BigQuery是一个最充分利用工具， PPC。
虽然数据的专业人员已利用数据仓库和结构化查询语言(SQL)多年来，许多PPC专家仍然依赖在平台的报告和第三方的工具，如Optmyzr和TrueClicks.
但与谷歌的不断变化的数据的限制，增加自动化，并将日益重要的第一方的数据，掌握BigQuery是成为改变游戏规则，用于支付检索专家。
什么是BigQuery?
BigQuery是谷歌的全面管理，无服务器数据库，可以存储和分析大量数据集的使用SQL。
与谷歌的广告， 谷歌分析4 ，或 谷歌搜索台 ，它提供预定的报告有限的回顾窗，BigQuery允许查询的原始数据没有这些限制。
你不局限于14个月(GA4)或16个月(GSC). 一旦你的数据是进口的，它可以无限期地存在下去。
这本身就使得BigQuery一个强大的工具，PPC专业人士寻求更深入的见解和长期的报告的准确性。
使用BigQuery效率，你将需要一个牢固掌握的SQL–语言使用的抽取、筛选和处理数据。
如果SQL感到恐吓、工具喜欢GA4SQL.com 和ChatGPT可以帮助你产生查询更快、宽松的学习曲线。
仍然，发展一个真正的了解SQL给你一个明显的优势时工作的平台。
一个重要的注意：在AI-产生的SQL可能是有用的，总是双检查的准确性和效率之前运行查询。
不佳的书面查询结果中的慢性能和不必要的费用。
发言的成本与谷歌的广告，报告是免费的，BigQuery费量为基准数据进行处理。
幸运的是，它始终显示了你估计费用前执行，并通过以下最佳做法，可以保持费用低的同时解锁高价值的见解。
为什么PPC专家应使用BigQuery
现在，这个问题你可能会问：为什么应你，作为一个PPC专家，使用BigQuery? 这是我的采取。
1. 无限的数据存储和再回顾windows
简单地使用BigQuery作为一个长期的数据储存解决方案已经增添了巨大价值。
通过出口数据，从Google的广告和GA4，可以避免失去历史的见解的平台，实行回顾的限制。
与BigQuery，你控制数据存储。
这意味着你可以分析长期趋势，发现季节性的模式，以及运行历史比较，是不可能在本地平台。
结合GA4，搜索台，广告中的数据？
甚至更加强大。
2. 数据结合起来从多个来源
BigQuery可以让你合并数据来自多个来源，例如：
- 谷歌的广告。
- GA4.
- 搜索的控制台。
- 元的广告。
- CRM系统。
- 外部数据(如天气、库存或竞争对手见解).
通过集中这些数据，你打破平台孤岛，并使交叉通道的报告，导致更好、更可操作的见解。
这是特别宝贵的当混合CRM的数据与广告标准。 突然之间，事情就像叠的部分成为你的竞选决策。
3. 增强归属和定制模型
谷歌的默认归属模式常常感到就像一个黑盒子。
BigQuery给你自由建立自己的模特量身定做的到你的业务。
例如，可以创建一个多接触归模型，该模型考虑参与、时间转换，或甚至离线的活动。
它不是一个完整的嗯样子午线，但这是一个重大步骤，在可见度和控制，尤其是对于较长的销售周期。
4. 预测分析的有机学习
BigQuery集BigQuery ML，这样你就可以建立和运行的预测模型没有深刻的编码的专业知识。 用它来：
- 预计的转换率。
- 模型的预算分配最大的罗德.
- 发现异常的性能早期的(即使 谷歌的广告脚本 还可以帮助这里)。
想象预测哪些关键字或观众会把最好根据历史数据或计算机学习投入，然后调整招标相应。
对与蟒蛇脚本和谷歌广告API(注：只需要一个开发牌)，以及你推动该限制的性能预测。
5. 多账户汇总
如果你管理多个谷歌的广告中的帐户相同的垂直的，BigQuery可以聚合成一个无缝数据集的分析。
想到仪表板，跟踪50多个账户在一个地方，帮助您的基准业绩，发现异常，并识别交帐户的趋势。
你可以迅速看到，例如，其帐户业绩不佳的具体指标相比，他们的同龄人。
开始与BigQuery
如果你是新来的BigQuery，这里有一个简单的路线图让你去：
- 设立了一个谷歌云帐户和使BigQuery.
- 出口GA4和谷歌的广告数据来BigQuery. GA4支持当地的出口。 谷歌的广告，使用该数据传输的特征。
- 学习基础知识的SQL。这是必须为书面查询，以提取和分析数据。
一个提示：总是连接你的帐单的信息，甚至如果你只是储存数据。
没有它，你是有限的BigQuery沙箱，其中仅保留了数据为60天。
BigQuery应该在每一个PPC专家的工具箱
BigQuery正迅速成为一个必须具备现代PPC专家。
它超越了平台报告、提供灵活的储存、统一的数据、先进的归属，甚至学习机–全部在一个地方。
是的，有一个学习曲线。
但如果你是认真的关于扩展PPC战略，并使智慧、数据驱动的决定，支付额超过值得的。
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