Un responsable du marketing digital adopte la requête large pour ses mots clés. Quel comportement doit-il intégrer à sa cadence d'optimisation régulière pour guider le machine learning ?
Créer des expressions et mots clés exacts supplémentaires pour améliorer la couverture.
Ignorer les recommandations visant à ajouter de nouveaux mots clés pertinents.
Ajouter des listes de ciblage par liste de clients qui contiennent des données datant de plus de 90 jours.
Supprimer les mots clés à exclure qui risquent de bloquer le trafic pertinent.
Explication
Analyse de la bonne réponse
Lorsque l'on adopte la requête large pour les mots clés, l'objectif est de permettre au machine learning de découvrir de nouvelles requêtes de recherche pertinentes et d'optimiser les performances. Les mots clés à exclure sont cruciaux pour éliminer le trafic non pertinent. Cependant, si certains mots clés à exclure bloquent involontairement du trafic pertinent, leur suppression permet au machine learning d'explorer un éventail plus large de correspondances. Cette action guide le système en lui donnant la liberté de tester et d'apprendre quelles requêtes, auparavant bloquées, génèrent réellement de la valeur, ce qui est essentiel pour les annonces optimisées par l'IA. C'est une façon proactive d'enseigner au système ce qui est potentiellement pertinent.
Analyse des mauvaises options
- Créer des expressions et mots clés exacts supplémentaires pour améliorer la couverture. Bien que l'ajout de mots clés exacts puisse améliorer le contrôle et la couverture spécifique, cette action ne guide pas directement le machine learning de la requête large elle-même pour découvrir de nouvelles correspondances. Elle ajoute une couche de ciblage plus restrictive.
- Ajouter des listes de ciblage par liste de clients qui contiennent des données datant de plus de 90 jours. Les listes de clients (Customer Match) sont une bonne pratique, mais l'utilisation de données anciennes ou obsolètes (plus de 90 jours) peut réduire leur efficacité et ne fournit pas un signal clair ou optimal pour guider le machine learning en temps réel.
- Ignorer les recommandations visant à ajouter de nouveaux mots clés pertinents. Ignorer les recommandations est contre-productif à toute stratégie d'optimisation. Cela entraverait directement la capacité du machine learning à étendre sa portée et à trouver de nouvelles opportunités de croissance.