Votre responsable se demande s'il est utile que vous passiez du temps sur votre nouvelle campagne pour applications Google, étant donné que "le machine learning fait tout le travail". Répondez-lui ! Quelles sont les trois actions que vous effectuez pour orienter la campagne ? Sélectionnez les bonnes réponses.

Bien que le machine learning soit au cœur des Campagnes pour applications Google et automatise une grande partie de l'optimisation, l'intervention humaine reste essentielle pour orienter et maximiser leur performance. Votre rôle est de fournir au système les bonnes bases et la direction stratégique.

Analyse de la bonne réponse

Voici les trois actions clés que vous effectuez pour orienter la campagne :

• Fixer des limites appropriées au système en définissant une enchère et un budget de manière réfléchie : Le machine learning optimise dans les limites que vous définissez. Un budget et une enchère (CPA cible ou ROAS cible) bien calibrés sont cruciaux. Ils déterminent la portée de la campagne, la compétitivité de vos annonces et le coût maximal que vous êtes prêt à payer pour une conversion, guidant ainsi l'algorithme vers une performance financièrement viable.

• Fournir au système une grande quantité de données significatives et lui laisser le temps de les traiter : Le machine learning a besoin de données de qualité (événements de conversion pertinents, volume suffisant) pour apprendre et s'optimiser. Votre rôle est de garantir un suivi précis des conversions et de donner à l'algorithme le temps nécessaire (phase d'apprentissage) pour analyser ces signaux, identifier les utilisateurs les plus performants et adapter ses stratégies d'enchères en conséquence.

• Garder un œil sur votre stratégie et vos objectifs, et les faire évoluer avec le temps si nécessaire : Le système optimise pour atteindre les objectifs que vous lui fixez. Si vos objectifs commerciaux (ex: augmenter les installations, améliorer les achats in-app) changent, ou si votre stratégie marketing évolue, vous devez ajuster les paramètres de la campagne (type d'enchère, cibles, etc.) pour refléter ces nouvelles priorités. Votre supervision assure la pertinence continue de la campagne.

Analyse des mauvaises options

• Ajuster la campagne en réaction aux fluctuations horaires des performances : C'est précisément ce que le machine learning est conçu pour gérer automatiquement et en temps réel. Des ajustements manuels fréquents basés sur des fluctuations horaires interféreraient avec le processus d'apprentissage de l'algorithme, pouvant nuire à la performance globale de la campagne et l'empêcher de s'optimiser efficacement sur le long terme. Le système a besoin de stabilité pour apprendre.