Supposons qu'un responsable du marketing digital veuille adopter la requête large pour ses mots clés. Quel comportement devrait-il intégrer à ses efforts d'optimisation réguliers pour guider le machine learning ?

Pour guider l'apprentissage automatique avec les requêtes larges, il est crucial de supprimer les mots clés à exclure qui bloquent le trafic pertinent. Les mots clés à exclure sont puissants et peuvent involontairement empêcher vos annonces d'apparaître pour des recherches légitimes. En les révisant et en les supprimant si nécessaire, vous permettez au système de trouver plus d'opportunités de diffusion pertinentes. Ignorer les suggestions de nouveaux mots clés pertinents limite l'expansion et l'apprentissage du système. L'ajout de listes de ciblage par liste de clients de plus de 90 jours peut introduire des données obsolètes, réduisant l'efficacité. L'ajout d'expressions et de mots clés exacts n'est pas le comportement principal pour optimiser spécifiquement les requêtes larges, car cela peut restreindre la flexibilité de l'apprentissage automatique.