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Les limites de l’algorithme sur les campagnes intelligentes de Google Ads

4 Juil 2022

Google Ads a clairement accéléré le déploiement de ses fonctionnalités en lien avec l’IA. Disparition des annonces textuelles agrandies au profit des annonces responsives, nouvelles correspondances de mots clés Phrase Match, mise en avant des campagnes Performance Max et Smart Shopping dans la communication de Google, optimisation des différents outils d’automatisation de la plateforme : autant de sujets qu’on a abordés sur notre blog ces derniers mois et qui accréditent l’idée d’une prise de pouvoir progressive du « smart » dans la publicité en ligne.

La question est alors de savoir s’il faut opposer ces campagnes intelligentes, désormais disponibles sur les différents canaux d’annonces, aux campagnes classiques de Google Ads.

Beaucoup de signaux utilisateurs entrent en compte dans les performances des campagnes sur Google Ads. Traiter ces signaux manuellement et faire les meilleurs choix à leur égard reste l’approche qui permet d’aller le plus loin dans l’optimisation. Mais cette approche demande du temps pour l’analyse et la gestion, tout en requérant un niveau d’expertise assez élevé…

D’où l’intérêt des outils de machine learning et en particulier du smart bidding, qui s’appuie sur les capacités de l’IA pour optimiser automatiquement les choix stratégiques en lien avec les enchères. Sans compter que certains signaux utilisés dans le cadre des enchères intelligentes pour évaluer les intentions des internautes ne sont pas disponibles dans les campagnes classiques.

Cela dit, les campagnes intelligentes ont aussi leurs limites. Elles résolvent certaines problématiques, mais ne sont pas la solution à tout.

Alors voici quelles sont ces limites et comment les appréhender pour :

  • Utiliser les campagnes intelligentes à leur plein potentiel
  • Savoir quand privilégier les campagnes classiques

 

 

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Des campagnes dont les performances sont « gonflées » artificiellement ?

 

On le sait, Google veut pousser autant que possible ses campagnes « clé en main » pour attirer plus d’annonceurs sur sa plateforme, notamment ceux d’entre eux qui sont le moins initiés à la publicité en ligne. Pour cela, le leader du Search n’hésite pas à mettre en avant les bons résultats des campagnes intelligentes. Quitte à enjoliver ces résultats ?

Dans la pratique, beaucoup de leads et de conversions générés par les campagnes smart proviennent en réalité de recherches sur le nom de la marque. On ne s’en rend pas forcément compte au premier coup d’œil, mais c’est une tendance qui ressort régulièrement quand on effectue une analyse plus poussée de ces campagnes Smart.

Autrement dit, ces campagnes convertissent beaucoup de prospects qui avaient déjà un intérêt prononcé pour la marque de l’annonceur et n’étaient donc pas les plus difficiles à convertir. Elles enchérissent fortement sur les mots clés liés à cette marque pour obtenir le meilleur ROI possible sur le budget investi.

En soi, c’est une bonne chose. Mais, pour aller plus loin et rentabiliser un investissement plus important, les enchères sur la marque ne suffisent pas. Donc, d’une certaine manière, l’algorithme de Google Ads « triche » pour présenter de meilleurs niveaux de performances sur les campagnes smart.

Savoir à quel point ces niveaux de performances peuvent être maintenus en augmentant le budget du compte publicitaire : voilà la première question que posent ces campagnes. Et là se trouve sûrement leur première limite, qu’une expertise humaine peut détecter et palier.

 

La difficulté de choisir la bonne stratégie d’enchères intelligentes et de bien l’utiliser

 

Quand vous décidez de vous lancer sur une approche smart bidding, le choix le plus important qui vous incombe est finalement celui de l’objectif marketing pour lequel vous voulez que l’IA de Google Ads optimise vos enchères. Vous pouvez ainsi optimiser ces enchères en vous appuyant sur plusieurs stratégies prédéfinies :

  • L’emplacement cible sur la page des résultats de recherche
  • La maximisation des clics
  • Le CPA cible (automatique)
  • Le CPC optimisé (semi-automatique)
  • La maximisation des conversions
  • Le ROAS cible

Selon que vos intérêts se portent plutôt sur de la notoriété, de la génération de conversions, de la fidélisation ou de la rentabilité, vous devrez donc choisir la bonne stratégie d’enchères automatiques.

Mais ce n’est pas tout : une fois la bonne stratégie retenue, il faut encore fixer le bon objectif dans le cadre de cette stratégie.

