Avtomatizacija PPC je bila vedno mogoča. Le nikoli se ni izplačala. Do zdaj.

Nekoč sem gledal našega sistemskega arhitekta, človeka s petindvajsetimi leti inženirstva za seboj, kako dva polna dneva bere dokumentacijo Google Ads API-ja, preden mu je prva poizvedba vrnila podatke. Dva dneva, ena poizvedba. Najboljši inženir, kar jih poznam, in vseeno je potreboval dva dneva. To je bila preprosto vstopnina, ki jo je platforma zaračunala vsakomur, ki je hotel pravo moč.

V PPC sem preživel približno dvajset let, dvanajst od tega s pisanjem kode, ki uporablja ta API. Med letoma 2015 in 2017 sem vodil ppc-scripts.eu, majhen blog o Google Ads Scripts, v času, ko avtomatizacija PPC še ni bila kul. Potem sem nehal pisati. Ne zato, ker bi zmanjkalo idej. Vrzel med »to je mogoče« in »to se za stranko splača« je desetletje ostajala trmasto široka, načinov, kako opisovati orodja, ki si jih nihče ne more privoščiti, pa hitro zmanjka.

Letos spomladi sem v približno šestih urah oddal analizo širitve na trge za šestnajst izdelkov; zajemala je cene v petih državah in toplotne karte. Ročno je to okoli 400 ur dela. Zgraditi jo kot programsko opremo po meri na stari način pomeni dva meseca razvoja in račun od 16.000 do 20.000 €, ki ga nobena stranka nikoli ni hotela plačati. Isti rezultat, cena pa se je sesula. Analiza to pomlad ni postala nič pametnejša. Spremenila se je ekonomika njene izdelave.

Skoraj vse, kar si prebral o tem, da AI ubija PPC specialista, obrača ta mehanizem narobe. AI ni spremenila, kaj lahko počneš v plačanem iskanju. Večina tega je bila vedno mogoča in večina je obstajala že leta 2019. Spremenila je, kdo si to lahko privošči. V tem članku to pokažem na podlagi lastnih izkušenj in orodij, s katerimi dejansko delam: predstavim dve obdobji, v katerih je bila avtomatizacija predraga, da bi se ji kdo posvečal, in trenutek, ko se je računica obrnila, nato pa korak za korakom razčlenim eno resnično nalogo, čiščenje nesnage iz iskalnih poizvedb z lokalnim odprtokodnim modelom.

Obdobje Scripts: nekaj dni za »preprost« skript

Meja nikoli ni bila tehnologija in to ti hočem pokazati že na prvem orodju, ki sem se ga dotaknil. Google Ads Scripts so se ob prihodu zdeli kot čarovnija. JavaScript, kar v računu, v zanki čez kampanje. V praksi je »preprost« skript, recimo zaustavitev ključnih besed nad pragom CPA ali označevanje pokvarjenih končnih URL-jev, pomenil nekaj dni pisanja in razhroščevanja, ko si enkrat obdelal robne primere, kvote in tihe napake.

Nato je prišel del, ki ga nihče ni vračunal. Pognati skript na več računih je pomenilo eno kopijo na račun, ki se je razhajala in se tiho lomila, čim se poimenovanje ene stranke ni ujemalo z drugimi. Skaliranje in razširjanje sta bila posel zase. Zato večina skriptov v praksi ni nikoli prešla onkraj poročanja, torej vlečenja nekaj številk v Sheet po urniku. Vse, kar je račun dejansko spreminjalo, je bilo prekrhko in za vzdrževanje predrago.

Tudi lahka plast avtomatizacije je bila omejena s stroški vzdrževanja, ne z zmožnostjo. To si zapomni za naprej. To je vzorec vsega, kar sledi.

Obdobje API: dva dni do prve poizvedbe, dve leti do orodja

Google Ads API, takrat še AdWords API, je bil prava moč in pravi zid. Tista dva dneva, ki ju je moj kolega preživel v dokumentaciji, nista očitek njemu. Toliko zapletenosti je moral sprejeti vsak, ki se je lotil tega API-ja.

Vseeno smo šli na vse ali nič in zgradili PPC Robot, zelo prilagodljivo orodje za poročanje in operacije. Tehnično lepo, resnično zmogljivo. Vzelo je tudi dva razvijalca s polnim delovnim časom za dve leti, nadaljnji razvoj, ki ga je ohranjal pri življenju, pa je stal okoli 100.000 € na leto. Nikoli se ni izplačal. Pokrival je le delček tega, kar so naši PPC specialisti dejansko potrebovali, zato smo ga sčasoma pustili le za omejeno interno uporabo. Ne zato, ker bi bil slab. Ker se računica ni nikoli izšla.

