Padroneggiare le parole chiave a pagamento

Chiunque si occupi di campagne di ricerca a pagamento sa che è un lavoro impegnativo! Si possono analizzare enormi quantità di dati statistici e facilmente perdersi in dettagli irrilevanti. Noi di Altova abbiamo progettato un metodo migliore per analizzare e gestire i dati relativi alle prestazioni delle nostre campagne Google Adwords. Possiamo analizzare i dati in modo creativo per:

• Aggregare rapidamente i risultati per sottocategorie di campagne, ad esempio per prodotto, area geografica o qualsiasi altro raggruppamento.
• Identificare facilmente le tendenze nel tempo.

Il grafico sottostante illustra questi vantaggi, raccogliendo dati per un singolo prodotto Altova, SemanticWorks, da diverse campagne nell'arco di sei mesi.

Inizio

Come molti inserzionisti che utilizzano le parole chiave, esaminavamo le statistiche in Adwords, scaricavamo file CSV e poi dedicavamo ore a elaborare e manipolare i dati in fogli di calcolo per identificare e formattare le informazioni di cui avevamo bisogno. Volevamo ottenere report più immediati e dettagliati sulle prestazioni delle parole chiave, mantenendo al contempo il pieno controllo del processo e gestendo tutto internamente. Le query SQL su un database di statistiche delle parole chiave offrono un'alternativa potente e flessibile. Nella parte restante di questo articolo, spiegheremo come la progettazione del database, la mappatura dei dati e le funzionalità di reporting di Altova MissionKit possono essere utilizzate per creare un'architettura che consenta di monitorare in modo efficiente le prestazioni delle parole chiave a pagamento.

Progettazione di database

Le nostre opzioni erano di implementare un database di parole chiave su una piattaforma di database esistente già in uso nell'azienda, utilizzare una versione "express" di un database commerciale, oppure utilizzare un database open source, dato che Altova MissionKit è compatibile con SQL Server®, MySQL®, Oracle®, IBM DB2®, PostgreSQL®, Sybase® e Microsoft® Access®, oltre ad altri sistemi di database popolari. Abbiamo scelto SQL Server come piattaforma per il nostro database. Abbiamo utilizzato DatabaseSpy e il suo editor grafico per la progettazione del database per creare la tabella mostrata di seguito.

La maggior parte delle colonne corrispondono a campi presenti in un report sulle parole chiave. Per poter memorizzare più righe per ogni singola parola chiave – una riga per ogni mese di dati – la tabella include anche colonne per indicare il mese e l'anno.

Popolazione della tabella L'interfaccia online di Google Ads consente agli utenti di creare report sulle statistiche delle parole chiave per specifici intervalli di date e di scaricarli come file CSV. Abbiamo scaricato singoli file CSV contenenti i nostri dati di performance per ogni mese. Abbiamo utilizzato MapForce per mappare i valori dei file CSV alle colonne della tabella del database e per inserire i dati relativi al mese e all'anno per ogni riga.

Le funzioni stringa posizionate nella parte inferiore centrale del diagramma di mappatura rimuovono i simboli di percentuale e le virgole dai campi che vogliamo trattare come dati numerici. In questo modo, durante la mappatura, non è necessario modificare le colonne dei dati nei file CSV prima di importarli. Poiché i file CSV di ogni mese hanno la stessa struttura, la mappatura richiede solo piccole modifiche per importare i dati di ogni nuovo mese: è sufficiente aggiornare le costanti nella parte superiore che definiscono l'ID della riga di partenza, il mese e l'anno. MapForce elabora la mappatura utilizzando il suo motore di esecuzione integrato, leggendo i dati di input CSV e generando istruzioni SQL INSERT per ogni riga di dati. Successivamente, MapForce consente agli utenti di eseguire l'intero script SQL generato facendo clic su un'icona nella barra degli strumenti o selezionando un'opzione dal menu Output:

Interrogazione del database

Tornando a DatabaseSpy, possiamo interrogare il database dalla finestra dell'editor SQL. Questa query mostra le dieci parole chiave più performanti per SemanticWorks nel mese di ottobre 2011. Per motivi di privacy dei dati, alcuni campi nel grafico dei risultati sono nascosti.

Per ottenere risultati più interessanti, l'istruzione SQL può essere facilmente modificata. Ad esempio, la riga "ORDER BY" può essere utilizzata per ordinare i risultati in base al costo più elevato, al numero di clic più alto o a qualsiasi altra caratteristica. La clausola "WHERE" combina i dati provenienti da diverse campagne. La parola chiave "LIKE" considera i simboli di percentuale ("%") attorno a "SemanticWorks" come caratteri jolly, per trovare qualsiasi campagna che contenga "SemanticWorks" in qualsiasi punto del suo nome. Altre query potrebbero aggiungere un identificatore geografico, come "US" o "EU", oppure effettuare una ricerca in una colonna completamente diversa, come "adgroup". Naturalmente, tutte queste opzioni dipendono da un sistema di denominazione delle campagne e dei gruppi di annunci coerente e prevedibile. Abbiamo creato un progetto DatabaseSpy per raccogliere tutte le nostre query SQL preferite, per condividerle e riutilizzarle facilmente. Ecco la query che abbiamo utilizzato per generare il grafico direttamente in DatabaseSpy, che appare all'inizio di questo articolo:

Questa query va oltre la semplice generazione di report SQL, eseguendo calcoli su un sottoinsieme dei dati e formattando i risultati.

Reportistica sui database

Abbiamo creato dei report per il team dirigenziale utilizzando Altova StyleVision, basandoci sulle query e sui grafici che avevamo già progettato in DatabaseSpy. Abbiamo semplicemente copiato le nostre query dalla finestra dell'editor SQL di DatabaseSpy e le abbiamo aggiunte come fonti nella finestra di panoramica di progettazione di StyleVision. Salvare la progettazione del nostro report in un foglio di stile SPS di StyleVision rende facile rigenerare una versione aggiornata ogni mese. Di seguito è riportato l'output HTML per un report sulle tendenze delle parole chiave di SemanticWorks, basato sulla query sopra indicata, visualizzato nella finestra di anteprima di StyleVision:

Se si seguono le strategie tradizionali per creare campagne pubblicitarie a pagamento basate su parole chiave, si tenderà a sviluppare campagne segmentate con numerosi gruppi di annunci piccoli e altamente specializzati, e si potrebbe anche trovarsi sopraffatti dalla quantità di dati presenti nei report di Google Ads.

Se desiderate provare a gestire le vostre parole chiave come descritto qui, allora prova completamente funzionante È disponibile la versione di prova di Altova MissionKit.