Un responsable du marketing digital adopte la requête large pour ses mots clés. Quel comportement doit-il intégrer à sa cadence d’optimisation régulière pour guider le machine learning ?
- Supprimer les mots clés à exclure qui risquent de bloquer le trafic pertinent.
- Ignorer les recommandations visant à ajouter de nouveaux mots clés pertinents.
- Ajouter des listes de ciblage par liste de clients qui contiennent des données datant de plus de 90 jours.
- Créer des expressions et mots clés exacts supplémentaires pour améliorer la couverture.
Explication:
Un responsable du marketing digital qui adopte la requête large pour ses mots clés doit **supprimer les mots clés à exclure qui risquent de bloquer le trafic pertinent**. Cette pratique est cruciale pour permettre au machine learning de fonctionner efficacement, car en éliminant les mots clés à exclure inappropriés, il ouvre la porte à des requêtes qui pourraient être très pertinentes pour ses produits ou services. Cela permet d’augmenter le volume de trafic de qualité et d’améliorer les performances globales des campagnes. En favorisant une plus grande diversité de requêtes, le système d’enchères peut mieux apprendre et optimiser les performances, conduisant ainsi à une meilleure visibilité et à un retour sur investissement accru.