噪音与信号：在谷歌推广PPC广告中提取可操作见解的重要技巧是信号检测

蝙蝠信号总是让蝙蝠侠知道哥谭最需要他的时间和地点。他不得不忽略城市噪音与信号来阻止最坏的坏人。 为您的 PPC 帐户配备这种类型的系统不是很好吗？如果您了解区分 PPC 数据中的噪声与信号，您就可以走上成功之路。 准确地知道最需要您的注意力的地方是每个营销人员的梦想。不幸的是，对于大多数 PPC 经理来说，这是一个梦想而不是现实，有几个原因。

管理 Google Ads 帐户涉及许多不断变化的活动部分。

跟踪这些波动是改进您的广告系列的必要条件。 这也是很大压力的来源。 您不可能倾向于帐户中的每一个更改，您也不应该，因为它们的价值并不相同。 有一些与您的广告系列、指标、关键字等相关的信号对您的成功至关重要。它们与您的目标直接一致。这些是您需要关注的信号。 其余的都是噪音，会分散您对最有价值、相关和可操作的更改的注意力。 本讨论将着眼于如何区分您帐户中的噪音信号和可操作信号。了解噪音与信号的这种区别将帮助您优化您的活动并成为更有效率的 PPC 经理。

噪声与信号：什么是噪声？什么是信号？

什么是信号，什么是噪声？所有数据集在某种程度上都是嘈杂的，并且对另一个数据集很有价值。 营销数据特别嘈杂，因为它太多了，一天中每一分钟都在收集更多。 现在，事实上，您的 PPC 活动正在生成数据，但并非所有数据都是必不可少的。毕竟，有些指标比其他指标更符合您的目标。 任何不能传达有用知识的数据或元素都是噪音。这是该术语最简单的定义。 噪音可能是与您的需求不相关的数据。例如，如果您想了解点击成本上升​​的原因，则需要调查一些具体指标。 噪音也可以是您已经知道的信息。这不是有价值的知识，因为它已经知道或已经过测试。 它也可以是非数据元素。如果您正在查看可视图表数据，不必要的属性、混乱的颜色、糟糕的标题和其他方面可能会分散您对实际重要信息的注意力。 为了找到可行的见解并检测有用的数据信号，需要从等式中去除噪声。否则，它会分散您的分析环境并使您的分析环境变得混乱。 为了使数据足够有价值以成为信号，它需要执行以下操作： 解决重要的问题、疑虑或想法。 促进对重要主题的理解。 提供有关机会或风险以及如何采取行动来维持或改善您当前状态的详细信息。 值得注意的是，噪声和信号并不总是处于这种状态。当您的问题或目标发生变化时，噪音可以成为有用的知识，反之亦然。这一切都取决于您当前的需求。

在 PPC 活动分析中将原始数据转化为信号

检测原始数据中的信号并将该数据转化为可操作的洞察力是许多营销人员在他们的活动中所追求的。这就是您学习做出正确决策以优化策略的方式。 这个检测过程有多个阶段。

第一阶段：数据

这些是原始事实、指标和数据。就其本身而言，数据并不是很有价值，因为没有上下文。 您需要将多条数据合并到一个集合中才能有所帮助。这就是为什么数据通常被收集并组织到数据库、电子表格和其他工具中的原因。 例如，您的 Google Ads 信息中心会显示您帐户和各种广告系列中每个指标的效果。

第 2 阶段：信息

一旦您的数据以可访问并提供更多上下文的格式正确收集、清理和组织，您就开始获取信息。 信息是引导你洞察的线索和附加的上下文。这是您在图表和 PPC 报告中看到的小面包屑。 您在探索数据时使用的角度和维度越多，您在此过程中获得的信息面包屑就越多。

第三阶段：信号

有了获得的信息，您就可以开始对其进行分析以获取信号。这些最终结论将告知您正在发生的事情，无论是积极的还是消极的，以及原因。 信号可以直接应用于动作。通过收集和分析的信息，您可以使用它对您的广告系列进行有影响力的性能更改。 这些决定或改变不是基于直觉或预感。相反，它们是数据驱动的，并有大量证据支持。因此，它们更加准确和有价值。

为什么没有信号检测就很难进行数据分析

在数字时代，数据以惊人的速度产生。当今数据的规模和速度意味着您将收集大量数据，但只使用其中的一小部分。 大多数企业不会区分他们收集的数据。今天看似无用的数据在未来可能会有用武之地。因此，公司尽可能多地吞噬它。 毕竟，数据收集是一个廉价的过程。限制您收集的数据类型甚至可能会花费您更多。 这就是为什么噪音会成为一个问题的原因。您需要挖掘大量数据。你会比这堆信号中的噪音多得多。随着桩越来越大，巨大的噪音进一步掩盖了洞察力。 它变成了大海捞针，每天都有更多的干草堆积。 您不想浪费时间分析无用或不提供知识的数据。如果没有信号检测，识别哪些数据有助于调查可能会很棘手。 因此，数据分析和信号检测有着密切的关系。您需要用于数据分析的信号检测才能有效和高效。

