Que devez-vous faire lorsque vous optimisez votre campagne afin de générer des conversions plus rapidement ?

Pour générer des conversions plus rapidement, l'objectif est d'accélérer la phase d'apprentissage des algorithmes de machine learning de Google.

Analyse de la bonne réponse

• Suivre les actions à plus faible impact pour fournir davantage de signaux aux algorithmes de machine learning de Google.
  • Les actions à plus faible impact (ou micro-conversions) sont des étapes intermédiaires qui mènent à une conversion finale (ex: ajout au panier, consultation d'une page produit clé, téléchargement de brochure).
  • En les suivant, vous fournissez un volume de données plus important et plus fréquent aux algorithmes.
  • Ces signaux supplémentaires permettent aux systèmes d'apprentissage automatique de Google de comprendre plus rapidement les comportements utilisateurs qui précèdent une conversion, optimisant ainsi la campagne plus vite et générant des conversions plus rapidement.

Analyse des mauvaises options

• Configurer la campagne de façon à engager uniquement les segments d'audience qui ont déjà généré des conversions.

  • Cibler les anciens convertisseurs est une stratégie de remarketing efficace, mais la limiter uniquement à ce segment restreint la portée et la capacité d'acquérir de nouveaux clients, ce qui pourrait ne pas générer des conversions plus rapidement à grande échelle. Cela ne concerne pas l'apport de signaux pour l'apprentissage.

• Configurer la campagne de façon à engager les segments d'audience qui ont déjà effectué des recherches sur votre marque.

  • Ceci est une stratégie de ciblage d'audience pertinente pour l'intention, mais elle n'adresse pas directement la nécessité de fournir davantage de signaux d'apprentissage aux algorithmes pour une optimisation plus rapide de la campagne dans son ensemble.

• Suivre uniquement les actions finales pour fournir des signaux plus précis à nos algorithmes de machine learning.

  • Bien que le suivi des actions finales (macro-conversions) soit crucial pour la précision, se limiter à elles signifie que les algorithmes reçoivent moins de signaux et plus espacés, surtout pour les campagnes à faible volume. Cela ralentirait considérablement la phase d'apprentissage, contredisant l'objectif de générer des conversions plus rapidement.