Quels sont les éléments essentiels pour qu'une campagne pour applications Google soit performante et se déroule harmonieusement ? (Choisissez deux réponses.)

Le temps

Les modifications des enchères

Les assets HTML5

Les données

Explication

Pour une campagne pour applications Google performante et harmonieuse, deux éléments sont essentiels.

Analyse des bonnes réponses - Les assets HTML5 : Ces éléments créatifs sont fondamentaux. Les campagnes pour applications utilisent le machine learning pour générer une multitude de formats d'annonces (bannières, vidéos, textes) sur le vaste réseau de Google (Recherche, YouTube, Play, Display). Des assets HTML5 de haute qualité et variés permettent au système de créer des annonces attrayantes et pertinentes, maximisant la portée et l'engagement auprès de différents utilisateurs et emplacements. Sans diversité d'assets, les options d'optimisation créative sont limitées. - Les données : L'intégration de données pertinentes est cruciale. Cela inclut les données d'événements in-app (installations, premiers lancements, actions spécifiques comme les achats) et les signaux d'audience. Le machine learning de Google s'appuie fortement sur ces données pour identifier les utilisateurs les plus susceptibles d'atteindre les objectifs de campagne fixés. Des données fiables et volumineuses permettent au système d'optimiser efficacement le ciblage, les enchères et le placement des annonces, assurant une performance constante.

Analyse des mauvaises options - Le temps : Bien que le temps soit nécessaire pour que le machine learning s'optimise et apprenne, "le temps" n'est pas un élément constitutif direct de la campagne, mais plutôt un facteur contextuel influençant la durée de l'apprentissage. - Les modifications des enchères : Les campagnes pour applications sont hautement automatisées. Le système de Google gère les enchères pour atteindre vos objectifs (CPA cible, CPI cible). Des modifications manuelles fréquentes des enchères sont généralement déconseillées, car elles peuvent perturber l'apprentissage du machine learning et nuire à la performance à long terme.