Les campagnes pour applications utilisent la rotation des créations basée sur le machine learning afin de choisir une création en fonction de l'inventaire, de l'utilisateur et du moment. Quelle stratégie de gestion des assets adopter pour obtenir de bons résultats ?
Varier les créations en termes de contenus, de thème, de durée et d'orientation.
Utiliser des vidéos très semblables qui ne présentent que quelques petites différences.
Utiliser des vidéos identiques, dont seule la durée varie.
Mettre en ligne moins de créations que lors des campagnes pour applications précédentes.
Programme de certification:
Explication: Pour obtenir de bons résultats dans les campagnes pour applications en utilisant la rotation des créations basée sur le machine learning, il est essentiel d’adopter la stratégie de varier les créations en termes de contenus, de thème, de durée et d’orientation. Cette approche permet de maximiser la diversité des annonces diffusées, ce qui est crucial pour captiver différents segments d’utilisateurs et optimiser l’engagement. En variant les contenus, les thèmes et les formats (comme la durée et l’orientation des vidéos), on augmente les chances de trouver la combinaison optimale qui résonne le mieux avec chaque utilisateur et dans chaque contexte d’affichage. En revanche, l’utilisation de vidéos très semblables ou identiques avec de légères variations risque de limiter l’efficacité du machine learning à sélectionner la meilleure création pour chaque occasion, en réduisant la diversité des données disponibles pour l’optimisation. De même, mettre en ligne moins de créations que lors des campagnes précédentes pourrait restreindre les possibilités de rotation et d’adaptation aux différents paramètres d’inventaire, d’utilisateur et de moment, compromettant ainsi la performance globale de la campagne. En conclusion, la stratégie la plus appropriée pour gérer les assets dans les campagnes pour applications est de diversifier les créations de manière significative, assurant ainsi une couverture maximale et une optimisation continue grâce au machine learning.
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