PPC에 대한 나의 접근 방식은 분석적입니다.경력 초기에 성능 데이터를 조작하고 해석하는 능력을 개발하는 데 집중하면 최적화가 분명해진다는 것을 깨달았습니다.
Excel 기술을 익히면 보다 효율적인 작업자가 되고 분석 품질을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.
Excel에서 내가 가장 좋아하는 부분 중 하나는 더 효율적인 방법을 지속적으로 찾는다는 것입니다. 몇 가지 함수와 수식은 PPC 작업을 신속하게 처리하는 데 도움이 될 수 있습니다.
다음은 브랜드 또는 클라이언트의 바늘을 움직일 영향력이 큰 PPC 최적화를 빠르게 식별하는 데 도움이 되는 7가지 Excel 팁입니다.
Excel 101: 기본 수식
다음은 성과 보고 및 대량 시트 작성을 맡을 것으로 예상되는 신입 사원에게 처음으로 소개하는 Excel 기술입니다.
비슷한 역할을 하고 있거나 그러한 작업이 번거롭다고 생각되면 다음을 프로세스에 통합해 보십시오.
델타
간단히 말해서 델타는 변화율입니다.퍼포먼스 마케터에게 그것은 우리 직업과 관련된 전투의 절반에 불과합니다.효과적인 최적화를 개발하려면 변경 사항을 잘 이해해야 합니다.
위의 계산 예에서 클릭 전환 델타가 얼마나 큰지 확인하십시오.명목상 5%에서 3%로의 하락은 간과될 수 있습니다.그러나 델타 계산을 사용하면 캠페인 CPA를 개선하기 위해 클릭 전환을 개선해야 한다는 것이 분명해졌습니다.
증분 영향
증분 영향 계산에서 얻은 통찰력은 성능 델타의 통찰력과 일치합니다. 큰 델타는 큰 증분 영향을 가집니다.이러한 공식을 함께 사용할 때 새로운 통찰력을 얻을 것으로 기대하지 마십시오.
이 공식은 공연 내러티브를 개발할 때 유용합니다.모든 이해 관계자가 이해하는 "그래서 무엇"이라는 질문에 답하는 데 도움이 됩니다."CTR이 X% 감소하면 클릭수가 Y 감소합니다." 또는 "CPC가 X% 증가하면 지출이 $Y 증가합니다."와 같은 설명을 통합하여 내러티브에 더 많은 색상을 추가합니다.
한 가지 중요한 주의 사항은 이 공식은 다른 모든 것이 일정하다고 가정한다는 것입니다.마케터로서 우리는 이러한 측정항목이 모두 상호 연결되어 있다는 것을 알고 있습니다.
노출수가 50% 증가하면 CTR이 감소할 가능성이 높습니다.먼저 델타를 사용하여 성능 변화를 포괄적으로 이해하고 논리적으로 타당한 경우에만 이 계산을 활용하십시오.
사슬 같이 잇다
일상적인 작업에 대한 영향 측면에서 대량 시트를 생성할 때 CONCATENATE가 프로세스의 일부가 아닌 경우 이것이 이 기사에서 가장 영향력 있는 테이크아웃이 될 것입니다.이 기능을 사용하면 여러 셀의 내용을 단일 텍스트 문자열로 결합할 수 있습니다.세포를 연결하는 데 사용할 수 있는 접착제와 같다고 생각하십시오.
이 기능의 적용 범위는 광범위합니다.한 가지 중요한 점은 기능이 세포에만 국한되지 않는다는 것입니다.텍스트 주위에 따옴표를 사용하여 텍스트/문자를 수식 내 필드로 통합할 수 있습니다.예 2는 텍스트를 CONCATENATE 수식에 통합하는 방법을 보여줍니다.
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Excel 201: 분석을 위한 데이터 세트 준비
피벗 테이블은 PPC 마케터의 가장 친한 친구입니다.그러나 피벗 테이블을 최대한 활용하려면 데이터 세트의 무결성과 세분성을 보장하는 데 시간을 투자해야 합니다.
여기에 포함된 다음 함수/공식은 분석을 위해 데이터 세트를 준비할 때 가장 영향력이 있지만 응용 프로그램은 광범위합니다.
조회
어떤 사람들은 이것이 검색 마케터에게 가장 유용한 기능이라고 주장할 수도 있지만 나는 큰 싸움을 하지 않을 것입니다.VLOOKUP은 검색 마케터가 마스터해야 하는 중요한 기능입니다. 다른 플랫폼의 데이터로 데이터 세트를 보강하거나 수정해야 하는 것이 일반적이기 때문입니다.
