Questions

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 des annonces auprès du plus grand nombre d’utilisateurs possible au même emplacement.
• Diffuser une annonce unique auprès de chaque utilisateur.
• 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 dans les campagnes pour applications Google présente un intérêt majeur à la fois pour les responsables marketing et les utilisateurs, notamment en permettant de **diffuser des annonces pertinentes auprès des bons utilisateurs, au moment opportun**. Pour les responsables marketing, cette technologie utilise des algorithmes avancés pour analyser les comportements des utilisateurs et prédire quelles annonces sont les plus susceptibles de convertir. Cela permet de cibler efficacement les audiences pertinentes, augmentant ainsi les chances de succès de la campagne et optimisant les budgets publicitaires. En offrant aux utilisateurs des annonces qui correspondent à leurs besoins et à leurs intérêts au moment opportun, le machine learning améliore l’expérience utilisateur en réduisant les interruptions non pertinentes et en fournissant des informations ou des offres qui sont véritablement utiles. En revanche, diffuser des annonces auprès du plus grand nombre d’utilisateurs possible au même emplacement ne tient pas compte de la pertinence ni de la personnalisation, limitant ainsi l’efficacité de la campagne. De même, se concentrer uniquement sur les utilisateurs de YouTube ou diffuser une annonce unique à chaque utilisateur ne tirent pas pleinement parti des capacités du machine learning pour optimiser le ciblage et l’engagement. En conclusion, en exploitant le machine learning pour diffuser des annonces pertinentes et ciblées, les responsables marketing peuvent améliorer significativement les performances de leurs campagnes pour applications Google, tandis que les utilisateurs bénéficient d’une expérience publicitaire plus personnalisée et pertinente.

 

Les rapports fournissent de nombreuses métriques pour déterminer si les performances de la campagne sont conformes aux attentes. Si l’objectif est d’obtenir autant de nouveaux utilisateurs que possible à un certain coût, quelles sont les principales métriques à examiner ? Choisissez deux réponses.

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• Le coût moyen par installation
• Le nombre d’éléments dont les performances sont les meilleures
• Le nombre d’installations
• Le coût moyen par action dans l’application

 

En règle générale, quel est le point de contact qui constitue votre dernière opportunité d’inciter un utilisateur à installer votre application ?

 

• Le site Web sur lequel l’application est présentée
• L’annonce de la campagne pour l’application
• Les actions marketing hors connexion
• La fiche de l’application sur les plates-formes de téléchargement

 

Pourquoi les campagnes pour applications Google fonctionnent-elles mieux lorsqu’elles sont dotées d’un ensemble diversifié de composants ?

• Le système bénéficie d’une grande flexibilité pour créer les annonces individuelles les plus susceptibles d’inciter un utilisateur à installer l’application ou à y effectuer une action.
• Le budget de la campagne augmente automatiquement chaque fois qu’un nouveau type de composants est ajouté.
• Le système peut créer automatiquement des groupes d’annonces individuels pour tenir compte de chaque type de composant.
• Le système peut identifier les composants les plus performants et se baser dessus pour en créer d’autres.

 

Explication:

Pourquoi les campagnes pour applications Google fonctionnent-elles mieux lorsqu’elles sont dotées d’un ensemble diversifié de composants ? La réponse correcte est que le système bénéficie d’une grande flexibilité pour créer les annonces individuelles les plus susceptibles d’inciter un utilisateur à installer l’application ou à y effectuer une action. En intégrant une variété de composants tels que des images, des vidéos, des titres et des descriptions, la campagne peut adapter dynamiquement ses annonces en fonction du comportement des utilisateurs et des performances des différents éléments. Cela permet une personnalisation accrue des annonces, ce qui est essentiel pour capter l’attention des utilisateurs potentiels et les inciter à interagir avec l’application. Un ensemble diversifié de composants permet également au système d’optimisation automatique de tester et d’ajuster continuellement les annonces pour maximiser les conversions et les installations d’application, ce qui est crucial dans un environnement aussi concurrentiel que le marketing d’application. En conséquence, une approche diversifiée en matière de composants non seulement améliore la performance des campagnes, mais elle permet également une adaptation fine aux préférences et comportements des utilisateurs ciblés, renforçant ainsi l’efficacité globale de la stratégie de marketing pour applications Google.

 

Lilly a ajouté des éléments textuels et image au groupe d’annonces de sa campagne pour applications Google, mais elle ne dispose d’aucune vidéo à importer. Quelle action sa campagne pour applications peut-elle mettre en place ?

 

• Enregistrer automatiquement une vidéo de l’application et l’utiliser dans une annonce vidéo.
• Explorer YouTube à la recherche d’une vidéo pertinente pour l’application et l’utiliser dans une annonce vidéo.
• Ignorer complètement les annonces vidéo et se concentrer sur les autres éléments d’annonce envoyés.
• Créer automatiquement une vidéo à partir des éléments et informations de l’App Store ou de Google Play.

 

William est responsable du marketing en ligne pour une agence publicitaire. Face au développement du machine learning, il souhaite montrer à ses clients qu’il a encore un rôle crucial à jouer. Pourquoi William peut-il se réjouir de l’impact grandissant du machine learning sur le marketing ? Choisissez deux réponses.

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• Le  machine learning gère la communication avec les clients, ce qui laisse à William davantage de temps pour ajuster ses campagnes.
• Le machine learning peut fournir des rapports, ce qui évite à William d’analyser lui-même les performances.
• Le machine learning permet à William de passer plus de temps sur sa stratégie marketing que sur les détails de ses campagnes.
• Le machine learning libère du temps pour que William développe les relations avec ses clients.