Кампање за апликације вам олакшавају промовисање апликација у многим Google производима. Ту спадају Мрежа за претрагу, YouTube, Google Play, Discover у Google претрази, Google мрежа мултимедијалног оглашавања, AdMob и многи други објављивачи који хостују огласе за апликације.
Када као циљ изаберете Промоција апликације, можете да одаберете неки од 3 подтипа кампање. Сваки подтип има различите стратегије лицитирања и радње. То су:
- Кампање за инсталирање апликације
- Кампање за ангажовање са апликацијом
- Регистрација унапред за апликацију (само Android)
Сазнајте више о кампањама за апликације.
У неким случајевима може да делује као да кампање за апликације приказују огласе на одређеним мрежама више него на другим. У овом чланку је објашњено како функционише дистрибуција на мрежи за кампање за апликације.
Савет: Кампање за апликације се приказују на свим Google мрежама, па отпремите прилагођени скуп елемената да би огласи били прикладни за што више одредишта за пласман огласа. Да бисте максимално повећали досег и смањили трошкове, настојите да оцена снаге огласа буде Добро или Одлично.
- Додајте независне редове текста различите дужине.
- Отпремајте занимљиве видео снимке различитих размера. Додавањем ручних видео елемената можете да спречите систем да се ослања на аутоматски генерисан видео садржај.
- Додајте квалитетне слике у више размера које ће се користити на Google мрежи мултимедијалног оглашавања.
Сазнајте како да правите боље елементе огласа за кампање за апликације.
Како функционише дистрибуција на мрежи за кампање за апликације
Кампање за апликације обично не фаворизују једну мрежу у односу на другу. За разлику од традиционалних веб-кампања, у којима циљање у великој мери зависи од онога што сами унесете за кампању, кампање за апликације омогућава машинско учење које поштује ваше понуде и буџете. Нове или знатно измењене кампање треба да прођу фазу машинског учења од 7 до 14 дана како би се правилно оптимизовале. Избегавајте ручне промене током овог периода да не бисте ресетовали алгоритам.
Понекад на одређеном каналу нема инвентара за кампање за апликације, па модел машинског учења мора да тражи саобраћај на другом каналу како би остварио конверзије. Систем учи директно од понашања корисника, што пружа увид у инвентар и начин на који елементи огласа треба да се приказују у будућности. Кампање за апликације вам помажу да остварите што више конверзија без прекорачења буџета кампање.
Кампање за апликације остварују конверзије на основу циљева оглашавања и оптимизације, буџета, циљања и елемената. На основу милиона комбинација сигнала, машинско учење предвиђа вероватноћу да корисник оствари конверзију. Сигнали и намера изван апликације који утичу на предвиђања могу да обухватају: циљање уређаја, локацију, упите за претрагу, одредишта за пласман и коришћење апликације. Неки примери интеракција у апликацији које утичу на предвиђања могу да обухватају: подешавања апликације, ангажовање са апликацијом, трајање сесије апликације и задржавање, коришћење веба и референце.
Понекад може да вам делује да је мрежа на којој кампања приказује огласе скупља у поређењу са другом мрежом. Нека мрежа може да изгледа јефтиније, али можда нема инвентар за приказивање огласа из кампање. У тим случајевима, систем тражи саобраћај на другим мрежама са већом вероватноћом за остваривање конверзија.
Да би потрошња била равномернија у различитим земљама, размислите о прављењу засебних кампања за различите нивое земаља или економске профиле. Ако желите да спречите приказивање огласа на одређеним нежељеним сајтовима или у нежељеним апликацијама, користите листе изузимања одредишта за пласман на нивоу налога. Поред тога, да бисте побољшали ефикасност, обједините кампање које циљају исти ИД апликације, локацију и језик да бисте избегли преклапање саобраћаја.
