Flash Référencement # 6: Analyse
de l'offre de Nomade
19/07/19
Google a intégré de nouveaux processus automatisés pour AdWords dès le 29
avril 2018. Les changements concernent l’utilisation de l'intelligence
artificielle et les technologies associées pour faire des suggestions afin
d’optimiser les campagnes publicitaires exécutées sur la plateforme.
Ces suggestions seront générées sur la base de
campagnes précédentes, notamment à partir de titres d’annonces, de
descriptions, d’extensions et d’autres informations pertinentes disponibles
sur les pages de destination.
Après avoir reçu une notification concernant les
suggestions, les utilisateurs AdWords disposent de 14 jours pour les
examiner avant de les appliquer automatiquement. Les utilisateurs peuvent
modifier, mettre en pause ou supprimer les suggestions, ainsi que désactiver
la fonctionnalité de suggestions.
Insights
Au cours des dernières années, Google a clairement
indiqué que les technologies d’intelligence artificielle et d’intelligence
artificielle telles que l’apprentissage automatique allaient être au cœur de
sa stratégie de croissance. La mise à jour d’AdWords (enfin de Google Ads)
montre comment le géant de la technologie a intégré le ML aux outils des
spécialistes du marketing pour les aider à mieux gérer et gérer leurs
campagnes.
Etre capable d'automatiser les titres des annonces,
de les copier, etc. simplifie grandement la conception et la mise à
l'échelle des campagnes numériques. Au-delà de la rationalisation du
processus, elle permettrait de mieux comprendre le retour sur investissement
et d'autres indicateurs clés de la publicité.
"Cela témoigne d'une tendance plus large, la volonté
de Google d’industrialiser ses fonctionnalités d’automatisation avec le
machine learning couplé à ses technos de traitement du langage naturel, pour
le copywriting de titre et de descriptifs d’annonces publicitaire afin d’en
améliorer les performances, analyse Raphaël Richard formateur en
intelligence artificielle pour le site 24pm
academy.
Ces évolutions ont également permis de mieux
comprendre les domaines dans lesquels Google s'intéresse de plus en plus au
moment où certains des piliers traditionnels de son activité, notamment la
publicité ciblée par clic, commencent à ralentir et à être ajustés pour
mieux répondre aux besoins des spécialistes du marketing. Selon Raphaël
Richard, d'autres offres, telles que Google Shopping Ads et l'assistant
Google à activation vocale de la société, qui rivalise étroitement avec
Amazon Alexa, seront potentiellement renforcées par les mises à jour
AdWords
"Il sera intéressant de voir où va la voix cette
année", a déclaré Fletcher à Marketing Dive, soulignant que les
modifications pourraient rapprocher Google de la monétisation de la chaîne.
"Vous aurez bientôt la possibilité de cibler un
appareil" et de créer un profil similaire à celui d'un téléphone mobile ou
du Web, a-t-il déclaré.
Qu’est-ce que le machine learning ?
Il s’agit d’une technologie d’intelligence
artificielle « nouvelle génération » qui ne reposent plus sur des règles
définies par des experts d’un sujet qui permettent d’analyser une situation
et de formuler des recommandations, mais qui tente de déterminer les
meilleurs combinaisons entre différentes variables, avec des méthodes
statistiques pour parvenir à un résultat. Cet ensemble de meilleures
combinaisons découvertes après traitement d’un très grand nombre de cas
permet est désigné sous le nom de « modèle ». Dans cette méthode, les
dessous des modèles et le poids accordé à chaque critère est inconnu du
concepteur qui a géré l’opération de machine learning. Seule la machine
connait la formule secrète du modèle et elle ne peut l’expliquer au data
scientist qui a aidé à la construire.
Le machine learning peut être utilisé pour prédire
l’évolution des ventes, la probabilité qu’un client se désabonne, mais il
peut être utilisé pour automatiser des processus de back office.
L’expert comptable en ligne,
s’est ainsi appuyé sur le Machine learning pour créer une application de
traitement automatique des factures, qu’il reconnait grâce un système de
reconnaissance d’image, et de classement automatique de l’écriture dans la
comptabilité. Le machine learning est aussi utilisé dans la voiture autonome
pour analyser l’environnement, définir des stratégies de conduite et
optimiser les itinéraires. Dans le cas de Google, le Machine Learning
Analyse un grand nombre d’annonces qui génèrent des conversions et tente de
découvre quelles annonces et pages de redirections convertissent le plus.
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