Comment les annonces display responsives utilisent-elles l'automatisation ?
Les annonces display responsives utilisent un modèle de machine learning pour identifier les éléments pertinents pour chaque espace publicitaire en fonction des prédictions établies à partir de l'historique des performances d'un annonceur.
Les annonces display responsives automatisent la création d'annonces pour la plupart des applications, mais pas pour les ordinateurs ni les appareils mobiles.
Les annonces display responsives exploitent de puissants modèles de machine learning pour générer des rapports personnalisés afin de répondre aux exigences spécifiques de chaque campagne.
Les annonces display responsives utilisent un modèle de machine learning pour créer des supports publicitaires à partir des assets qui ont enregistré des performances optimales par le passé.
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Explication: La réponse correcte est : Les annonces display responsives utilisent un modèle de machine learning pour identifier les éléments pertinents pour chaque espace publicitaire en fonction des prédictions établies à partir de l’historique des performances d’un annonceur. Les annonces display responsives utilisent l’automatisation grâce à un modèle de machine learning intégré. Ce modèle analyse l’historique des performances de l’annonceur ainsi que les caractéristiques de l’espace publicitaire où l’annonce sera diffusée. En se basant sur ces données, le modèle détermine automatiquement les éléments les plus pertinents à afficher dans l’annonce, tels que les titres, les descriptions, les images, et les appels à l’action, pour maximiser l’impact et l’efficacité de l’annonce. Cette approche automatisée permet aux annonceurs de créer des annonces pertinentes et optimisées sans nécessiter une intervention manuelle constante, ce qui économise du temps et des ressources tout en améliorant les performances globales de la campagne display.
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