PPC для сверхразумов | Александр Хитро

Объединившие несколько поколений вернулись.

Не могу с вами не поделиться прекрасной новостью, т.к. мы здесь все ровесники и выросли на одной и той же музыке.

Неделю назад во всех соцсетях в аккаунтах группы Linkin Park и всех их участников появился загадочный анонс с обратным отсчётом 100 часов. Поклонники по всему миру выдвигали разные гипотезы, что же это будет: новый концерт, совместный концерт с другой группой, новый солист, новая песня, новый альбом?

Но по истечении этих 100 часов на стриме ничего не произошло — появился только ещё один загадочный анонс, что что-то большое случится 5 сентября.

Позже появилась информация, что это будет концерт в очень маленьком зале всего на пару тысяч человек, но с онлайн трансляцией во всех соцсетях.

Я включил пуш-уведомления во всех их аккаунтах и с нетерпением ждал любых новостей, т.к. вырос на их музыке, слушая на аудиокассетах их дебютный альбом Hybrid Theory ещё в 2000 году.

И вот он — долгожданный пуш перед стартом ивента.

Запись лайва.

Сет начался с новой песни — The Emptiness Machine, во время которой была представлена Emily Armstrong — новая солистка Linkin Park с достойнейшим мощным вокалом. А её скрим и вовсе неотличим от скрима Честера Беннингтона. Также нас познакомили с новым барабанщиком — Collin Brittain.

Второй солист Mike Shinoda с таким удовольствием улыбался, когда пела Эмили. Честер бы ими гордился.

Но в комментариях во всех соцсетях мнения полярно разделились.

Одни восхищены вокалом Эмили, рады возвращению кумиров после стольких лет молчания, называют это началом новой эры, тысячи и тысячи комментариев на всех языках мира с поддержкой и любовью.

Другие говорят, что Честера никем не заменить, что недовольны голосом Эмили, что она слишком отчаянно пытается копировать Честера, что после его смерти группе нужно было отпустить прошлое и поменять название, забывая при этом, что Честер последним присоединился к группе, а основал её Майк Шинода.

Эмили хоть и сильно волновалась из-за давления и ответственности, и даже чуть не расплакалась на сцене во время одной из песен, безупречно пела вживую, повторяю, вживую, одни из самых сложных вокальных партий за всю рок-историю. И люди ещё смеют говорить, что она сделала это хуже Честера Беннингтона, который был и по сей день остается одним из величайших вокалистов, когда-либо ходивших по этой планете.

Что бы вы предпочли: вообще никакого Linkin Park или чтобы Linkin Park существовали еще пару десятилетий, чтобы на их музыке выросли ещё и дети наших детей?

Подумайте об этом дважды.

Лицемерие и ненависть этих людей не знают границ. Они так сильно и так показушно «скорбят» по Честеру, что забыли причину, по которой он забрал свою жизнь, о чём он много раз говорил в разных интервью на протяжении последних лет перед смертью, о чём написал много текстов своих песен.

Эти люди так и не поняли, о чём он пел. Спасибо тем, кто снял маски и показал миру, какими «фанатами» они являются на самом деле.

Остальные из нас с радостью раскупят все билеты и мерч, которые эти лицемеры больше никогда не купят из-за нежелания поддерживать кумиров, на музыке которых выросли.

Во время концерта на новую песню The Emptiness Machine состоялся релиз на стриминг платформах, а также клипа на YouTube.

В конце выступления был объявлен релиз нового альбома "From Zero" 15 ноября, а также мировой тур в пяти странах.

Интервью о возвращении.

Ближайший концерт состоится 22 сентября всего в 780 км от меня в немецком городе Гамбург на стадионе Barclays Arena на 15 тысяч мест, и я буду там. Старт продажи билетов через неделю.

Я никогда себе не прощу то, что 9 лет назад не пошёл на их концерт и не услышал Честера вживую, когда они приезжали в Минск во время мирового тура с альбомом The Hunting Party.

Этот шанс упустить я себе не позволю.

