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 ?

Bien que le machine learning automatise de nombreux aspects des campagnes Google Ads pour applications, l'intervention humaine reste cruciale. Définir des limites (budgétaires, de ciblage) est essentiel pour guider l'algorithme et s'assurer que la campagne respecte les objectifs et contraintes de l'entreprise. Faire évoluer la stratégie permet d'adapter la campagne aux changements du marché ou aux performances observées, en ajustant par exemple les objectifs ou les créatifs. Enfin, fournir beaucoup de données de qualité est fondamental, car le machine learning apprend et s'optimise à partir de ces données. Sans données pertinentes et suffisantes, l'algorithme ne peut pas fonctionner efficacement. Ajuster les enchères régulièrement et mettre à jour quotidiennement les paramètres de la campagne sont moins pertinents, car le machine learning est conçu pour gérer ces ajustements de manière autonome et dynamique.