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PPC 的 7 個有用的 Excel 公式和函數

我的 PPC 方法是分析性的。我在職業生涯的早期就意識到,如果我專注於培養我操縱和解釋性能數據的能力,那麼優化就會變得很明顯。

學習 Excel 技能可以幫助您成為更高效的工作人員並提高分析質量。

關於 Excel,我最喜歡的部分之一是我不斷尋找提高效率的方法。幾個函數和公式可以幫助加快 PPC 任務。

以下是七個 Excel 提示,可幫助您快速確定影響您的品牌或客戶的高影響力 PPC 優化。

Excel 101:基礎公式

這些是我第一次向新員工介紹的 Excel 技能,他們預計將負責績效報告和批量工作表構建。

如果您發現自己處於類似的角色或覺得這些任務很繁瑣,請嘗試將以下內容納入您的流程。

三角洲

簡單地說,增量是變化率。對於績效營銷人員來說,這是與我們的工作相關的戰鬥的一半。我們需要對我們看到的變化有一個敏銳的理解,以開發有效的優化。

請注意上述示例計算中的點擊轉化增量有多大。名義上,從 5% 下降到 3% 可以忽略不計。但是,使用 delta 計算,很明顯點擊轉化需要提高,以提高廣告系列的 CPA。

增量影響

從增量影響計算中獲得的見解將與來自性能增量的見解保持一致——大增量將產生巨大的增量影響。當結合使用這些公式時,不要期望獲得任何新的見解。

這個公式在開發性能敘述時很方便。它有助於回答所有利益相關者都理解的“那又怎樣”的問題。加入諸如“點擊率下降 X% 導致點擊次數減少 Y”或“每次點擊費用增加 X% 導致支出增加 Y 美元”等標註,為敘述增添更多色彩。

一個重要的警告是,這個公式假設其他一切都是不變的。作為營銷人員,我們知道這些指標都是相互關聯的。

如果展示次數增加 50%,點擊率可能會下降。首先使用增量來全面了解性能變化,並且僅在邏輯合理時才使用此計算。

連接

就對日常任務的影響而言,如果在創建批量工作表時 CONCATENATE 不是您的流程的一部分,那麼這可能是本文中最具影響力的內容。此功能允許用戶將多個單元格的內容組合在一個文本字符串中。把它想像成可以用來連接細胞的膠水。

該功能的應用是深遠的。一個重要的注意事項 - 該功能不僅限於單元格。文本/字符可以使用文本周圍的引號合併為公式中的字段。示例 2 說明了將文本合併到 CONCATENATE 公式中。

獲取營銷人員所依賴的每日通訊搜索。

Excel 201:準備數據集進行分析

數據透視表是 PPC 營銷人員最好的朋友。但是,為了最好地利用數據透視表,您必須投入時間來確保數據集的完整性和粒度。

在準備數據集進行分析時,此處包含的以下函數/公式影響最大,但應用範圍很廣。

查找

有些人可能會爭辯說,這是對搜索營銷人員最有用的功能,我不會大吵大鬧。VLOOKUP 是搜索營銷人員掌握的一項關鍵功能,因為通常需要使用來自其他平台的數據來擴充或修改數據集。

如果“真實來源”報告位於 PPC 平台之外,您可能熟悉組合數據集的挑戰。此外,VLOOKUP 是一種將宏觀級過濾器添加到粒度數據集的簡單方法。

我推薦的最佳實踐是盡可能以最精細的級別提取數據並使用 VLOOKUP 輕鬆添加過濾器。從更高的層次開始您的分析,並深入了解變革的最大驅動因素。

例如,如果利益相關者要求對地理性能進行細分,請在城市級別進行拉取,建立一個將城市與州和地區相關聯的表格,並使用 VLOOKUP 將州和地區的兩列添加到數據集中。

將日期轉換為星期

此 IF 語句對 PPC 特別有用,因為直接從平台提取報告時,每週報告選項可能會受到限制。

對於沒有傳統週一至週日時間表的品牌或客戶,請在日期/日期級別提取數據。然後使用此公式將一列添加到 Week 的數據集。

請注意,Excel 中的標准設置表示 1 = 星期日,7 = 星期六。在示例 2 中,我使用星期二作為一周的開始。

請注意,星期幾指示符需要在 IF 語句邏輯以及返回值(如果為 false)中更新。

Excel 301:用於大規模數據集的工具

基於文本的分類

雖然乍一看可能很複雜,但這個公式對於搜索營銷人員來說非常實用。它允許用戶在文本單元格中搜索特定的單詞或短語。

如果單元格符合條件,則公式將返回在“text if true”字段中輸入的文本。根據我們之前介紹的公式,我敢打賭你可以猜到如果它不匹配會發生什麼。

該公式在搜索營銷中有許多應用。但是,分類很少是二元的——這意味著您沒有將實體分類為兩個選項之一。

示例 2 顯示了多個邏輯測試如何相互疊加。這稱為嵌套 IF 語句。要創建嵌套的 IF 語句,請使用不同的搜索條件在“text if false”字段中重複 IF 語句邏輯。

本質上,這告訴 Excel 搜索第一個短語/文本。如果找不到,請搜索第二個短語/文本。使用嵌套的 IF 語句,廣告商可以快速對數據進行大規模分類。

連接複雜的數據集

最後,我想強調一下前面描述的技術是如何被共同利用來提高分析質量的。

如果您遵循在最細粒度級別提取平台數據的最佳實踐,則數據通常包含多個分段(也就是數據集中的屬性列)。

在兩個平台之間組合數據時,數據集必須具有相同的粒度級別。否則,您提取到原始數據集中的數據將不准確。

要連接複雜的數據集,請使用 CONCATENATE 創建一個附加列,將原始數據集中的所有分段連接在一起。這應該在第二個數據集中復制,在連接中使用相同的順序。有關示例,請參見步驟 1。

新形成的列現在充當兩個數據集之間的連接器。使用 VLOOKUP 函數,在第二個數據集中搜索這個新創建的列,並指定要附加到數據集 #1 的數據列。通過將新導入數據的總和與其導入的原始表進行比較,仔細檢查 VLOOKUP 是否正常工作。

快樂的數字運算!

這裡有很多信息需要消化。然而,我們在這裡只觸及了冰山一角。

如果您在使用 Excel 時遇到困難,請不要放棄。學習這些功能及其能力需要時間。搜索一些帶您了解實時示例的視頻——這些視頻對我來說特別有效。

本文中表達的觀點是客座作者的觀點,不一定是 Search Engine Land。工作人員作者在這裡列出。