Accélérez le développement de votre activité grâce au machine learning : partie II

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Accélérez le développement de votre activité grâce au machine learning : partie II

mercredi, janvier 24, 2018

La semaine dernière, à l'occasion du Consumer Electronics Show, nous vous avons présenté un nouveau type de consommateur : le "consommacteur". Ce dernier n'a jamais été aussi curieux, exigeant et impatient, et il souhaite pouvoir bénéficier d'une expérience optimale en toute circonstance (par exemple, pour faire son check-in à l'hôtel et déverrouiller sa chambre via son smartphone).
Il est indispensable de répondre aux attentes croissantes de ces consommateurs. Au cours des deux prochaines semaines, nous allons vous présenter certaines de nos fonctionnalités AdWords favorites, et vous montrer comment le machine learning permet aux marques de satisfaire ces exigences tout en gagnant du temps et en améliorant leurs performances.
Application du machine learning dans AdWords
La gestion des campagnes peut prendre beaucoup de temps. Plutôt que d'ajouter des milliers de mots clés ou de tester des titres individuellement pour identifier les plus performants, vous pouvez entraîner la plate-forme de machine learning de Google pour qu'elle le fasse à votre place.
Imaginons, par exemple, que vous ayez récemment ajouté des produits à votre inventaire ou des contenus à votre site Web. Ce type d'événement est automatiquement détecté par la fonctionnalité d’annonces dynamiques du Réseau de Recherche, qui spécifie alors les mots clés manquants pour vous permettre de toucher les personnes recherchant ces nouveaux produits et services.
Pour diffuser des annonces pertinentes qui s'intègrent partout sur les millions de sites du Réseau Display de Google, vous pouvez également importer d'autres éléments de création dans votre campagne intelligente sur le Réseau Display et présenter automatiquement des annonces intéressantes aux bonnes personnes. Et tout cela grâce au machine learning.
Nouvelle approche concernant les applications
Nous savons que la concurrence sur le marché du développement et du marketing d'applications est féroce : en un an, le nombre de développeurs ayant enregistré plus de 1 million d'installations sur un mois a augmenté de 35 %1. Les utilisateurs n'ont jamais été aussi sollicités qu'à l'heure actuelle. Mais dans un océan d'applis et d'expériences devenu aussi vaste, comment retenir leur attention et s'attirer leurs faveurs ? Dans ce domaine aussi, le machine learning est en train de changer la donne.
Grâce aux campagnes universelles de promotion d'applications, des marques comme Rappi (service de livraison en Amérique latine) peuvent toucher les utilisateurs les plus intéressants sur Google Play, les Réseaux de Recherche et Display, et YouTube à l'aide d'une même campagne.
L'équipe Rappi a importé tous les éléments de création dont elle disposait. Ainsi, la plate-forme de machine learning de Google a pu les diffuser en alternance, identifier les plus performants sur chaque canal et présenter les annonces avec lesquelles les utilisateurs avaient le plus de chances d'interagir. En seulement un mois, les taux de conversion de Rappi ont été multipliés par 10, et la marque s'est développée en Argentine, au Brésil et au Mexique.

AutoGravity, une entreprise de crédit automobile, a touché des dizaines de milliers d'acheteurs de voitures et augmenté l'engagement utilisateur de 120 % en seulement cinq semaines. La marque prévoit d'accroître de 200 % son investissement dans les campagnes universelles de promotion d'applications afin de toucher encore davantage d'utilisateurs intéressants, c'est-à-dire ceux qui ont le plus de chances d'obtenir leur prêt.
Comment les campagnes universelles de promotion d'applications touchent-elles ces consommateurs à forte valeur ? En plus des informations sur votre application, la plate-forme de machine learning de Google tire parti des insights de Google.com et de Google Play, des données Web et d'autres signaux. Ces données sont analysées sur chaque canal où AdWords diffuse vos annonces et sont mises à jour en temps réel. AdWords peut ainsi détecter rapidement les mots clés tendance, comme ceux liés à des événements ou aux vacances, et s'assurer que vos annonces sont présentées aux bonnes personnes.
Ensuite, AdWords différencie les utilisateurs ayant effectué l'action que vous avez sélectionnée (par exemple, ceux dont l'emprunt a été accepté) des autres. L'outil étudie également des signaux relatifs aux utilisateurs, propres à chaque mise aux enchères. Le type d'appareil, le système d'exploitation, le réseau, les applications dont ils disposent déjà et d'autres signaux permettent de créer des schémas, qui facilitent l'identification des utilisateurs à forte valeur. Grâce à ces schémas, le système peut prédire les futures mises aux enchères, déterminer où et comment enchérir, quelles annonces diffuser et auprès de quelles personnes.
Le machine learning permet aux marques d'enregistrer de meilleures performances à grande échelle, mais aussi de mieux exploiter leur ressource la plus précieuse : le temps.
Paul Teresi, Growth Executive chez Skyscanner (application de voyages), confirme que les campagnes universelles de promotion d'applications lui ont permis de gagner beaucoup de temps :"Désormais, je peux me consacrer pleinement à l'étude de nos utilisateurs, aux statistiques et à l'identification des opportunités de croissance et de développement nécessaires pour garder une longueur d'avance."
Pour en savoir plus sur la façon de toucher vos utilisateurs les plus intéressants grâce aux campagnes universelles de promotion d'applications, suivez notre nouvelle formation.
La semaine prochaine, nous terminerons cette série en découvrant comment appliquer le machine learning à l'optimisation des enchères, avec une étude de cas intéressante fournie par l'équipe média interne de Google.
Posté par David Mitby, Director of Product Management
1 Données internes Google, mai 2017