In vendar smo prek tega API-ja že pred štirimi ali petimi leti izvedli konkretne rešitve:

Poglej ta seznam in opazi nekaj. Nič od tega danes ni eksotično. Vse je bilo mogoče. Le da je gradnja stala celo premoženje in vzdrževanje še eno. Vsaka pomembna funkcija (orodje za raziskavo ključnih besed, orodje za širitev, prevajanje oglasov, generator Shopping) se je merila v mesecih dela dveh seniorjev, nobena stranka pa ne bi plačala toliko, kolikor je to stalo.

Meja nikoli ni bila tehnologija. Bila je doba povračila.

Prva naloga, ki se je začela izplačati: nesnažne iskalne poizvedbe

»AI je spremenila vse« je trditev, ki je ne smeš vzeti na vero. Zato sta tukaj dve nalogi, ki se prej nista izplačali, zdaj pa se. Obe dejansko poganjam, nista hipotezi, pri prvi pa te popeljem skozi celoten potek.

Čiščenje nepomembnih iskalnih izrazov iz računa je zelo dragoceno in uspavalno, do nedavnega pa ni bilo zanesljivega načina, da bi ga avtomatiziral. Pravila ujamejo točen žeton, a odločitev, ali se splača plačati za »nike air max history«, zahteva bralno razumevanje. Zato je naloga ostajala polročno prebijanje skozi tisoče poizvedb, opazovanje vzorcev na oko in ročno dodajanje negativnih. Predstavljaj si trgovino s tekaškimi copati, ki plačuje klike na »running shoes repair«, »nike air max history« in »free running shoes«, pri čemer ničesar od tega ne prodaja in ne servisira. Pomnoži to s tisoči vrstic, vsak teden, na vsakem računu. To je naloga, ki je nihče noče in jo vsi potrebujejo.

Tole se je spremenilo. Skript v Pythonu povleče poizvedbe iz Google Ads API-ja in jih izroči odprtokodnemu modelu, Googlovi Gemmi 4, ki jo požene skoraj vsak današnji računalnik. Tisoče poizvedb prebere v nekaj minutah. Ko ji posreduješ kontekst o stranki, sitemapu, strukturi strani in baze, taksonomiji drobtinic ter feedu izdelkov, neha ugibati in začne sklepati. Nerelevantne poizvedbe pravilno izključuje in poimenuje vzorce, ki stojijo za nesnago, hitreje od vsakega človeškega preleta. Tukaj je ta potek v petih konkretnih korakih.

Da vidiš, zakaj to deluje, poglej, kaj korak VPRAŠAJ dejansko vrne za našo trgovino s tekaškimi copati. Vrstice so ponazoritvene, a oblika natanko ustreza dejanskim rezultatom, bistven pa je blok na dnu:

Poizvedba                Razsodba      Razlog
free running shoes       nerelevantna  iskanje brezplačnega izdelka, brez nakupa
running shoes repair     nerelevantna  storitev, ki je ne ponujamo
nike air max history     nerelevantna  informativno, brez nakupnega namena
running shoes wikipedia  nerelevantna  iskanje referenčnega vira

→ VZOREC: žetoni »free«, »repair«, »history«, »wikipedia«
  = nekomercialni modifikatorji, ki jih v naši taksonomiji ni.
  Priporočilo: dodaj jih na skupni seznam negativnih ključnih besed.

Iz štirih vrstic je nastalo eno pravilo. Človek prebere tisto eno vrstico, se strinja, da drži, in pravilo naprej lovi nesnago v slogu »free running shoe giveaway«, ki je še nisi niti videl. To je trenutek, ko uspavalna tedenska tlaka postane desetminutni pregled.

Manj opazna, a bistvena ugotovitev je, da je odprtokodni model, ki teče lokalno, dovolj. Za to, da se izplača, ne potrebuješ vrhunskega API-ja, tvoji podatki pa nikoli ne zapustijo hiše. To je premik ekonomike, ne zmožnosti.

Druga naloga: raziskava ključnih besed

Ta je bila nekoč samostojna proračunska postavka. Prava raziskava ključnih besed, tista, ki povpraševanje preslika na tvoje ciljne strani in ti pove, kaj na strani manjka, je pomenila desetine ur vlečenja podatkov (AdWords API, polja s predlogi, OpenRefine), polročno čiščenje, razvrščanje po ciljni strani in povrhu poročanje o trendih, obsegu in vrzelih.

Ni le ceneje, temveč tudi bolje in natančneje, saj se čas namesto za prelaganje podatkov porabi za preverjanje in presojo. Ceneje in bolje je natanko kombinacija, ki naj bi bila nemogoča. Sodobno različico sem od začetka do konca razčlenil v načrtu analize širitve na trge in v analizi vsebinskih vrzeli; v obeh prikazujem resnični vmesni rezultat na vsakem koraku.

Del, ki me še vedno preseneča, je ritem. Takšna raziskava je bila nekoč projekt, ki se je delal enkrat letno in ga je stranka enkrat potrdila. Isti cevovod lahko zdaj teče vsak dan in opazuje, kako se povpraševanje premika, namesto da bi ga fotografiral enkrat na leto.

