PPC中的AI代理：今天要知道和建造什么

了解如何将AI代理带入PPC工作流程。从简单的任务到多代理系统，这是如何在每个级别自动化更智能的方法。

AI在付费搜索中不是未来的预测；它已经重塑了如何管理广告系列。

AI代理工具现在能够转换您的 PPC 工作流程。

问题不是AI是否会更改PPC管理。

您现在应该开始使用哪些工具，以及今天可以构建的工具，以使明天的工作更快，更智能和更容易。

脚本与自动化与代理：了解演变

在深入研究特定工具之前，要了解AI代理在PPC管理解决方案范围中适合的位置至关重要。

从脚本到代理的发展代表了我们进行竞选优化的方式的基本转变。

脚本：基础

Google ADS脚本 和类似的工具是预定义的代码路径，可以根据固定条件执行特定操作。

它们对于重复任务的功能强大，但范围有限。他们可以：

• 执行预定的逻辑（例如，如果是语句）。
• 在每种情况下都需要明确的编程。
• 努力适应意外情况。
• 在基于规则的优化方面表现出色，例如暂停表现较低的关键字。

脚本用法的一个经典示例是报告脚本，该脚本将每日指标导出到Google表中。

可能的扩展是对 性能最大 ， 需求gen 或 质量评分 的重点报告。

由于Google和Microsoft涵盖了数百个指标，因此报告脚本想法几乎没有限制。

脚本的另一个关键用例是通过操作脚本自动化。

例如，如果ROAS低于5，或者暂停质量分数以下3岁以下的关键字，则可能会设置一个脚本以暂停广告系列。

这些脚本超出了报告；他们实际上执行任务，将一些手动工作从您的盘子上拿走。

但是，它们仍然有限：他们的行动是预定义的，只能处理特定的反复情况。

虽然有用，但广告脚本可为更高级或自适应自动化提供最小的灵活性。

自动规则

规则可让您根据选择的设置和条件自动更改帐户。

您可以更改广告状态，预算，投标等。

例如，您可以设置一个规则以增加关键字出价时，每当您的广告删除SERP的第1页。

这是自动规则可以做的：

• 执行简单的if/tht Logic（如果每次点击的费用上升到5美元以上，则暂停关键字）。
• 当点击阈值时，监视特定的指标和触发操作。
• 在某些情况发生时发送电子邮件警报。
• 节省重复手动任务的时间。

但是自动规则有明确的限制。他们：

• 仅处理您提前设置的条件。
• 当意外情况发生时无法适应。
• 当您的策略更改时，需要手动更新。
• 一次在一个平台内工作。

自动化规则类似于操作脚本，但是它们更容易设置，并且仍然为早期自动化提供了很多价值。

由于内置限制，无法进行高级自动化。

AI代理：战略进化

AI代理代表了新的自动化水平。

动态指导自己的流程的系统 它们是LLMS ，以保持对完成任务的控制。

用PPC术语，代理可以：

• 复杂场景来理解。通过使用自然语言理解的
• 计划跨不同广告系列元素的多步策略。同时
• 来调整方法。根据不断变化的绩效模式和市场条件
• 执行协调的行动。在维持战略监督的同时，在平台上

以这种方式考虑进步。

脚本和规则遵循食谱，但代理商可以成为厨师。

他们了解您的业务目标，并可以制定策略来实现目标。

更好的是，代理几乎没有限制，这意味着您几乎可以自动化所有内容。

简单的AI代理可能是关键字研究代理。

更深入： 将广告数据连接到生成型AI的4种方法

AI代理的规模：从单个任务到全型自动化

并非所有的AI代理都是平等的。

有些人确实很好地处理了一个任务，而另一些则协调PPC堆栈中的多个系统。

这是考虑不同级别的方法 - 以及如何选择正确的起点。

1级：单任务代理商

让我们从一个简单的示例开始。

您构建了与Google关键字计划者和Google趋势一起使用的代理。它可以提取关键字数据并将所有内容导出到Google表格。

这看起来是基本的，但是它已经解决了真正的问题。

• 哪些指标最重要？
• 您想要所有关键字还是盈利的关键字？
• 它应该按搜索量或竞争级别过滤吗？

根据您的目标，这可能是一个周末项目或更大的项目。

您可以添加SEO见解或连接到Semrush或Ahrefs等工具。

级别2：多代理团队

下一步是建立一个管理其他专业代理商的主要代理商。将其视为拥有专家团队的营销经理。

您的主要代理商可能可以访问关键字研究代理和竞选构建器代理。

告诉它“为我们的新产品创建搜索活动”，并协调两个代理商以提供完整的活动。

一位主要代理人处理策略。子代理处理执行。

第三级：完成营销运营

现在想象一下在所有Google广告中的这种方法：

• 搜索活动。
• 性能 最大
• 需求gen 。
• YouTube广告 。
• 分析。
• 产品饲料。

每个领域都有自己的专业代理商，所有这些代理商都由您的主要营销代理人协调。

这是令人兴奋的地方。

• 需要在国际上扩展吗？您的主要代理商与您的市场研究代理人和竞争对手分析代理人进行洞察力。
• 创建一个新的电子商务帐户？它自动构建搜索活动和购物活动。
• 致力于品牌知名度？创意代理在需求代理设置广告系列时制作广告。

