Questions

Vous avez été chargé de promouvoir une nouvelle gamme de services de plomberie, avec un budget fixe que vous ne pouvez pas dépasser.

Pourquoi Google Ads offre-t-il une solution viable ?

 

• Google Ads vous permet de limiter le nombre d’annonces pour lesquelles vous payez, en fonction de votre activité.
• Google Ads propose des mises aux enchères distinctes pour les petits budgets.
• Google Ads vous offre une maîtrise totale de votre budget.
• Google Ads garantit que votre entreprise recevra des appels téléphoniques.

 

Léo gère la publicité des lignes de vêtements d’un grand fabricant. Il consulte la page « Recommandations » de Google Ads pour évaluer ses campagnes sur le Réseau de Recherche de Google.

En quoi les recommandations d’optimisation sont-elles utiles pour Léo ?

 

• Les recommandations sont créées par les responsables de compte de niveau supérieur.
• Les recommandations sont adaptées au compte spécifique.
• Les recommandations fournissent des tendances générales identifiées par Google.
• Les recommandations s’appliquent uniquement à la sélection de mots clés.

 

Explication:

La réponse correcte est Les recommandations sont adaptées au compte spécifique. Les recommandations d’optimisation fournies dans Google Ads sont personnalisées pour chaque compte publicitaire, ce qui signifie qu’elles sont spécifiquement conçues pour répondre aux besoins et aux objectifs de la campagne de Leo. Cette personnalisation permet à Leo d’obtenir des suggestions pertinentes et ciblées pour améliorer les performances de ses campagnes publicitaires. Plutôt que de simplement fournir des recommandations générales, Google Ads analyse les données spécifiques du compte de Leo, telles que les performances passées, les tendances du marché et les objectifs commerciaux, pour proposer des recommandations précises et efficaces. Cela permet à Leo d’optimiser ses campagnes de manière stratégique, en mettant en œuvre des ajustements qui sont les mieux adaptés à ses besoins particuliers, ce qui peut conduire à une meilleure performance publicitaire et à un retour sur investissement plus élevé.

 

Trina utilise les enchères manuelles dans le cadre de sa stratégie d’enchères sur le Réseau de Recherche de Google.

Pourquoi pourrait-elle préférer les enchères automatiques ?

 

• Le machine learning choisira les mots clés utilisés pour diffuser ses annonces auprès des internautes.
• Le système de machine learning choisira automatiquement un calendrier de diffusion des annonces pour ses campagnes.
• Le machine learning lui permet de définir l’enchère adaptée pour chaque mise aux enchères.
• Le machine learning ne détermine pas le ciblage géographique.

 

Après avoir diffusé une campagne sur le Réseau de Recherche de Google pendant plusieurs mois, Morgane remarque que les ventes des produits concernés commencent à ralentir. Sur la page « Recommandations » de Google Ads, elle constate que le taux d’optimisation de la campagne est de 22 %.

Que signifie ce taux ?

 

• La campagne est susceptible d’améliorer ses performances de 78 % si les recommandations associées sont suivies.
• La campagne doit augmenter son budget de 22 % pour être totalement optimisée.
• 78 % des entreprises semblables à la sienne réalisent de meilleures performances.
• 22 % des revenus qu’elle alloue à sa campagne sont mal utilisés.

 

Le taux d’optimisation des annonces sur le Réseau de Recherche est calculé par un algorithme qui examine les aspects clés de vos comptes. Ce taux vous permet d’optimiser vos campagnes d’annonces sur le Réseau de Recherche.

Quelles sont les sources de données utilisées pour calculer les recommandations d’optimisation ? (Choisissez deux réponses.)

 

• Paramètres du compte
• Chiffres de vente de l’entreprise
• Scénarios générés par les utilisateurs
• Données sur le secteur
• Responsables de compte