Facebook Ads : 3 mythes courants sur la phase d’apprentissage qu’il ne faut PLUS croire

Facebook Ads : La vérité sur la phase d’apprentissage que Meta ne vous dit pas

Bonjour, je suis Danilo Dujenn et je vous souhaite la bienvenue. Sur le ‘Rendez-vous Marketing’, on décortique ensemble les stratégies d’acquisition en ligne pour vous aider à booster votre croissance. En tant que fondateur de l’agence Social Ads DHS Digital, je passe mes journées les mains dans le gestionnaire de publicités, à analyser, optimiser et scaler des campagnes pour des marques de tous horizons. Et il y a un sujet qui revient constamment, une source de frustration, de confusion et de mythes tenaces : la fameuse phase d’apprentissage de Meta. Vous la connaissez certainement : ce petit statut ‘Apprentissage’ ou, pire, ‘Apprentissage limité’, qui semble paralyser vos campagnes et vous empêche de prendre des décisions sereines. On se sent impuissant, comme si l’algorithme nous dictait sa loi sans qu’on puisse intervenir.

Cette phase est souvent perçue comme une boîte noire, un mal nécessaire qu’il faut subir en attendant que la magie opère. Mais que se passe-t-il vraiment derrière cet indicateur ? Faut-il réellement suivre à la lettre les recommandations de Meta, quitte à laisser des publicités dépenser votre budget sans retour sur investissement ? La réalité du terrain, celle que nous vivons au quotidien chez DHS Digital, est bien plus nuancée. Ce qui fonctionne en théorie ne se vérifie pas toujours dans la pratique. C’est pourquoi j’ai décidé de prendre la parole aujourd’hui, non pas pour vous réciter la documentation officielle de Facebook, mais pour partager avec vous ce que des milliers d’euros dépensés chaque jour nous ont appris.

Dans cet article, nous allons plonger au cœur du réacteur. Je vais vous expliquer ce qu’est réellement la phase d’apprentissage, mais surtout, je vais démonter trois mythes courants qui vous empêchent probablement d’atteindre vos objectifs. Nous verrons pourquoi la règle des 50 conversions n’est pas une loi divine, pourquoi vous DEVEZ intervenir sur vos publicités même en apprentissage, et comment modifier vos campagnes intelligemment sans tout casser. Mon but est simple : vous redonner le contrôle et la confiance pour que vous puissiez piloter vos campagnes Meta Ads avec stratégie et efficacité, en vous basant sur des données concrètes plutôt que sur des peurs infondées. C’est parti.

La phase d’apprentissage de Meta : Démystifier le ‘cerveau’ de vos campagnes

Avant de déconstruire les mythes, il est essentiel de bien comprendre ce qu’est la phase d’apprentissage et pourquoi elle existe. Loin d’être un bug ou une contrainte inutile, c’est le processus fondamental par lequel l’algorithme de Meta apprend à qui montrer vos publicités pour obtenir les meilleurs résultats possibles. Le voir comme un adversaire est la première erreur ; il faut plutôt le considérer comme un partenaire en formation qu’il faut guider avec les bons signaux. C’est un investissement en données pour récolter de la performance future.

Qu’est-ce que la phase d’apprentissage, concrètement ?

Imaginez que vous embauchez un nouveau commercial très intelligent, mais qui ne connaît absolument rien à votre entreprise ni à vos clients. Le premier jour, vous lui donnez un annuaire (votre audience cible) et un objectif (générer des ventes). Que va-t-il faire ? Il va commencer à appeler différentes personnes pour comprendre qui est réceptif à votre offre. Ses premiers jours seront faits d’essais, d’erreurs, de quelques succès et de beaucoup d’ajustements. C’est exactement ce que fait l’algorithme de Meta. Comme je l’explique dans le podcast,

‘lorsque vous lancez une nouvelle campagne ou une nouvelle audience dans cette campagne, Facebook ne dispose pas de données nécessaires pour diffuser votre publicité d’une manière aussi stable que possible. Donc afin d’obtenir ces données, Facebook doit diffuser vos pubs à différents types de personnes dans l’audience pour découvrir celles qui sont les plus susceptibles de vous obtenir des événements d’optimisation comme des achats ou des leads’.

