BigQuery là một trong những công cụ ít được sử dụng nhất trong PPC.
Trong khi các chuyên gia dữ liệu đã tận dụng kho dữ liệu và Ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc (SQL) trong nhiều năm, nhiều chuyên gia PPC vẫn dựa vào báo cáo trong nền tảng và các công cụ của bên thứ ba như Optmyzr và TrueClicks.
Nhưng với những hạn chế về dữ liệu đang phát triển của Google, tự động hóa ngày càng tăng và tầm quan trọng ngày càng tăng của dữ liệu của bên thứ nhất, việc thành thạo BigQuery đang trở thành một bước ngoặt đối với các chuyên gia tìm kiếm trả phí.
Không giống như Google Ads, Google Analytics 4 hoặc Google Search Console, cung cấp các báo cáo được xác định trước với các cửa sổ xem lại hạn chế, BigQuery cho phép bạn truy vấn dữ liệu thô mà không có những hạn chế đó.
Bạn không bị giới hạn trong 14 tháng (GA4) hoặc 16 tháng (GSC). Sau khi dữ liệu của bạn được nhập, dữ liệu đó sẽ có sẵn vô thời hạn.
Chỉ riêng điều đó đã khiến BigQuery trở thành một công cụ mạnh mẽ cho các chuyên gia PPC đang tìm kiếm thông tin chi tiết sâu hơn và độ chính xác của báo cáo dài hạn.
Để sử dụng BigQuery hiệu quả, bạn sẽ cần nắm vững SQL – ngôn ngữ được sử dụng để trích xuất, lọc và thao tác dữ liệu của mình.
Nếu SQL khiến bạn cảm thấy khó khăn, các công cụ như GA4SQL.com và ChatGPT có thể giúp bạn tạo truy vấn nhanh hơn, giúp quá trình học dễ dàng hơn.
Tuy nhiên, việc phát triển sự hiểu biết thực sự về SQL sẽ mang lại cho bạn một lợi thế rõ rệt khi làm việc với nền tảng này.
Một lưu ý quan trọng: mặc dù SQL do AI tạo ra có thể hữu ích, nhưng hãy luôn kiểm tra lại độ chính xác và hiệu quả trước khi chạy truy vấn.
Các truy vấn được viết kém có thể dẫn đến hiệu suất chậm và chi phí không cần thiết.
Nói về chi phí – không giống như Google Ads, nơi báo cáo miễn phí, BigQuery tính phí dựa trên lượng dữ liệu được xử lý.
May mắn thay, công cụ này luôn hiển thị cho bạn chi phí ước tính trước khi thực hiện và bằng cách tuân theo các biện pháp thực hành tốt nhất, bạn có thể giữ chi phí thấp trong khi vẫn mở khóa được những hiểu biết có giá trị cao.
Bằng cách xuất dữ liệu từ Google Ads và GA4, bạn tránh mất thông tin chi tiết lịch sử do giới hạn xem lại do nền tảng áp đặt.
Với BigQuery, bạn kiểm soát thời gian lưu trữ dữ liệu.
Điều đó có nghĩa là bạn có thể phân tích các xu hướng dài hạn, khám phá các mô hình theo mùa và chạy các so sánh lịch sử mà các nền tảng gốc không thể thực hiện được.
Kết hợp dữ liệu GA4, Search Console và Google Ads?
Thậm chí còn mạnh mẽ hơn.
Điều này đặc biệt có giá trị khi kết hợp dữ liệu CRM với số liệu quảng cáo. Đột nhiên, những thứ như CLV trở thành một phần trong quá trình ra quyết định về chiến dịch của bạn.
Tìm hiểu sâu hơn: Các kỹ thuật phân tích nâng cao để đo lường PPC
BigQuery cho bạn tự do xây dựng các mô hình riêng phù hợp với doanh nghiệp của mình.
Ví dụ: bạn có thể tạo mô hình phân bổ đa điểm có tính đến mức độ tương tác, thời gian chuyển đổi hoặc thậm chí là hoạt động ngoại tuyến.
Nó không phải là MMM đầy đủ như Meridian, nhưng là một bước tiến lớn về khả năng hiển thị và kiểm soát - đặc biệt là đối với các chu kỳ bán hàng dài hơn.
Kết hợp điều đó với tập lệnh Python và API Google Ads (lưu ý: bạn sẽ cần mã thông báo nhà phát triển) và bạn đang đẩy giới hạn của dự báo hiệu suất.
Tìm hiểu sâu hơn: BigQuery ML mở khóa khả năng nhắm mục tiêu, đấu thầu và ROI tốt hơn trong Google Ads như thế nào
Hãy nghĩ đến các bảng thông tin theo dõi hơn 50 tài khoản ở một nơi, giúp bạn đánh giá chuẩn hiệu suất, phát hiện các trường hợp ngoại lệ và xác định xu hướng liên tài khoản.
