BigQuery est l’un des outils les plus sous-utilisés du PPC.
Alors que les professionnels des données tirent parti de l’entreposage de données et du langage de requête structuré (SQL) depuis des années, de nombreux spécialistes du PPC s’appuient toujours sur des rapports en plate-forme et des outils tiers tels que OptMyZr et TrueClicks.
Mais avec les limites de données évolutives de Google, l’automatisation accrue et l’importance croissante des données de première partie, la maîtrise de BigQuery devient un changement de jeu pour les experts de la recherche payants.
Qu’est-ce que BigQuery?
BigQuery est un entrepôt de données entièrement géré et sans serveur de Google qui vous permet de stocker et d’analyser les ensembles de données massifs à l’aide de SQL.
Contrairement aux publicités Google, Google Analytics 4 ou Google Search Console, qui offrent des rapports prédéfinis avec des fenêtres de look limité, BigQuery vous permet de demander des données brutes sans ces restrictions.
Vous n’êtes pas limité à 14 mois (GA4) ou 16 mois (GSC). Une fois vos données importées, elles sont disponibles indéfiniment.
Cela fait à lui seul BigQuery un outil puissant pour les professionnels du PPC qui recherchent des idées plus profondes et une précision de rapports à long terme.
Pour utiliser BigQuery efficacement, vous aurez besoin d’une compréhension solide de SQL – la langue utilisée pour extraire, filtrer et manipuler vos données.
Si SQL se sent intimidant, des outils comme GA4SQL.com et Chatgpt peuvent vous aider à générer des requêtes plus rapidement, en l’assoupissant la courbe d’apprentissage.
Pourtant, le développement d’une réelle compréhension de SQL vous donne un avantage distinct lorsque vous travaillez avec la plate-forme.
Une note importante: tandis que SQL généré par l’IA peut être utile, revérifiez toujours la précision et l’efficacité avant d’exécuter des requêtes.
Des requêtes mal écrites peuvent entraîner des performances lents et des coûts inutiles.
En parlant de coût – Contrairement aux publicités Google, où les rapports sont gratuits, BigQuery est en fonction de la quantité de données traitées.
Heureusement, cela vous montre toujours un coût estimé avant l’exécution, et en suivant les meilleures pratiques, vous pouvez maintenir les dépenses faibles tout en déverrouillant des informations à grande valeur.
Pourquoi les spécialistes du PPC devraient utiliser BigQuery
Maintenant, à la question que vous posez probablement: pourquoi, en tant que spécialiste du PPC, utiliser BigQuery? Voici mon point de vue.
1. Stockage de données illimité et fenêtres à look plus long
L’utilisation du simple BigQuery comme solution de stockage de données à long terme ajoute déjà une valeur énorme.
En exportant les données de Google Ads et GA4, vous évitez de perdre des informations historiques aux limites de look imposées par la plate-forme.
Avec BigQuery, vous contrôlez la durée des données.
Cela signifie que vous pouvez analyser les tendances à long terme, découvrir des modèles saisonniers et faire des comparaisons historiques qui ne seraient pas possibles dans les plateformes natives.
Combiner les données GA4, console de recherche et Google ADS?
Encore plus puissant.
2. Combinez les données de plusieurs sources
BigQuery vous permet de fusionner les données de plusieurs sources, telles que:
- Google ADS.
- GA4.
- Rechercher la console.
- Meta publicités.
- Systèmes CRM.
- Données externes (comme la météo, l’inventaire ou les idées concurrentes).
En centralisant ces données, vous décomposez les silos de plate-forme et activez les rapports inter-canaux qui conduisent à de meilleures informations plus exploitables.
Ceci est particulièrement utile lors du mélange des données CRM avec des mesures publicitaires. Soudain, des choses comme CLV font partie de la prise de décision de votre campagne.
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3. Attribution améliorée et modélisation personnalisée
Les modèles d’attribution par défaut de Google ressemblent souvent à une boîte noire.
BigQuery vous donne la liberté de construire vos propres modèles adaptés à votre entreprise.
Par exemple, vous pouvez créer un modèle d’attribution multi-touch qui considère l’engagement, le temps de conversion ou même l’activité hors ligne.
Ce n’est pas un MMM complet comme Meridian, mais c’est une étape majeure de la visibilité et du contrôle – en particulier pour les cycles de vente plus longs.
4. Analyse prédictive avec apprentissage automatique
BigQuery s’intègre à BigQuery ML, vous pouvez donc construire et exécuter des modèles prédictifs sans expertise en codage profond. Utilisez-le pour:
- Taux de conversion prévus.
- Allocation budgétaire du modèle pour les ROA maximaux.
- Repérez les anomalies dans les performances tôt (même si Google ADS Les scripts peuvent également aider ici).
Imaginez prédire quels mots clés ou le public convertiront le mieux en fonction des données historiques ou des entrées d’apprentissage automatique, puis en ajustant les offres en conséquence.
Associez cela à un script Python et à l’API Google Ads (Remarque: Vous aurez besoin d’un jeton de développeur), et vous repoussez les limites de la prévision des performances.
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5. AGLÉGATION MULTIQUE
Si vous gérez plusieurs comptes Google Ads dans la même verticale, BigQuery peut les agréger en un seul ensemble de données pour une analyse transparente.
Pensez aux tableaux de bord qui suivent plus de 50 comptes en un seul endroit, vous aidant à comparer les performances, à repérer les valeurs aberrantes et à identifier les tendances des comptes croisés.
Vous pouvez rapidement voir, par exemple, quels comptes sous-performent sur des mesures spécifiques par rapport à leurs pairs.
Commencer avec BigQuery
Si vous êtes nouveau dans BigQuery, voici une simple feuille de route pour vous faire avancer:
- Configurer un compte Google Cloud et activer BigQuery.
- Données d’exportation GA4 et Google ADS à BigQuery. GA4 prend en charge l’exportation native. Pour les publicités Google, utilisez le Transfert de données fonctionnalité.
- Apprenez les bases de SQL. Il est essentiel pour la rédaction de requêtes d’extraire et d’analyser vos données.
Un conseil: connectez toujours vos informations de facturation, même si vous stockez simplement des données.
Sans cela, vous êtes limité au bac à sable BigQuery, qui ne conserve des données que pendant 60 jours.
BigQuery devrait être dans chaque boîte à outils de l’expert PPC
BigQuery devient rapidement un incontournable pour les spécialistes du PPC modernes.
Il va au-delà des rapports de plate-forme, offrant un stockage flexible, des données unifiées, une attribution avancée et même un apprentissage automatique – tous en un seul endroit.
Oui, il y a une courbe d’apprentissage.
Mais si vous êtes sérieux au sujet de la mise à l’échelle de votre stratégie PPC et de la prise de décisions plus intelligentes et basées sur les données, le gain en vaut la peine.