Cette période d’exploration est la phase d’apprentissage. Durant ce laps de temps, les performances (coût par résultat, ROAS) sont volontairement instables. L’algorithme teste des micro-segments au sein de votre audience : les plus jeunes, les plus âgés, ceux qui aiment telle page, ceux qui ont tel comportement d’achat, etc. Chaque conversion est un indice précieux qui lui permet d’affiner son modèle prédictif et de se rapprocher de votre client idéal. C’est pour cela que vous verrez trois états possibles pour vos ensembles de publicités :

• Actif : C’est le Graal. L’apprentissage est terminé. L’algorithme a suffisamment de données pour diffuser vos publicités de manière stable et optimisée. Les performances devraient être plus prévisibles.
• Apprentissage : C’est la phase de test et d’exploration. Les performances fluctuent. C’est normal et attendu.
• Apprentissage limité : C’est le signal d’alerte. L’algorithme n’arrive pas à collecter assez de données (généralement, pas assez de conversions) pour terminer sa phase d’apprentissage. Il est ‘bloqué’, et vos performances risquent de rester sous-optimales et instables.

Comprendre ces trois états est la première étape pour diagnostiquer correctement la santé de vos campagnes et agir en conséquence.

Pourquoi cette phase est-elle si cruciale (et souvent mal comprise) ?

La principale source de confusion vient du décalage entre notre besoin d’annonceur (des résultats rapides et stables) et le besoin de l’algorithme (des données pour performer sur le long terme). Cette phase est cruciale car elle conditionne toute la performance future de votre campagne. Une phase d’apprentissage réussie aboutit à un coût par acquisition (CPA) plus bas et plus stable sur la durée. Une phase d’apprentissage ratée ou interrompue prématurément mène à des campagnes qui n’atteignent jamais leur plein potentiel.

Le problème, c’est que l’instabilité inhérente à cette période fait peur. On voit un CPA qui double d’un jour à l’autre et le premier réflexe est de tout couper. C’est une erreur. Il faut accepter cette volatilité initiale comme un investissement. Le budget dépensé pendant l’apprentissage n’est pas ‘perdu’, il achète de la donnée qui rendra l’algorithme plus intelligent. Cependant, et c’est tout l’objet de cet article, accepter l’instabilité ne veut pas dire rester passif. Il y a une différence fondamentale entre la patience stratégique et l’inaction aveugle. C’est cette nuance que nous allons explorer en démontant les mythes qui vous poussent souvent à prendre les mauvaises décisions.

Mythe n°1 : La règle sacrée des 50 conversions par semaine

Le premier mythe, et sans doute le plus répandu, est celui martelé par Meta dans sa documentation et son interface : la fameuse règle des 50 conversions. C’est un chiffre qui obsède de nombreux annonceurs, les poussant parfois à prendre des décisions stratégiques désastreuses pour l’atteindre à tout prix. Mais que vaut réellement cette règle sur le terrain ?

La vérité sur le chiffre magique de Meta

La recommandation officielle est claire :

‘Facebook a besoin de générer 50 conversions par semaine pour sortir de cette phase d’apprentissage et vous permettre ainsi d’avoir des résultats plus stables dans le temps’.

Sur le papier, la logique est simple. Si votre CPA cible est de 10€, vous devez dépenser 500€ par semaine (50 x 10€) sur chaque ensemble de publicités pour espérer en sortir. Pour une campagne avec trois audiences, cela représente 1500€ de budget hebdomadaire. Pour beaucoup d’annonceurs, c’est tout simplement inatteignable. Cette contrainte les pousse soit à ne jamais sortir de l’apprentissage, soit à croire que leurs campagnes sont vouées à l’échec. Mais je suis ici pour vous dire que c’est faux. Après avoir géré des millions d’euros de dépenses publicitaires, je peux l’affirmer :

La règle des 50 conversions est une recommandation, un ‘filet de sécurité’ pour l’algorithme, mais absolument pas une loi gravée dans le marbre.

La réalité que nous observons chaque jour sur nos comptes est bien différente.