"진실의 출처" 보고가 PPC 플랫폼 외부에 있는 경우 데이터 집합을 결합하는 문제에 익숙할 것입니다. 또한 VLOOKUP을 사용하면 매크로 수준 필터를 세분화된 데이터 집합에 쉽게 추가할 수 있습니다.
내가 권장하는 모범 사례는 가능한 가장 세분화된 수준에서 데이터를 가져오고 VLOOKUP을 사용하여 필터를 쉽게 추가하는 것입니다.더 높은 수준에서 분석을 시작하고 변화의 가장 큰 동인으로 드릴다운하십시오.
예를 들어 이해 관계자가 지리적 성능 분석을 요청하는 경우 도시 수준에서 가져오고 도시를 주 및 지역에 연결하는 테이블을 만들고 VLOOKUP을 사용하여 데이터 세트에 State 및 Region에 대한 두 개의 열을 추가합니다.
날짜를 주로 변환
이 IF 문은 플랫폼에서 직접 보고서를 가져올 때 주간 보고 옵션이 제한될 수 있기 때문에 PPC에 특히 유용합니다.
월요일부터 일요일까지의 전통적인 일정이 없는 브랜드 또는 클라이언트의 경우 날짜/일 수준에서 데이터를 가져옵니다.그런 다음 이 수식을 사용하여 Week에 대한 데이터세트에 열을 추가합니다.
Excel의 표준 설정은 1=일요일, 7=토요일을 나타냅니다.예제 2에서는 화요일을 주의 시작으로 사용했습니다.
요일 표시기는 IF 문 논리와 false인 경우 반환된 값 모두에서 업데이트되어야 합니다.
Excel 301: 대규모 데이터 세트용 도구
텍스트 기반 분류
언뜻 보기에는 복잡할 수 있지만 이 공식은 검색 마케팅 담당자에게 매우 실용적입니다.사용자가 특정 단어나 구에 대한 텍스트 셀을 검색할 수 있습니다.
셀이 조건을 충족하는 경우 수식은 '참인 경우 텍스트' 필드에 입력된 텍스트를 반환합니다.이전에 다룬 공식을 기반으로 일치하지 않으면 어떻게 되는지 추측할 수 있습니다.
이 공식은 검색 마케팅 내에서 많은 응용 프로그램이 있습니다.그러나 분류는 거의 이진법이 아닙니다. 즉, 엔터티를 두 가지 옵션 중 하나로 분류하지 않는다는 의미입니다.
예제 2는 여러 논리적 테스트를 서로 쌓을 수 있는 방법을 보여줍니다.이를 중첩 IF 문이라고 합니다.중첩된 IF 문을 만들려면 '거짓일 경우 텍스트' 필드에서 다른 검색 기준으로 IF 문 논리를 반복합니다.
기본적으로 이것은 Excel에서 첫 번째 구/텍스트를 검색하도록 지시합니다.찾지 못하면 두 번째 구문/텍스트를 검색합니다.중첩된 IF 문을 사용하여 광고주는 데이터를 대규모로 빠르게 분류할 수 있습니다.
복잡한 데이터세트 조인
마지막으로 앞에서 설명한 기술을 집합적으로 활용하여 분석 품질을 향상시키는 방법을 강조하고 싶습니다.
가장 세분화된 수준에서 플랫폼 데이터를 가져오는 모범 사례를 따르는 경우 데이터에 여러 세분화(일명 데이터세트의 속성 열)가 포함되는 것이 일반적입니다.
두 플랫폼 간에 데이터를 결합할 때 데이터 세트는 동일한 수준의 세분성을 가져야 합니다.그렇지 않으면 원본 데이터 세트로 가져온 데이터가 정확하지 않습니다.
복잡한 데이터 세트를 조인하려면 CONCATENATE를 사용하여 원본 데이터 세트의 모든 세그먼트를 함께 조인하는 추가 열을 만듭니다.이것은 연결에서 동일한 순서를 사용하여 두 번째 데이터 세트에서 복제되어야 합니다.예는 1단계를 참조하십시오.
새로 형성된 열은 이제 두 데이터 세트 사이의 커넥터 역할을 합니다.VLOOKUP 함수를 사용하여 두 번째 데이터 세트에서 새로 생성된 열을 검색하고 데이터 세트 #1에 추가할 데이터 열을 지정합니다.새로 가져온 데이터의 합계를 가져온 원본 테이블과 비교하여 VLOOKUP이 올바르게 작동했는지 다시 확인하십시오.
행복한 숫자 계산!
여기에서 소화할 정보가 많이 있습니다.그러나 여기서 우리는 빙산의 일각에 불과합니다.
엑셀이 어렵다고 포기하지 마세요.기능과 기능을 배우는 데 시간이 걸립니다.실제 사례를 안내하는 비디오를 검색하십시오. 특히 저에게 효과적이었습니다.
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