Как и не пропущу последний мировой тур завершающих свою 28-летнюю карьеру Sum 41, на музыке которых я рос с 2001 года. Памятный бумажный билет на концерт 9 ноября моей любимой группы всех времён, купленный в первую минуту продаж в зону перед сценой, лежит у меня на столе и ждёт своего дня.

via @ppc_bigbrain

😨 Увидев это, жизнь уже не будет прежней.

3 года я продумываю, переделываю и универсализирую комбайн в Power Query для автоматизации работы с контекстной рекламой.

Но сделать его и объяснять выполнение и применение сотен операций людям без опыта работы с Power Query, сводными таблицами, моделью данных, не разобрав сначала основы основ, нет никакого смысла.

Для незнакомого с этим человека комбайн и его исходный код без инструкции использования — пустышка.

————

25 вопросов, которые закроет инструкция к комбайну:

🔹 Какие операции он выполняет?
🔹 Чем они важны?
🔹 Какие, откуда и в каком виде нужны исходные данные?
🔹 Какие процессы после этого станут возможны?
🔹 Какие этапы автоматизировать?
🔹 Почему это важно?
🔹 Чем они важны для PPC-шника и рекламодателя?
🔹 Как не допустить возникновение ряда проблем в контекстной рекламе?
🔹 Разовое и итерационное решение проблем.
🔹 Как создать интерактивную фильтрацию чего угодно?
🔹 Как интерпретировать результаты?
🔹 Как их применять в контекстной рекламе?
🔹 Иные сферы применения?
🔹 Что для этого нужно?
🔹 Как подготовить данные для дальнейшего использования?
🔹 На каких этапах работы с проектом их применять?
🔹 Как часто выполнять какие операции?
🔹 Что нужно для автоматизации всех последующих итераций одинаковых действий?
🔹 Как это применить в любом проекте?
🔹 Как это раскатить на любой язык?
🔹 Как адаптировать шаблон и под Гугл, и под Яндекс?

И ещё десятки других вопросов о выполнении каждой операции.

————

Самым правильным решением будет сделать пошаговый видеокурс по работе с Power Query в контекстной рекламе, разложив всё по полочкам:

1️⃣ Введение, возможности, сферы применения.
2️⃣ Все кнопочки панели управления и контекстные меню.
3️⃣ Возможности языка M, которых нет в графическом интерфейсе PQ.
4️⃣ Десятки способов ускорения отработки запросов PQ.
5️⃣ Как делать нельзя ни в коем случае.
6️⃣ Возможности языка DAX в Power Pivot для вычисления мер в модели данных.
7️⃣ Применение полученных данных в различных видах визуализации.
8️⃣ Создание условий для удобной интерактивной фильтрации визуализированных данных.
9️⃣ Продвинутая работа со сводными таблицами по модели данных.

И весь этот материал объяснять на реальных примерах из контекстной рекламы:

✅️ Зачем, что, как и когда делать?
✅️ Что важно, когда и почему?
✅️ Как сразу делать, чтобы не переделывать по 10 раз?
✅️ Как сразу делать оптимально, чтобы не страдать от долгой отработки запросов?
✅️ Как на этом зарабатывать больше денег ежемесячно?

————

Почему Power Query, а не Python?

Потому что в PQ гораздо ниже порог входа. Множество операций выполняется кнопками в панели меню, как в Excel. И здесь нет ничего сложного. Базовые полсотни самых необходимых операций в PQ может освоить за день даже ребёнок. И применять потом усвоенное одновременно и в Excel, и в Power BI.

Дальше по той же логике строить работу и в Looker Studio, и в любых других ETL и BI сервисах и визуализации данных.

И при желании повторять это на каких угодно языках программирования. Уже есть пример, когда человек посмотрел мои эфиры и пошёл всё повторять сразу на Python. И всё правильно сделал.

Разберу всё самое важное, что сам освоил, но не весь тот бред, который я когда-либо делал и переделывал после тройных инсультов, а уже оптимизированную версию подходов к работе, чтобы помочь вам избежать бесконечных переделываний и расстройств.

————

Зачем нужен Power Query?

Это среда автоматизации выполнения сотен операций в едином пайплайне.

Сколько можно годами делать каждый раз одно и то же вручную?