‘c’est faux parce que la réalité nous a montré sur les comptes publicitaires qu’on gère que parfois des campagnes après quelques conversions, ça peut être 15, ça peut être 20, ça peut être 35, finissent par sortir de la phase d’apprentissage et que le nombre de 50 conversions par semaine est en fait arbitraire’.

Pour illustrer cela, j’ai récemment partagé une capture d’écran sur mon profil LinkedIn. Elle montrait une campagne pour un client avec un CPA cible de 40€. Sur la capture, on voit clairement la phase d’apprentissage, représentée par une zone jaune, qui a duré environ 8 à 9 jours. Durant cette période, nous avons généré moins de 15 achats au total, bien loin des 50 par semaine. Pourtant, la campagne est sortie de l’apprentissage et est passée au statut ‘Actif’. Par la suite, elle a continué à performer de manière stable, générant 51 achats pour un CPA final de 29,58€, bien en dessous de notre objectif. Cet exemple n’est pas une exception, c’est une observation récurrente. L’algorithme de Meta est bien plus complexe qu’un simple compteur. Il analyse la qualité des conversions, la similarité des convertis, et des centaines d’autres signaux pour évaluer sa ‘confiance’. Parfois, 15 conversions de très haute qualité lui en apprennent plus que 40 conversions hétérogènes.

Le piège de l’optimisation pour des événements de conversion ‘faciles’

Cette obsession pour les 50 conversions engendre une pratique particulièrement dangereuse : changer l’événement d’optimisation pour un événement plus fréquent. L’idée semble logique : ‘Je n’arrive pas à faire 50 achats par semaine, mais je peux facilement faire 50 ajouts au panier. Je vais donc optimiser pour l’ajout au panier, sortir de l’apprentissage, et les achats suivront’. C’est une erreur que nous avons testée pour en avoir le cœur net, et les résultats sont sans appel.

Pour un client vendant des néons, un produit avec un panier moyen assez élevé, nous avons mené un test A/B sur deux semaines.

• Semaine 1 (Optimisation Ajout au Panier) : Nous avons dépensé 458€. Résultat : 177 ajouts au panier, sortie rapide de l’apprentissage, mais seulement 2 achats. Le ROAS était catastrophique : 0,77. Nous perdions de l’argent.
• Semaine 2 (Optimisation Achat) : Nous avons dépensé un budget similaire, 502€. Résultat : seulement 65 ajouts au panier, la campagne est restée en ‘Apprentissage limité’, mais nous avons généré 7 achats. Le ROAS était de 3,82, soit cinq fois supérieur !

La conclusion est limpide.

‘sortir de l’apprentissage quand on a le mauvais événement de conversion, ce n’est pas forcément une meilleure chose que d’être avec un événement de conversion qui est plus important pour nous […] même si on reste dans la phase d’apprentissage’.

En optimisant pour l’ajout au panier, vous demandez à Meta de vous trouver des ‘ajouteurs au panier’, pas des ‘acheteurs’. Ce sont souvent deux types de personnes très différentes. Vous nourrissez l’algorithme avec un signal de mauvaise qualité. Il apprend vite, certes, mais il apprend la mauvaise chose. Depuis ce test, nous n’optimisons quasiment plus jamais pour autre chose que l’événement final (Achat, Lead qualifié), sauf cas très spécifiques. Il vaut mieux rester en ‘Apprentissage limité’ avec un ROAS positif que d’être ‘Actif’ avec un ROAS négatif.

Mythe n°2 : ‘Ne touchez à rien !’ – La paralysie de l’optimisation

Le deuxième mythe est une conséquence directe du premier. Par peur de perturber l’algorithme et de ne jamais atteindre les fameuses 50 conversions, de nombreux annonceurs adoptent une posture d’attente passive. Meta nous dit de ne pas modifier les publicités avant de sortir de la phase d’apprentissage. Cette recommandation, si elle est suivie aveuglément, peut se transformer en un véritable gouffre financier. L’inaction est souvent plus coûteuse que l’intervention.

