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Trabajas para una empresa de ropa deportiva que patrocina maratones en tres ciudades diferentes y quiere ofrecer anuncios específicos para cada una de ellas. Debes asegurarte de que la creatividad de anuncio de cada ciudad se muestra en la ubicación correcta. ¿Qué formato de anuncio deberías usar?
- Anuncios nativos
- Anuncios adaptables
- Anuncios de vídeo in-stream
- Anuncios basados en datos
Cuando trabajas para una empresa de ropa deportiva que patrocina maratones en tres ciudades diferentes y deseas ofrecer anuncios específicos para cada una de ellas, la opción más adecuada para asegurarte de que la creatividad de anuncio de cada ciudad se muestre en la ubicación correcta es. Anuncios basados en datos. Los anuncios basados en datos te permiten personalizar y segmentar creatividades específicas según diferentes variables, como la ubicación geográfica. Puedes utilizar datos del usuario, como la ubicación del dispositivo, para mostrar creatividades específicas que sean relevantes para la audiencia en cada ciudad. Con anuncios basados en datos, puedes adaptar fácilmente la información del anuncio, como imágenes, mensajes o promociones, para que se alinee con el contexto local de cada maratón. Esto mejora la relevancia del anuncio y aumenta la probabilidad de atraer a la audiencia adecuada en cada ubicación. En cambio, las otras opciones mencionadas tienen diferentes usos: Anuncios nativos: Son anuncios que se integran de manera natural con el contenido de la plataforma, pero no necesariamente permiten una personalización geográfica específica. Anuncios adaptables: Pueden ajustarse a diferentes tamaños y formatos, pero no están directamente vinculados a la personalización geográfica. Anuncios de vídeo in-stream: Son anuncios de video que se reproducen antes, durante o después del contenido de video, pero no ofrecen personalización geográfica específica sin el uso de datos adicionales. En resumen, para personalizar creatividades según la ubicación de las maratones, la opción más efectiva sería utilizar Anuncios basados en datos.
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