Лучшая реклама - это никакой рекламы. Опыт. Цены

Профессиональные услуги по размещению рекламы в Яндексе и настройке рекламных кампаний. Уточнить

Программные коды для платного поиска (Paid Search)

Примеры программных кодов, используемых в платном поиске (Paid Search).

Ключевые слова: платный поиск, контекстная реклама, поисковая реклама, Google Ads, Яндекс.Директ, платный поиск, поисковая реклама, Google Ads, Яндекс.Директ, модули Python, библиотеки Python, платный поиск, Paid Search, программные коды, примеры программных кодов

Платный поиск или paid search представляет собой форму цифровой рекламы, при которой рекламодатели платят за показ своих объявлений в результатах поисковых систем.

Цели платного поиска

Повышение узнаваемости бренда : размещение рекламных объявлений увеличивает видимость компании и ее продуктов среди целевой аудитории.
Привлечение трафика: объявления направляют пользователей непосредственно на сайт рекламодателя, увеличивая количество посетителей.
Увеличение продаж: таргетированные рекламные кампании позволяют привлечь заинтересованных клиентов, готовых совершить покупку.
Поддержание конкурентоспособности : использование платного поиска позволяет оставаться заметным и конкурентоспособным на рынке.

Важность и назначение платного поиска

Эффективное использование платного поиска имеет ряд преимуществ:

Быстрая окупаемость инвестиций благодаря точному таргетингу и возможности мгновенного запуска рекламной кампании.
Гибкость настройки кампаний: возможность быстро адаптировать рекламу под изменения рынка или потребностей аудитории.
Высокая конверсия: пользователи видят релевантную информацию сразу после ввода запроса, что повышает вероятность совершения действия.

Примеры платформ платного поиска

Название платформы	Особенности
Google Ads	Крупнейшая платформа платного поиска, охватывающая миллионы пользователей ежедневно.
Яндекс. Директ	Популярная российская платформа, ориентированная на русскоязычную аудиторию.

Применение платного поиска в интернет-рекламе

Платный поиск активно используется для привлечения внимания к продуктам и услугам через поисковые системы. Он предоставляет рекламодателям возможность показывать свои объявления потенциальным клиентам прямо в момент их активного поиска информации о товарах или услугах.

Задачи платного поиска

Генерация трафика : привлечение посетителей на сайт рекламодателя путем размещения объявлений в поисковой выдаче.
Повышение узнаваемости бренда: увеличение видимости бренда и повышение осведомленности потребителей о продуктах и услугах.
Конвертация лидов : стимулирование потенциальных покупателей к совершению целевых действий, таких как покупка, регистрация или звонок.
Поддержание конкурентоспособности : сохранение присутствия бренда в топовых позициях поисковой выдачи.

Технологии платного поиска

Для реализации платного поиска используются различные технологические решения, обеспечивающие эффективность и точность рекламных кампаний.

Google Ads : крупнейшая мировая платформа для контекстной рекламы, поддерживающая широкий спектр настроек и инструментов аналитики.
Яндекс. Директ : популярная российская система контекстной рекламы, оптимизированная для русскоязычной аудитории.
Microsoft Advertising : платформа от Microsoft, позволяющая размещать рекламу в Bing и других партнерских сетях.

Основные модули и библиотеки Python для платного поиска

beautifulsoup4: библиотека для парсинга HTML и XML документов, полезна для извлечения данных из отчетов рекламных платформ.
googleads: официальный клиентский SDK от Google для работы с Google Ads API, упрощает взаимодействие с рекламными аккаунтами.
yandex_direct_sdk : официальная библиотека от Яндекса для взаимодействия с Яндекс. Директ API, облегчает работу с рекламными кампаниями.
adwordsapi: устаревший модуль, ранее использовавшийся для работы с AdWords API, сейчас рекомендуется использовать googleads.
requests : универсальный HTTP-клиент, позволяет отправлять запросы к API рекламных платформ и получать данные.