Pourquoi l’inaction est votre pire ennemie en phase d’apprentissage

L’idée de laisser tourner une publicité qui ne performe pas sous prétexte qu’elle est ‘en apprentissage’ est une aberration. L’algorithme a besoin de données, oui, mais il a surtout besoin de *bonnes* données. Laisser une publicité avec des signaux de performance très faibles dépenser votre budget, c’est envoyer de mauvais signaux à l’algorithme et, plus simplement, c’est jeter de l’argent par les fenêtres. Comme je le dis souvent,

‘vous n’avez pas forcément besoin de sortir de la phase d’apprentissage pour couper une publicité si celle-ci ne performe pas’.

Attendre passivement n’est pas une stratégie. Une optimisation efficace repose sur l’identification précoce des ‘perdants’ pour réallouer le budget vers les ‘gagnants’ potentiels. Quels sont les signaux qui doivent vous alerter, même après seulement quelques jours de diffusion ?

• Un CPA (Coût Par Achat) largement supérieur à votre objectif : Si après avoir dépensé l’équivalent de votre CPA cible, vous n’avez aucune conversion, c’est un très mauvais signe.
• Un CTR (Taux de Clic) très bas : Si le CTR de votre publicité est significativement inférieur à la moyenne de votre compte (par exemple, 0,5% alors que votre moyenne est à 1,5%), cela signifie que votre créatif n’attire pas l’attention ou ne résonne pas avec votre audience.
• Un Hook Rate (Taux d’accroche) faible pour les vidéos : Si moins de 20-25% des personnes qui voient votre vidéo regardent les 3 premières secondes, votre accroche est à revoir. La majorité de l’audience est perdue avant même d’avoir compris votre message.

Lorsque ces trois indicateurs sont au rouge, il y a très peu de chances que la publicité devienne magiquement performante. Il vaut mieux la couper et laisser le budget se répartir sur les autres publicités de l’ad set, ou en lancer une nouvelle. L’algorithme bénéficiera davantage de l’apprentissage sur des publicités qui montrent un potentiel initial.

Une méthode structurée pour gérer vos créatifs en phase de test

Pour éviter la paralysie tout en laissant une chance aux créatifs, nous appliquons une méthode simple et structurée. Il ne s’agit pas de réagir impulsivement à la moindre fluctuation, mais d’agir sur la base de données suffisantes. Voici notre approche :

‘ce que l’on fait lorsqu’on lance une campagne sur un compte, c’est qu’on va y mettre deux à trois audiences et on va par exemple préparer 8 publicités mais on ne va pas toutes les lancer en même temps. On va en lancer peut-être quatre ou cinq […] et après quelques jours de diffusion, nous allons couper celle qui ne marche pas et activer d’autres publicités qu’on a préparées’.

Cette approche itérative est bien plus efficace que de lancer 10 publicités et d’attendre passivement. Elle vous permet de rester proactif. En coupant rapidement les créatifs qui montrent des signes évidents de faiblesse, vous concentrez la puissance d’apprentissage de l’algorithme et votre budget sur ceux qui ont un réel potentiel. Cela accélère l’identification des combinaisons gagnantes (créatif + audience) et, paradoxalement, peut aider à sortir plus rapidement et plus sainement de la phase d’apprentissage. Ne laissez jamais une recommandation théorique vous empêcher de prendre une décision logique basée sur les données de votre compte.

Mythe n°3 : La peur panique de réinitialiser l’apprentissage

Ce dernier mythe est peut-être le plus délicat, car il contient une part de vérité. Oui, certaines modifications peuvent réinitialiser la phase d’apprentissage. Cette peur pousse de nombreux annonceurs à ne plus jamais toucher à leurs ensembles de publicités une fois lancés, même si les performances ne sont pas au rendez-vous. C’est la recette parfaite pour la stagnation. La clé n’est pas d’éviter toute modification, mais de comprendre lesquelles ont un impact et d’intervenir de manière chirurgicale et réfléchie.

Comprendre ce qui réinitialise (vraiment) la phase d’apprentissage

Il est crucial de distinguer les modifications ‘lourdes’, qui forcent l’algorithme à tout réapprendre, des ajustements ‘légers’. Chaque changement envoie un signal, mais tous n’ont pas le même poids. Voici une liste, basée sur la documentation et notre expérience, pour y voir plus clair.

