Trước đây, thay vì tập trung vào chiến lược tiếp thị cấp cao hơn, Sally mất nhiều thời gian trong Google Ads để tạo ra những thay đổi nhỏ cho chiến dịch của mình. Vậy công nghệ máy học có thể giúp cô ấy giảm thời gian dành cho Chiến dịch ứng dụng của Google bằng 2 cách nào?

• Học máy có thể áp dụng thông tin chi tiết về ngành để tối ưu hóa các chiến dịch.
• Máy học có thể xem xét hiệu suất của đối thủ cạnh tranh để tối ưu hóa các chiến dịch.
• Công nghệ máy học có thể phân tích nhiều tín hiệu để xác định đối tượng phù hợp cho quảng cáo của cô ấy.
• Công nghệ máy học có thể tạo ra các tổ hợp nội dung để phân phối quảng cáo có liên quan đến đúng người dùng.

Câu trả lời đúng là: Máy học có thể phân tích nhiều tín hiệu để xác định đúng đối tượng cho quảng cáo của cô ấy và Máy học có thể tạo kết hợp các nội dung để phân phối quảng cáo có liên quan đến đúng người dùng.

Giải thích: Máy học có thể giúp Chiến dịch ứng dụng của bạn tiếp cận người dùng một cách hiệu quả bằng các quảng cáo có liên quan. Nhưng để làm được điều đó, nó cần một tập hợp các tài sản đa dạng, chất lượng cao. Sử dụng công nghệ máy học ngày nay, chúng tôi có thể phân phối quảng cáo có liên quan đến người dùng dựa trên nhiều đầu vào hơn bao giờ hết. Ngoài các tín hiệu truyền thống như tuổi và giới tính, giờ đây chúng tôi có thể bao gồm các tín hiệu như thời lượng phiên ứng dụng, cài đặt ứng dụng, truy vấn tìm kiếm và vị trí.