Vicen Martinez

Francisco pide a su equipo que habilite las conversiones post-impresión en las campañas de aplicaciones de Google de sus clientes y que creen informes sobre ellas. ¿Por qué es tan importante incluir las conversiones post-impresión?

• Porque son una forma eficaz de comparar directamente los datos de conversión con los de otros negocios parecidos.
• Porque ofrecen información valiosa sobre los recursos de vídeo, por lo que se puede dar prioridad a los que ofrecen mejores resultados.
• Porque proporcionan más datos de conversión y, por tanto, permiten tomar decisiones empresariales más fundadas.
• Porque ofrecen otras opciones de segmentación para emplazamientos de YouTube.

 

Explicación:

La opción seleccionada, Porque proporcionan más datos de conversión y, por tanto, permiten tomar decisiones empresariales más fundadas, es correcta porque las conversiones post-impresión brindan información adicional sobre el comportamiento de los usuarios después de haber visto un anuncio. Al incluir estas conversiones en los informes, Francisco y su equipo pueden obtener una visión más completa del impacto de sus campañas, ya que no solo se miden las interacciones directas, sino también las acciones que los usuarios realizan después de ver el anuncio, como descargas o compras. Esto permite a los anunciantes analizar la efectividad de sus estrategias y ajustar sus tácticas en función de datos más exhaustivos. Al tomar decisiones basadas en un conjunto de datos más amplio, las empresas pueden optimizar sus campañas de marketing y mejorar su retorno de inversión, lo que es esencial para el éxito a largo plazo.

 

Eva sustituye con regularidad los anuncios de las campañas de búsqueda de Google que no dan buenos resultados. Sin embargo, sabe que las prácticas recomendadas para las campañas de aplicaciones de Google son diferentes. ¿Con cuánta frecuencia debería sustituir los recursos de bajo rendimiento de sus campañas de aplicaciones de Google por otros nuevos y mejorados para evitar que los usuarios se cansen de los anuncios?

• Una vez a la semana.
• Cada dos o tres días.
• Una vez al mes.
• Cada dos o tres meses.

 

Explicación:

La opción seleccionada, Cada dos o tres meses, es correcta porque esta frecuencia permite un equilibrio adecuado entre la rotación de anuncios y la recopilación de datos necesarios para optimizar la campaña de aplicaciones de Google. Reemplazar los recursos de bajo rendimiento cada dos o tres meses brinda tiempo suficiente para que el sistema aprenda de los anuncios existentes y ajuste sus estrategias en función del comportamiento del usuario. Al hacerlo, se evita la fatiga publicitaria, asegurando que los usuarios no se saturen con el mismo contenido repetido. Además, esta práctica permite que los nuevos recursos sean evaluados de manera efectiva en un contexto donde ya se ha recopilado información sobre el rendimiento, lo que puede resultar en una optimización más precisa y en un mejor retorno de inversión en publicidad.

 

Eva siempre está haciendo pequeños ajustes en sus campañas de Google Ads. Esto le quita mucho tiempo y no le permite centrarse en las estrategias de marketing más importantes. ¿Cómo puede ayudarle el aprendizaje automático a reducir el tiempo que emplea en su campaña de aplicaciones de Google? Elige dos respuestas.

• El aprendizaje automático puede combinar recursos para mostrar anuncios relevantes a los usuarios adecuados.
• El aprendizaje automático puede analizar el rendimiento de la competencia para optimizar las campañas.
• El aprendizaje automático puede aplicar información valiosa del sector para optimizar las campañas.
• El aprendizaje automático puede analizar un gran número de señales para determinar la audiencia más adecuada para los anuncios.

 

Explicación:

Las opciones seleccionadas, El aprendizaje automático puede combinar recursos para mostrar anuncios relevantes a los usuarios adecuados y El aprendizaje automático puede analizar un gran número de señales para determinar la audiencia más adecuada para los anuncios, son correctas porque destacan cómo el aprendizaje automático optimiza la gestión de campañas, permitiendo a Eva enfocarse en aspectos más estratégicos del marketing. En primer lugar, al combinar recursos de manera efectiva, el sistema puede presentar anuncios personalizados a los usuarios que tienen más probabilidades de interactuar con ellos, lo que aumenta la relevancia de las campañas y mejora su rendimiento. Por otro lado, analizar un gran número de señales significa que el aprendizaje automático puede identificar patrones y comportamientos en los datos que un humano podría pasar por alto. Esto no solo ahorra tiempo en ajustes manuales, sino que también garantiza que los anuncios lleguen a la audiencia más adecuada, optimizando así el uso del presupuesto publicitario. En conjunto, estas capacidades del aprendizaje automático permiten una gestión más eficiente de las campañas, liberando tiempo valioso para que Eva se concentre en el desarrollo de estrategias más efectivas.