Un responsable de marketing digital ha elegido aplicar la concordancia amplia a sus palabras clave. ¿Cuál de estas acciones debería incorporar a sus rutinas de optimización para guiar el aprendizaje automático?

La eliminación de palabras clave negativas que puedan estar bloqueando tráfico relevante es crucial para guiar el aprendizaje automático con concordancia amplia. La concordancia amplia, por su naturaleza, puede activar anuncios para consultas tangencialmente relacionadas. Las palabras clave negativas son esenciales para refinar la segmentación, pero si eliminan consultas valiosas, el sistema no puede aprender qué tráfico es deseable. Crear más palabras clave de concordancia exacta y de frase no guía directamente el aprendizaje automático de la concordancia amplia, sino que amplía la cobertura de palabras clave específicas. Ignorar sugerencias de palabras clave pertinentes limita el crecimiento y el aprendizaje. Las listas de segmentación por lista de clientes son útiles, pero los datos con más de 90 días de antigüedad pueden no ser lo suficientemente actuales para una optimización efectiva y no influyen directamente en cómo la concordancia amplia interpreta las consultas de búsqueda.