Les modifications qui réinitialisent quasi-systématiquement l’apprentissage :

• Modifier le ciblage : Changer les centres d’intérêt, les audiences similaires ou les critères démographiques revient à donner un nouvel ‘annuaire’ à l’algorithme. Il doit repartir de zéro.
• Modifier le contenu créatif : Changer l’image, la vidéo ou le texte principal de la publicité. C’est un changement majeur qui affecte la manière dont l’audience réagit.
• Ajouter une nouvelle publicité :
  

  ‘en théorie quand vous ajoutez une nouvelle publicité, vous relancez l’apprentissage’.

  Bien que l’impact puisse varier, Meta considère que cela change la dynamique de diffusion au sein de l’ensemble de publicités et nécessite un réapprentissage.

• Changer l’événement de conversion : Passer de ‘Ajout au panier’ à ‘Achat’ change complètement l’objectif. L’algorithme doit chercher un type de personne totalement différent.
• Modifier la stratégie d’enchère : Passer de ‘Coût le plus bas’ à ‘Plafond de coût’, par exemple, modifie la logique fondamentale de dépense du budget.
• Mettre en pause l’ensemble de publicités pendant 7 jours ou plus : Après une semaine, Meta considère que les conditions du marché ont pu changer et préfère relancer une phase d’exploration.

Les modifications qui, en général, NE réinitialisent PAS l’apprentissage :

• Modifier légèrement le budget : Une augmentation ou une baisse de moins de 20% sur 24h est généralement considérée comme un ajustement et non un changement de stratégie.
• Modifier le montant d’une enchère ou d’un plafond de coût : Affiner votre enchère est une optimisation, pas une refonte.
• Désactiver une publicité :
  

  ‘désactiver une publicité, on l’a vu par expérience sur nos comptes que ça ne relance pas l’apprentissage. Par contre, si vous en désactivez plusieurs à la fois, vous risquez de réinitialiser votre phase d’apprentissage’.

  Couper un ‘perdant’ est perçu comme une optimisation. En couper trois d’un coup peut être interprété comme un changement majeur.

Le cadre d’optimisation : Quand et comment intervenir sans tout casser

Maintenant que nous savons ce qui a un impact, la question est : quand et comment agir ? Notre règle d’or est la suivante : si les performances ne sont pas à la hauteur de vos objectifs, vous DEVEZ intervenir. Ne pas le faire, c’est garantir un mauvais résultat. Nous avons un cadre pour cela :

1. Attendre des données significatives : N’agissez pas sur un coup de tête après 24h.
   

   ‘on attend au moins 3 à 5 jours de diffusion pour faire des modifications importantes’.

   Idéalement, nous attendons d’avoir dépensé au moins 1,5 à 2 fois notre CPA cible sur un ensemble de publicités ou un créatif avant de prendre une décision radicale. Si votre CPA cible est de 50€, attendez d’avoir dépensé 75€ à 100€ avant de couper.

2. Effectuer les modifications en ‘batch’ : Si vous avez identifié plusieurs ajustements à faire (élargir une audience, couper deux publicités, en lancer une nouvelle), ne les étalez pas sur plusieurs jours.
   

   ‘c’est d’effectuer toutes ces modifications en une seule fois. c’est ce qu’on appelle la technique du patching qui est de de vraiment tout faire en même temps et après vous ne bougez plus à rien pendant le temps nécessaire’.

   Cela donne un signal clair à l’algorithme et lui offre une nouvelle période de stabilité pour réapprendre.

3. Prioriser les optimisations gagnantes : Les actions que nous menons le plus souvent, même si elles relancent l’apprentissage, sont celles qui ont le plus fort potentiel d’améliorer les résultats : tester de nouveaux créatifs, couper ceux qui ne fonctionnent pas, ou élargir une audience qui s’épuise.

En fin de compte, l’objectif n’est pas d’éviter à tout prix la réinitialisation de l’apprentissage. L’objectif est d’atteindre votre CPA cible. Si pour cela, il faut relancer l’apprentissage avec de meilleurs paramètres (meilleure audience, meilleurs créatifs), alors c’est une décision stratégique et rentable.