什么使数据有用并产生信号

让我们回顾一下前几节中介绍的两个关键点。 检测信号需要数据。 并非所有数据都是有用或有价值的。 当使用不良数据（不相关、低质量、无价值的数据等）来获取信号时，这些最终结论的影响力不大。由于洞察力而采取的行动不会产生很好的结果。 可操作的信号有一些共同的属性。使用这些特征来确定广告系列中的好坏信号。

关联

如前所述，信号可帮助您回答问题并更深入地了解您的策略。对这项工作没有帮助的数据集是噪音。获得的信息对于解决您当前的问题将毫无用处。 您需要选择与您的情况相关的指标。 每当您提出问题或解决问题时，首先要获取您认为更相关和更有价值的数据。当您通过信号检测阶段时，您始终可以扩展您的数据集。

语境

原始数据本身并不是很有价值。没有足够的基线信息来了解这些数字是高于、低于还是平均水平。 此基线信息称为上下文。将其他元素添加到数据集中有助于您建立上下文。这些元素可以是时间、维度（地理位置、设备类型等），甚至是其他指标。 例如，如果您看到一个有 100 次点击的广告系列，您无法在没有上下文的情况下判断该点击量是高还是低。如果您将这 100 次点击与前几个月进行比较，发现您通常只有 50-75 次点击，那么您就知道性能有所提高。 拥有适量的上下文对于检测信号和理解数据至关重要。

特异性

广泛的见解不如具体的见解可操作。这些完整的见解总是会产生强大的信号，帮助您扩大广告系列。 具体的见解具有更大的权重，并使采取直接行动变得更加容易。信号需要足够具体，以便您知道发生了什么以及为什么会发生。理想情况下，您还可以知道如何解决问题或利用机会。

明晰

信号的特异性可以为可能想知道可以采取哪些步骤来提高广告效果的经理、利益相关者和客户提供极好的素材。信号越具体，信息就越清晰和详细。 洞察力越具体，就越容易理解和使用。很容易传达调查结果并证明您想要采取的行动的合理性。您将能够消除任何怀疑并让您的团队参与进来！

结盟

对齐测试是质量 PPC 信号的最后一道障碍。这类似于相关性。您需要检查信号是否与您的营销目标一致。 理想情况下，所涉及的指标将是您的关键绩效指标。这些是您用来衡量策略整体成功的指标。它们本质上与您希望通过广告实现的目标相匹配。 只要您可以检测到与这些目标和 KPI 一致的信号，它们就必须优先于其他信号。

如何检测数据中的噪声与信号

在前面的部分中，我们研究了数据在被视为信号之前必须经历的过程。现在，我们将看看您需要采取哪些步骤来检测 PPC 数据中的信号。 遵循这些步骤将帮助您了解分析过程以及如何从原始、不可用的指标转变为可帮助您持续改进广告系列的可操作见解。

编译您的原始数据

数据有多种不同的格式和来源。它可以是结构化的或非结构化的、定性的或定量的、复杂的或简单的。 您的第一步是编译所有这些原始数据。您可能想查看以下类型： 来自 Google Ads 信息中心的指标 来自您的 Google Analytics（分析）帐户或其他网站分析工具的数据 销售数量或新客户数量等业务数据 显示对最新优惠或活动的参与度的社交媒体数据 和更多 应该收集您认为可能对您的分析有用的任何内容。

重新格式化并准备您的数据

您收集的所有数据还没有用。它还没有准备好进行处理或分析以进行进一步的发现。 重新格式化过程包括解压缩、过滤和规范化您的数据。这使您的各种数据集可以毫无问题地相互通信。您可以将它们合并到单个数据库或电子表格中，而不会出现错误或其他问题。 换句话说，重新格式化你的数据可以让每个集合互相“交谈”。

清理您的数据

在准备阶段之后，数据中仍然会存在一些差异和其他不完善之处。 出现不干净的数据有几个原因，例如： 不同数据源标签之间的不一致 重复来自各种来源的数据 数据可能丢失或不完整的差距 从未经验证的来源添加的数据，可能不准确 清理数据很乏味，因为您必须手动搜索和修复这些不一致。在分析之前完全清理所有数据可能需要很长时间。

执行战略数据分析

一旦您的数据经过仔细组织、清理和审查，就可以对其进行分析以查找更多信息。这是信号检测过程的第二阶段，您希望在其中向数据添加详细信息和上下文。 在这个阶段，使用数据可视化、PPC 图表、统计方法和其他策略至关重要。它们将帮助您发现有关原始指标的模式、相关性和有价值的信息。 在这个阶段慢慢来。您可以发现的信息越多，结果就越好。

检测信号

通过集成您的数据源和系统，您现在可以得出完整、可操作的见解。 然而，即使使用经过清理、处理和图表化的数据，洞察力仍可能被掩盖。数据自然是复杂的，即使以这种方式处理也是如此。 营销数据也在快速变化。您检测信号和彻底分析指标所需的时间越长，您的洞察力就越不有价值。 您将根据可能不再有效的数据做出决策，因为自分析开始以来性能已经发生了新的变化。 为了克服这一点，许多