Un gerente de marketing digital actualizó sus palabras clave a la concordancia amplia. ¿Qué comportamiento debería incorporar en su cadencia habitual de optimización para guiar el aprendizaje automático?
- Quitar las palabras clave negativas que pueden bloquear el tráfico relevante
- Descartar las recomendaciones de agregar palabras clave nuevas relevantes
- Agregar listas de Segmentación por clientes con datos con una antigüedad de más de 90 días
- Crear palabras clave de concordancia exacta y de frase adicionales para mejorar el alcance
Explicación:
Para guiar el aprendizaje automático después de actualizar las palabras clave a concordancia amplia, es crucial quitar las palabras clave negativas que pueden bloquear el tráfico relevante. Esta práctica es esencial porque las palabras clave negativas ayudan a evitar que los anuncios se muestren en búsquedas irrelevantes o no deseadas, permitiendo a la IA de Google Ads aprender correctamente qué consultas son más relevantes y efectivas para mostrar los anuncios. Al eliminar las palabras clave negativas inapropiadas o restrictivas, se permite que el algoritmo aprenda y optimice en función de datos más precisos y relevantes, mejorando así el rendimiento general de la campaña. Descartar las recomendaciones de agregar nuevas palabras clave podría ser contraproducente si no están directamente relacionadas con las necesidades y comportamientos de búsqueda de los usuarios, y agregar segmentación por clientes con datos antiguos no necesariamente guiaría adecuadamente el aprendizaje automático para optimizar las campañas basadas en datos actuales y relevantes. Por lo tanto, enfocarse en la gestión adecuada de palabras clave negativas es la estrategia correcta para garantizar que la IA pueda aprender de manera efectiva y maximizar el impacto de las campañas de marketing digital en Google Ads.