Le manager d'Hiroko se demande pourquoi elle doit passer du temps sur sa nouvelle campagne pour applications Google, étant donné que selon lui, le machine learning fait tout le travail.Quelles sont les trois actions qu'Hiroko peut effectuer pour orienter sa campagne basée sur le machine learning ?

Faire évoluer la stratégie

Ajuster les enchères régulièrement

Fournir beaucoup de données de qualité

Mettre à jour quotidiennement les paramètres de la campagne

Définir des limites


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Explication: Le manager d’Hiroko se demande pourquoi elle doit passer du temps sur sa nouvelle campagne pour applications Google, étant donné que selon lui, le machine learning fait tout le travail.Quelles sont les trois actions qu’Hiroko peut effectuer pour orienter sa campagne basée sur le machine learning ?


Explication: Pour optimiser une campagne pour applications Google qui utilise le machine learning, Hiroko peut effectuer trois actions essentielles pour orienter efficacement sa stratégie, comme indiqué dans les réponses correctes : **définir des limites**, **faire évoluer la stratégie**, et **fournir beaucoup de données de qualité**. Tout d'abord, en définissant des limites claires, Hiroko peut guider le machine learning pour qu'il reste aligné sur les objectifs spécifiques de sa campagne, tels que les coûts par acquisition (CPA) ou le retour sur investissement publicitaire (ROAS). Cela évite que le système ne dépasse des seuils financiers ou de performance non souhaités. Ensuite, faire évoluer la stratégie implique d'adapter la configuration initiale de la campagne en fonction des performances observées et des changements dans l'environnement de marché. Cela peut inclure l'ajustement des budgets, des enchères, ou même l'introduction de nouvelles variantes créatives pour optimiser les résultats. Enfin, fournir beaucoup de données de qualité est crucial pour que le machine learning fonctionne de manière efficace. Des données précises et pertinentes sur les utilisateurs, les conversions, et les interactions avec l'application permettent au système d'analyser et de répondre de manière plus précise aux signaux de performance, en améliorant ainsi la prédiction et l'optimisation des résultats. En appliquant ces stratégies, Hiroko peut non seulement tirer parti du potentiel du machine learning pour automatiser une partie du processus, mais aussi influencer activement la direction de sa campagne pour atteindre les objectifs marketing et commerciaux définis.
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