Et si la meilleure audience sur Facebook Ads était… de ne plus en avoir ?
Vous avez passé des heures à peaufiner vos audiences. Vous avez testé des dizaines de centres d’intérêt, croisé des comportements, créé des audiences similaires à partir de chaque micro-conversion possible. Pourtant, vos coûts d’acquisition grimpent, vos campagnes s’essoufflent et la scalabilité ressemble à un lointain mirage. Cette frustration, de nombreux annonceurs la vivent au quotidien. On nous a toujours appris qu’un marketing efficace reposait sur un ciblage ultra-précis, une connaissance parfaite de notre avatar client pour lui adresser le message parfait. Et si cette vérité n’en était plus une ? Si, dans l’écosystème Meta de 2023, la clé de la performance résidait dans une approche radicalement contre-intuitive : arrêter de cibler ? C’est une idée qui peut sembler absurde, presque hérétique pour un marketeur. Pourtant, c’est la promesse d’une stratégie qui fait des merveilles sur de plus en plus de comptes publicitaires : l’audience ‘Broad’, ou le ciblage large. Comme je le dis souvent :
‘Cette audience va vous surprendre parce que ce n’est pas une audience similaire, ce n’est pas une audience par intérêt, c’est une audience large sans aucun critère de ciblage.’
Dans cet article, nous allons plonger au cœur de cette révolution silencieuse. Nous allons décortiquer pourquoi confier les rênes à l’algorithme de Meta est devenu non seulement viable, mais souvent supérieur. Nous verrons ensemble, de manière très concrète, comment fonctionne cette ‘magie’, quels sont ses avantages écrasants, mais aussi ses limites et les pièges à éviter. Préparez-vous à remettre en question vos certitudes, car vous allez découvrir une méthode qui pourrait bien transformer durablement vos résultats et vous permettre enfin de scaler vos campagnes plus sereinement et plus efficacement.
L’avènement du ciblage ‘Broad’ : pourquoi moins cibler, c’est mieux performer sur Meta ?
Le marketing digital a longtemps été synonyme d’hyper-segmentation. L’objectif ultime était de trouver la niche parfaite, ce petit groupe d’individus dont les caractéristiques et les intérêts correspondaient parfaitement à notre offre. Nous passions des heures dans le gestionnaire de publicités à superposer des centres d’intérêt, à exclure des populations, à construire des audiences similaires (Lookalikes) de plus en plus précises. L’idée était simple : plus notre ciblage était fin, plus notre message serait pertinent et nos campagnes rentables. Mais ce paradigme est en train de s’effondrer. Meta nous pousse depuis plusieurs années vers une simplification et un élargissement des audiences. C’est là qu’intervient le concept d’Open Targeting, que nous appelons plus communément l’audience ‘Broad’. Le principe est d’une simplicité déconcertante : ne plus fournir à Meta de centres d’intérêt, ni d’audiences similaires. On se contente de définir les critères démographiques de base.
‘Certains marketeurs ont commencé à ne plus mettre de centres d’intérêt ni même des audiences similaires et uniquement en fait, filtrer l’audience selon le pays ou la région, l’âge, le genre et la langue, ce qui donne des audiences ultra larges comme vous vous en doutez.’
Pour bien saisir l’échelle de ce changement, prenons un exemple concret. Si je cible en France les femmes de 25 à 45 ans, sans aucun autre critère, j’obtiens une audience potentielle comprise entre 9,4 et 11,1 millions de personnes. C’est gigantesque. Une approche traditionnelle pour une marque de fitness post-natal, par exemple, aurait été de cibler ce même groupe en y ajoutant des intérêts comme ‘jeunes parents’, ‘remise en forme’, ‘fitness’, etc. On se retrouverait probablement avec une audience de moins d’un million de personnes. L’ancienne logique nous dit que cette audience plus petite est de meilleure qualité. La nouvelle réalité, observée sur le terrain, montre que c’est souvent l’inverse. L’audience la plus large finit, à terme, par surperformer. Pourquoi ? Parce que nous arrêtons d’imposer notre vision (parfois biaisée) de notre client idéal à l’algorithme. Nous lui donnons un terrain de jeu immense et nous lui disons : ‘Voici mes publicités et mon objectif de conversion. À toi de trouver, parmi ces millions de personnes, celles qui sont les plus susceptibles de réaliser cette action’. Nous passons d’un rôle de ‘chef d’orchestre’ qui dicte chaque note, à celui de ‘fournisseur de carburant’ (les créatifs) pour un moteur surpuissant (l’algorithme).