Сколько можно ненавидеть свою работу или её части из-за того, что нет средств, позволяющих выполнять задачи не с мучениями, а легко и с горящими глазами?

————

Мне не интересно делать курсы по контекстной рекламе, которыми уже засран интернет.

Мне интересно создать несуществующий в отрасли уникальный продукт и курс по его использованию, благодаря которому любой, кто хоть раз увидит результаты его отработки, никогда больше не сможет смотреть на свою работу как прежде.

Как вам идея?

via @ppc_bigbrain

🧑‍⚕️ Год эволюции автоматизации контекста в Power Query.

Собрал опубликованные за последний год посты об автоматизации в Power Query. Перечитал их и заметил интересный момент.

Несмотря на то что текстовые описания выполняемых процессов остались теми же, многое изменилось в логике моих действий, подходах, порядке операций, их количестве, и главное — скорости их выполнения.

Самая первая сырая версия пайплайна отрабатывала какие-то безумные 40 минут, т.к. я просто не знал более оптимальных способов.

Сейчас 125 процессов выполняются за 1 минуту, хоть их и можно ускорить ещё в несколько раз — нужно всего лишь не лениться и переделать всё с самого начала ещё раз десять, переизобретя логику действий и ещё больше оптимизировав каждую операцию.

О многом я раньше не представлял не только о том, как это делать, а что это вообще выполнимо.

Чем больше впитывал на Ютубе видосы BI-разработчиков, чем больше пробовал что-то новое, тем интереснее становилось переделывать всё заново, собирая по крупицам подходы к преобразованию данных из очередных 30-50 видеоуроков, просмотренных по несколько раз каждый.

Оставлю это здесь в истории как памятник, к которому когда-то будет интересно вернуться самому и поумиляться с того, каким тупым валенком я был и какую лютую дичь я творил, хоть и для совсем незнакомого с этой темой человека это до сих пор инфа разрыв башки.

————————

1️⃣ Поисковый автотаргет = инсульт седалища? (или что можно делать в Power Query)

2️⃣ Почему для вас важен Power Query?

3️⃣ Автошаблон для анализа статистики поисковых запросов.

4️⃣ Извлечение, фильтрация и замена библиотек в Power Query.

5️⃣ Кросс-минусация между категориями в Power Query (часть 1, часть 2, результаты)

6️⃣ Автоматизация чистки поисковых запросов в 1 клик.

7️⃣ Стрим про работу на иностранных языках в Google Ads.

8️⃣ Автоматизация запуска Google Ads на иностранных языках.

9️⃣ 18 способов ускорения запросов в Power Query.

1️⃣0️⃣ Автоматизация обработки поисковых запросов в Power Query.

1️⃣1️⃣ Автогруппировка 35 тысяч фраз за 2 минуты в Power Query (часть 1, часть 2, часть 3, тизер).

1️⃣2️⃣ Новые слои функционала и универсализация шаблона Power Query.

1️⃣3️⃣ Автоматизация 80 LVL => автоматизация over9000 LVL.

1️⃣4️⃣ 125 операций теперь за 1 минуту и 1 клик: обработка семантики в Power Query.

————————

Изучайте новое, юные падаваны, это систематизирует хаос в голове, тренирует дисциплину, мозг самопроизвольно начинает думать совершенно иначе.

От количества повторений вырабатывается полезная привычка смотреть на ныне невыполнимые в рамках текущих навыков задачи не как на что-то неосуществимое, а всего лишь как на очередной вызов, на который смотришь с мыслью:

«Задача ясна, пойдём переделаем раз десять и научимся её решать, ничего страшного, подумаешь».

И дальше с подобным отношением смотришь на всё происходящее в жизни.

via @ppc_bigbrain

🆘 (2/2) 20 шагов, если Google Ads скрывает поисковые запросы с 80% кликов.

⬆️ Продолжение части 1.

5️⃣ Собрать отраслевые домены конкурентов:
🥷 Спарсить SERP по списку ключей.
🥷 В пользовательских отчётах Google Ads собрать отчёт в срезе доменов из статистики аукционов, добавить в срез: даты, РК, группы, ключи, выбрать максимальный диапазон дат. Это позволит увидеть в сотню раз больше уникальных доменов, чем в стандартной статистике аукционов.