Задачи, решаемые с помощью модулей и библиотек Python в платном поиске

Автоматизация отчетности: сбор и анализ данных из рекламных аккаунтов, создание отчетов и визуализация результатов.
Оптимизация ставок и бюджетов: настройка автоматического управления ставками и бюджетами на основе заданных критериев и показателей эффективности. li>
Анализ эффективности кампаний: оценка ROI, CTR, конверсий и других ключевых метрик, выявление слабых мест и улучшение стратегий продвижения. li>
Мониторинг и контроль : отслеживание изменений в рекламных кампаниях, своевременное реагирование на отклонения и проблемы. li>

Пример 1 : Создание объявления в Google Ads

<script async src="https:  //www.  
google.com/js/genuine.js"></script>
<script>
google_ad_client = "pub-XXXXXXX";
google_ad_slot  =  "YYYYY";
google_ad_width = 728;
google_ad_height =  90;
</script>

Этот фрагмент JavaScript-кода предназначен для встраивания баннерной рекламы в веб-сайт. Параметры adsense_id, slot и размеры блока задаются индивидуально.

Пример 2 : Настройка таргетированной рекламы в Яндекс.Директ

<a   href="https :  
//example.ru/"   target="_blank">
      <img src="image. jpg"   alt="Реклама">
</a>

HTML-код для создания ссылки с изображением, используемой в таргетированных рекламных кампаниях Яндекс.Директа. Изображение и ссылка настраиваются согласно требованиям рекламной кампании.

Пример 3 : Автоматическая генерация ключевых слов в Google Ads

import csv
from googleads  import  adwords

def   generate_keywords(campaign_name) :  

       #  Загрузка аккаунта и кампания
       client =   adwords.AdWordsClient.LoadFromStorage()
      campaign_service   = client.  
GetService('CampaignService',
 version='v201809')
     campaigns = campaign_service. 
get(campaigns=[{'Name':    campaign_name}])

       # Генерация   списка ключевых   слов
     keyword_list =   []
       for   campaign in campaigns  : 
                  keywords   =   [{'text':   'купить  '+product,
 'matchType' : 
 'BROAD'} for  product  in ['телефон', 'компьютер']]
          keyword_list. extend(keywords)

    return keyword_list

Пример Python-кода для автоматической генерации ключевых слов на основе заданного списка товаров. Этот скрипт может быть использован для масштабирования рекламных кампаний в Google Ads.

Пример 4: Управление ставками в Яндекс. Директе

import requests
import json

url = 'https: //api.direct. yandex. ru/v5/campaigns/{campaign_id}/bids'
headers  =  {'Authorization'  :   'Bearer XXXXXX'}
data  =  {
        'bids'  :   [
               {
                       'bid' :  
 10, 

                   'criterionId':
   '123456', 
                   'type' :  
 'POSITION'
          }
       ]
}
response = requests. put(url, headers=headers,   data=json. dumps(data))
print(response.  
json())

Пример REST-запроса для изменения ставок на уровне конкретных критериев в Яндекс.Директе. Позволяет гибко управлять стоимостью кликов и позиционированием объявлений.

Пример 5: Сбор статистики из Google Analytics

import   pandas   as pd
from   googleapiclient. discovery   import   build

# Авторизация   и получение данных
service = build('analyticsreporting', 'v4', credentials=credentials)
request  = {
        'reportRequest' :  
 {
              'viewId': 
 'XXXXXX',

                'dateRanges':   [{'startDate': 
 'today', 'endDate':   'today'}],
                'metrics' :  
 [{'expression':
  'ga : 
sessions'},
 {'expression' : 
 'ga : pageviews'}]
     }
}
response   = service.  
reports(). batchGet(body={'reportRequests' : 
 [request]}).execute()
df   =  pd.DataFrame.  
from_dict(response['reports'][0]['data']['rows'])
print(df)

Пример Python-кода для сбора статистических данных из Google Analytics. Позволяет извлекать актуальные данные о посещениях сайта и просмотрах страниц.