La magie de l’algorithme : comment Meta transforme une audience géante en machine à convertir
Accepter de lancer une campagne vers 10 millions de personnes peut être effrayant. La première question qui vient à l’esprit est : ‘Mais mon budget va être gaspillé sur des gens qui ne seront jamais intéressés par mon produit !’. C’est une crainte légitime, mais qui repose sur une incompréhension du fonctionnement actuel de l’algorithme de Meta. Le ciblage ‘Broad’ n’est pas un chèque en blanc donné à Facebook pour diffuser vos publicités au hasard. C’est un acte de confiance envers sa capacité d’optimisation. Le véritable ciblage ne se fait plus au niveau de l’ad set (l’ensemble de publicités), mais en temps réel par l’algorithme lui-même, en fonction des signaux qu’il reçoit. Le héros de cette histoire, c’est votre pixel Meta. Chaque fois qu’un utilisateur effectue une action de valeur sur votre site (un ajout au panier, un paiement initié, et surtout un achat), votre pixel envoie un signal extrêmement puissant à Meta. Il dit à l’algorithme : ‘Regarde, cette personne, avec ces caractéristiques, ces habitudes de navigation, ces comportements en ligne, vient de convertir’.
‘Comme Meta va se servir des données qu’il reçoit de votre pixel, […] et bien il finit par trouver le profil type qui convertit sur votre site.’
Avec une audience ‘Broad’, vous offrez à l’algorithme un océan de possibilités. Au début, il va ‘explorer’ : il montre vos publicités à différents types de profils au sein de cette large audience. Dès qu’il enregistre les premières conversions, il analyse en profondeur les milliers de points de données qui caractérisent ces acheteurs. Il ne s’agit pas seulement des intérêts qu’ils ont likés, mais de leur comportement global sur et en dehors de la plateforme. En quelque sorte, l’algorithme construit dynamiquement et en continu une audience similaire ultra-performante à l’intérieur de votre audience large. Il identifie un ‘profil type’ et part ensuite à la recherche de ‘jumeaux statistiques’ au sein des millions de personnes disponibles. C’est pour cette raison que votre rôle change fondamentalement. Votre travail n’est plus de trouver la bonne audience, mais de fournir à l’algorithme les bons messages (vos publicités) pour qu’il puisse faire son travail de ciblage. La créa devient le ciblage. Une publicité qui met en avant un bénéfice pour les jeunes mamans sera naturellement montrée par l’algorithme à des jeunes mamans, car ce sont elles qui y réagiront le plus positivement et qui convertiront, nourrissant ainsi la boucle d’apprentissage.
Les avantages incontestables de l’audience ‘Broad’ : pourquoi vous devriez la tester dès aujourd’hui
Au-delà de la théorie, l’adoption du ciblage large offre des bénéfices très concrets et mesurables pour vos campagnes. C’est une approche qui résout de nombreux problèmes auxquels les annonceurs sont confrontés avec les méthodes de ciblage traditionnelles, surtout lorsqu’il s’agit de faire grandir un compte publicitaire. Si vous cherchez un levier de performance durable, voici pourquoi l’audience ‘Broad’ devrait être au centre de votre stratégie.
Performance et scalabilité : le duo gagnant des audiences larges
C’est le bénéfice le plus spectaculaire. Une audience de plusieurs millions de personnes offre à l’algorithme un espace quasi infini pour trouver des poches de performance. Contrairement à une audience restreinte qui s’épuise vite, une audience large supporte beaucoup mieux les augmentations de budget. C’est un principe simple : si vous dépensez 1000€ par jour sur une audience de 500 000 personnes, vous allez très rapidement saturer cette audience et voir vos coûts exploser. Avec une audience de 10 millions, vous pouvez dépenser des sommes bien plus importantes avant que l’algorithme ne ‘tourne en rond’. C’est la clé de la scalabilité. J’ai pu observer ce phénomène à de multiples reprises à l’agence :
‘Quand vous avez un plus petit budget, il y a des chances que l’audience plus affinée fonctionne mieux au début parce qu’en fait vous donnez directement la direction à Meta, mais au fur et à mesure que vous allez dépenser du budget […] et bien l’audience qui est plus large va finir par mieux fonctionner.’
Cette scalabilité est aussi plus saine. Plutôt que de voir vos performances s’effondrer à chaque augmentation de budget, le ciblage large permet une croissance plus linéaire et stable. L’algorithme a toujours de nouveaux segments à explorer, ce qui maintient les coûts par acquisition (CPA) sous contrôle sur le long terme.
