Quels signaux extérieurs à Google Ads permettent de modéliser les visites en magasin ?
Données de centaines de millions d'utilisateurs connectés en provenance de fournisseurs tiers ayant obtenu l'autorisation de les partager
Interaction avec une extension de lieu ou une extension de lieu affilié
Données GPS, Wi-Fi et réseau de centaines de millions d'utilisateurs connectés et ayant autorisé le partage de leurs informations
Interaction avec une annonce en ligne, puis visite en magasin physique
Programme de certification:
Explication: Pour modéliser les visites en magasin à partir de signaux extérieurs à Google Ads, les données GPS, Wi-Fi et réseau de centaines de millions d’utilisateurs connectés et ayant autorisé le partage de leurs informations sont essentielles. Ces données fournissent des informations géographiques précises sur les déplacements des utilisateurs, permettant ainsi de déterminer si un utilisateur a vu une publicité en ligne et s’il a ensuite visité un magasin physique dans un délai raisonnable. Cette approche repose sur la collecte de données de localisation anonymisées à grande échelle, provenant de divers appareils mobiles et de réseaux Wi-Fi, ce qui permet de mesurer l’impact des campagnes publicitaires en ligne sur les comportements hors ligne des consommateurs. En revanche, bien que l’interaction avec une extension de lieu ou une extension de lieu affilié puisse fournir des informations précieuses sur les visites en magasin, cette méthode est limitée aux utilisateurs qui interagissent directement avec ces extensions sur une fiche d’établissement Google, tandis que les données de localisation à grande échelle offrent une vue plus globale et exhaustive. Ainsi, la réponse Données GPS, Wi-Fi et réseau de centaines de millions d’utilisateurs connectés et ayant autorisé le partage de leurs informations est correcte car elle décrit la méthode la plus efficace et la plus évoluée pour estimer les visites en magasin résultant d’une campagne publicitaire en ligne, en exploitant les données de localisation pour mesurer l’impact réel des annonces numériques sur le comportement des consommateurs hors ligne.
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