Si vous partez par exemple sur une stratégie de CPA cible, il faut être en mesure de définir un événement qui génère suffisamment de data et de fixer des valeurs pertinentes pour cet événement. Un objectif qui ne serait pas réaliste empêcherait l’algorithme d’optimiser efficacement les enchères.

Pour fixer de bons objectifs, il est donc nécessaire de recourir à une analyse des performances passées. Il faut donc des performances passées… C’est une seconde limite des campagnes intelligentes, que, là encore, une expertise humaine peut réduire.

 

Une certaine opacité de la data qui limite l’analyse stratégique

 

Les campagnes automatiques, c’est bien… quand on est sûr de vouloir toujours déléguer le maximum à l’IA. Mais, quand on veut reprendre la main sur la gestion, ne serait-ce que partiellement ou ponctuellement, c’est une autre histoire.

Dans la mesure où l’algorithme de Google Ads optimise la diffusion des annonces en autonomie, il le fait sur la base de données et de règles de calcul qui ne sont pas (intégralement) transmises à l’annonceur. Il est donc difficile d’accéder aux informations qui nous permettraient d’optimiser manuellement des campagnes qui tournent en smart bidding.

Cela dit, une bonne connaissance de la plateforme permet tout de même de récupérer une marge de manœuvre sur certains aspects.

C’est par exemple le cas sur les stratégies de mots clés. Dans leur état initial, les rapports de campagnes intelligentes affichent simplement des groupes d’annonces, dont la segmentation n’est pas toujours transparente. Mais, en intégrant  dans ces rapports une « dimension secondaire » sur les termes de recherche, il est possible de récupérer de la data qui n’est pas immédiatement accessible.

D’ailleurs, si vous voulez qu’on audite gratuitement vos campagnes intelligentes pour voir s’il y a des opportunités d’optimisation, on le fera avec plaisir :

 

AUDIT GOOGLE ADS GRATUIT

 

La patience, mère de toutes les vertus (des smart campaigns)

 

Tous les outils Google Ads qui font intervenir du machine learning d’une manière ou d’une autre nécessitent une période d’adaptation. Si vous faites le choix de les intégrer dans votre stratégie (ce qui est à peu près inévitable aujourd’hui), vous devrez donc accepter de laisser courir cette période d’apprentissage avant de pouvoir produire des analyses. Mais vous devrez également vous retenir d’apporter des modifications à vos campagnes tant que vous ne serez pas en mesure de produire une analyse correcte.

En tant qu’annonceur, vous pouvez accélérer ce processus d’apprentissage et en améliorer les performances. Vous disposez notamment d’un levier essentiel pour cela : le téléchargement de signaux d’audience personnalisés (listes de clients, listes de remarketing, etc.), pour aider l’IA à mieux se repérer dans votre environnement business. Reste cependant à sélectionner les données les plus pertinentes à transmettre à l’algorithme.

Quoi qu’il en soit, vous devrez vous armer de patience pour atteindre des résultats un minimum optimisés. Selon le degré d’automatisation des campagnes utilisées, il faudra compter au moins entre 2 et 6 semaines. Et, si le cycle de conversion de vos prospects est lui aussi relativement long, vous devrez également l’ajouter à cette période d’apprentissage pour être certain de disposer de données fiables à analyser.

 

L’inertie pour s’adapter aux événements extraordinaires

 

Le point fort des algorithmes, c’est leur capacité à prendre instantanément des décisions grâce à des calculs qui mobilisent la Big Data. Sur des situations récurrentes, qui se produisent à grande échelle, cette utilisation massive des données par l’IA est un véritable atout dans le domaine de la publicité en ligne. Mais, sur des événements ponctuels ou sur des typologies de business peu communes, cela peut vite devenir inopérant.

Concrètement, lorsqu’une situation s’écarte de l’ordinaire, le temps d’adaptation dont l’algorithme a besoin pour réoptimiser ses choix n’est souvent pas compatible avec les contraintes imposées par la réalité. C’est notamment le cas sur les événements commerciaux saisonniers. Le pic d’activité qu’engendre par exemple le Black Friday pour certains e-commerçants rend souvent inefficaces les campagnes intelligentes de Google Ads.

Il faut alors reprendre la main sur la configuration des campagnes pour retrouver de la performance. Mais, en fonction du niveau de délégation à l’IA mis en place au cours des mois précédents, il est parfois difficile de repasser en gestion manuelle. Les données sur lesquelles fonder des analyses peuvent alors manquer ou, tout simplement, les compétences de l’annonceur s’avérer insuffisantes.

C’est là encore une limite des campagnes intelligentes sur laquelle il est difficile de fermer les yeux. Et, comme souvent, il n’y a que l’expertise humaine qui offre une solution.

 

 

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