L’intelligence artificielle nous entoure au quotidien, que ce soit pour être guidé par un itinéraire Waze ou lorsqu’on consulte notre liste de recommandations sur Netflix. Tous ces services utilisent le machine learning pour nous offrir une expérience utilisateur simple, accessible et adaptée à nos besoins. La publicité en ligne s’inscrit dans cette tendance de simplification et déploie de façon grandissante des fonctionnalités d’automatisation. Est-ce adapté à votre objectif business ? La performance est-elle au rendez-vous ? Nous faisons le point sur les solutions proposées par Google Ads.
Avant de rentrer dans le vif du sujet, un petit rappel s’impose sur un élément essentiel :
“Le Machine learning (ou apprentissage automatique) est une technologie qui permet aux systèmes d’apprendre et de se développer en exploitant des grands flux de données”
👓 Comment Google exploite cette intelligence artificielle ?
En France, plus de 90% du trafic des recherches provient de Google. Le moteur de recherche traite 80 000 requêtes par seconde et associe les recherches des utilisateurs par rapport à ses 130 000 milliards de pages indexées. L’analyse de toutes ces données est infinie car elle s’enrichit chaque jour de 15% de requêtes inédites. Pour traiter et analyser ces données, Google s’appuie sur un algorithme puissant.
🔎 Un moteur de recherche prédictif capable de déceler le niveau de maturité des utilisateurs.
Google déclare utiliser les données des utilisateurs pour optimiser la recherche pour qu’elle leur soit plus utile. En quoi cela consiste concrètement ? Google est en mesure de comprendre l’intention de l’utilisateur (au-delà de la saisie de ses mots clés) en utilisant son historique de recherches. Vous en faites l’expérience à chacune de vos recherches lorsque Google vous suggère quasi instantanément de compléter votre requête par des propositions en lien avec vos précédentes recherches, et ce avant même que vous ayez terminé d’écrire. Il est donc capable d’identifier le degré de maturité d’achat ou de décision d’un utilisateur en lui proposant des contenus adaptés. C’est d’ailleurs en créant cette intelligence artificielle que son moteur de recherche est passé d’un système d’annuaire à celui de générateur de réponses.
🤖 Google Ads : Une plateforme publicitaire qui offre différents niveaux d’automatisation.
Dans Google Ads, l’automatisation est présente sous plusieurs formes, elle concerne :
1 – Le format d’annonce DSA (Dynamic Search Ads) ou annonces dynamiques.
Basé sur une ou plusieurs pages de votre site web, Google génère automatiquement différentes annonces en utilisant les contenus du site. À l’exception de la description, les titres et pages de destination sont créés automatiquement par l’algorithme pour correspondre davantage aux requêtes des utilisateurs.
Quel est l’intérêt de l’utiliser ?
- Il permet de toucher de nouveaux marchés sur le réseau de recherche grâce à des requêtes sur lesquelles les annonces classiques ne seraient pas affichées.
2 – Le format d’annonce RSA (Responsive Search Ads) ou annonces responsive.
Il permet de mélanger des titres et des descriptions (renseignés préalablement) pour que l’IA de Google choisisse la meilleure combinaison à afficher en fonction d’une requête spécifique.
Quel est l’intérêt de l’utiliser ?
- Il génère plus de clics et de conversions que les annonces textuelles classiques.
- Les RSA participent davantage aux mises aux enchères que les autres formats.
- Il permet d’épingler des titres importants pour conserver en partie la main sur l’affichage.
3 – La stratégie d’enchères “smart bidding” autrement appelée enchères intelligentes ou automatiques.
Il s’agit d’optimiser les enchères en maximisant le nombre et la valeur des conversions d’une campagne. Plusieurs KPI peuvent-être utilisés : CPA cible, ROAS cible, Maximiser les conversions ou la valeur de conversion. Google préconise de réunir les campagnes et d’utiliser le mode des requêtes larges pour que l’algorithme apprenne plus vite grâce au volume de données traité.
