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Preguntas

¿De qué forma los seres humanos y las máquinas trabajan como un equipo eficaz para publicar campañas de aplicaciones de Google?

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¿De qué forma los seres humanos y las máquinas trabajan como un equipo eficaz para publicar campañas de aplicaciones de Google?

  • Los seres humanos pueden dedicarse exclusivamente a supervisar los informes y dejar que las máquinas se encarguen de todo lo demás.
  • Los seres humanos y las máquinas tienen habilidades que se complementan.
  • Las máquinas pueden proporcionar informes muy detallados, y los seres humanos pueden encargarse de la mayoría de las tareas de optimización.
  • Los seres humanos pueden verificar los recursos de creatividad que crearon las máquinas, lo que ahorra tiempo en este proceso.

 

Explicación:

La opción seleccionada, Los seres humanos y las máquinas tienen habilidades que se complementan, es correcta porque resalta la sinergia que se produce al combinar las capacidades únicas de cada uno. Las máquinas son eficientes en el procesamiento de grandes volúmenes de datos y en la ejecución de tareas repetitivas, lo que les permite identificar patrones y optimizar campañas de manera rápida. Por otro lado, los seres humanos aportan creatividad, intuición y comprensión del contexto emocional, lo que es esencial para desarrollar estrategias de marketing efectivas y resonantes. Al trabajar juntos, los humanos pueden dirigir las decisiones estratégicas y creativas, mientras que las máquinas manejan la analítica y la ejecución técnica, creando un equipo eficaz que maximiza el rendimiento de las campañas de aplicaciones de Google. Esta colaboración es clave para alcanzar los objetivos de marketing de manera más efectiva.

 

¿De qué forma las soluciones de privacidad del usuario de Google ayudan a generar valor para los anunciantes?

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¿De qué forma las soluciones de privacidad del usuario de Google ayudan a generar valor para los anunciantes?

  • Generando confianza de los usuarios en las marcas, lo que influye en la disposición de estos para compartir sus datos y comprar lo que ofrecen las marcas
  • Permitiendo a las marcas saber qué usuarios dieron su consentimiento para compartir sus datos personales con ellas
  • Proporcionando a las marcas acceso instantáneo a los datos personales de los usuarios para generar ingresos incrementales
  • Permitiendo a las marcas que se resegmenten a usuarios específicos con mensajes personalizados a nivel 1:1

 

Explicación:

La opción correcta es Generando confianza de los usuarios en las marcas, lo que influye en la disposición de estos para compartir sus datos y comprar lo que ofrecen las marcas porque las soluciones de privacidad de Google están diseñadas para proteger los datos personales de los usuarios y, al mismo tiempo, generar confianza. Esto hace que los usuarios se sientan más cómodos compartiendo sus datos y, en consecuencia, más dispuestos a interactuar con las marcas y realizar compras, lo que beneficia a los anunciantes al mejorar la efectividad de sus campañas.

 

¿De qué forma las campañas de aplicaciones de Google ayudan a reducir las pruebas y las iteraciones de los anunciantes?

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¿De qué forma las campañas de aplicaciones de Google ayudan a reducir las pruebas y las iteraciones de los anunciantes?

  • El sistema crea anuncios automáticamente y no necesita ningún aporte de seres humanos.
  • El sistema sugiere datos probados de empresas similares del mismo sector.
  • El sistema prueba automáticamente los anuncios para determinar qué funciona mejor.
  • El sistema puede identificar de inmediato cuáles son los mejores elementos de anuncios que envió un especialista en marketing.

 

Explicación:

La opción correcta es el sistema prueba automáticamente los anuncios para determinar qué funciona mejor porque esta funcionalidad permite a las campañas de aplicaciones de Google realizar pruebas A/B de manera continua sin que los anunciantes tengan que intervenir manualmente. Al analizar el rendimiento de diferentes variaciones de anuncios, el sistema puede identificar cuáles generan mejores resultados en términos de interacciones, descargas o conversiones. Esto no solo ahorra tiempo y esfuerzo a los anunciantes, sino que también optimiza el rendimiento de las campañas, ya que se enfoca en mostrar las versiones más efectivas de los anuncios al público objetivo. Así, se minimizan las pruebas y las iteraciones necesarias para alcanzar un rendimiento óptimo.