Contourner les limites et l’imprécision du ciblage par intérêt
Faire confiance aux centres d’intérêt déclarés ou déduits par Meta est de plus en plus risqué. Premièrement, leur précision est très relative. L’exemple du tennis est parlant : un intérêt passé ne signifie pas un intérêt présent. De plus, beaucoup de nos intérêts réels ne sont tout simplement pas capturés par la plateforme. Vous excluez donc potentiellement des milliers de clients parfaits. Deuxièmement, Meta supprime régulièrement des centres d’intérêt, notamment ceux jugés trop sensibles. Cela peut détruire du jour au lendemain une stratégie de ciblage qui fonctionnait bien. J’ai vécu cette situation avec un client dans le domaine de la santé :
‘On avait l’habitude d’utiliser des intérêts très précis sur la santé, donc par exemple cardiologie, cœur […] et je sais qu’une partie des intérêts là ont disparu et ne permettent plus de faire le même ciblage qu’on faisait auparavant.’
L’audience ‘Broad’ vous affranchit de cette dépendance. Elle ne se base pas sur des ‘étiquettes’ d’intérêts volatiles, mais sur des comportements de conversion concrets et récents, qui sont des signaux bien plus fiables de l’intention d’achat.
Réduire la fatigue publicitaire et booster la longévité de vos campagnes
La fatigue publicitaire est l’ennemi numéro un de la performance sur le long terme. Elle survient lorsque les mêmes personnes voient trop souvent les mêmes publicités. Les taux de clics chutent, les coûts grimpent, et la campagne meurt à petit feu. Avec une audience restreinte, ce phénomène est inévitable et rapide. Avec une audience large, le problème est considérablement atténué. L’algorithme dispose d’un bassin de personnes si vaste qu’il peut naturellement varier les diffusions et éviter de sur-exposer un segment particulier. Bien sûr, cela ne vous dispense pas de renouveler vos créatifs, mais cela donne une durée de vie bien plus longue à vos publicités gagnantes.
‘Quand vous avez une audience large, Facebook aura un peu moins tendance à tourner en rond parce qu’il y a beaucoup plus de personnes à disposition et qu’il pourrait toucher.’
Cela vous donne plus de temps et de sérénité pour gérer vos campagnes, en vous concentrant sur la production de nouvelles publicités plutôt que sur la création constante de nouvelles audiences pour remplacer celles qui sont épuisées.
Un terrain de jeu idéal pour identifier vos publicités gagnantes
Comment savoir si une publicité est vraiment excellente ? En la testant sur une audience ‘Broad’. Si une créa parvient à performer, à générer des conversions à un coût acceptable sur une audience totalement non qualifiée à priori, c’est qu’elle est exceptionnellement puissante. Son message est si clair et son appel à l’action si efficace qu’elle arrive à convaincre des inconnus. C’est la validation ultime. Une fois que vous avez identifié de telles publicités, vous détenez de véritables pépites. Vous pouvez alors les utiliser en toute confiance dans d’autres campagnes, y compris de retargeting ou même vers des audiences plus spécifiques si besoin. La logique est imparable :
‘Si elles ont fonctionné sur un public large, elles pourraient normalement fonctionner vers un public qui est plus restreint.’
Utiliser le ‘Broad’ comme un incubateur à créatifs est l’une des stratégies les plus intelligentes aujourd’hui. Cela vous permet de construire un catalogue de publicités ‘testées et approuvées’ prêtes à être déployées pour scaler vos investissements.
Les pièges à éviter : les inconvénients et les limites du ciblage ‘Broad’
Malgré ses nombreux avantages, l’audience ‘Broad’ n’est pas une formule magique qui fonctionne à tous les coups et pour tout le monde. Se lancer tête baissée sans comprendre ses contraintes et ses inconvénients peut mener à des dépenses inutiles et à de la frustration. Il est crucial d’aborder cette stratégie avec réalisme, en connaissant les défis qu’elle présente et les situations où elle pourrait ne pas être la meilleure option.
Une phase d’apprentissage plus longue et exigeante
C’est le principal inconvénient à anticiper. Quand vous donnez une direction précise à Meta avec une audience par intérêt, l’algorithme trouve plus rapidement des prospects qualifiés. Avec une audience large, vous lui demandez de trouver une aiguille dans une botte de foin. Il la trouvera, car il est très doué pour ça, mais cela lui prendra plus de temps et de budget. La phase d’apprentissage, durant laquelle Meta explore et collecte des données, peut être plus longue et plus coûteuse. Il faut être patient et ne pas couper une campagne ‘Broad’ après seulement quelques jours de résultats moyens.
