Vous travaillez pour une agence, et votre client souhaite savoir comment fonctionne le machine learning dans les campagnes pour applications Google. Quel est l'intérêt de cette technologie pour les responsables marketing et les utilisateurs ?
Diffuser des annonces auprès du plus grand nombre d'utilisateurs possible au même emplacement.
Diffuser une annonce unique auprès de chaque utilisateur.
Diffuser des annonces pertinentes auprès des utilisateurs de YouTube seulement.
Diffuser des annonces pertinentes auprès des bons utilisateurs, au moment opportun.
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Explication: Vous travaillez pour une agence, et votre client souhaite savoir comment fonctionne le machine learning dans les campagnes pour applications Google. Quel est l’intérêt de cette technologie pour les responsables marketing et les utilisateurs ?
Explication: Le machine learning dans les campagnes pour applications Google présente un intérêt majeur à la fois pour les responsables marketing et les utilisateurs, notamment en permettant de **diffuser des annonces pertinentes auprès des bons utilisateurs, au moment opportun**. Pour les responsables marketing, cette technologie utilise des algorithmes avancés pour analyser les comportements des utilisateurs et prédire quelles annonces sont les plus susceptibles de convertir. Cela permet de cibler efficacement les audiences pertinentes, augmentant ainsi les chances de succès de la campagne et optimisant les budgets publicitaires. En offrant aux utilisateurs des annonces qui correspondent à leurs besoins et à leurs intérêts au moment opportun, le machine learning améliore l'expérience utilisateur en réduisant les interruptions non pertinentes et en fournissant des informations ou des offres qui sont véritablement utiles. En revanche, diffuser des annonces auprès du plus grand nombre d'utilisateurs possible au même emplacement ne tient pas compte de la pertinence ni de la personnalisation, limitant ainsi l'efficacité de la campagne. De même, se concentrer uniquement sur les utilisateurs de YouTube ou diffuser une annonce unique à chaque utilisateur ne tirent pas pleinement parti des capacités du machine learning pour optimiser le ciblage et l'engagement. En conclusion, en exploitant le machine learning pour diffuser des annonces pertinentes et ciblées, les responsables marketing peuvent améliorer significativement les performances de leurs campagnes pour applications Google, tandis que les utilisateurs bénéficient d'une expérience publicitaire plus personnalisée et pertinente.
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