¿Qué determina que una recomendación de nivel de optimización se muestre para una cuenta específica?

¿Qué determina que una recomendación de nivel de optimización se muestre para una cuenta específica?

• Las estadísticas derivadas de los algoritmos que identifican los cambios necesarios para el mayor aumento de la inversión en la campaña, independientemente del impacto
• Las estadísticas derivadas del aprendizaje automático y las simulaciones que detectan un aumento potencial del rendimiento en relación con el objetivo comercial específico de un especialista en marketing
• No existe un enfoque específico, puesto que todos los tipos de recomendaciones se muestran para todas las cuentas individuales y de administrador
• Las recomendaciones se muestran cada vez que se percibe la necesidad de que los anunciantes expandan sus objetivos comerciales

 

Explicación:

Las recomendaciones en plataformas publicitarias, como Google Ads, se basan en algoritmos de aprendizaje automático y simulaciones que analizan el rendimiento pasado y las tendencias actuales de una cuenta. Estos algoritmos identifican oportunidades de mejora relacionadas con los objetivos comerciales específicos del especialista en marketing o anunciante. Así, las sugerencias son personalizadas y relevantes para cada cuenta y su respectivo objetivo. Contrariamente a lo que algunas opciones podrían sugerir, las recomendaciones no se generan al azar, no son las mismas para todas las cuentas, y no se basan únicamente en el incentivo de aumentar la inversión.