Le ciblage broad facebook ads a-t-il survécu à iOS 14 – ou est-ce qu’on continue de se raconter une belle histoire ? C’est la question que deux praticiens se sont balancée à la figure lors d’un webinaire KickAds animé par Joseph Dongno, consultant Facebook Ads depuis 2016 et créateur du podcast No Pay No Play. D’un côté Julien de Menonville, directeur du pôle Social Ads chez Ad Premier, qui défend le ciblage ALL. De l’autre Aymeric Bourgeois, media buyer, convaincu que la créa fait le travail de ciblage à la place de l’algo. Deux approches. Deux résultats. Zéro consensus.
Ce qui est fascinant dans ce débat, c’est pas vraiment le fond technique – c’est ce que ça révèle sur la façon dont le secteur s’est raconté des histoires depuis 2021. La punchline ‘la créa c’est 80% de la performance’ a tourné partout, reprise par des agences qui avaient tout intérêt à la répéter (parce qu’elles vendaient des studios créa, évidemment). Et puis iOS 14 est arrivé. Et le Broad s’est cassé la gueule.
La vraie question n’est pas ‘Broad ou ALL’. C’est : est-ce qu’on a encore les moyens de laisser l’algorithme se débrouiller seul ?
Ce que broad et ALL veulent dire concrètement
Commençons par poser les bases, parce que les définitions circulent avec beaucoup de flou dans les discussions LinkedIn. Le ciblage broad facebook ads, c’est simple dans le principe : tu renseignes l’âge, le genre, parfois la géographie, et tu laisses Meta faire le reste. Pas de centres d’intérêt. Pas de lookalike. L’algo choisit seul à qui diffuser.
Aymeric Bourgeois le formule directement :
On va donner une audience très large à Facebook et on va lui dire, je te fais confiance, utilise ton algo pour aller chercher les personnes les plus susceptibles de convertir dans cette audience-là.
Dit comme ça, ça ressemble à de la paresse déguisée en stratégie. Mais ça ne l’est pas.
Le ciblage ALL – nom inventé par Julien de Menonville lui-même après un test – fonctionne différemment. C’est une campagne qui empile des audiences lookalike (entre 3 et 5%) et des centres d’intérêt préalablement qualifiés. L’idée : trouver une intersection entre ‘large’ et ‘précis’. Pas du Broad pur. Pas du ciblage hyper-restreint non plus. Quelque chose entre les deux, structuré en trois adsets qui correspondent à trois niveaux de funnel. Pour comprendre la mécanique complète, la campagne ALL est détaillée dans l’épisode 68 – Julien y explique vraiment le comment étape par étape.
Deux approches radicalement différentes. Et pourtant, les deux praticiens sont d’accord sur un point : la créa reste centrale. C’est là que le débat devient intéressant.
La créa à 80% – la punchline qui a survécu à son contexte
Avant iOS 14, le ciblage broad facebook ads marchait fort. Vraiment fort. Les campagnes sans ciblage précis surperformaient. Du coup, la conclusion logique s’est imposée : puisque le ciblage ne change plus grand chose, c’est forcément la créa qui fait la différence. ‘80% de la performance, c’est la créa.’ La punchline a cartonné.
Julien de Menonville remet ça dans son contexte avec une franchise assez rare dans le milieu :
On a continué de le dire après iOS 14, alors que pourtant, on a tous constaté quasi sans exception que le Broad s’était cassé littéralement la gueule.
C’est exactement le problème. Une observation valable à un moment T, transformée en règle universelle, répétée bien après que le contexte avait changé.
Il ajoute une couche qui mérite qu’on s’y arrête : des agences avaient créé des studios créa et avaient tout intérêt à marteler que la créa était le seul levier qui comptait. Ce qui est vrai dans ce secteur – les incitations économiques façonnent les ‘vérités’ qu’on diffuse. (Ce qui est rare, c’est de l’entendre dit aussi clairement.)
