Un gerente de marketing digital actualizó sus palabras clave a la concordancia amplia. ¿Qué comportamiento debería incorporar en su cadencia habitual de optimización para guiar el aprendizaje automático?
Quitar las palabras clave negativas que pueden bloquear el tráfico relevante
Descartar las recomendaciones de agregar palabras clave nuevas relevantes
Agregar listas de Segmentación por clientes con datos con una antigüedad de más de 90 días
Crear palabras clave de concordancia exacta y de frase adicionales para mejorar el alcance
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Explicación: Para guiar el aprendizaje automático después de actualizar las palabras clave a concordancia amplia, es crucial quitar las palabras clave negativas que pueden bloquear el tráfico relevante. Esta práctica es esencial porque las palabras clave negativas ayudan a evitar que los anuncios se muestren en búsquedas irrelevantes o no deseadas, permitiendo a la IA de Google Ads aprender correctamente qué consultas son más relevantes y efectivas para mostrar los anuncios. Al eliminar las palabras clave negativas inapropiadas o restrictivas, se permite que el algoritmo aprenda y optimice en función de datos más precisos y relevantes, mejorando así el rendimiento general de la campaña. Descartar las recomendaciones de agregar nuevas palabras clave podría ser contraproducente si no están directamente relacionadas con las necesidades y comportamientos de búsqueda de los usuarios, y agregar segmentación por clientes con datos antiguos no necesariamente guiaría adecuadamente el aprendizaje automático para optimizar las campañas basadas en datos actuales y relevantes. Por lo tanto, enfocarse en la gestión adecuada de palabras clave negativas es la estrategia correcta para garantizar que la IA pueda aprender de manera efectiva y maximizar el impacto de las campañas de marketing digital en Google Ads.
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