Que se passe-t-il quand les campagnes publicitaires sont optimisées par l'IA de Google ?

Quand les campagnes publicitaires sont optimisées par l'IA de Google, le processus devient plus sophistiqué et basé sur la performance.

Analyse de la bonne réponse

• Elles utilisent l'attribution basée sur les données pour automatiser les tâches, et le processus dispose de toutes les données nécessaires.
  • L'attribution basée sur les données (DDA) est une composante clé de l'IA de Google Ads. Contrairement aux modèles d'attribution basés sur des règles (dernier clic, premier clic), la DDA utilise le machine learning pour attribuer un crédit aux différents points de contact du parcours client en se basant sur la contribution réelle de chaque interaction à la conversion. Cela permet une compréhension plus précise de la valeur de chaque étape marketing.
  • Cette attribution précise alimente les systèmes d'automatisation des tâches, notamment les stratégies d'enchères intelligentes (Smart Bidding) qui ajustent les enchères en temps réel pour maximiser les conversions ou la valeur de conversion. L'IA peut également automatiser le ciblage, la diffusion d'annonces et l'optimisation des créations.
  • Le succès de l'IA repose sur la disponibilité de toutes les données nécessaires : les signaux en temps réel (appareil, localisation, heure, etc.) combinés aux données historiques de la campagne et aux profils d'utilisateurs, permettant ainsi des décisions d'optimisation éclairées et prédictives.

Analyse des mauvaises options

• Elles utilisent l'IA et le machine learning pour prédire ce qui permettra d'obtenir les meilleurs résultats de conversion afin d'optimiser les enchères, les créations, etc.

  • Bien que cette affirmation soit factuellement correcte et décrive l'objectif global de l'IA de Google, elle est moins spécifique sur le comment de cette optimisation par rapport à l'option validée. L'attribution basée sur les données est un mécanisme fondamental qui permet à l'IA de faire ces prédictions et optimisations précises.

• Elles utilisent des tâches basiques, puis un logiciel, pour automatiser ces tâches, et le processus dispose de toutes les données nécessaires.

  • Cette option minimise la complexité de l'IA de Google. L'optimisation ne se limite pas à des "tâches basiques" et implique une prise de décision complexe basée sur le machine learning, bien au-delà de la simple automatisation logicielle sans mention explicite de l'IA/ML.

• Elles utilisent l'attribution et un logiciel basés sur les règles pour obtenir les résultats souhaités adaptés à l'IA afin d'influencer le processus et d'éviter d'optimiser ces résultats.

  • Cette option est doublement incorrecte. L'IA de Google met l'accent sur l'attribution basée sur les données, et non sur des règles rigides, pour une meilleure précision. De plus, l'objectif de l'IA est d'optimiser les résultats, non de les "éviter".