Mais Aymeric Bourgeois ne lâche pas pour autant. Son argument est ailleurs : ce n’est pas que la créa représente 80% de la performance dans un sens mécanique. C’est que la créa fait le travail de ciblage elle-même. C’est un glissement conceptuel important.
Quand la créa remplace le ciblage broad facebook ads
Voilà l’idée centrale d’Aymeric, et c’est celle qui m’a le plus intrigué à l’écoute. Dans une campagne broad, la créa devient le vrai filtre d’audience. Les gens s’auto-sélectionnent.
Si on veut cibler par exemple les fans de football, de faire un ciblage large avec une créa où on dit si tu es fan de football, ce produit va te plaire. Ça va mieux marcher de faire ça plutôt que d’aller dans les centres d’intérêt et de cibler l’intérêt football puisque de toute façon l’algorithme va prendre les mots clés qui sont situés dans la créa pour affiner son ciblage.
Voilà. Le wording dans la publicité informe l’algo de qui doit voir l’annonce. Pas les paramètres de ciblage. La mécanique est contre-intuitive – mais Aymeric cite un test concret : en tapant n’importe quel mot-clé dans la barre de recherche Facebook, les pubs qui apparaissent contiennent quasi systématiquement ce mot dans leur copy. L’algo lit la créa.
Ce que ça implique en pratique : si tu fais du Broad avec une créa générique, tu rates tout le bénéfice de l’approche. La créa doit parler à une cible précise, même si l’audience configurée est large. C’est le ciblage broad facebook ads poussé à sa logique ultime – et c’est là que beaucoup de comptes plantent, parce qu’ils copient la méthode sans copier l’état d’esprit.
Et le Broad dans tout ça a un autre avantage : il force le media buyer à se concentrer sur ce qui lui échappe moins – l’offre, la landing page, le message. Pas sur la configuration technique des adsets. Ce recentrage sur le fond plutôt que la forme, c’est peut-être la vraie valeur ajoutée de l’approche, au-delà des performances brutes.
iOS 14 a aveuglé l’algo – mais de combien, exactement ?
Les deux protagonistes s’accordent sur un fait : iOS 14 a dégradé les performances du Broad. La question c’est l’ampleur. Aymeric chiffre la perte entre 15 et 30% des données. Ce qui signifie – et c’est l’argument qu’il retourne – qu’il reste entre 60 et 85% des signaux. Sur 50 millions d’utilisateurs Facebook et Instagram en France, ça représente encore une base considérable.
Julien voit les choses différemment. Pour lui, le Broad a besoin d’historique de données pour fonctionner. Sur des comptes récents, sans données accumulées, l’algo broad est vraiment aveugle – pas juste partiellement. Il faut lui montrer la voie, comme il dit, ‘un peu comme un enfant’. C’est pour ça que le ciblage par centres d’intérêt est revenu au goût du jour post-iOS 14 : il donne des rails à un algo qui ne sait plus trop où regarder.
La nuance de Julien est importante et honnête. Il ne dit pas que le Broad est mort. Il dit que le Broad fonctionne différemment selon l’historique du compte :
Sur des comptes qui ont un historique de data, le Broad va continuer de performer, mais sur des comptes qui sont assez récents, sur lesquels on a peu de données, le Broad ne fonctionne pas et c’est assez logique.
Ce point-là, pas grand monde ne le dit clairement. Le ciblage broad facebook ads n’est pas une stratégie universellement applicable – c’est une stratégie conditionnelle. Ce qui change tout pour les annonceurs qui démarrent.
Pour les comptes récents sans historique, le débat post-iOS 14 parmi 7 experts donne d’autres éclairages terrain sur ce que ça change concrètement en attribution et en optimisation.
CBO ou ABO – et la question du budget minimum
Un débat dans le débat, soulevé par les participants du webinaire. Est-ce que le Broad marche avec de petits budgets ?