当前现实：前进的3条实际途径

可能性是无穷无尽的，但是有一个问题：建立一切都需要认真的时间和技术技能。

您需要一个起点，可以在学习有效的过程中快速获胜。

这就是为什么大多数成功的代理实现都会开始较小并随着时间而增长的原因。

Claude MCP用于Google广告：对话活动管理

Google ADS的Anthropic 模型上下文协议 （MCP）代表了我们如何与广告系列数据进行交互的突破。

营销人员现在可以在对话上查询其Google广告数据并接受智能分析，而不是通过多个仪表板和报告进行导航。

什么MCP可以：

• 自然语言查询，例如“向我展示哪些关键字驱动最高的ROA，但印象低于80％。”
• 跨广告系列的性能模式的自动分析。
• 基于特定帐户数据和行业基准的智能建议。
• 无缝的数据提取，用于其他工具中的更深入分析。

围绕MCP建立应用程序或代理是更快的分析和报告的第一步。

Google ADK：构建自定义PPC智能

Google的ADK将自定义提升到一个新的水平，使营销人员可以建立针对其特定业务逻辑和KPI的专业代理。

关键ADK功能：

• 与Google ADS API直接集成以实时数据访问。
• 根据您的业务规则进行自定义决策逻辑。
• 多平台协调（Google Ads，Analytics，搜索控制台）。
• 自动报告和利益相关者沟通。

ADK是自动化PPC管理的第一步。

如前所述，ADK允许用户快速构建由主要代理管理的次级代理结构。

教程，模板和大量文档使得从基本想法开始并随着时间的推移而开发复杂的系统变得容易。

开源代理框架：建立自己的智能

对于具有开发资源的团队，Crewai，Langchain和Autogen等开源框架可完全控制代理行为和集成功能。

这些框架提供了什么：

• Crewai：专门针对不同代理人处理特定PPC任务的多代理团队（一个用于关键字研究，另一个用于投标管理，另一个用于创意测试）。
• Langchain：用于建造具有内存，计划和工具集成的自定义代理的高级工具包。
• Autogen：专注于多代理对话和协作解决问题。

如果您想遗漏Google ADK，那么还有很多其他代理框架。

什么时候考虑这条路：

• 您拥有专门的开发资源。
• 您的业务逻辑太复杂了，无法进行现成的解决方案。
• 您需要使用专有工具或数据源的代理。
• 您需要完全控制代理行为和决策。

技术现实：您需要知道的

实施和成本

Claude MCP和Google ADK都需要技术设置，但障碍低于许多营销人员的预期。

• Claude MCP涉及API访问和基本配置，大多数营销团队可以通过最少的支持来处理。
• Google ADK更为复杂，通常需要在初始设置期间开发人员参与，但是它提供了更多的自定义。

API成本通常是易于管理的，但真正的投资在于战略计划和持续的代理行为。

同样重要的是要注意，AI代理的成功在很大程度上取决于数据质量和数量 - 历史记录有限或转化率跟踪较差的帐户可能会看到较弱的结果。

战略实施：现场的教训

最好的方法是从小开始思考。

从手动工作耗时但逻辑定义明确的用例开始，例如关键字出价管理或预算重新分配。

清楚地定义了您的成功指标；尽管AI代理几乎可以优化任何目标，但他们需要在部署之前的优先级，而不是之后。

尽管代理商可以执行复杂的决定，但他们仍然需要人类的监督。

定期审查，战略指导和覆盖机制对于可持续性绩效至关重要。

PPC营销人员的底线

PPC中的AI代理不是未来派的概念 - 它们是当今创造真正竞争优势的活跃工具。

该技术在这里。 API可用。

真正的问题是：您会领导还是落后？

对于那些准备潜水的人，请从Claude MCP开始，以使对话竞选管理感到满意。

随着您的需求增长，请探索Google ADK，以获取更高级的自定义代理开发。

一个聪明的起点？

重建您已经使用的自动化规则或脚本，然后扩展为例行任务，例如关键字研究，趋势监视或竞争性分析。

无论需要花费时间，并且遵循可重复的逻辑都是成熟的自动化。