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Avec la disparition des audiences similaires sur Google Ads à partir du 1er août, de nombreuses entreprises craignent de perdre une précieuse capacité de ciblage publicitaire. Heureusement, diverses stratégies permettent de continuer à atteindre des audiences pertinentes. En suivant les recommandations de Google, comme fournir des données de haute qualité qui alimentent les processus d’automatisation et de machine learning, les annonceurs peuvent maintenir une efficacité élevée dans leurs campagnes de recherche et de shopping. Pour les campagnes display, discovery et vidéo, le ciblage optimisé devient une alternative incontournable, reposant sur des données de conversion en temps réel pour identifier des profils de clients potentiels. En plus des conseils fournis par Google, l’article propose d’autres tactiques à explorer. Par exemple, créer et tester des segments personnalisés basés sur des mots-clés performants ou des sites de concurrents pour capter une audience comparable. L'utilisation intelligente des stratégies d'enchères, telles que l'importation de conversions hors ligne et l’ajout de valeurs de conversion, peut également maximiser le ciblage et améliorer la performance des campagnes. En résumé, même sans les audiences similaires, les annonceurs disposent encore de nombreuses approches pour optimiser leurs campagnes et atteindre leurs objectifs publicitaires. Cette transition représente une opportunité d’explorer et de maîtriser de nouvelles méthodes pour continuer à attirer des clients de qualité.

Google AI a récemment dévoilé KELM, une technologie visant à réduire les biais et le contenu toxique tout en augmentant l'exactitude des informations. Basée sur un modèle de pré-entrainement enrichi par des connaissances, KELM utilise des graphes de connaissances pour améliorer les modèles de traitement du langage naturel, tels que BERT. Les chercheurs ont développé la méthode TEKGEN pour convertir ces données structurées en texte naturel, améliorant ainsi la qualité des contenus utilisés pour l'entrainement des algorithmes. Bien que Google n'ait pas encore confirmé l'utilisation de KELM, cette approche montre un fort potentiel pour influencer les classements de recherche et pourrait être adoptée par d'autres plateformes comme Bing ou Facebook. Le prochain algorithme MUM de Google pourrait également bénéficier de cette innovation pour garantir des réponses sans biais. Les implications de KELM sont vastes, allant au-delà de la recherche traditionnelle pour toucher les réseaux sociaux et autres secteurs utilisant le traitement du langage naturel. Intrigué par comment cette technologie pourrait transformer l'Internet? Plongez dans l'article complet pour découvrir les détails techniques et les potentielles applications de KELM.

Dans l'univers des logiciels SaaS, définir une stratégie de tarification optimale est essentiel pour assurer le succès à long terme. Cet article explore en profondeur les différents modèles de tarification SaaS, en détaillant les avantages et inconvénients de chacun, tels que le modèle à taux fixe, la tarification basée sur l'utilisation, et les modèles freemium. Il met également en lumière l'importance de la transparence des prix, l'analyse de la concurrence, et la compréhension du profil idéal du client. De plus, l'article examine comment les modèles de tarification peuvent évoluer en fonction du cycle de vie du produit, recommandant de tester et d'ajuster régulièrement les stratégies de prix pour s'adapter aux mouvements du marché et aux besoins des clients. Si vous cherchez à maximiser vos profits et fidéliser votre clientèle dans le domaine des SaaS, ce guide complet est incontournable.