‘Même pour les comptes avec un budget important et des pixels qui sont bien nourris avec de la data, Meta peut avoir besoin de plus de temps pour trouver les personnes dans l’audience qui sont les plus susceptibles de convertir parce que rappelez-vous, vous lui donnez aucune direction.’
Sur certains comptes, il faut parfois attendre plusieurs semaines avant que la campagne atteigne sa ‘vitesse de croisière’ et que les performances se stabilisent à un niveau optimal. Cette patience est une condition sine qua non du succès de cette approche.
Quand le ciblage ‘Broad’ ne fonctionne tout simplement pas
Il faut l’accepter : parfois, ça ne marche pas. Malgré des créatifs de qualité, une offre solide et un pixel mature, il arrive que l’algorithme n’arrive pas à ‘craquer le code’ de votre audience au sein d’un ciblage large. Les coûts restent élevés et la campagne ne parvient jamais à être rentable. Cela peut arriver si votre produit est vraiment très spécifique ou si le message de vos publicités n’est pas assez clair pour permettre à l’algorithme d’identifier les bons profils. Dans ce cas, il ne faut pas s’acharner. L’Open Targeting est un outil puissant, mais ce n’est qu’un outil parmi d’autres. Si après un test sérieux, les résultats ne sont pas au rendez-vous, il est préférable de revenir à des stratégies de ciblage plus traditionnelles (intérêts, audiences similaires) qui peuvent s’avérer plus efficaces pour votre compte spécifique.
Le défi des produits de niche : le ‘Broad’ est-il toujours pertinent ?
Intuitivement, on pourrait penser que le ciblage large est inadapté aux produits de niche. Vendre de l’équipement de pêche spécialisé à une audience de 10 millions de personnes semble être une mauvaise idée. Et c’est souvent le cas. Pour des produits qui ne parlent qu’à une infime partie de la population, un ciblage par intérêts bien choisis reste souvent plus pertinent pour démarrer. Cependant, il ne faut pas avoir de certitudes trop arrêtées. L’algorithme de Meta est parfois capable de prouesses surprenantes. L’exemple de David Sox, fondateur de Polar Analytics, est édifiant. Son produit est un logiciel d’analyse de données pour e-commerçants, un marché très niché. Et pourtant :
‘Sa meilleure audience pour générer des prospects pour son logiciel est une audience qui est large. Et il nous l’a justement dit dans le podcast qu’on a enregistré il y a quelques semaines.’
Cela montre que même pour des produits spécifiques, B2B inclus, le ‘Broad’ mérite d’être testé. L’algorithme peut identifier des signaux comportementaux (comme le fait de visiter des sites de e-commerce, d’utiliser Shopify, etc.) qui sont bien plus puissants que les simples centres d’intérêt, lui permettant de dénicher les bonnes personnes même dans une audience immense.
Votre guide pratique : quand et comment lancer votre première campagne en ‘Open Targeting’ ?
Maintenant que vous avez une vision claire des forces et des faiblesses du ciblage large, il est temps de passer à l’action. Mais comment savoir si votre entreprise est prête ? Et comment configurer concrètement votre première campagne pour maximiser vos chances de succès ? Voici une feuille de route pour vous guider dans vos premiers pas avec l’Open Targeting.
Le profil idéal : produits grand public et pixel suralimenté
Le ciblage large n’est pas pour les débutants. Il s’épanouit dans des conditions précises. Le premier critère est la nature de votre produit. S’il s’adresse à un large public (fitness, santé, décoration, mode, beauté…), le ‘Broad’ est une évidence. Plus votre marché potentiel est grand, plus l’algorithme aura de facilité à trouver des clients. Le second critère, et le plus important, est la maturité de votre pixel Meta. L’algorithme a besoin de données pour apprendre. Si votre pixel n’a enregistré que quelques dizaines de ventes, il n’a pas assez d’informations pour optimiser efficacement une audience large. Je donne souvent une règle empirique :
‘Idéalement, moi j’aime bien dire qu’il faut au moins 100 conversions par mois avant d’utiliser le ciblage large.’
C’est un minimum. Plus vous avez de conversions, mieux c’est. Un compte qui génère des milliers de ventes par mois verra ses campagnes ‘Broad’ performer quasi instantanément, car le pixel a une connaissance extrêmement précise du profil de l’acheteur idéal.