Ekonomika, prej in potem

To je celotna teza v eni tabeli. Iste naloge, ista letvica kakovosti; premaknili so se le stroški njihovega opravljanja. Kjer imam dokumentirane številke, jih navajam; pri preostalih postavkah gre za ocene velikostnega reda na podlagi dvajsetih let agencijskega dela.

Preberi tabelo od zgoraj navzdol in vzorec se ponovi v vsaki vrstici. Stolpec zmožnosti se ni premaknil; vse to smo zmogli že leta 2019. Stolpec cene je strmoglavil. In doba povračila je tista, ki odloči, ali bo pametno idejo sploh kdaj kdo zgradil.

Kako je videti, ko se v to zares vržeš

Lynt je od prvega dne močno tehnološko usmerjena agencija. V ekipi imamo sistemskega arhitekta, varnostnega inženirja, podatkovnega analitika, ki gradi BI, in razvijalca za polni delovni čas, česar običajna agencija preprosto nima. To mišico je bilo leta težko usmeriti v reševanje problemov PPC zaradi vseh zgoraj opisanih težav z dobo povračila. Zdaj se obrestuje.

Razvoj Boostore, našega lastnega orodja, je trajal dve leti. Boostora z AI bogati feede v Google Merchant Center, tako da Shopping kampanje tečejo na boljših podatkih o izdelkih, kot jih da surovi feed. Okoli nje stoji infrastruktura, ki jo nova ekonomika končno upraviči. Strganje cen konkurence po trgih, tisto, ki je polnilo cenovne tabele v načrtu širitve. Cevovodi za raziskavo ključnih besed, ki tečejo po urniku namesto enkrat na leto. Poslovno poročanje na ravni kupca v BigQueryju z napovedmi povrhu. Strežniki MCP za vsako storitev, ki jo uporabljamo, da lahko agent AI sredi naloge povleče podatke iz katerekoli od njih.

Pred dvema letoma bi moral vsakega od teh projektov braniti pred istim vprašanjem, ali se bo kdaj izplačal. Danes se to vprašanje komaj še pojavi. Ko razvoj postane poceni, infrastruktura ni več luksuz, ampak postane prednost, ki je nihče ne more kopirati.

Kaj to dejansko pomeni za panogo

Priljubljena razlaga pravi, da AI pomeni konec PPC specialistov. Napačno razumevanje tega mehanizma ima resnične posledice za kariere ljudi, ki to berejo, zato bom jasno povedal, kje stojim.

»Obdobje PPC specialistov se končuje« je nesmisel. Dogaja se nasprotno. Dobri specialisti so leta frustrirani gledali, kako pametna rešitev, ki so jo jasno videli, ni bila vredna gradnje. Zdaj jo gradijo. Samodejno, donosno, v velikem obsegu. Cela vrsta strategij PPC, ki se prej niso izplačale ali jih je bilo preprosto absurdno poskusiti, je nenadoma v igri.

Kar se dogaja, je ostrejša razcepitev znotraj obrti. Na eni strani stojijo ljudje, ki delo v vmesniku platforme jemljejo kot svoj celoten posel in pustijo, da gredo nova orodja mimo njih. Nihče jih jutri ne odpusti. Obstanejo na mestu, medtem ko se posel premika. Na drugi strani stojijo tisti, ki poznajo Google Ads API do obisti, povezujejo vire podatkov, ki jih nihče drug ne povezuje, in si gradijo specializirane nadzorne plošče, namesto da bi čakali, da ponudnik dostavi funkcijo. Dvanajst let pisanja kode, ki uporablja ta API, me je naučilo, kje zares živi prednost druge skupine. Koda je postala poceni. Redka sta ostala domišljija in poznavanje domene, vedeti, katere podatke povezati in zakaj.

In da takoj odpravim očitno napačno branje: to ni zgodba o cenejši storitvi. Orodja, računska moč in razvoj še vedno stanejo. Bistvo je, da projekt, ki je nekoč zahteval štiri do šest mesecev dela dveh izkušenih razvijalcev, zdaj izvedeš v nekaj tednih, tako da naložba končno dobi smisel. Stranka dobi bistveno boljšo storitev za podobno ceno.

Zakaj spet pišem

Leta 2017 sem nehal blogati, ker je bila vrzel med idejo in ekonomsko smiselno izvedbo preširoka, da bi bila zanimiva. Ta vrzel se je pravkar zaprla. Zato ta blog nadaljuje tam, kjer je ppc-scripts.eu končal, in ostaja konkreten. Primeri uporabe z resničnimi številkami, natančni poteki, dejanski rezultati, vključno z umazanimi deli in omejitvami. Prvi poglobljeni prispevki so že objavljeni.

Nekje v tvojem lastnem zaostanku je avtomatizacija, ki si jo pred leti odložil, ker se nikoli ne bi izplačala. Izkoplji jo in znova preračunaj številke. Če so se obrnile tako kot moje, veš, kaj graditi naprej. In če hočeš izmenjati izkušnje, veš, kje me najdeš.

Pogosta vprašanja