yang jelas dan bertulis dengan cadangan yang boleh diambil tindakan.

6. Menghapuskan senario manusia-dalam-gelung

Tetapi kembali kepada apa yang paling menarik dari kaus seperti pengendali. Mereka boleh mengambil automasi yang memerlukan manusia dalam satu langkah lebih dekat dengan automasi penuh.

Untuk menguji ini, saya memintanya untuk mengoptimumkan akaun dengan OptMYZR Blueprints, aliran kerja automasi berstruktur yang direka untuk menyelaraskan pengurusan PPC dengan membimbing pengguna melalui satu siri langkah pengoptimuman -Ranging dari audit dan pandangan untuk membuat perubahan akaun strategik.

Ingin tahu sama ada pengendali GPT boleh mengendalikannya, saya meminta untuk mencari dan menjalankan pelan tindakan dari akaun OptMYZR saya.

Hasilnya?

Beg campuran janji dan batasan.

Di samping itu, Operator GPT berjaya terletak dan memulakan pelan tindakan yang betul. Ia dilayari dengan lancar melalui langkah -langkah yang melibatkan penjanaan laporan, audit, dan pandangan -pada dasarnya apa -apa yang tidak memerlukan pengubahsuaian akaun. Walau bagaimanapun, apabila ia menemui langkah-langkah yang memerlukan membuat keputusan, seperti memilih kata kunci skor berkualiti rendah untuk dikeluarkan, ia memerlukan bantuan.

Ia dapat membantu dalam proses membuat keputusan apabila saya memberikan arahan khusus-seperti hanya mengeluarkan kata kunci yang terlalu generik, rendah-QS. Ia membuat pilihan yang munasabah, tetapi tidak sempurna. Back-and-forth membimbingnya melalui setiap pemilihan menjadi membosankan, dan akhirnya, saya meninggalkan tugas itu.

Pengendalian utama ialah pengendali GPT boleh menjadi pembantu berharga untuk pemula menggunakan OptmyZR, membantu mereka memahami apa keputusan yang perlu dibuat dan mengapa. Elemen perbualan membolehkan pengguna bertanya soalan yang menjelaskan, menjadikannya alat pembelajaran yang kukuh.

Walau bagaimanapun, batasan ingatannya menjadi jelas. Apabila saya memintanya untuk mengkaji semula kata kunci yang dipilih, ia perlu menatal secara manual melalui halaman untuk memeriksa kotak pilihan mana yang dipilih. Ia tidak dapat merujuk ingatan dalaman tindakan masa lalu, yang bermaksud ia tidak mempunyai cara yang efisien untuk mengesan perubahan dari masa ke masa.

Bottom line?

Ia belum mampu menghapuskan proses membuat keputusan manusia. Tetapi dengan penambahbaikan selanjutnya, terutamanya pembelajaran dengan memerhatikan pakar PPC yang berpengalaman melalui beberapa pengoptimuman, saya dapat melihatnya menjadi pembantu junior yang berguna, yang mampu membuat keputusan PPC strategik dengan pengawasan yang minimum.

Masa Depan PPC Automasi: Ia masih berlapis automasi!

Operator GPT adalah langkah yang menarik ke arah automasi yang lebih maju tetapi tidak menggantikan alat deterministik lagi. Sebaliknya, kita memerlukan pendekatan hibrid:

• Gunakan automasi deterministik (zapier, optmyzr) untuk tugas yang memerlukan peraturan dan konsistensi yang ketat.
• Gunakan pengendali GPT untuk tugas yang memerlukan penyesuaian, membuat keputusan kontekstual, dan fleksibiliti masa nyata.

Gunakan lapisan automasi untuk menggabungkan yang terbaik dari kedua -dua keupayaan, dan jangan lupa untuk melapisi manusia untuk membuat keputusan yang paling kritikal.

Apa yang seterusnya?

Kami berada di tepi peralihan utama dalam automasi PPC, tetapi pengendali GPT bukan penyelesaian lengkap.

Sekarang, pengendali GPT adalah pembantu yang menjanjikan, bukan pengurus autonomi.

Persoalan sebenar adalah bagaimana OpenAI akan segera mendorong pengendali GPT di luar had semasa dan menjadikannya penukar permainan yang benar untuk melakukan kerja yang sebelum ini dikekang kepada manusia.

Saya, untuk satu, saya teruja dengan prospek dapat memberi tumpuan lebih kepada bahagian kreatif kerja saya apabila cara baru untuk mengotomatisasi disempurnakan.

Menyumbang penulis dijemput untuk membuat kandungan untuk tanah enjin carian dan dipilih untuk kepakaran dan sumbangan mereka kepada komuniti carian. Penyumbang kami bekerja di bawah pengawasan kakitangan editorial dan sumbangan diperiksa untuk kualiti dan kaitan dengan pembaca kami. Pendapat yang mereka nyatakan adalah mereka sendiri.

Atas ialah kandungan terperinci 6 Cara Operator GPT Menukar Automasi PPC. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!