 

¿De qué forma la segmentación optimizada sirve para encontrar públicos nuevos de alto rendimiento?

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¿De qué forma la segmentación optimizada sirve para encontrar públicos nuevos de alto rendimiento?

  • Utiliza públicos de Segmentación por clientes de otras cuentas en la misma categoría del cliente y usa esa información para encontrar usuarios nuevos.
  • Utiliza algoritmos que recopilan datos de la página de destino del cliente para encontrar las palabras clave que mejoran el nivel de calidad de la oferta.
  • Cambia algunos de los parámetros de configuración de la campaña, como la ubicación geográfica y el idioma, a fin de ofrecer una segmentación más amplia para el público.
  • Se basa en la información de segmentación existente, incluidos los datos de origen de los clientes, y utiliza modelos de aprendizaje automático enfocados en la privacidad.

 

Explicación:

La opción correcta es Se basa en la información de segmentación existente, incluidos los datos de origen de los clientes, y utiliza modelos de aprendizaje automático enfocados en la privacidad porque la segmentación optimizada utiliza datos de los clientes existentes, como los datos de origen, y aplica algoritmos de aprendizaje automático que ayudan a encontrar públicos nuevos de alto rendimiento. Este enfoque se centra en la privacidad del usuario, lo que permite crear audiencias relevantes sin comprometer la protección de los datos personales, mejorando así la efectividad de las campañas publicitarias.

 

¿De qué forma la experimentación ayuda a lograr un enfoque de medición de primer nivel?

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¿De qué forma la experimentación ayuda a lograr un enfoque de medición de primer nivel?

  • Ayuda a asignar crédito a los distintos puntos de contacto.
  • Proporciona una forma de validar y probar las estadísticas.
  • Impulsa una estrategia macropresupuestaria.
  • Ayuda a recopilar múltiples datos.

 

Explicación:

La opción seleccionada como correcta, proporciona una forma de validar y probar las estadísticas, es adecuada porque la experimentación permite a los especialistas en marketing realizar pruebas controladas que pueden confirmar la efectividad de diferentes estrategias y tácticas. Al validar las estadísticas mediante experimentos, se puede obtener evidencia sólida sobre qué enfoques funcionan mejor y cuáles no, lo que contribuye a un enfoque de medición más preciso y fundamentado. Esto no solo mejora la toma de decisiones, sino que también optimiza el rendimiento de las campañas al basarse en datos probados y no solo en suposiciones o promedios.

 

¿De qué dos maneras puedes aprovechar el contenido de marketing que ya tienes publicado y te da buenos resultados?

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¿De qué dos maneras puedes aprovechar el contenido de marketing que ya tienes publicado y te da buenos resultados?

  • Es mejor no reutilizar el contenido porque se queda obsoleto
  • Investigar sobre un tema y redactar un artículo
  • Reutilizar una publicación de otra red social que haya generado una buena interacción
  • Sacar varias infografías de un estudio

 

Explicación:

Las respuestas correctas son ‘Reutilizar una publicación de otra red social que haya generado una buena interacción’ y ‘Sacar varias infografías de un estudio’, ya que estas son estrategias efectivas para aprovechar el contenido de marketing que ya ha tenido buenos resultados. ‘Reutilizar una publicación de otra red social’ es una forma inteligente de maximizar el impacto del contenido exitoso, adaptándolo para otros canales y ampliando su alcance. Las publicaciones que han generado una buena interacción en una red social pueden atraer la misma atención si se comparten en otras plataformas, adaptadas al formato adecuado. Además, ‘sacar varias infografías de un estudio’ permite desglosar un contenido extenso y valioso, como un estudio, en elementos visuales que pueden ser compartidos de manera más accesible y atractiva. Ambas tácticas ayudan a maximizar el rendimiento de contenido existente y a mantener su relevancia a lo largo del tiempo, sin necesidad de crear material completamente nuevo desde cero.