Questions

Mario, responsable marketing en agence, travaille sur des campagnes pour applications pour deux clients différents. Trouvez la stratégie d’enchères qui correspond à chaque entreprise et à son objectif.

 

1. Un revendeur de matériel de plein air qui diffuse une campagne pour générer plus d’achats via l’application.
2. Une entreprise de livraison de repas à domicile qui diffuse une campagne pour attirer de nouveaux

• CPA  cible
• CPI cible

 

George vérifie régulièrement les données de conversion de sa campagne pour applications Google. Il a récemment entendu ses collègues parler de l’importance des conversions après affichage, mais il n’est pas certain de comprendre. À quoi correspond une conversion après affichage pour la campagne pour applications Google de George ?

• Il s’agit de la situation dans laquelle un utilisateur voit une annonce pour l’application, ne clique pas dessus, mais effectue une conversion (téléchargement ou action) sur l’application dans les 24 heures.
• Il s’agit de la situation dans laquelle un utilisateur voit une annonce contenant un asset vidéo, clique dessus, puis effectue une conversion.
• Il s’agit du nombre total de fois qu’un utilisateur a vu une annonce avant d’effectuer une conversion.
• Il s’agit d’une métrique de conversion qui comptabilise le nombre total de conversions provenant exclusivement d’un emplacement YouTube.

 

Explication:

La réponse correcte est ‘Il s’agit de la situation dans laquelle un utilisateur voit une annonce pour l’application, ne clique pas dessus, mais effectue une conversion (téléchargement ou action) sur l’application dans les 24 heures.’ Une conversion après affichage dans le contexte d’une campagne pour applications Google se produit lorsque l’utilisateur voit une annonce pour l’application mais ne clique pas dessus immédiatement. Cependant, dans les 24 heures suivant cet affichage initial, l’utilisateur télécharge l’application ou effectue une action significative à l’intérieur de celle-ci, comme effectuer un achat ou s’inscrire. Cette mesure est cruciale car elle reconnaît que les annonces peuvent influencer les utilisateurs même s’ils ne cliquent pas directement dessus, montrant ainsi l’impact des impressions publicitaires sur les conversions réelles. Les autres options proposées ne correspondent pas à une conversion après affichage : la deuxième option décrit une conversion après clic sur une annonce vidéo, la troisième option parle du nombre d’impressions avant une conversion quelconque sans distinction du délai après l’affichage, et la dernière option se concentre exclusivement sur les conversions provenant de YouTube, excluant d’autres canaux où les annonces pour applications peuvent être diffusées. Ainsi, en comprenant que les conversions après affichage capturent les interactions postérieures à l’affichage initial sans clic immédiat, George peut mieux évaluer l’efficacité de ses campagnes publicitaires pour applications Google et ajuster ses stratégies en conséquence pour optimiser les résultats.

 

Quelles sont les deux méthodes principales pour atteindre l’excellence en matière de créations dans les campagnes pour applications ? Choisissez deux réponses.

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• Consacrer beaucoup de temps à examiner les éléments utilisés par des entreprises similaires.
• Améliorer et optimiser l’ensemble d’éléments sur la base des tendances dégagées grâce au rapport sur les éléments.
• Suivre les bonnes pratiques pour importer un ensemble d’éléments diversifié et complet.
• Introduire un type d’élément à la fois pour identifier celui qui fonctionne le mieux.

 

Comment un responsable marketing peut-il fournir des données pertinentes à une campagne pour applications Google alimentée par le machine learning ? Choisissez deux réponses.

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• En sélectionnant les événements les plus intéressants, quelle que soit leur fréquence.
• En s’assurant que les événements sont mesurés avec précision.
• En sélectionnant les événements générés par au moins 95 % des utilisateurs.
• En sélectionnant les événements générés par 5 à 50 % des utilisateurs.

 

Explication:

Pour fournir des données pertinentes à une campagne pour applications Google alimentée par le machine learning, un responsable marketing doit prendre en compte plusieurs aspects cruciaux. Tout d’abord, s’assurer que les événements sont mesurés avec précision est essentiel. Cela implique de configurer correctement les outils de suivi et les événements dans l’application afin de capturer de manière fiable et exhaustive toutes les interactions pertinentes des utilisateurs avec l’application. Des données précises sont la base nécessaire pour que le machine learning puisse analyser et optimiser efficacement la campagne en fonction du comportement réel des utilisateurs. Ensuite, sélectionner les événements générés par 5 à 50 % des utilisateurs est une pratique recommandée. Ce choix permet de se concentrer sur les actions qui sont significatives mais assez fréquentes pour fournir un volume de données adéquat pour l’entraînement des modèles de machine learning. En revanche, sélectionner les événements générés par au moins 95 % des utilisateurs ne serait pas optimal car cela inclurait des actions très communes et pourrait diluer l’impact des données sur les décisions de la campagne. De même, choisir les événements les plus intéressants, quel que soit leur fréquence, pourrait négliger des actions moins fréquentes mais pertinentes pour l’analyse et l’optimisation de la campagne. En conclusion, en garantissant la précision des événements mesurés et en sélectionnant stratégiquement les événements basés sur leur fréquence relative, le responsable marketing peut fournir des données de haute qualité qui maximisent l’efficacité et les performances de la campagne pour applications Google.

 

En quoi la variété des éléments contribue-t-elle à optimiser l’audience des annonces ?

 

• Une plus grande variété d’éléments permet d’améliorer la visibilité des annonces sur la recherche Google.
• Une plus grande variété d’éléments permet de diffuser des annonces dans un plus grand nombre de zones géographiques au sein de l’inventaire Google.
• Une plus grande variété d’éléments permet de diffuser des annonces plus largement sur l’inventaire Google.
• Une plus grande variété d’éléments permet de ne diffuser des annonces que sur YouTube.

 

Quels sont les avantages de Google Analytics pour Firebase ? Choisissez deux réponses. Sélectionnez toutes les bonnes réponses

• Il n’est pas nécessaire d’intégrer un SDK dans l’application.
• La collecte de données s’effectue de façon transparente et sécurisée.
• Il assure une configuration automatique et fournit des rapports prêts à l’emploi.
• Il fournit une solution simple pour Android uniquement.

 

Explication:

Google Analytics pour Firebase présente plusieurs avantages significatifs pour les développeurs d’applications. Tout d’abord, ’la collecte de données s’effectue de façon transparente et sécurisée’, ce qui signifie que les données des utilisateurs sont collectées de manière efficace tout en respectant les normes de sécurité et de confidentialité, ce qui est essentiel dans le paysage numérique moderne où la protection des données est une préoccupation majeure. Ensuite, ‘il assure une configuration automatique et fournit des rapports prêts à l’emploi’, simplifiant ainsi le processus pour les développeurs qui n’ont pas besoin de configurer manuellement chaque aspect de l’analyse des données. Cela permet un déploiement rapide et une compréhension immédiate des performances de l’application grâce aux rapports détaillés fournis par Firebase. Ces fonctionnalités font de Google Analytics pour Firebase un outil puissant et accessible pour optimiser les performances des applications tout en garantissant la sécurité et la conformité des données, ce qui est essentiel pour toute entreprise cherchant à améliorer son application et à mieux comprendre ses utilisateurs.