Comment le ciblage optimisé recherche-t-il de nouvelles audiences aux performances élevées ?
- Il utilise des algorithmes qui collectent des données sur la page de destination du client pour trouver des mots clés améliorant le niveau de qualité de l’enchère.
- Il exploite les audiences de ciblage par liste de clients d’autres comptes de la même catégorie de clientèle pour identifier de nouveaux utilisateurs.
- Il modifie certains paramètres de la campagne, tels que les données géographiques et la langue, pour cibler une audience plus large.
- Il exploite les entrées de ciblage existantes, y compris les données first party du client, tout en s’appuyant sur les modèles de machine learning centrés sur la confidentialité.
Explication:
Il exploite les entrées de ciblage existantes, y compris les données first party du client, tout en s’appuyant sur les modèles de machine learning centrés sur la confidentialité. Cette approche permet au ciblage optimisé de rechercher de nouvelles audiences performantes en utilisant des données propriétaires, tout en respectant la confidentialité des utilisateurs grâce à l’application de modèles d’apprentissage automatique, qui identifient des comportements similaires sans compromettre les normes de confidentialité. Cela permet de mieux atteindre les utilisateurs tout en respectant leurs données personnelles.