Пример 6: Оптимизация бюджета в Google Ads

import  googleads.
adwords

def optimize_budget(campaign_id,  
  budget) :  

     client   = googleads.
adwords. 
AdWordsClient. LoadFromStorage()
       campaign_service =   client.GetService('CampaignService',   version='v201809')
     campaign = campaign_service. get(campaigns=[{'id' :  
  campaign_id}])[0]
     campaign.budget.consolidatedMonthlyBudget.  
microAmount = int(budget   * 1e6)
        campaign_service.mutate([{'operator' :  
  'SET', 
 'operand' :  
 campaign}])

Пример Python-кода для динамического изменения месячного бюджета рекламной кампании в Google Ads. Это помогает эффективно распределять ресурсы и контролировать расходы.

Пример 7: Автоматический мониторинг позиций объявлений

import time
import googleads.adwords

def  monitor_positions(campaign_id): 
      while   True : 
                client   = googleads.adwords. 
AdWordsClient.LoadFromStorage()
                   campaign_service =  client. GetService('CampaignService', 
  version='v201809')
              campaigns   =  campaign_service.
get(campaigns=[{'id' :    campaign_id}])
            for   campaign in campaigns:  
                   positions =  campaign.  
statistics.position
                         print(f'Позиция   объявления :  
 {positions}')
             time.sleep(60)

Пример Python-кода для регулярного мониторинга текущих позиций объявлений в рекламной кампании. Полезен для оперативного контроля и принятия решений.

Пример 8 : Анализ эффективности ключевых слов

import pandas as pd
from   googleads import adwords

def analyze_keywords(campaign_name):  
         client  =  adwords.AdWordsClient. LoadFromStorage()
       keyword_service = client. 
GetService('KeywordPlanAdGroupKeywordService',
 version='v201809')
       keywords  =   keyword_service.get(keyword_plan_ad_group_keywords=[{'keywordPlanAdGroup' :   {'name':
 campaign_name}}])
      df = pd. DataFrame.from_records([k.ToDictionary() for k in keywords])
      print(df.  
head())

Пример Python-кода для анализа эффективности ключевых слов в рамках конкретной рекламной кампании. Позволяет оценить производительность каждого ключевого слова и принять обоснованные решения по оптимизации.

Пример 9 : Использование AI для прогнозирования ставок

import tensorflow  as  tf
from   sklearn.model_selection import  train_test_split
from  sklearn.preprocessing   import StandardScaler

#  Загрузка исторических данных
data = pd.read_csv('historical_data. csv')

#   Подготовка данных
features   =  data. 
drop(['click',  'cost'], axis=1)
target   =  data['click']
scaler = StandardScaler()
scaled_features   =  scaler. fit_transform(features)
x_train,  
 x_test,
  y_train,  
 y_test =  train_test_split(scaled_features, target,  
   test_size=0.2,  random_state=42)

#  Создание модели машинного обучения
model =  tf.  
keras.Sequential([
    tf.keras.layers.  
Dense(64, 
 activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(32,
 activation='relu'),
     tf.keras.
layers. Dense(1,
   activation='linear')
])
model.  
compile(optimizer='adam',  loss='mse')
model.  
fit(x_train,
 y_train,  epochs=100, validation_data=(x_test,  y_test))

# Прогнозирование ставок
predicted_costs = model. predict(x_test)

Пример Python-кода с использованием нейронных сетей TensorFlow для прогнозирования стоимости кликов на основе исторических данных. Помогает заранее планировать бюджет и оптимизировать ставки.

Пример 10 : Интеграция рекламных кампаний с CRM-системой

import requests
import   json

def send_lead_to_crm(email, phone,  source) : 

       url =  'https:
//crm.example. com/api/leads'
       headers =  {'Content-Type' :  
 'application/json'}
     data =  {
            'email':   email,
          'phone':
 phone,
          'source' :  
 source
       }
         response = requests.post(url, headers=headers, 
  data=json.dumps(data))
        print(response. status_code)

Пример REST-запроса для передачи лида из рекламной кампании в CRM-систему. Позволяет интегрировать маркетинговые активности с процессами продаж и обслуживания клиентов.

Лучшая реклама - это никакой рекламы. Опыт. Цены

Примеры программных кодов, используемых в платном поиске (Paid Search). Уточнить