在过去十年以来，现代搜索引擎营销人员的生活已经变成以数据为中心和人工智能 (AI) 应用程序。
关于人工智能、机器学习和数据科学的子集以及它们对行业运作方式的准确性的辩论和对话将继续成倍增加。
不过，考虑到这一趋势就不足为奇了：
- 我们每天每分钟都在创建数量惊人的数据。
- 我们这样做的步伐只会随着物联网 (IoT) 的发展而加快。
从点击到滑动，从推文到点赞，我们今天以前所未有的速度编辑信息。
对于公司而言，所有这些数据都提供了新的机会。
营销人员可以使用这些数据：
- 趋势识别。
- 吸引新客户。
- 最终在他们的程序中创造了以前无法预料的效率。
直到几年前，各种规模的企业都能够决定是否要使用数据在各自的市场中获得竞争优势。
在商业中，竞争和争夺客户是不断的。
数据就是一切——甚至更多。
管理人员和从业人员发现分析技术可以为他们带来数据，将其转化为可操作的见解。他们越了解自己的业务，他们的决策和绩效就会越好。
数据驱动营销方法的绝对力量是一个备受关注的主题。
在哈佛商业评论和麻省理工学院的 Andrew McAfee 和 Erik Brynjolfsson 进行的一项研究中：
“(C) 在使用公司进行数据驱动决策方面前三分之一的公司平均比竞争对手高出 5% 的生产力和 6% 的利润。”
相当可观的数字。
欢迎数据过多的问题
那么这一切意味着什么呢？
营销人员是否需要快速注册涵盖统计编程和计算技术的晚间课程，以帮助他们探索和解码大型数据集？
嗯，简短的回答是否定的。
不，他们没有。
值得庆幸的是，随着这些丰富的数据而来的是策略和技术。
绩效营销人员可以利用这些优势实现部分流程的自动化，从而显着改善业务成果。
数据科学的多学科领域是一个重要领域——使营销人员能够结合各种数据集并破译其营销活动中对绩效影响最大的变量。
用乔布斯的话说，它就像一辆“精神自行车”，主要是帮助人类提高生产力和产出。
随着搜索引擎营销的范围和实践的成熟和扩展，管理程序和使用电子表格手动出价变得非常低效。
即使是多年来主导生态系统的第一代平台，那些具有传统底层基础设施的平台，也落后于更大、更复杂的数据科学技术的创新解决方案。
那么，这个神奇的数据科学是什么？
让我们将其定义为“发现趋势的艺术”。
一旦深入到表面之下，它就会变得无限复杂。
数据科学结合贝叶斯统计、预测建模、时间序列分析、聚类算法和回归建模来解决分析的高级难题。
并且是所有数据的核心。有趣的东西。
SEM 始终与数据有关。
我们可以谈论我们每天生活和呼吸的指标，其中包括：
- 转化率百分比。
- 每次点击费用 (CPC)。
- 每次转化费用 (CPA)。
- 每次点击收入 (RPC)。
- 广告支出回报率 (ROAS)。
而这些只是结果。
从一开始，作为所有这些信息的来源，每次广告点击都包含非常丰富的数据，这些数据考虑了以下修饰符：
- 位置。
- 时间（分解为时间和星期几）。
- 设备（台式机、手机和平板电脑）。
然后您可以在用户的其他现有数据点之上构建：
- 过去的浏览历史记录。
- 购买历史。
- 年龄。
- 性别。
- 收入。
- 还有很多。
我们谈论的是每个关键字的潜在排列数量惊人。
所有这些都引出了一个问题：
您如何解析和处理这些信息？
这就是数据科学发挥作用的地方。
解锁 SEM 效率的关键
无论是通过第三方平台还是专有的内部工具，采用数据科学无疑将直接提高 SEM 活动的绩效。
以下是它如何创造引人注目的价值。
高级受众定位
付费搜索广告的每次点击都包含大量丰富的信息——各种人口统计、心理和行为数据。
通过应用数据科学，营销人员能够解析这些信息，以更好地识别客户的构成，然后相应地提高准确性。
在正确的时间用正确的信息吸引正确的受众对于任何蓬勃发展的 SEM 活动都至关重要。
成功的预测因素
客户通过日常搜索习惯留下的数字足迹准确描绘了他们的需求、需求和兴趣。
预测分析涉及使用数据科学和统计算法来转换这些数据并细分客户行为。然后，这可用于预测转化的可能性——无论是购买产品还是填写表格。
利用这些信息，营销人员可以更准确地出价并消除浪费的支出。
自动创建新关键字
数据科学保护伞下的众多分支之一是自然语言处理 (NLP)。
在 SEM 术语中，NLP 最好用作关键字扩展工具，从业者可以：
- 使用该技术分析搜索查询。
- 检测相关的关键词。
- 建议具有相似语义的关键字。
这有助于扩展您的产品组合并揭示迄今为止隐藏的增长领域。
无与伦比的效率
给定的 SEM 程序中的每个关键字都有一个独特的最佳出价，它以尽可能低的价格驱动最高出价 ROAS，也称为理想 CPC。
数据科学使计算这一点成为可能，通过人工竞标和传统工具以前无法实现的规模来提高效率。
最后的结果呢？
一种程序，可自动以编程方式调整单个关键字级别的出价，以确保最佳投资并发现新机会。
总结
通过将数据科学引入全球营销体系，SEM 经理获得了更多有关其营销活动的运作方式和复杂性的知识。
有了这个，这个数字时代的公司现在可以达到过去的高管们只能想象的绩效水平。
随着这些技术变得越来越普遍：
- 挑战将会出现。
- 行政政策将会改变。
- 客户将要求品牌提供更加个性化的搜索体验。
然而，证据很明确：数据科学趋势没有放缓的迹象。
当数据科学遇到 SEM 时，广告投资回报率是可观的。
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