Appkampagner gør det nemt for dig at promovere dine apps på tværs af mange Google-tjenester. Dette omfatter Søgning, YouTube, Google Play, Discover på Google Søgning, Google Displaynetværket og AdMob samt mange andre udgivere, der hoster appannoncer.
Du kan vælge mellem 3 kampagneundertyper, når du vælger "Promovering af apps" som mål. Hver undertype har forskellige budstrategier og handlinger. Disse er:
- Appkampagner med fokus på installationer
- Appkampagner med fokus på engagement
- App – forhåndsregistrering (kun Android)
Få flere oplysninger om appkampagner.
I nogle tilfælde kan det se ud til, at appkampagner vises på nogle bestemte netværk frem for andre. I denne artikel kan du læse om, hvordan netværksdistribution for appkampagner fungerer.
Tip! Appkampagner vises på tværs af alle Google-netværk, så upload et tilpasset sæt aktiver for at sikre, at annoncerne er egnede til så mange annonceplaceringer som muligt. For at maksimere rækkevidden og hjælpe med at sænke omkostningerne skal du gå efter en annoncekvalitetsbedømmelse på "God" eller "Fremragende".
- Tilføj uafhængige tekstlinjer med forskellig længde.
- Upload engagerende videoer i forskellige billedformater. Hvis du tilføjer manuelle videoaktiver, kan du forhindre, at systemet er afhængigt af automatisk genereret videoindhold.
- Tilføj billeder i høj kvalitet med flere billedformater, der skal bruges på hele Google Displaynetværket.
Få flere oplysninger om, hvordan du laver bedre aktiver til annoncemateriale til appkampagner.
Sådan fungerer netværksdistribution for appkampagner
I appkampagner er der ikke en trend til at favorisere ét netværk frem for et andet. I modsætning til traditionelle webkampagner, hvor målretningen i høj grad er drevet af det, du angiver for din kampagne, drives appkampagner af maskinlæring, samtidig med at dine bud og budgetter respekteres. Nyligt lancerede eller væsentligt redigerede kampagner kræver en maskinlæringsperiode på 7-14 dage for at optimere korrekt. Undgå at foretage manuelle ændringer i denne periode for at forhindre, at algoritmen nulstilles.
Der er tidspunkter, hvor der ikke er nogen appkampagnebeholdning på en bestemt kanal. Hér forfølger maskinlæringsmodellen så trafik på en anden kanal for at opnå konverteringer. Systemet lærer direkte af brugeradfærden, hvilket giver oplysninger om beholdningen, og hvordan aktiver til annoncemateriale skal vises i fremtiden. Appkampagner arbejder i sidste ende på at levere så mange konverteringer som muligt til eller under dit kampagnebudget.
Appkampagner genererer konverteringer baseret på dine annoncerings- og optimeringsmål, dit budget, din målretning og dine aktiver. Maskinlæring bruger millioner af signalkombinationer til at forudsige, hvor sandsynligt det er, at en bruger foretager en konvertering. Signaler og hensigt uden for appen, der bruges til at udarbejde forudsigelser, kan omfatte følgende: Enhedsmålretning, lokation, søgeforespørgsler, placeringer og appbrug. Nogle eksempler på interaktioner i appen, der bruges til at udarbejde prognoser, kan omfatte følgende: Appindstillinger, appengagement, appsessionsvarighed og -fastholdelse, brug af nettet og henvisninger.
Nogle gange kan det netværk, din kampagne vises på, virke dyrt i forhold til et andet netværk. Selvom et netværk kan virke billigere, har det muligvis ikke beholdning til at vise din kampagne. I disse tilfælde vil systemet forsøge at finde trafik på andre netværk, hvor du har større sandsynlighed for at få konverteringer.
Hvis du vil opnå et mere jævnt forbrug på tværs af lande, kan du overveje at oprette separate kampagner for forskellige landegrupper eller økonomiske profiler. Hvis du vil forhindre, at annoncer vises på bestemte uønskede websites eller i bestemte uønskede apps, skal du bruge lister over placeringsekskluderinger på kontoniveau. For at forbedre effektiviteten kan du desuden konsolidere kampagner, der er målrettet mod det samme app-id, den samme lokation og det samme sprog, for at undgå overlappende trafik.