Ví dụ, bạn có thể nhanh chóng xem tài khoản nào hoạt động kém hiệu quả hơn ở các số liệu cụ thể so với các tài khoản tương tự.
Nếu không có tính năng này, bạn sẽ bị giới hạn trong BigQuery Sandbox, nơi chỉ lưu giữ dữ liệu trong 60 ngày.
Nó không chỉ dừng lại ở báo cáo nền tảng, mà còn cung cấp khả năng lưu trữ linh hoạt, dữ liệu thống nhất, phân bổ nâng cao và thậm chí là máy học – tất cả đều ở một nơi.
Đúng vậy, có một đường cong học tập.
Nhưng nếu bạn nghiêm túc về việc mở rộng chiến lược PPC của mình và tạo những quyết định thông minh hơn dựa trên dữ liệu, phần thưởng sẽ xứng đáng hơn nhiều.
Trong khi các chuyên gia dữ liệu đã tận dụng kho dữ liệu và Ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc (SQL) trong nhiều năm, nhiều chuyên gia PPC vẫn dựa vào báo cáo trong nền tảng và các công cụ của bên thứ ba như Optmyzr và TrueClicks.
Nhưng với những hạn chế về dữ liệu đang phát triển của Google, tự động hóa ngày càng tăng và tầm quan trọng ngày càng tăng của dữ liệu của bên thứ nhất, việc thành thạo BigQuery đang trở thành một bước ngoặt đối với các chuyên gia tìm kiếm trả phí.
BigQuery là gì?
BigQuery là kho dữ liệu không có máy chủ được quản lý hoàn toàn của Google cho phép bạn lưu trữ và phân tích các tập dữ liệu khổng lồ bằng SQL.Không giống như Google Ads, Google Analytics 4 hoặc Google Search Console, cung cấp các báo cáo được xác định trước với các cửa sổ xem lại hạn chế, BigQuery cho phép bạn truy vấn dữ liệu thô mà không có những hạn chế đó.
Bạn không bị giới hạn trong 14 tháng (GA4) hoặc 16 tháng (GSC). Sau khi dữ liệu của bạn được nhập, dữ liệu đó sẽ có sẵn vô thời hạn.
Chỉ riêng điều đó đã khiến BigQuery trở thành một công cụ mạnh mẽ cho các chuyên gia PPC đang tìm kiếm thông tin chi tiết sâu hơn và độ chính xác của báo cáo dài hạn.
Để sử dụng BigQuery hiệu quả, bạn sẽ cần nắm vững SQL – ngôn ngữ được sử dụng để trích xuất, lọc và thao tác dữ liệu của mình.
Nếu SQL khiến bạn cảm thấy khó khăn, các công cụ như GA4SQL.com và ChatGPT có thể giúp bạn tạo truy vấn nhanh hơn, giúp quá trình học dễ dàng hơn.
Tuy nhiên, việc phát triển sự hiểu biết thực sự về SQL sẽ mang lại cho bạn một lợi thế rõ rệt khi làm việc với nền tảng này.
Một lưu ý quan trọng: mặc dù SQL do AI tạo ra có thể hữu ích, nhưng hãy luôn kiểm tra lại độ chính xác và hiệu quả trước khi chạy truy vấn.
Các truy vấn được viết kém có thể dẫn đến hiệu suất chậm và chi phí không cần thiết.
Nói về chi phí – không giống như Google Ads, nơi báo cáo miễn phí, BigQuery tính phí dựa trên lượng dữ liệu được xử lý.
May mắn thay, công cụ này luôn hiển thị cho bạn chi phí ước tính trước khi thực hiện và bằng cách tuân theo các biện pháp thực hành tốt nhất, bạn có thể giữ chi phí thấp trong khi vẫn mở khóa được những hiểu biết có giá trị cao.
Tại sao các chuyên gia PPC nên sử dụng BigQuery
Bây giờ, câu hỏi mà bạn có thể đang thắc mắc: tại sao bạn, với tư cách là một chuyên gia PPC, lại nên sử dụng BigQuery? Đây là quan điểm của tôi.1. Lưu trữ dữ liệu không giới hạn và cửa sổ xem lại dài hơn
Chỉ cần sử dụng BigQuery như một giải pháp lưu trữ dữ liệu dài hạn đã mang lại giá trị to lớn.Bằng cách xuất dữ liệu từ Google Ads và GA4, bạn tránh mất thông tin chi tiết lịch sử do giới hạn xem lại do nền tảng áp đặt.
Với BigQuery, bạn kiểm soát thời gian lưu trữ dữ liệu.