Conclusion : Reprenez le contrôle de vos campagnes Meta Ads

La phase d’apprentissage de Meta n’est pas une fatalité à subir passivement. C’est un mécanisme puissant, mais qui, comme tout outil, nécessite d’être compris pour être maîtrisé. En restant paralysé par des mythes et des recommandations théoriques, vous laissez une part importante de votre succès au hasard. Il est temps de changer de perspective et de devenir un pilote actif de vos campagnes.

Récapitulons les trois mythes que nous avons démontés :

1. Le mythe des 50 conversions : Ce n’est qu’une ligne directrice. La performance et la stabilité peuvent être atteintes avec moins de conversions. Ne sacrifiez jamais la qualité de votre événement d’optimisation pour atteindre ce chiffre.
2. Le mythe de l’inaction : Vous devez couper les publicités qui sous-performent, même en phase d’apprentissage. Laisser une mauvaise publicité dépenser votre budget nuit à vos résultats et envoie de mauvais signaux à l’algorithme.
3. Le mythe de la peur de la modification : Ne pas optimiser est plus risqué que de relancer l’apprentissage. Comprenez quels changements ont un impact, agissez de manière stratégique et groupée (‘batching’), et n’hésitez jamais à intervenir si vos coûts d’acquisition ne sont pas bons.

La règle d’or est simple : si ça ne fonctionne pas, changez quelque chose. Si ça fonctionne et que vos CPA sont inférieurs à votre objectif, alors oui,

‘ne touchez à rien’.

C’est en adoptant cette approche pragmatique et basée sur les données que vous transformerez la phase d’apprentissage d’une contrainte frustrante en un levier de performance durable.

Si vous sentez que vos campagnes sont bloquées, que vous avez du mal à interpréter les données ou à prendre les bonnes décisions, n’hésitez pas à demander un avis extérieur. Mon équipe et moi-même pouvons auditer votre compte publicitaire. Nous analyserons en profondeur vos campagnes pour déceler des opportunités de croissance que vous n’auriez peut-être pas vues. Si cela vous intéresse, rendez-vous simplement sur dhsdigital.eu/audit pour nous en dire plus sur votre entreprise. Merci de votre lecture, et à très vite !

Foire aux questions (FAQ) sur la phase d’apprentissage Meta

1. Qu’est-ce que l’état ‘Apprentissage limité’ et comment en sortir ?

L’état ‘Apprentissage limité’ signifie que votre ensemble de publicités n’arrive pas à générer suffisamment de conversions (généralement, moins de 50 par semaine selon Meta) pour que l’algorithme puisse terminer sa phase d’exploration et optimiser la diffusion. Vos performances risquent de rester instables et sous-optimales. Pour en sortir, vous pouvez soit augmenter votre budget pour générer plus de conversions, soit élargir votre audience pour donner plus de marge de manœuvre à l’algorithme, soit regrouper plusieurs ensembles de publicités similaires pour consolider les données et le budget sur une seule audience. Il est aussi crucial de s’assurer que vos créatifs sont performants pour ne pas freiner la conversion.

‘l’apprentissage limité. c’est quand Facebook n’arrive pas à sortir de la phase d’apprentissage et que vos performances sont de ce fait instables.’

2. Combien de temps dure en moyenne la phase d’apprentissage sur Facebook Ads ?

Il n’y a pas de durée fixe. La phase d’apprentissage se termine une fois que l’algorithme a collecté suffisamment de données pour prédire les performances de manière stable, ce qui est souvent lié à l’obtention d’environ 50 conversions. Cependant, comme nous l’avons vu, ce chiffre est flexible. La durée dépend donc de votre budget et de votre coût par conversion. Si votre budget vous permet d’obtenir rapidement ces conversions (par exemple en 3-4 jours), la phase sera courte. Si vous générez seulement quelques conversions par semaine, elle peut durer beaucoup plus longtemps ou basculer en ‘Apprentissage limité’.

‘la fameuse phase d’apprentissage qui normalement, on le verra après se termine après 50 conversions sur une semaine.’

