Chaque recherche effectuée sur Google est unique et chacune de ces intentions isolées génèrent une énorme quantité de données. Données démographiques, type d'appareil, langue, mots clés... Il est quasiment impossible de traiter une telle quantité d'informations manuellement.

Heureusement, grâce au machine learning, c'est désormais possible. Plus le volume de données est important, plus l'apprentissage est rapide. L'intégration de solutions automatisées permet non seulement de créer une structure de compte plus simple et plus facile à gérer, mais les solutions elles-mêmes en deviennent également plus performantes.

Bien qu'il n'existe pas d’approche unique, nous analysons ici quatre mesures essentielles basées sur le machine learning que tous les annonceurs à la recherche de performance devraient appliquer.

1. Automatisez vos enchères

2. Regroupez votre trafic

3. Élargissez votre couverture

4. Optimisez vos créations

Avec l'aide du machine learning, vous pouvez simplifier votre compte Google Ads. Les annonceurs s'appuyaient jusqu'alors sur une segmentation longue et complexe pour tirer parti du Réseau de Recherche. Mais les solutions automatisées actuelles associées à une plus grande quantité de données et une moindre segmentation fournissent aujourd'hui des insights plus complets au service de la performance.

Réduire la complexité des campagnes permet en outre de gagner un temps précieux. Les équipes peuvent ainsi se concentrer sur des tâches plus stratégiques offrant une réelle valeur ajoutée.

Les annonceurs devaient jusqu'alors adopter une approche manuelle et très granulaire, surveiller de nombreux mots clés et souvent définir des enchères différentes pour chacun d'eux.

Aujourd’hui, les stratégies d'enchères intelligentes constituent un ensemble de stratégies d'enchères automatisées qui ouvrent la voie à des structures de compte simplifiées. Cette stratégie utilise les comportements de recherche passés ainsi que des facteurs contextuels tels que le type d'appareil, l'emplacement et les audiences first-party. Elle ajuste alors ses estimations en temps réel et lors de chaque mise aux enchères, et peut ainsi prédire la probabilité d'une conversion puis augmenter vos enchères en conséquence.

En suivant les actions des consommateurs sur votre site puis en adoptant les stratégies d'enchères intelligentes, vous pourrez ajuster avec précision le contenu de vos annonces et de vos pages de destination et gagner en efficacité.

Garantir l'adéquation entre les requêtes de recherche et le contenu de vos annonces est essentiel au succès de vos campagnes. L'intégration de solutions de machine learning dans la structure de votre compte peut en cela vous être utile.

En utilisant le plus grand nombre possible d'éléments de création et de formats, en plus d'un contenu bien conçu et pertinent, les annonces responsives du Réseau de Recherche et autres fonctionnalités dynamiques stimulent l'efficacité de la campagne. Elles mettent à disposition du machine learning la plus vaste bibliothèque de créations possible lui permettant d'optimiser les titres et appels à l'action et ainsi enregistrer de meilleures performances.

Reliez par exemple vos créations aux recherches à l'aide de l'outil d'insertion de mots clés dynamiques qui met automatiquement à jour le texte de votre annonce en y intégrant tout mot clé de votre liste qui correspond aux termes de recherche d'un client. Vous pouvez également utiliser les fonctions de compte à rebours afin de développer chez les utilisateurs un sentiment d'urgence en ajoutant une échéance ou une offre ponctuelle à vos annonces sur le Réseau de Recherche.

Grâce aux progrès de l’automatisation, vous récolterez les fruits de tous vos efforts. Vous n'avez plus à gérer vos mots clés de façon granulaire, analyser le coût par clic et effectuer une segmentation manuelle. En veillant simplement que vos annonces, applications et pages de destination diffusent un contenu et une création de qualité, vous permettrez au machine learning d'incarner votre marque de la meilleure manière possible.