Cas particuliers : entreprises locales et marchés de petite taille
paradoxalement, le ciblage ‘Broad’ est aussi extrêmement pertinent pour les annonceurs qui opèrent sur des zones géographiques restreintes. Si vous êtes un commerce local ou que vous ciblez un petit pays comme la Suisse Romande, votre audience potentielle est déjà naturellement limitée. En Suisse Romande par exemple, l’audience totale est de quelques millions de personnes. Si vous commencez à ajouter des couches de centres d’intérêt, vous vous retrouvez très vite avec une audience minuscule, que Facebook n’aime pas et qui s’épuise en quelques jours. Dans ce contexte, la meilleure stratégie est souvent de ne mettre aucun ciblage d’intérêt et de laisser l’algorithme travailler au sein de la zone géographique définie. Le ciblage géographique agit comme le premier filtre, et l’optimisation algorithmique fait le reste.
Lancer votre test créatif avec une audience large : la méthode
Comme nous l’avons vu, le ‘Broad’ est un excellent environnement pour le testing créatif. Voici une structure de campagne simple et efficace pour identifier vos meilleures publicités. Mettez en place une campagne CBO (optimisation du budget de la campagne) dédiée au test. À l’intérieur, créez un seul ad set (ensemble de publicités). Dans cet ad set, définissez uniquement vos critères de base : pays, tranche d’âge large, genre si nécessaire, et langue. Laissez les centres d’intérêt et les audiences personnalisées/similaires complètement vides. Ensuite, placez 3 à 5 créatifs très différents les uns des autres dans cet ad set. Laissez la campagne tourner avec un budget suffisant. Le CBO va naturellement allouer plus de budget aux publicités qui génèrent les meilleurs résultats. Après quelques jours, vous identifierez très clairement un ou deux gagnants : ce sont eux que vous pourrez ensuite utiliser pour scaler vos investissements en toute confiance.
Conclusion : Osez faire confiance à l’algorithme pour passer au niveau supérieur
Le passage au ciblage ‘Broad’ est bien plus qu’une simple technique, c’est un changement de philosophie. Il s’agit d’arrêter de vouloir tout contrôler et de reconnaître que l’intelligence artificielle de Meta est devenue extraordinairement performante pour identifier les intentions d’achat, souvent bien mieux que nous ne pourrions le faire manuellement. En résumé, voici les points clés à retenir : l’audience large consiste à donner un maximum de liberté à l’algorithme en ne définissant que les critères démographiques essentiels. Elle tire sa puissance des données de votre pixel pour construire un profil dynamique de vos meilleurs clients. Ses principaux avantages sont une scalabilité quasi illimitée, une meilleure résistance à la fatigue publicitaire et une indépendance face aux limites du ciblage par intérêt. Cependant, elle exige de la patience durant sa phase d’apprentissage et un pixel déjà riche en données de conversion pour être véritablement efficace. Si vous avez un produit qui s’adresse à un large public et que votre compte publicitaire a déjà une certaine maturité, je ne peux que vous encourager à tester cette approche. Lancez une campagne, donnez-lui le temps et le budget nécessaires pour apprendre, et analysez les résultats. Vous pourriez être surpris de voir cette audience ‘sans ciblage’ devenir la pierre angulaire de votre croissance, vous permettant enfin de scaler vos campagnes plus facilement et plus durablement. C’est peut-être le pari le plus intelligent que vous puissiez faire aujourd’hui sur Meta Ads.
FAQ : Vos questions sur l’audience ‘Broad’ (Open Targeting)
Qu’est-ce qu’une audience ‘broad’ ou ‘large’ sur Facebook Ads ?
Une audience ‘broad’, aussi appelée ‘Open Targeting’ ou ciblage large, est une stratégie de configuration des campagnes publicitaires sur Meta où l’on ne spécifie aucun critère de ciblage détaillé comme les centres d’intérêt, les comportements ou les audiences similaires. L’annonceur définit uniquement les critères démographiques de base (pays, âge, genre, langue) et laisse ensuite l’algorithme de Meta analyser les données du pixel pour trouver lui-même les personnes les plus susceptibles de convertir au sein de cette très large population. C’est une approche qui fait confiance à la puissance de l’intelligence artificielle pour optimiser la diffusion.
‘C’est une audience large sans aucun critère de ciblage. C’est ce qu’on appelle l’audience broad qu’on appelle également Open targeting en anglais.’