3. Est-ce une bonne idée d’augmenter le budget d’une campagne en phase d’apprentissage ?

Oui, mais avec précaution. Une augmentation de budget modérée (généralement moins de 20% par jour) ne devrait pas réinitialiser la phase d’apprentissage et peut même l’accélérer en permettant d’obtenir des conversions plus rapidement. Cependant, une augmentation drastique (par exemple, doubler le budget d’un coup) sera interprétée par l’algorithme comme un changement majeur et relancera très probablement l’apprentissage. La meilleure approche est d’augmenter le budget progressivement, par paliers, une fois que vous observez des performances stables et satisfaisantes, même si la campagne est encore techniquement en apprentissage.

‘modifier légèrement le budget de la campagne. Par exemple, passer de 100 € par jour à 120 € par jour ne risque pas de réinitialiser la phase d’apprentissage.’

4. Pourquoi mes performances sont-elles si instables au début d’une campagne ?

L’instabilité est le symptôme même de la phase d’apprentissage. Durant cette période, l’algorithme de Meta explore activement votre audience pour trouver les poches d’utilisateurs les plus susceptibles de convertir. Il teste différentes micro-cibles, ce qui entraîne naturellement des fluctuations dans les coûts journaliers. C’est un processus normal où Meta sacrifie la stabilité à court terme pour atteindre une performance optimale et prévisible à long terme. Il faut accepter cette volatilité comme un investissement nécessaire pour que l’algorithme puisse apprendre.

‘En attendant d’atteindre cet optimum, les performances sont souvent instables car Meta détermine la meilleure façon de diffuser vos publicités. En gros, son algorithme cherche à définir votre client idéal dans l’audience que vous avez ciblé.’

5. L’optimisation pour l’ajout au panier est-elle toujours une mauvaise idée ?

Dans 95% des cas pour l’e-commerce, oui, c’est une mauvaise idée si votre objectif final est la vente. L’algorithme est très littéral : si vous lui demandez des ajouts au panier, il vous trouvera des gens qui aiment ajouter des produits au panier, mais qui ne finalisent pas forcément leur achat. Cependant, il existe de rares exceptions. Par exemple, pour un produit très cher nécessitant une longue réflexion, ou dans une stratégie de retargeting spécifique, cela pourrait être un micro-objectif pertinent. Mais en acquisition, il faut presque toujours privilégier l’optimisation pour l’achat, même si cela signifie rester plus longtemps en apprentissage.

‘pour cet annonceur, l’optimisation par ajout au panier permettait de sortir de l’apprentissage plus rapidement, mais avec un ROS quatre fois plus bas que l’optimisation par achat qui pourtant ne nous permettait pas de sortir de l’apprentissage.’

6. Que se passe-t-il si je mets ma campagne en pause pendant la phase d’apprentissage ?

Mettre en pause un ensemble de publicités pendant une courte période (moins de 7 jours) ne pose généralement pas de problème majeur, même si cela peut ralentir la collecte de données. Cependant, si la pause dure plus d’une semaine, Meta considère que les conditions ont pu changer (concurrence, comportement des utilisateurs) et réinitialisera la phase d’apprentissage lorsque vous réactiverez l’ensemble. L’algorithme voudra s’assurer que les données qu’il avait collectées sont toujours valides en lançant une nouvelle phase d’exploration.

‘lorsque vous mettez en pause un ensemble de publicité pendant plus de 7 jours, vous relancez également la phase d’apprentissage.’

7. Comment savoir si je dois couper une publicité qui est encore en apprentissage ?

Ne vous fiez pas uniquement au statut ‘Apprentissage’. Basez votre décision sur des données concrètes et une période d’analyse suffisante. Une bonne règle est d’attendre d’avoir dépensé au moins 1,5 à 2 fois votre coût par acquisition (CPA) cible sur la publicité en question. Si, après cette dépense, elle n’a généré aucune conversion ou affiche un CPA très largement supérieur à votre objectif, et que ses indicateurs secondaires (CTR, hook rate) sont mauvais, vous pouvez la couper sans hésiter. L’objectif est de ne pas gaspiller de budget sur un créatif qui montre des signes clairs et précoces de sous-performance.

‘si la publicité génère un CPA qui est plus élevé que votre CPA moyen […] le taux de clic de la publicité est inférieur à la moyenne de votre compte […] franchement, il vaut mieux couper la publicité même si vous n’êtes pas sorti de la phase d’apprentissage.’