MarkeTech

🔥 Новий Google Ads Script – PMax Placement Cleaner 🔥 Чи знали ви що можливо чистити погані PMax площадки і додавати їх на рівні MCC аккаунту? З новим скриптом ви зможете це робити. Тримайте покрокову інструкцію та Google Ads script http://bit.ly/pmax-placement-cleaner

Безкоштовний гайд із технічного маркетингу від Сімо Ахави Якщо ви новачок у світі маркетингу або рідко звертаєте увагу на технічні аспекти, цей курс призначений саме для вас. Сімо Ахава розробив свій довідник з основ технічного маркетингу. Тиць сюди: https://handbook.teamsimmer.com/ ▫️ Дев’ять глав охоплюють теми на кшталт: веб браузери, CRO, SEO, діджитал реклама, приватність даних тощо. Кожна глава завершується тестом для перевірки знань. ▫️ Курс переважно спрямований на початківців, аля більш досвідчених експертів додані секції Deep Dives. ▫️ По завершенню курсу ви отримаєте сертифікат проходження. Зверніть увагу, що ваш прогрес відстежується на основі даних браузера і, якщо ви очистите кеш, він скинеться до відмітки 0.

​​Корисний Chrome Extension Keyword Planner, який дозволяє отримати розширений список найпопулярніших пошукових фраз під ваш запит. Працює не тільки з Google, а і з YouTube, Amazon,Etsy та Ebay: https://bit.ly/3OVGAvm via @MarkeTech

​​Ресурси, де можна аналізувати рекламу конкурентів. Працює переважно лише для реклами на користувачів з Європейського союзу: Google: https://adstransparency.google.com/ Facebook: https://www.facebook.com/ads/library/ TikTok: https://library.tiktok.com/ads Twitter (X): https://ads.twitter.com/ads-repository Apple: https://adrepository.apple.com/ via @MarkeTech

Google додав Solutions в розділі "Масових змін" (Bulk upload). По суті це скрипти, які налаштовуються в UI. І не потрібно змінювати код. Буде круто, якщо Google зробить мерчант для таких рішень. Чекаємо.

​​Нарешті і в Google Ads публічно з'являється Conversion Lift — рандомізований контрольований експеримент (A/B тест), який дозволяє вимірювати інкрементальний ефект від рекламних кампаній. Поки що такі дослідження не доступні прямо на всіх аккаунтах (як це зроблено в Facebook Ads), але це вже хоч щось. Якщо ваш бренд достатньо відомий і вас хвилює рівень канібалізації вашої реклами — зверніть увагу на цей функціонал, як на мене — це найкращий спосіб вимірювати ефективність від реклами (більш детально про це я розповідав колись на 8P: https://www.youtube.com/watch?v=9mlwokNyWvw). via @MarkeTech

​​Безплатна лекція для новачків "Data Scientist/Data Analyst: Введення в професії"📊 Шукаєте нові способи оптимізації кампаній та покращення результатів❓ Або ж просто маєте бажання змінити професію❓ Тоді наша лекція для вас😉 Знання з Data Science допоможуть вам віртуозно збирати, обробляти і аналізувати великі обсяги даних, зрозуміти поведінку клієнтів, їхні вподобання і прогнозувати майбутні подій на основі історичних даних. Це корисно для оптимізації бюджетів та передбачення ефективності рекламних кампаній. До того ж ви зрозумієте чому так стрімко зростає попит на Data Science/Data Analyst та чому навіть попри кризу заробітні плати цих спеціалістів зростають! 🔥Також, бговоримо найбільш цікаві питання: 🔹 Data Analyst та Data Science: чому це цікаво та як спробувати себе у професії? 🔹 Які проблеми на шляху: від освоєння професії до старту роботи за новою професією? Рішення! 🔹 Як влаштована “кухня” всередині IT проекту та яка у ній роль фахівця з Data Science? 🔹 Чому Data Science це професія, яку НІКОЛИ не замінить AI? Та як використовувати АІ у своїх цілях в роботі ? 🔹 Як знайти круту команду та добре заробляти з професією Data Science/Data Analyst? 🔹 З чого почати на першій роботі в Data Science та як влаштуватися? Як влаштуватися на першу роботу у ролі Data Analys|Data Scientist. З чого почати? 🗓 25 жовтня 🕗 19:00 🎙 Спікер: Ігор Бетлей - Head of R&D у Platma та Agrosem. 🎁А ще, маємо для вас подарунок. Бронюйте місце і отримайте гайд входження в професію Data Scientist, Data Analyst, який ґрунтується на реальних подіях😎 🔗 Реєструйтесь на безкоштовну лекцію, пориньте у світ професій які не замінить AI у найближчі 20 років: https://bit.ly/45IewkH

​​Потужна підбірка найкращих SEO інструментів: https://github.com/serpapi/awesome-seo-tools via @MarkeTech

Python скрипт для швидкого отримання даних по трафіку для списку доменів через Ahrefs api. Як користуватись: 1. Створюєте собі папочку щоб було красиво, придумуєте неймінг який вам до душі. 2. В цій папці створюєте файлик з улюбленим неймінгом та розширенням .py 3. Створюте файлик urls.txt в який будете закидувати домени для перевірки. 4. Запускаєте свій скрипт. 5. Забираєте дані з файлика output.csv який створився у вашій папці. Якщо після цих пояснень незрозуміло, що і як працює тоді раджу пройти курс Python for SEO. Рекомендую з власного досвіду, бо навіть 5 уроків, які я пройшов, більш, ніж достатньо щоб зрозуміти основні принципи й використовувати Python для прискорення вирішення SEO-шних задач.

import csv
import aiohttp
import asyncio

API_ENDPOINT = "https://apiv2.ahrefs.com"
API_TOKEN = "ваш-API-ключ"


async def fetch_url_traffic(session, url):
    params = {
        "token": API_TOKEN,
        "target": url,
        "from": "positions_metrics",
        "mode": "subdomains",
        "limit": 1000,
        "output": "json"
    }
    async with session.get(API_ENDPOINT, params=params) as response:
        data = await response.json()
        traffic = data.get('metrics', {}).get('traffic', 0)
        return url, traffic



    params = {
        "token": API_TOKEN,
        "target": url,
        "from": "pages",
        "mode": "exact",
        "limit": 1,
        "output": "json"
    }
    async with session.get(API_ENDPOINT, params=params) as response:
        data = await response.json()
        traffic = data.get('pages', [{}])[0].get('traffic', 0)
        return url, traffic

async def main(urls):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        tasks = [fetch_url_traffic(session, url) for url in urls]
        results = await asyncio.gather(*tasks)
        return results

if __name__ == "__main__":
    with open("urls.txt", "r") as f:
        urls = [line.strip() for line in f.readlines()]

    loop = asyncio.get_event_loop()
    url_traffic_data = loop.run_until_complete(main(urls))

    with open("output.csv", "w", newline="") as csvfile:
        writer = csv.writer(csvfile)
        writer.writerow(["url", "traffic"])
        writer.writerows(url_traffic_data)

27 вересня об 18:00 CET буде цікавий стрім про Google Ads scripts в PPC town hall разом з Nils Roojimans та Fred Vallaeys. Рекомендую подивитися за посиланням - YouTube. На останньому SMX Advanced, Нілс розказував про використання chatGPT для створення Google Ads scripts. Тож буде цікаво абсолютно всім.