Les campagnes pour applications utilisent la rotation des créations basée sur le machine learning afin de choisir une création en fonction de l'inventaire, de l'utilisateur et du moment. Quelle stratégie de gestion des assets adopter pour obtenir de bons résultats ?
Utiliser des vidéos très semblables qui ne présentent que quelques petites différences.
Utiliser des vidéos identiques, dont seule la durée varie.
Varier les créations en termes de contenus, de thème, de durée et d'orientation.
Mettre en ligne moins de créations que lors des campagnes pour applications précédentes.
Explication
Analyse de la bonne réponse
La bonne stratégie pour les campagnes pour applications repose sur la diversité des créations. Le système de machine learning de Google Ads est conçu pour optimiser la diffusion des annonces en fonction de l'inventaire, de l'utilisateur et du moment. Pour fonctionner efficacement et obtenir les meilleurs résultats, cet algorithme a besoin d'une large gamme d'assets variés à tester et à apprendre.
- En variant les contenus, vous offrez différents messages et propositions de valeur que l'IA peut tester auprès de différentes audiences.
- La diversité des thèmes permet d'explorer divers angles d'attrait et de résonance émotionnelle.
- Différentes durées (pour les vidéos) aident à s'adapter aux différents contextes d'attention de l'utilisateur et aux placements publicitaires.
- Différentes orientations (portrait, paysage, carré) assurent que vos créations s'adaptent parfaitement à une multitude de formats d'inventaire sur divers appareils et plateformes, maximisant ainsi les opportunités de diffusion et de performance.
Cette approche fournit à l'algorithme de machine learning les données riches et variées nécessaires pour identifier les créations les plus performantes pour chaque scénario, améliorant ainsi continuellement l'efficacité de la campagne.
Analyse des mauvaises options
- Mettre en ligne moins de créations que lors des campagnes pour applications précédentes. Cette option est contre-productive. Un nombre limité de créations restreint les options de l'IA et limite sa capacité à trouver des combinaisons optimales, entravant l'apprentissage automatique et l'optimisation.
- Utiliser des vidéos très semblables qui ne présentent que quelques petites différences. Des créations trop similaires n'offrent pas suffisamment de données distinctes à l'algorithme pour qu'il puisse différencier et optimiser efficacement. Les "petites différences" sont insuffisantes pour un apprentissage robuste.
- Utiliser des vidéos identiques, dont seule la durée varie. Bien que la durée soit un facteur important, ne faire varier que cet aspect tout en gardant le contenu et le thème identiques limite considérablement le potentiel d'optimisation. L'IA a besoin de variations plus fondamentales pour comprendre ce qui résonne le mieux avec les utilisateurs.