Bessere Daten, bessere Entscheidungen: Datenanreicherung im Server-Side Tracking
Bessere Daten, bessere Entscheidungen: Datenanreicherung im Server-Side Tag Manager
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Optimierung von Google Shopping Feeds mit OpenAI's ChatGPT: Ein umfassender Leitfaden
Matomo's API-Endpunkt Live.getLastVisitsDetails: Einblick in Aufbereitete Besuchsdaten für Web-Analyse Matomo ist ein
Effektives Tracking mit UTM-Parametern UTM-Parameter sind das Rückgrat
In diesem Beitrag stellen wir ein Google Ads Script vor, das die Aktualisierung von Merchant Center Feeds auf einer stündlichen Basis ermöglicht. Dieses hilfreiche Tool optimiert die Aktualität der Produktdaten in Shopping-Kampagnen, verbessert das Budgetmanagement und steigert die Skalierbarkeit von Feed-Importen.
Die NGram-Analyse ist eine Methode in der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), die zur Untersuchung von Texten und Daten verwendet wird, indem Sequenzen von aufeinanderfolgenden Elementen analysiert werden. Im Bereich des digitalen Marketings kann die NGram-Analyse bei der Optimierung von Suchbegriffen für Google Ads eingesetzt werden, um Muster und Zusammenhänge in Suchanfragen zu erkennen. Dies führt zu einer verbesserten Relevanz der Anzeigen und einer effektiveren Datenanalyse. Um eine NGram-Analyse für Google Ads durchzuführen, sind Datenerfassung und -verarbeitung erforderlich, wobei Google BigQuery als hilfreiches Tool genutzt werden kann.
Tutorial: ChatGPT with Google Spreadsheets for product texts Use ChatGPT to create
Tutorial: ChatGPT mit Google Spreadsheets für Produkttexte Nutze Du ChatGPT, um schnell
Making UTM parameters for Google Ads campaign names human readable is manually challenging. If you configure a Google Ads script for this purpose, it will do the job reliably.