Réponses de Certification Google Ads pour les Applications

Paul demande à son équipe d’activer les conversions après affichage dans les campagnes pour applications Google et de générer des rapports sur ces conversions. Quel est leur intérêt ?

• Elles permettent d’accéder à des options de segmentation supplémentaires pour les emplacements sur YouTube.
• Elles offrent un moyen efficace de comparer directement les données de conversion avec celles d’entreprises similaires.
• Elles fournissent des insights sur les éléments vidéo, afin d’identifier les éléments les plus performants à diffuser en priorité.
• Elles fournissent des données de conversion supplémentaires qui permettent de prendre de meilleures décisions commerciales.

Quel est l’intérêt de collecter des données sur les événements qui se produisent dans une application ?

• Cela permet de mieux orienter la stratégie marketing.
• Cela peut donner de nouvelles idées pour les éléments image.
• Cela permet de comparer les performances de l’application à celles d’applications similaires.
• Cela permet de réduire immédiatement les dépenses marketing.

Trois étapes clés sont nécessaires pour activer le suivi des conversions dans une campagne pour applications Google. Placez-les dans le bon ordre.

• Choisir un outil d’analyse pour effectuer le suivi des
• Associer votre outil d’analyse à votre compte Google
• Importer les données de votre outil d’analyse dans Google

Sophie a été chargée de créer des éléments image conformes aux bonnes pratiques pour les campagnes pour applications Google. Elle souhaite s’assurer un emplacement sur l’ensemble des canaux. Quels éléments image doit-elle créer et importer au minimum ?

• Au moins deux images en mode portrait sans superposition de texte ni logo
• Au moins deux images en mode paysage sans superposition de texte ni logo
• Au moins deux images en mode portrait avec un filigrane du logo de l’application
• Au moins deux images en mode paysage avec un filigrane du logo de l’application

Quels sont les scénarios dans lesquels il est pertinent pour l’annonceur de diffuser une campagne axée sur les actions dans l’application ? Choisissez deux réponses.

Sélectionnez toutes les bonnes réponses

• Une application de voyages cherche à augmenter sa base d’utilisateurs de 50 % au cours des six prochains mois.
• Une application de divertissements propose des vidéos en illimité à ses utilisateurs.
• Une application bancaire génère plus de clients fidèles parmi ceux qui déposent des chèques via l’application.
• Une application de rencontres génère 50 € de revenus chaque fois qu’un utilisateur passe au niveau Premium.

Vous travaillez pour une agence, et votre client souhaite savoir comment fonctionne le machine learning dans les campagnes pour applications Google. Quel est l’intérêt de cette technologie pour les responsables marketing et les utilisateurs ?

• Diffuser des annonces auprès du plus grand nombre d’utilisateurs possible au même emplacement.
• Diffuser une annonce unique auprès de chaque utilisateur.
• Diffuser des annonces pertinentes auprès des utilisateurs de YouTube seulement.
• Diffuser des annonces pertinentes auprès des bons utilisateurs, au moment opportun.

Explication:

Le machine learning dans les campagnes pour applications Google présente un intérêt majeur à la fois pour les responsables marketing et les utilisateurs, notamment en permettant de **diffuser des annonces pertinentes auprès des bons utilisateurs, au moment opportun**. Pour les responsables marketing, cette technologie utilise des algorithmes avancés pour analyser les comportements des utilisateurs et prédire quelles annonces sont les plus susceptibles de convertir. Cela permet de cibler efficacement les audiences pertinentes, augmentant ainsi les chances de succès de la campagne et optimisant les budgets publicitaires. En offrant aux utilisateurs des annonces qui correspondent à leurs besoins et à leurs intérêts au moment opportun, le machine learning améliore l’expérience utilisateur en réduisant les interruptions non pertinentes et en fournissant des informations ou des offres qui sont véritablement utiles. En revanche, diffuser des annonces auprès du plus grand nombre d’utilisateurs possible au même emplacement ne tient pas compte de la pertinence ni de la personnalisation, limitant ainsi l’efficacité de la campagne. De même, se concentrer uniquement sur les utilisateurs de YouTube ou diffuser une annonce unique à chaque utilisateur ne tirent pas pleinement parti des capacités du machine learning pour optimiser le ciblage et l’engagement. En conclusion, en exploitant le machine learning pour diffuser des annonces pertinentes et ciblées, les responsables marketing peuvent améliorer significativement les performances de leurs campagnes pour applications Google, tandis que les utilisateurs bénéficient d’une expérience publicitaire plus personnalisée et pertinente.