Un responsabile del marketing digitale ha eseguito l'upgrade delle parole chiave, passando alla corrispondenza generica. Quale comportamento dovrebbe integrare nella sua routine di ottimizzazione per guidare il machine learning?

La rimozione delle parole chiave escluse che bloccano il traffico pertinente è fondamentale per guidare il machine learning quando si utilizza la corrispondenza generica. La corrispondenza generica è progettata per esplorare un'ampia gamma di query di ricerca, e le parole chiave a corrispondenza inversa troppo restrittive possono impedire al sistema di apprendere e identificare nuove opportunità di traffico rilevante. Ignorare i consigli per nuove parole chiave o aggiungere elenchi Customer Match obsoleti non contribuisce all'ottimizzazione della corrispondenza generica. Creare ulteriori parole chiave a corrispondenza esatta o a frase è utile per il controllo, ma non sfrutta appieno il potenziale di apprendimento della corrispondenza generica.