Questions

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

 

Lorsque vous diffusez des campagnes utilisant des listes de remarketing pour les annonces du Réseau de Recherche, certaines listes d’audience ont plus de chances de convertir des prospects en clients que d’autres.

Classez les listes en fonction du potentiel de l’audience (du plus élevé au plus faible).

 

1. A atteint la page de paiement, mais n’a pas finalisé l’achat.
2. A ajouté un article au panier, puis l’a abandonné.
3. A consulté le site Web au cours des sept derniers jours, sans pour autant réaliser de conversion.
4. A consulté le site Web au cours des 28 derniers jours, sans pour autant réaliser de conversion.

 

Ginger crée sa première annonce sur le Réseau de Recherche de Google. Elle souhaite concevoir une annonce attrayante et pertinente, afin que les clients potentiels y répondent favorablement.

Pour obtenir des clics, Ginger doit créer une annonce qui_ _. Choisissez deux réponses.

 

• apparaît dans une plus grande taille de police
• inclut une promotion porte un titre pertinent
• s’affiche après les résultats de recherche
• comprend au moins deux couleurs différentes

 

Brian gère la campagne de son entreprise sur le Réseau de Recherche de Google. Il examine régulièrement le taux d’optimisation pour s’assurer que la campagne est aussi efficace que possible.

Sur quoi se base le taux d’optimisation de Brian ?

• Les aspects clés de ses comptes, y compris les statistiques, les paramètres et les tendances du secteur
• L’évaluation de la popularité des annonces sur les médias sociaux
• La comparaison des ventes de Brian avec les données sur la diffusion des annonces
• Les tests et rapports sur la vitesse d’exécution des sites Web de Brian

 

Explication:

La réponse correcte est que le score d’optimisation de Brian se base sur les aspects clés de ses comptes, y compris les statistiques, les paramètres et les tendances du secteur. Cette réponse est appropriée car le score d’optimisation dans Google Ads est une mesure qui évalue la performance globale d’une campagne publicitaire en tenant compte de divers facteurs pertinents. Ces facteurs incluent les performances passées de la campagne, telles que le taux de clics, le taux de conversion, la qualité des annonces, ainsi que les paramètres de la campagne, les tendances du secteur et d’autres éléments liés à la pertinence et à l’efficacité des annonces. En surveillant régulièrement le score d’optimisation, Brian peut identifier les domaines où des améliorations sont nécessaires et prendre des mesures pour optimiser sa campagne afin d’atteindre ses objectifs publicitaires de manière efficace et rentable. Ainsi, en se concentrant sur les aspects clés de ses comptes, Brian peut améliorer continuellement la performance de sa campagne sur le Réseau de Recherche Google.