Si la plupart des spécialistes du marketing ne savent pas encore exactement comment les machines intelligentes - à savoir l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage machine (ML) - vont influer sur la publicité, la plupart d'entre eux pensent que le potentiel est là pour révolutionner le secteur.
Dans une étude récente sur ce sujet, les spécialistes du marketing ont énuméré quelques-unes des façons dont l'IA les aide.
Il s'agit certainement de résultats fantastiques pour les spécialistes du marketing qui sont confrontés à un paysage en constante évolution de concurrents cherchant à conquérir des parts de marché et à gagner des clients de la manière et au moment où ils le peuvent.
Les mots-clés négatifs sont essentiels pour la publicité déclenchée par les recherches.
Lorsqu'il s'agit de recherche payante et de publicité dans les médias de détail, l'un des aspects les plus importants que les praticiens doivent gérer de près est leur liste de mots clés.
Cette tâche peut s'avérer assez ardue pour certains spécialistes du marketing en raison du nombre de mots-clés que peuvent contenir les comptes d'entreprise. Il n'est pas rare que ces programmes comprennent des milliers de mots-clés, voire des dizaines ou des centaines de milliers ou, dans des cas extrêmes, des millions de mots-clés. Compte tenu du nombre d'autres éléments de campagne que les spécialistes du marketing de recherche doivent gérer, la gestion de grandes listes de mots-clés peut s'avérer difficile à gérer et à suivre.
Si le choix des mots-clés sur lesquels enchérir est un facteur important pour la réussite du référencement payant et des médias de détail, l'une des meilleures tactiques d'optimisation consiste parfois à utiliser des mots-clés négatifs pour éviter que les mauvais mots-clés ne gâchent votre budget. Cela peut se produire assez souvent dans le canal en raison de la façon dont que les types de correspondance fonctionnent Ils permettent aux marques d'atteindre les consommateurs intéressés par leurs mots-clés pertinents sans avoir à trouver toutes les variantes possibles qu'un utilisateur peut utiliser lorsqu'il effectue une recherche dans un moteur de recherche.
Par exemple, une marque d'aliments pour animaux de compagnie pourrait faire des enchères sur les aliments pour chiens à l'aide d'une correspondance large/phrase sans avoir à itérer chaque combinaison des centaines de races de chiens connues, c'est-à-dire lesaliments pour chiens Doberman, Boxer, Dalmatien, etc.
C'est là que la correspondance entre les mots et les phrases fonctionne très bien. Mais qu'en est-il d'une épicerie en ligne qui livre des fruits et des légumes frais et qui vend généralement des pommes ? Apple étant également une entreprise, l'utilisation d'expressions négatives telles que -computer, -tablet , et -phone permet de s'assurer que l'épicerie n'est pas associée à des recherches portant sur des MacBook, iPad ou iPhone. En apparaissant dans ces recherches avec vos annonces d'épicerie, vous risquez de gaspiller votre budget avec des clics de personnes qui pourraient avoir un intérêt passager, mais qui ne se convertissent pas parce que ce n'est pas ce qu'elles sont allées chercher dans le moteur de recherche en premier lieu. Pire encore, le fait d'apparaître dans un trop grand nombre de recherches non pertinentes peut avoir des effets problématiques sur votre taux de clics. Cela peut nuire à la note de qualité de votre programme et à votre capacité à apparaître aussi souvent pour des recherches réelles et pertinentes.
L'article d'aide de Google Search Ad sur le sujet reprend ce conseil :
"L'une des clés d'une campagne très ciblée est de choisir ce qu'il ne faut pas cibler. Lorsque vous sélectionnez des mots-clés négatifs pour vos campagnes de recherche, recherchez des termes de recherche similaires à vos mots-clés, mais qui pourraient s'adresser à des clients à la recherche d'un produit différent. Par exemple, disons que vous êtes un optométriste qui vend des lunettes. Dans ce cas, vous pouvez ajouter des mots clés négatifs pour des termes de recherche tels que "verres à vin" et "verres à boire".
Déterminer les termes sur lesquels enchérir est une tâche importante du marketing de recherche, mais ajouter ensuite des mots-clés négatifs pour mieux contrôler la diffusion de vos annonces est une tactique avancée qui peut nécessiter de nombreuses heures d'analyse approfondie pour être efficace.
La fonction d'analyse des termes de recherche de la Skai, basée sur l'IA, permet aux spécialistes du marketing d'économiser du temps et de l'argent.
Les machines intelligentes ne peuvent pas faire tout ce que les humains peuvent faire, mais il y a des choses pour lesquelles elles sont vraiment douées, comme reconnaître des modèles dans de grands ensembles de données en quelques secondes. Dans cette première ère des machines intelligentes dans le marketing, c'est dans les domaines de la reconnaissance des formes et de l'analyse des données qu'elles peuvent être le plus utiles aux praticiens.
Skai dispose désormais d'une nouvelle fonctionnalité basée sur l'IA pour aider les spécialistes du marketing des médias de recherche et de vente au détail à déterminer où ils peuvent appliquer des mots-clés négatifs afin de réduire le budget gaspillé pour apparaître dans les recherches les moins utiles. Grâce à un processus exclusif d'exploration de données, la technologie de la Skaicompare les performances des combinaisons de mots clés pour proposer des suggestions aux professionnels de la recherche afin qu'ils étudient les possibilités d'utilisation de mots clés négatifs.
Prenons l'exemple d'une entreprise qui vend de l'huile de vitamine E. En appliquant une correspondance large/phrase sur le terme Vitamine-E est très utile pour capter le plus grand nombre possible de recherches d'utilisateurs. Si certains consommateurs recherchant de la vitamine E sont ouverts à l'huile, il est possible qu'ils ne s'y convertissent pas parce qu'ils préfèrent les pilules telles que les gélules, les gels mous et les comprimés. En se basant sur les performances de ces termes, la fonction d'IA de Skaipeut trouver des données qui suggèrent que la marque devrait ajouter ces termes à ses listes de mots-clés négatifs pour éviter d'apparaître dans les recherches de ces utilisateurs spécifiques.
Ce n'est pas parce que vous vendez de la vitamine E que vous voulez apparaître dans toutes les recherches portant sur cette substance.
Aussi formidable que puisse être l'IA, les spécialistes du marketing peuvent encore hésiter à confier le processus de prise de décision aux machines. L'analyse des termes de recherche de la Skaine fait pas le changement à la place des praticiens, mais suggère plutôt des termes à étudier de manière autonome afin que les spécialistes du marketing puissent apporter eux-mêmes des modifications.
Découvrir de telles informations prendrait beaucoup de temps manuellement (des heures et des heures) et, comme c'est comme chercher une aiguille dans une botte de foin, il serait très facile, même pour l'analyste de recherche le plus expérimenté, de passer à côté.
Il existe également une véritable opportunité transcanal pour la recherche payante de tirer des enseignements des performances des mots-clés des médias de détail, et vice-versa.
Les fonctions d'analyse des termes de recherche peuvent examiner la performance des mots-clés de la publicité Amazon dans le cadre de l'analyse pour les spécialistes du marketing de recherche, mais aussi utiliser la performance des mots-clés Google dans le cadre de l'analyse pour les spécialistes du marketing des médias de détail à utiliser dans leurs campagnes de publicité Amazon. Cette collecte d'informations d'un canal à l'autre est une fonctionnalité vraiment unique que seul un partenaire comme la Skai , qui est connecté à la fois à Google et à Amazon Advertising, peut offrir.
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