A condition qu’il soit judicieux, le recours aux algorithmes permet souvent d’améliorer les performances des campagnes.
Dans le cadre des stratégies d’enchères automatisées, l’ algorithme s’appuie sur une multitude de signaux pour ajuster en temps réel les enchères : jour, heure, audience, requête, contexte… Nous avions par exemple mené un AB test pour une campagne entre la stratégie « CPC manuel » en place et la stratégie automatisée « Maximiser les conversions à un ROI cible » : le taux de conversion a fait +0,20 points, et le revenu +45%. Là où il fallait autrefois faire des analyses pour déterminer les ajustements à la hausse ou à la baisse à appliquer à certaines audiences ou périodes de la journée, c’est désormais l’algorithme qui fait ce travail, en temps réel et au cas par cas. Ce dernier point est d’ailleurs une bonne illustration du gain de temps opérationnel que constitue l’automatisation pour les agences, qui peuvent désormais se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée telles des analyses de fond.
Néanmoins, l’opacité induite par l’automatisation impose de prendre du recul et d’adopter une vigilance permanente vis-à-vis des résultats affichés. Les données disponibles pour apprécier la performance des campagnes s’amenuisent. Les rapports sur les requêtes sont échantillonnés voire inexistants. De la même manière, les rapports sur les emplacements de diffusion ainsi que leurs possibilités d’exclusion sont très limités, au détriment cette fois de la brand safety. Par ailleurs, l’automatisation, si elle n’est pas précisément monitorée, peut conduire à une hausse des coûts. Prenons le cas d’un client qui souhaite assurer la visibilité de sa marque. Pour ce faire, il peut paramétrer sa campagne avec la stratégie automatisée « Part de voix cible » et un objectif de 90%. L’algorithme va alors enchérir de telle sorte à garantir ce seuil, ce qui peut s’avérer problématique dans un contexte d’intensification de la concurrence. Dans le cas où un autre annonceur viendrait à se positionner sur les mêmes requêtes, l’algorithme risque en effet d’augmenter ses enchères pour garantir le minimum exigé, dégradant ainsi fortement le retour sur investissement. Nous avons par exemple mené un AB test sur la marque pure d’un de nos clients, afin de comparer la stratégie « Part de voix cible » en place à une stratégie « CPC manuel ». Cette dernière a permis de réduire les CPC de 60%, pour une visibilité et un revenu équivalents. Toujours sur le sujet des stratégies d’enchères, nous avons observé que la stratégie « Maximiser les conversions à un ROI cible » avait elle aussi tendance à augmenter les coûts. Passée un certain seuil, la cible de ROI paramétrée a un impact direct sur l’augmentation des CPC (voir schéma). De plus, cette stratégie peut donner lieu à des CPC unitaires très élevés, parfois même supérieurs à 10€. On ne peut alors s’empêcher d’imaginer que l’algorithme s’autorise des clics plus dispendieux une fois son objectif de ROI assuré…
Illustration de l’impact des variations de Target ROAS sur l’évolution des CPC
Dans un tel contexte, les annonceurs doivent pouvoir compter sur leurs agences SEA pour contrôler leurs investissements et tirer le meilleur parti des solutions d’automatisation qui leur sont proposées, ou sur des agences externes dans le cas d’une internalisation de l’achat média. Leur rôle est triple : stratégique, tactique, et opérationnel.
D’un point de vue stratégique, l’agence peut aider l’annonceur à formuler ses objectifs business, à les hiérarchiser, et à les décliner en des KPI média mesurables. Cette étape permet de déterminer ensuite la stratégie adéquate pour maximiser les performances sur ces indicateurs. Prenons l’exemple d’un annonceur e-commerce souhaitant maximiser son chiffre d’affaires tout en maîtrisant son retour sur investissement. Nous pouvons considérer que le ROI sera son principal indicateur de performance. Comme le niveau de CPC a un impact direct sur les coûts, il peut alors tenir lieu de KPI de contrôle.
L’agence peut ensuite définir la tactique qui va permettre à l’annonceur d’accomplir son objectif, c’est-à-dire la structure du compte, les mots-clés, les match-types, les stratégies d’enchères… Pour filer l’exemple précédent : afin de maximiser le revenu tout en garantissant un certain ROI seuil, il serait tentant d’appliquer aux campagnes la stratégie d’enchères automatisée : « Maximiser le revenu à un ROI cible ». Mais comment s’assurer qu’il s’agit bien du choix le plus pertinent ? En recourant à un AB test si la plateforme le permet. Une démarche test & learn constitue en effet la clé pour garantir l’optimisation du compte. Une approche bien plus rigoureuse que l’application en un clic des recommandations prêtes à l’emploi de Google Ads.
Enfin, l’agence est le garant de l’excellence opérationnelle du compte. Celle-ci passe par une veille technologique et concurrentielle, ainsi que par l’adoption d’une démarche d’amélioration continue. C’est-à-dire : la prise de recul sur les performances, la reconduction d’AB tests, ou encore la remise en question de l’architecture de certaines campagnes. Au-delà du suivi des performances du compte, des garde-fous peuvent être facilement intégrés pour éviter les revers de l’automatisation. Les portefeuilles d’enchères permettent par exemple de contourner l’impossibilité d’associer aux stratégies d’enchères automatiques des seuils de CPC maximum. Par ailleurs, le premier titre d’une annonce RSA peut être figé afin de garantir à un message d’être systématiquement affiché. Nous avons par exemple des clients qui préfèrent s’assurer que leur nom de marque soit toujours présent dans l’annonce. Ou encore, la granularité des campagnes Smart Shopping ou Performance Max peut être travaillée au niveau ad group pour en affiner l’optimisation.
Bien qu’elle pose de plus en plus de questions quant à la possibilité de garder le contrôle sur ses investissements et sa brand safety, l’automatisation est une tendance de fond du marché, ce qui la rend indispensable. Il faut donc s’appuyer sur l’intelligence des plateformes et automatiser ce qui est automatisable… Mais judicieusement. C’est-à-dire : en instaurant des garde-fous, en ne prenant rien pour acquis mais en adoptant une démarche test & learn, et en s’assurant de toujours prendre du recul sur les performances grâce aux quelques données encore disponibles. Dans un tel contexte, les annonceurs ont plus que jamais besoin de pouvoir faire confiance à leurs agences.
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