Pourquoi une audience large est-elle souvent plus performante qu’un ciblage par centres d’intérêt ?
Une audience large surperforme souvent les ciblages par intérêts pour plusieurs raisons. Premièrement, elle donne plus de latitude à l’algorithme pour découvrir des poches de performance inattendues, au lieu de le contraindre à une audience pré-définie. Deuxièmement, les centres d’intérêt sont souvent imprécis ou obsolètes. Le ciblage ‘broad’ se base sur des actions de conversion réelles (via le pixel), un signal bien plus fiable. Enfin, les audiences larges sont beaucoup plus grandes, ce qui les rend plus faciles à scaler avec des budgets importants et réduit la fatigue publicitaire, car l’algorithme a un bassin immense de personnes à qui montrer les publicités.
‘De plus en plus on remarque que le ciblage large finit par dépasser certaines audiences qui étaient historiques et qui fonctionnaient bien.’
Faut-il beaucoup de données sur son pixel Facebook pour utiliser le ciblage large ?
Oui, c’est une condition essentielle. Le succès du ciblage large repose entièrement sur la capacité de l’algorithme à comprendre qui est votre client idéal. Pour cela, il a besoin d’analyser un volume significatif de conversions passées. Si votre pixel a enregistré peu d’événements d’achat, l’algorithme n’aura pas assez d’informations pour optimiser efficacement. C’est pourquoi cette stratégie est recommandée pour les comptes publicitaires ayant déjà une certaine maturité. Un bon point de repère est d’avoir au moins 100 conversions (par exemple, des achats) sur votre pixel au cours du dernier mois avant de vous lancer.
‘Idéalement, moi j’aime bien dire qu’il faut au moins 100 conversions par mois avant d’utiliser le ciblage large. […] plus vous avez de conversion, au mieux c’est.’
Le ciblage large (Open Targeting) fonctionne-t-il pour les produits de niche ?
C’est plus difficile, mais pas impossible. Pour un produit très spécifique qui ne concerne qu’une petite partie de la population, un ciblage par intérêts peut être plus efficace au démarrage. Cependant, il ne faut pas exclure de tester le ciblage large. L’algorithme de Meta est capable de détecter des signaux de comportement très subtils qui peuvent lui permettre de trouver votre clientèle de niche même au sein d’une audience immense. J’ai eu l’exemple d’un invité sur mon podcast vendant un logiciel B2B très spécialisé pour qui l’audience large était la plus performante. La clé est de tester, mais avec la conscience que le risque d’échec est plus élevé que pour un produit grand public.
‘Pour un produit qui est niché et spécifique, l’open targeting, donc le le ciblage large fonctionne moins bien. […] Mais j’ai envie de vous dire, c’est pas toujours vrai.’
Combien de temps faut-il pour qu’une campagne en audience broad fonctionne ?
La phase d’apprentissage d’une campagne en audience ‘broad’ est souvent plus longue que pour une campagne avec un ciblage précis. Comme vous ne donnez aucune direction initiale à Meta, l’algorithme a besoin de plus de temps et de budget pour explorer l’audience et identifier les profils qui convertissent. Il ne faut pas s’attendre à des résultats exceptionnels dès les premiers jours. Soyez patient et prévoyez de laisser tourner la campagne pendant au moins une à deux semaines, voire plus pour certains comptes, avant de juger de sa performance réelle. C’est un investissement en données pour obtenir une performance stable sur le long terme.
‘Même si vous avez un compte qui dépense beaucoup d’argent, ça peut prendre plusieurs semaines avant que Facebook vraiment arrive à sa vitesse de croisière.’
Comment puis-je scaler une campagne publicitaire avec une audience large ?
L’audience large est par nature conçue pour la scalabilité. Sa taille immense (souvent plusieurs millions de personnes) signifie que vous pouvez augmenter les budgets de manière significative sans saturer l’audience rapidement. Contrairement à une audience restreinte où une hausse de budget entraîne vite une explosion des coûts, une audience large absorbe beaucoup mieux les investissements. La méthode consiste à augmenter progressivement le budget de votre campagne CBO (par paliers de 20-30% tous les 2-3 jours) tant que votre coût par acquisition (CPA) reste dans vos objectifs. La grande taille de l’audience donne à l’algorithme l’espace nécessaire pour trouver de nouveaux clients à mesure que le budget augmente.
‘Elles sont plus faciles à scaler étant donné la taille de l’audience. […] si votre audience elle est large, Facebook ira de lui-même chercher des nouvelles personnes dans l’audience.’