Quel est l’intérêt de l’utiliser ?
- Elle adapte le budget en fonction des performances potentielles détectées par l’algorithme. Du fait de ces fluctuations, la mesure des performances se réalise dans un délai plus long.
4 – La campagne smart shopping ou campagne shopping intelligente.
Cette dernière combine les affichages Shopping et Display en utilisant le flux de produits pour la création des annonces. Comme pour les annonces RSA, L’algorithme combine les images et textes pour afficher les annonces les plus pertinentes en rapport avec la requête utilisateur. Il détermine également les enchères et les emplacements pour optimiser les conversions.
Quel est l’intérêt de l’utiliser ?
- Elle permet de maximiser la valeur des conversions et élargit l’audience.
5 – La campagne Performance max
C’est le dernier format déployé par Google Ads qui consiste à diffuser des annonces vers tous les emplacements Google depuis une seule campagne (YouTube, Réseau Display, Réseau de Recherche, Discover, Gmail, Maps…).Ce format utilise aussi un système d’enchères intelligentes.
Quel est l’intérêt de l’utiliser ?
- Elle permet d’augmenter le nombre et la valeur de conversions
- L’audience élargie aide à toucher de nouveaux profils de prospects
- Les données de la campagne sont accessibles dans la page Insights
♟️ Quelles sont les limites à l’usage de ces automatisations ?
Un manque de données sur les actions de l’algorithme
Les stratégies automatisées manquent de transparence sur leur fonctionnement. Nous pouvons constater les performances, mais nous n’avons pas accès à de nombreux indicateurs secondaires, ce qui complique l’analyse et empêche de faire évoluer nos stratégies manuelles.
Une rotation limitée des annonces
Les performances observées sur les campagnes automatisées sont généralement meilleures, car l’algorithme concentre ses efforts sur les meilleures annonces.
Le risque est de se concentrer sur un seul service ou produit au détriment des autres offres. Un manque de visibilité en découlerait pour les annonces les moins performantes.
Une durée d’apprentissage minimum
Le fonctionnement du machine learning implique de traiter un volume important de données pour permettre à ce dernier de définir des schémas prédictifs. Aussi, il faudra attendre un minimum de 30 à 50 conversions (selon l’objectif défini) avant d’évaluer la performance globale.
👉 Que retenir des solutions intelligentes proposées par Google Ads ?
- L’automatisation permet aux annonceurs de bénéficier de la puissance de l’algorithme de Google pour développer les performances des campagnes.
- L’utilisation de ces systèmes automatisés aide à consolider l’ensemble de la stratégie, car elles complètent les campagnes manuelles. Le ciblage de base qui consistait à construire sa stratégie sur des mots clés évolue : il s’ouvre à un ciblage d’audience grâce au pouvoir prédictif de l’IA.
👁️🗨️ “L’oeil de l’expert”
S’il semble plus simple de lancer des campagnes et que ces dernières obtiennent de surcroît de bons résultats, nous recommandons de toujours commencer par des tests à mener en parallèle de vos campagnes manuelles pour que vous puissiez comparer les résultats obtenus.
Il est également important de rappeler que votre stratégie SEA doit être intégrée dans une stratégie digitale globale pour vous permettre d’obtenir les meilleures performances. Aussi, nous vous recommandons en premier lieu d’auditer votre site web pour vous assurer que celui-ci soit en mesure de convertir efficacement. Pour en savoir plus sur le sujet, nous vous invitons à consulter cet article.
Article rédigé par Céline Leguen, élève à 301 en formation Expert SEA.
Sources : Mission de Google | Chiffres de Google | L’apprentissage automatique | Big data | CNIL | À propos des enchères automatiques – Aide Google Ads | Campagnes performance max | Automatisation sur Google Ads | Les algorithmes gèrent la diffusion des campagnes