6️⃣ Домены из парсинга SERP и статистики аукционов объединить в один столбец, удалить дубли доменов.

7️⃣ С главных страниц списка уникальных доменов спарсить метатеги title+h1+description.

8️⃣ Три столбца метатегов объединить в один, продублировать его и обработать надстройкой SEMTools:
🥷 Удалить пунктуацию.
🥷 Привести к строчному регистру.
🥷 Удалить повторы слов в строке.
🥷 Лемматизировать.
🥷 Удалить стоп-слова.

9️⃣ Составить список главных категорийных слов, без которых страница не будет являться отраслевой, продублировать его рядом и лемматизировать.

1️⃣0️⃣ Составленный в пункте 9 список главных отраслевых слов извлечь из столбца с преобразованными метатегами в пункте 8.

1️⃣1️⃣ Отфильтровать домены, в метатегах которых извлечены главные отраслевые слова, т.е. эти домены точно являются отраслевыми конкурентами.

1️⃣2️⃣ По каждому домену спарсить в Screaming Frog все его урлы. Или только по тем, с которым доля пересечений показов в статистике аукционов наибольшая.

1️⃣3️⃣ По каждому URL каждого домена собрать прогноз ключей в планировщике Google Ads, выгрузить в Эксель, сложить файлы в ту же папку.

1️⃣4️⃣ Также изучить: 43 бесплатных и платных инструмента для сбора семантики. Поисковые подсказки, похожие запросы, ключи из баз сервисов — полезным будет всё.

1️⃣5️⃣ Объединить все файлы экспорта в один.

1️⃣6️⃣ Убрать дубли и неявные дубли выгруженных фраз.

1️⃣7️⃣ Убрать дубли и неявные дубли ключей в аккаунте и целевых поисковых запросов.

Пункты 16–17 необязательны, но они позволят не читать лишние тысячи строк, которые повторяют ваши ключи из аккаунта и уже прочитанные вами ранее целевые поисковые запросы.

1️⃣8️⃣ Сделать 1-gram анализ фраз (частотный словарь слов, из которых состоят фразы). В Power Query его можно сделать интерактивным.

1️⃣9️⃣ Собрать вайтлист целевых слов. Остальные слова и содержащие их фразы — нецелевые, и минус-список уже готов.

2️⃣0️⃣ Собрать в минус-фразы в [точном соответствии] слишком широкие фразы, которые хоть и содержат только целевые слов, но в которых не хватает нужного вам специфического слова, без которого фраза не имеет смысла для рекламирования.

————

Я уже разбирал на эфирах в закрытом канале:

🥸 Сбор сайтов конкурентов, парсинг метатегов урлов, их преобразование, извлечение целевых слов, фильтрацию только отраслевых доменов.
🥸 Настройки Screaming Frog SEO Spider, которые позволят не парсить с сайтов ненужную информацию и не упереться в лимит оперативной памяти.
🥸 Парсинг урлов домена по включениям и итерационный перезапуск парсинга урлов по исключениям.
🥸 Сбор иностранной семантики по доменам, точным урлам, ключам.
🥸 Объединение выгрузок, удаление дублей фраз, переводы, лемматизацию.
🥸 Фильтрацию семантики вайтлистом целевых слов.
🥸 Группировку фраз в порядке приоритета кластеров.
🥸 Формирование большого блэклиста слов без ручного сбора каждого минус-слова.
🥸 Массовую фильтрацию слишком широких "грязных" фраз для их исключения в точном соответствии.

Присоединяйтесь, скину вам ссылки на проведённые эфиры на эти темы — и изучайте в своё удовольствие, ни в чём себе не отказывайте.

————

⏰ В четверг 29 августа в 19:00 по МСК на стриме разберу в Power Query:

📌 Автоматизацию итерационной фильтрации целевых фраз.
📌 Автоматизацию итерационного сбора минус-слов и минус-фраз.
📌 Универсализацию готового пайплайна обработки данных под любой проект.

🔔 Го учиться, сентябрь на носу 🚸

via @ppc_bigbrain