¿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
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.