Điều đó có nghĩa là bạn có thể phân tích các xu hướng dài hạn, khám phá các mô hình theo mùa và chạy các so sánh lịch sử mà các nền tảng gốc không thể thực hiện được.
Kết hợp dữ liệu GA4, Search Console và Google Ads?
Thậm chí còn mạnh mẽ hơn.
2. Kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn
BigQuery cho phép bạn kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn, chẳng hạn như:- Google Ads.
- GA4.
- Search Console.
- Meta Ads.
- Hệ thống CRM.
- Dữ liệu bên ngoài (như thời tiết, hàng tồn kho hoặc thông tin chi tiết về đối thủ cạnh tranh).
Điều này đặc biệt có giá trị khi kết hợp dữ liệu CRM với số liệu quảng cáo. Đột nhiên, những thứ như CLV trở thành một phần trong quá trình ra quyết định về chiến dịch của bạn.
Tìm hiểu sâu hơn: Các kỹ thuật phân tích nâng cao để đo lường PPC
3. Phân bổ nâng cao và mô hình tùy chỉnh
Các mô hình phân bổ mặc định của Google thường giống như một hộp đen.BigQuery cho bạn tự do xây dựng các mô hình riêng phù hợp với doanh nghiệp của mình.
Ví dụ: bạn có thể tạo mô hình phân bổ đa điểm có tính đến mức độ tương tác, thời gian chuyển đổi hoặc thậm chí là hoạt động ngoại tuyến.
Nó không phải là MMM đầy đủ như Meridian, nhưng là một bước tiến lớn về khả năng hiển thị và kiểm soát - đặc biệt là đối với các chu kỳ bán hàng dài hơn.
4. Phân tích dự đoán với máy học
BigQuery tích hợp với BigQuery ML, do đó, bạn có thể xây dựng và chạy các mô hình dự đoán mà không cần chuyên môn về mã hóa sâu. Sử dụng để:- Dự báo tỷ lệ chuyển đổi.
- Lập mô hình phân bổ ngân sách để có ROAS tối đa.
- Phát hiện sớm các bất thường trong hiệu suất (mặc dù các tập lệnh Google Ads cũng có thể hữu ích ở đây).
Kết hợp điều đó với tập lệnh Python và API Google Ads (lưu ý: bạn sẽ cần mã thông báo nhà phát triển) và bạn đang đẩy giới hạn của dự báo hiệu suất.
Tìm hiểu sâu hơn: BigQuery ML mở khóa khả năng nhắm mục tiêu, đấu thầu và ROI tốt hơn trong Google Ads như thế nào
5. Tổng hợp nhiều tài khoản
Nếu bạn quản lý nhiều tài khoản Google Ads trong cùng một ngành dọc, BigQuery có thể tổng hợp chúng thành một tập dữ liệu để phân tích liền mạch.Hãy nghĩ đến các bảng thông tin theo dõi hơn 50 tài khoản ở một nơi, giúp bạn đánh giá chuẩn hiệu suất, phát hiện các trường hợp ngoại lệ và xác định xu hướng liên tài khoản.
Ví dụ, bạn có thể nhanh chóng xem tài khoản nào hoạt động kém hiệu quả hơn ở các số liệu cụ thể so với các tài khoản tương tự.
Bắt đầu sử dụng BigQuery
Nếu bạn mới sử dụng BigQuery, sau đây là lộ trình đơn giản để bạn bắt đầu:- Thiết lập tài khoản Google Cloud và bật BigQuery.
- Xuất dữ liệu GA4 và Google Ads sang BigQuery. GA4 hỗ trợ xuất dữ liệu gốc. Đối với Google Ads, hãy sử dụng tính năng Chuyển dữ liệu.
- Tìm hiểu những điều cơ bản về SQL. Tính năng này rất cần thiết để viết các truy vấn nhằm trích xuất và phân tích dữ liệu của bạn.
Nếu không có tính năng này, bạn sẽ bị giới hạn trong BigQuery Sandbox, nơi chỉ lưu giữ dữ liệu trong 60 ngày.
BigQuery phải có trong hộp công cụ của mọi chuyên gia PPC
BigQuery đang nhanh chóng trở thành công cụ không thể thiếu đối với các chuyên gia PPC hiện đại.Nó không chỉ dừng lại ở báo cáo nền tảng, mà còn cung cấp khả năng lưu trữ linh hoạt, dữ liệu thống nhất, phân bổ nâng cao và thậm chí là máy học – tất cả đều ở một nơi.
Đúng vậy, có một đường cong học tập.
Nhưng nếu bạn nghiêm túc về việc mở rộng chiến lược PPC của mình và tạo những quyết định thông minh hơn dựa trên dữ liệu, phần thưởng sẽ xứng đáng hơn nhiều.
