Un responsable du marketing digital choisit d'adopter la requête large pour ses mots clés. Quel comportement doit-il intégrer à sa cadence d'optimisation habituelle afin de guider le machine learning ?

Lorsqu'un responsable marketing utilise la requête large, il donne au système de machine learning une grande flexibilité pour diffuser les annonces. Pour guider efficacement le machine learning et éviter les impressions non pertinentes, il est crucial d'éliminer régulièrement les mots clés à exclure. Cela permet d'affiner le ciblage et d'empêcher le système de diffuser des annonces pour des recherches qui ne sont pas pertinentes pour l'entreprise, optimisant ainsi le budget et la performance. Ignorer les suggestions de nouveaux mots clés pertinents nuirait à la découverte de nouvelles opportunités. Ajouter des expressions et mots clés exacts peut être utile, mais la gestion des mots clés à exclure est plus fondamentale pour la requête large afin d'éviter le gaspillage. Ajouter des listes de ciblage par liste de clients de plus de 90 jours n'est pas directement lié à l'optimisation de la requête large et pourrait même inclure des données obsolètes.