Vous travaillez pour une agence, et votre client souhaite savoir comment fonctionne le machine learning dans les campagnes pour applications Google. Quel est l'intérêt de cette technologie pour les responsables marketing et les utilisateurs ?
Diffuser une annonce unique auprès de chaque utilisateur.
Diffuser des annonces auprès du plus grand nombre d'utilisateurs possible au même emplacement.
Diffuser des annonces pertinentes auprès des utilisateurs de YouTube seulement.
Diffuser des annonces pertinentes auprès des bons utilisateurs, au moment opportun.
Explication
Le machine learning est le cœur des campagnes pour applications Google, permettant une optimisation intelligente de la diffusion des annonces.
Analyse de la bonne réponse - Diffuser des annonces pertinentes auprès des bons utilisateurs, au moment opportun. - Le machine learning analyse des milliers de signaux (comportement des utilisateurs, historique d'installation d'applications, contexte, etc.). - Il prédit quels utilisateurs sont les plus susceptibles d'effectuer une action souhaitée (téléchargement, achat in-app, etc.). - Cela garantit que les bonnes créations publicitaires sont montrées aux bonnes personnes, sur les bons emplacements (Google Play, Recherche Google, YouTube, Réseau Display Google, Discover), et au moment précis où elles sont les plus réceptives. - L'objectif est de maximiser la pertinence et l'efficacité pour les responsables marketing, en optimisant le retour sur investissement et en trouvant des utilisateurs de haute qualité.
Analyse des mauvaises options - Diffuser une annonce unique auprès de chaque utilisateur. Cela n'est pas l'objectif du machine learning, qui vise à tester et diffuser dynamiquement les annonces les plus performantes et pertinentes, souvent en variantes, et non une seule fois. - Diffuser des annonces auprès du plus grand nombre d'utilisateurs possible au même emplacement. Cette option privilégie la quantité brute à la qualité et la pertinence, ce qui contredit le principe d'efficacité ciblée du machine learning. L'objectif n'est pas de spammer, mais de cibler judicieusement. - Diffuser des annonces pertinentes auprès des utilisateurs de YouTube seulement. Les campagnes pour applications bénéficient de l'ensemble du réseau Google (Recherche, Google Play, YouTube, Discover, AdMob, Display Network), pas uniquement de YouTube. Le machine learning maximise la portée pertinente sur tous ces canaux.