Un responsable du marketing digital adopte la requête large pour ses mots clés. Quel comportement doit-il intégrer à sa cadence d'optimisation régulière pour guider le machine learning ?

L'utilisation de la requête large permet au machine learning d'explorer un large éventail de requêtes de recherche. Pour guider efficacement l'IA, il est crucial de supprimer les mots clés à exclure qui bloquent par erreur du trafic pertinent. Cela affine la compréhension de l'IA sur ce qui est pertinent pour l'entreprise, lui permettant d'optimiser les enchères et les annonces sur des recherches plus appropriées. Créer des expressions et mots clés exacts supplémentaires n'est pas le comportement le plus pertinent pour guider le machine learning avec la requête large, car cela restreindrait son exploration. Ignorer les recommandations est contre-productif. Ajouter des listes de ciblage par liste de clients datant de plus de 90 jours peut être inefficace en raison de l'obsolescence des données.