Aymeric donne une vraie réponse de praticien, pas de théoricien : ça dépend, mais il y a un seuil. En dessous de 1500-2000€ par mois, c’est difficile. Pas impossible – si le compte a un minimum d’historique et que les produits sont de grande consommation, ça peut fonctionner. Mais sous ce montant, l’algo broad n’a tout simplement pas assez de volume pour s’optimiser correctement.
Sur la question CBO vs ABO, les deux approches divergent là aussi. Julien structure ses campagnes par type d’audience – une campagne centres d’intérêt, une campagne lookalike, une campagne Hall – et ajuste le choix CBO/ABO selon les volumes d’audience dans chaque adset. Si les tailles d’audience sont trop hétérogènes, l’ABO évite que le CBO sur-dépense sur l’audience la plus large.
Aymeric fait le contraire. Il regroupe au maximum. Une seule campagne d’acquisition, une seule campagne de retargeting. L’objectif : sortir de la phase d’apprentissage le plus vite possible. (Et c’est souvent là que ça coince sur les petits budgets – rester bloqué en apprentissage pendant des semaines, les données ne s’accumulent pas, les résultats restent instables.) Il est globalement team CBO, mais note une amélioration récente de l’algo sur la gestion des audiences de tailles inégales – ce qui aurait été impensable il y a un an selon lui.
Pour aller plus loin sur la structure de compte, cet épisode sur une structure Facebook Ads simple et efficace donne un cadre pratique pour organiser tout ça. Et sur les questions ABO/CBO spécifiquement, la FAQ n°4 est une ressource directement utilisable.
Ce que ce débat dit vraiment sur le ciblage broad facebook ads aujourd’hui
Aucun des deux ne gagne ce débat. C’est ce qui le rend utile.
Julien a raison sur un point fondamental : le ciblage broad facebook ads d’avant iOS 14 et celui d’aujourd’hui ne sont pas le même outil. L’algo a perdu une partie de sa vision. Il faut en tenir compte, surtout sur des comptes jeunes. Prétendre que rien n’a changé, c’est de la mauvaise foi ou de l’ignorance.
Mais Aymeric a raison sur autre chose : l’algo reste puissant. 60 à 85% des données, sur 50 millions d’utilisateurs, c’est encore beaucoup. Et si la créa fait le travail de ciblage – ce que le test de la barre de recherche tend à confirmer – alors le Broad bien exécuté reste une approche viable. Peut-être même supérieure, sur des comptes avec de l’historique.
Ce qu’on retient – enfin, ce que j’aurais voulu qu’on me dise clairement à l’époque – c’est que le ciblage broad facebook ads n’est pas une stratégie par défaut. C’est un pari sur l’algo, qui nécessite des créas pensées comme des outils de ciblage, un budget suffisant pour alimenter l’apprentissage, et un historique de données pour que la machine sache où regarder. Sans ces trois conditions réunies, tu fais du Broad mal – et tu conclus que ça ne marche pas, alors que c’est ton exécution qui était en cause.
Julien le résume avec une image qui colle bien : le Hall, c’est une façon de ‘garder le moteur du Broad au chaud’ pendant qu’on attend que l’algo accumule assez de données. Pas un remplacement. Une étape. Deux campagnes qui tournent en parallèle, et parfois c’est le Hall qui gagne, parfois c’est le Broad. Mais jamais de tendance claire et nette, selon lui. Ce qui est – honnêtement – une conclusion moins satisfaisante que ce que les deux camps laissaient entendre au départ.
Pour une perspective complémentaire sur ce que les résultats de Meta révèlent de la trajectoire de l’outil publicitaire, l’épisode sur le tournant Meta donne un contexte utile. Et si ton enjeu est le scale – comprendre à partir de quand et comment pousser les budgets – investir 200k€ par mois sur un seul produit est un cas concret qui répond à des questions que ce débat ne fait qu’effleurer.
