Dominar as palavras-chave pagas

Quem trabalha com campanhas de pesquisa de palavras-chave pagas sabe que é um trabalho árduo! É possível analisar relatórios extensos com estatísticas brutas e perder-se rapidamente em detalhes irrelevantes. Na Altova, desenvolvemos uma forma mais eficiente para analisar e gerir os dados de desempenho das nossas campanhas do Google Adwords. Conseguimos analisar os números de forma criativa para:

• Agregar rapidamente os resultados para subcategorias de campanhas, por exemplo, por produto, região geográfica ou qualquer outro agrupamento.
• Identificar facilmente tendências ao longo do tempo.

O gráfico abaixo ilustra estas vantagens, apresentando dados de um único produto da Altova – o SemanticWorks – provenientes de várias campanhas ao longo de seis meses.

Começando

Tal como muitos anunciantes que utilizam palavras-chave, nós analisávamos estatísticas no Google Ads, descarregávamos ficheiros CSV e, em seguida, passávamos horas a processar e manipular os dados em folhas de cálculo para identificar e formatar as informações que precisávamos. Queríamos relatórios mais imediatos e detalhados sobre o desempenho das palavras-chave, mantendo total controlo sobre o processo e gerindo tudo internamente. Consultas SQL a uma base de dados de estatísticas de palavras-chave oferecem uma alternativa poderosa e flexível. No restante deste artigo, explicamos como o design da base de dados, o mapeamento de dados e as funcionalidades de relatórios do Altova MissionKit podem ser aplicados para criar uma arquitetura que permita monitorizar de forma eficiente o desempenho das palavras-chave pagas.

Design de bases de dados

As nossas opções eram implementar uma base de dados de palavras-chave numa plataforma de base de dados existente que já estava em funcionamento na empresa, uma versão expressa de uma base de dados comercial, ou uma base de dados de código aberto, uma vez que o Altova MissionKit é compatível com SQL Server®, MySQL®, Oracle®, IBM DB2®, PostgreSQL®, Sybase® e Microsoft® Access®, bem como com outros sistemas de bases de dados populares. Optámos pelo SQL Server como plataforma para a nossa base de dados. Utilizamos o DatabaseSpy e o editor gráfico de design de bases de dados para criar a tabela que se encontra representada abaixo.

A maioria das colunas correspondem a campos num relatório de palavras-chave. Para armazenar várias linhas para cada palavra-chave individual – uma linha para cada mês de estatísticas – a tabela também inclui colunas para o mês e o ano.

Preenchimento da Tabela A interface online do Google Ads permite aos utilizadores criar relatórios de estatísticas de palavras-chave para períodos de datas específicos e descarregá-los como ficheiros CSV. Descarregámos ficheiros CSV individuais contendo os nossos dados de desempenho para cada mês. Utilizamos o MapForce para mapear os valores dos ficheiros CSV para as colunas da tabela de base de dados e inserir os dados do mês e do ano para cada linha.

As funções de texto localizadas na parte inferior central do diagrama de mapeamento removem os sinais de percentagem e as vírgulas dos campos que queremos tratar como dados numéricos. Ao fazer isto no mapeamento, não precisamos de manipular as colunas de dados nos ficheiros CSV antes de os importar. Como os ficheiros CSV de cada mês têm a mesma estrutura, o mapeamento só precisa de pequenas alterações para importar os dados de cada novo mês: basta atualizar as constantes no topo que definem o ID da linha de início, o mês e o ano. O MapForce processa o mapeamento com o seu motor de execução integrado, lendo os ficheiros CSV de entrada e gerando instruções SQL INSERT para cada linha de dados. Em seguida, o MapForce permite aos utilizadores executar todo o script SQL gerado, clicando num ícone da barra de ferramentas ou através de uma opção no menu de saída:

Consultar a base de dados

No DatabaseSpy, podemos consultar a base de dados a partir da janela do editor SQL. Esta consulta apresenta as dez palavras-chave com melhor desempenho para a SemanticWorks em outubro de 2011. Por motivos de privacidade dos dados, alguns campos no gráfico de resultados estão ocultos.

Para obter resultados mais interessantes, a instrução SQL pode ser facilmente modificada. Por exemplo, a linha ORDER BY pode ordenar os resultados por custo mais elevado, número de cliques ou qualquer outra característica. A instrução WHERE combina dados de várias campanhas. A palavra-chave LIKE trata os sinais de percentagem em torno de "SemanticWorks" como caracteres de substituição, permitindo encontrar qualquer campanha que contenha "SemanticWorks" em qualquer parte do seu nome. Outras consultas poderiam adicionar um identificador geográfico, como "EUA" ou "UE", ou procurar por uma coluna completamente diferente, como "adgroup". Naturalmente, todas estas opções dependem de um sistema de nomenclatura de campanhas e grupos de anúncios consistente e previsível. Criámos um projeto DatabaseSpy para recolher todas as nossas consultas SQL favoritas, para facilitar o partilhamento e a reutilização. Aqui está a consulta que utilizamos para gerar o gráfico diretamente no DatabaseSpy, que aparece no topo desta publicação:

Esta consulta vai além da simples geração de relatórios SQL, realizando cálculos sobre um subconjunto dos dados e formatando os resultados.

Relatórios de base de dados

Desenvolvemos relatórios para a equipa de gestão utilizando o Altova StyleVision, com base nas consultas e gráficos que já tínhamos criado no DatabaseSpy. Simplesmente copiámos as nossas consultas da janela do editor SQL do DatabaseSpy e adicionámo-las como fontes na janela de visão geral de design do StyleVision. Guardar o nosso design de relatório num ficheiro de estilo SPS do StyleVision facilita a regeneração de uma versão atualizada todos os meses. Aqui está o resultado HTML de um relatório de tendências de palavras-chave da SemanticWorks, baseado na consulta acima, exibido na janela de visualização do StyleVision:

Se seguir as práticas convencionais para criar campanhas de palavras-chave pagas, acabará por desenvolver campanhas segmentadas com muitos grupos de anúncios pequenos e altamente especializados, e poderá também sentir-se sobrecarregado pela quantidade de dados nos relatórios do Google Ads.

Se gostaria de experimentar a gestão das suas próprias palavras-chave da forma como descrevemos aqui, uma teste totalmente funcional Está disponível uma versão de avaliação do Altova MissionKit.