Janelle diffuse une campagne pour applications Google. Elle sait que même si la campagne est alimentée par le machine learning, sa contribution en tant que responsable marketing reste très importante. Par quels moyens Janelle peut-elle guider le machine learning pour obtenir des résultats optimaux ? (Choisissez trois réponses.)

Janelle peut faire évoluer la stratégie de campagne au fil du temps.

Janelle peut ajuster ses enchères quotidiennement afin de s'assurer que la campagne ne dévie pas de son objectif.

Janelle peut définir le ciblage géographique au niveau du groupe d'annonces.

Janelle peut définir ses enchères et ses budgets de façon stratégique.

Janelle peut fournir au système une grande quantité de données et lui laisser du temps.

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Explication: Janelle diffuse une campagne pour applications Google. Elle sait que même si la campagne est alimentée par le machine learning, sa contribution en tant que responsable marketing reste très importante. Par quels moyens Janelle peut-elle guider le machine learning pour obtenir des résultats optimaux ? (Choisissez trois réponses.)

Explication: Pour guider le machine learning et obtenir des résultats optimaux dans sa campagne pour applications Google, Janelle dispose de plusieurs leviers stratégiques importants. Tout d'abord, **Janelle peut définir ses enchères et ses budgets de façon stratégique**, ce qui permet de contrôler les investissements publicitaires en fonction des performances et des objectifs de la campagne. En ajustant ces paramètres, elle peut influencer la manière dont le machine learning alloue les ressources pour maximiser le retour sur investissement. De plus, **Janelle peut faire évoluer la stratégie de campagne au fil du temps**, en réagissant aux données et en optimisant les tactiques en fonction des insights tirés des performances réelles. Enfin, **Janelle peut fournir au système une grande quantité de données et lui laisser du temps** pour apprendre et s'adapter aux comportements des utilisateurs, ce qui améliore la précision des prédictions et des recommandations faites par le machine learning. En revanche, ajuster les enchères quotidiennement ou définir le ciblage géographique au niveau du groupe d'annonces, bien que des actions possibles, ne sont pas aussi cruciaux que les trois réponses sélectionnées. Ajuster les enchères quotidiennement peut perturber l'optimisation du machine learning qui fonctionne mieux avec des ajustements basés sur des données accumulées sur une période plus longue, tandis que le ciblage géographique au niveau du groupe d'annonces est plus une spécification tactique que stratégique pour guider efficacement le machine learning. Ainsi, en utilisant ces stratégies clés, Janelle peut influencer positivement les performances de sa campagne pour applications Google en maximisant l'efficacité et en adaptant la stratégie aux besoins changeants du marché et des utilisateurs.

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