質問

機械学習はマーケティング業界にどのような影響を与えましたか。

 

• データが完全にコンピュータ システムによって処理されるのに伴い、有名な分析ツールが時代遅れのものとなっている。
• 人間によるインプットの必要性が減ったため、広告代理店では人材募集の動きが鈍化している。
• 広告主は、ビジネスの成果を高めるために、これまでより大量のデータを処理できるようになった。
• これまで以上に多くのデータが明らかになり、広告主はより多くの時間をキャンペーンの最適化に費やすようになった。

 

多様なアセットのポートフォリオを使用すると、Google アプリ キャンペーンのパフォーマンスが向上するのはなぜですか。

 

• システムが、ポートフォリオの中でパフォーマンスが優れているアセットを特定し、それらに基づいて追加のアセットを作成できるから。
• アセットタイプを追加するたびに、キャンペーンの予算が自動的に増えるから。
• システムが各アセットタイプに応じた個別の広告グループを自動的に作成できるから。
• システムが個別の広告を柔軟に作成することで、ユーザーがインストールを行ったり、アプリ内で行動を起こしたりしやすくなるから。

 

Google アプリ キャンペーンについて要約した記述はどれですか。

 

• 広告主のウェブサイトと提供されたコンテンツに基づいてアプリを自動的に作成する Google ツール。
• 広告主が所有していないアプリでのみ製品やサービスを宣伝できる Google 広告のプラットフォーム。
• 広告主が Google Play のみでバナーを表示できるようにする、Google 広告の手動の広告タイプ。
• 広告主がアプリのインストールとアプリ内コンバージョンを促進できるように設計された、自動広告タイプの Google 広告。

 

ユーザーがモバイル デバイスの使用時に最も多く時間を費やすものは何ですか。

 

• ウェブサイト
• アプリ
• アプリとウェブサイト（同程度）
• 通話

 

アダムさんは、時間をかけて機械と人間が補い合う方法を学んでいます。 マーケティング業界では機械はどのような点で効果的ですか。

 

• クライアントとの関係を強化する。
• 広範囲にわたる戦略を計画する。
• 適切なキャンペーン予算を設定する。
• 特定のタスクを効率的に実行する。

 

ある小売業者が、アプリ キャンペーン用のクリエイティブ アセットをアップロードする必要があります。 画像アセットにどのアスペクト比を使用できますか。

 

• 1:1、1.91:1、4:5
• 1:1 と 1.91:1 のみ
• 1:1、1.75:1、4:5
• 1:1 と 1.75:1 のみ