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:
Pour guider efficacement le machine learning tout en adoptant la requête large pour ses mots clés, le responsable du marketing digital doit intégrer la création de expressions et de mots clés exacts supplémentaires pour améliorer la couverture. Cette réponse est la plus appropriée car, avec la requête large, les annonces peuvent apparaître pour une large gamme de requêtes de recherche similaires, ce qui nécessite une surveillance et une optimisation constantes pour maximiser la pertinence et la performance des annonces. En ajoutant des expressions et des mots clés exacts supplémentaires, le responsable peut mieux contrôler les requêtes pour lesquelles les annonces sont diffusées, en ciblant plus précisément les audiences pertinentes tout en minimisant les impressions sur des termes moins pertinents. Cela aide à améliorer la précision du ciblage et à affiner les performances de la campagne au fil du temps, tout en fournissant des données plus précises au machine learning pour qu’il puisse ajuster les enchères et optimiser la diffusion des annonces de manière plus efficace. Par conséquent, cette pratique non seulement améliore la pertinence des annonces, mais également la capacité du système à apprendre et à s’adapter aux comportements des utilisateurs, ce qui est essentiel pour maximiser le retour sur investissement et atteindre les objectifs marketing définis.