Google annonce une nouvelle suite d’outils marketing exploitant la technologie du Machine Learning. Parmi ces outils, on compte un service qui semble conçu pour faire du mal à Amazon en permettant d’attirer davantage de clients dans les points de vente physiques…
Ce mardi 10 juillet 2018, Google annonce une nouvelle suite d’outils marketing reposant sur le Machine Learning. Ces outils permettront aux marketeurs de créer des publicités plus efficaces.
Par ailleurs, le nouveau service Local Campaigns permettra d’augmenter le nombre de visites dans les points de vente physiques en optimisant le placement de publicités sur les différentes plateformes Google.
Il suffira aux entreprises de fournir une adresse et une publicité, et le Machine Learning de Google se charge d’optimiser automatiquement le placement des publicités. Ce service est basé sur les données anonymes en provenance des utilisateurs de Google qui ont activé leur historique de géolocalisation.
Google veut aider les points de vente physiques à attirer des clients
Selon Google, les consommateurs font encore aujourd’hui leurs achats dans les points de vente physique en priorité. Les recherches mobiles de lieux à proximité ont été multipliées par trois au cours des deux dernières années. 80% des consommateurs se rendent en boutique lorsqu’il veulent un objet immédiatement.
Ce coup de pouce aux points de vente physiques de la part de Google se présente aussi comme un tacle à l’égard d’Amazon. Pour rappel, en avril 2018, Amazon a cessé d’acheter des PLA (Product Listing Ads) à Google, laissant penser que la firme de Seattle envisageait une percée dans le domaine de la publicité numérique. Ce nouveau service semble être la réponse de Google.
Parmi les autres outils marketing dévoilés par Google, on compte les Responsive Search Ads. Ces publicités exploitent le Machine Learning pour » combiner, associer et optimiser des assets créatifs en temps réel pour afficher les publicités les plus performants pour chaque requête de recherche « .
Les campagnes Smart Shopping quant à elles utilisent le Machine Learning pour optimiser les efforts marketing en se basant sur des critères et des objectifs définis par l’utilisateur. Enfin, le service Maximize Life pour YouTube permet d’ajuster automatiquement les offres afin d’optimiser les performances publicitaires.
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