Facebook Ads : Faut-il vraiment suivre le Power 5 de Meta à la lettre ?
Bonjour, ici Danilo Duchesnes. Sur mon podcast, Le Rendez-vous Marketing, je décortique les stratégies d’acquisition en ligne pour vous aider à booster la croissance de votre business. Aujourd’hui, je veux aborder un sujet qui me passionne : le testing sur Facebook Ads. Plus précisément, comment sortir des sentiers battus pour aller chercher de la performance là où on ne l’attend pas. Nous, les annonceurs, sommes constamment abreuvés des ‘bonnes pratiques’ dictées par Meta. Au cœur de cette doctrine se trouve le fameux ‘Power 5’, un ensemble de cinq piliers censés garantir le succès de nos campagnes : l’optimisation du budget de la campagne (CBO), la simplification du compte, les placements automatiques, les publicités dynamiques et la correspondance avancée. Et soyons clairs, ces recommandations ont du sens.
‘Ces pratiques fonctionnent vraiment, mais ça ne veut pas dire que vous n’allez pas pouvoir faire mieux en appliquant d’autres méthodes.’
C’est exactement là que se situe le cœur du problème. ‘Fonctionner’ ne veut pas dire ‘performer au maximum’. Dans un écosystème publicitaire qui évolue à une vitesse folle, ce qui était une vérité hier peut devenir un frein demain. Se contenter d’appliquer la recette officielle, c’est prendre le risque de stagner, de passer à côté d’opportunités de croissance uniques à votre business. Chez mon agence, DHS Digital, nous gérons des millions d’euros de budget publicitaire par an pour des e-commerçants, et notre quotidien est fait de tests. Des tests pour comprendre, pour optimiser, mais surtout pour challenger le statu quo. Dans cet article, je vais partager avec vous non pas de la théorie, mais deux études de cas réelles, deux tests que nous avons menés et qui bousculent directement certains piliers du Power 5. Nous allons plonger dans le concret : le premier test concerne le mythe des audiences similaires et le bon pourcentage à utiliser, et le second s’attaque à un dogme tenace, celui des placements automatiques, avec nos campagnes ‘Stories only’. Préparez-vous à remettre en question certaines de vos certitudes.
Test n°1 : Le mythe du pourcentage parfait pour les audiences similaires
Les audiences similaires, ou ‘Lookalikes’ (LLA), sont l’une des armes les plus puissantes de l’arsenal Facebook Ads. L’idée est simple et géniale : fournir à Meta une audience source de qualité (vos meilleurs clients, par exemple) et lui demander de trouver des millions de personnes qui leur ressemblent. La question qui tue, cependant, c’est : à quel point ‘similaires’ ? Faut-il privilégier un petit pourcentage (1-2%), très proche de la source mais potentiellement limité en taille, ou un pourcentage plus large (jusqu’à 10%) pour donner plus de volume à l’algorithme ? La recommandation habituelle est souvent de commencer petit et d’élargir progressivement pour scaler. Mais est-ce toujours la meilleure approche ? Nous avons voulu en avoir le cœur net pour un client dans le prêt-à-porter avec un modèle économique très particulier.
Le contexte : une campagne de précommande à fort enjeu
Imaginez un client qui ne vend pas en continu, mais par vagues. C’est le cas de cette marque de prêt-à-porter avec qui nous collaborons. Le modèle est basé sur des précommandes qui ont lieu quelques fois par an. Pendant une quinzaine de jours, la pression est maximale.
‘Ils ont des précommandes dans laquelle ils vont investir un gros budget sur une courte période de temps, donc une quinzaine de jours dans laquelle ils vont mettre 20 30000 €. Donc c’est déjà pas mal, tu vois.’
L’enjeu est donc colossal : il faut acquérir un maximum de nouveaux clients très rapidement. Pour la précommande de septembre, nous faisions face à un défi de taille : un faible historique de performance sur les audiences similaires. Je savais que les ciblages par intérêts et le ‘broad’ (ciblage large) fonctionnaient, mais je sentais qu’on laissait de l’argent sur la table en n’exploitant pas correctement les Lookalikes. La question était : quelle LLA tester ? Plutôt que de tâtonner au sein de ma campagne principale et de risquer de perturber l’algorithme, j’ai décidé de mettre en place un protocole de test rigoureux et isolé.
La méthodologie : isoler les pourcentages pour une clarté maximale
Pour obtenir des données fiables, la clé est d’isoler la variable que l’on souhaite tester. Notre structure de base était un funnel classique avec trois campagnes : une campagne d’acquisition ‘de production’ avec nos audiences les plus fiables (intérêts, broad, et une LLA acheteurs à 2%), une campagne de remarketing et une campagne de catalogue dynamique. Le budget principal était alloué à ces campagnes. Mais en parallèle, j’ai lancé une seconde campagne d’acquisition, uniquement dédiée au test des pourcentages de Lookalikes. La source était la meilleure possible : l’événement ‘Achat’ du pixel.
‘J’ai testé trois pourcentages différents sur base d’une seule source de données provenant du Pixel à savoir l’événement achat qui est comme vous le savez potentiellement la meilleure source pour une look alike.’
J’ai créé trois adsets distincts :
- Lookalike Acheteurs 2% à 4%
- Lookalike Acheteurs 4% à 6%
- Lookalike Acheteurs 6% à 10%
L’objectif était de voir si des audiences plus larges pouvaient être performantes et nous permettre de scaler. J’ai fait une petite erreur méthodologique que je me dois de partager en toute transparence : j’ai utilisé un budget de campagne optimisé (CBO). Avec le recul, un budget par adset (ABO) aurait été plus judicieux pour forcer une dépense égale sur chaque audience et avoir un test plus pur. Le CBO a tendance à allouer rapidement le budget à l’audience qui semble la plus prometteuse, ce qui peut biaiser l’expérimentation. Néanmoins, les résultats ont été sans appel.
Les résultats : une vérité coûteuse mais indispensable
Les chiffres parlent d’eux-mêmes. Notre campagne d’acquisition principale a dépensé 13 000 € et a généré des ventes avec un coût par acquisition (CPA) de 78 €. Un résultat tout à fait honorable, surtout considérant que le CPA était bien plus élevé au début de la précommande. En revanche, la campagne de test des Lookalikes a été un véritable échec en termes de rentabilité immédiate. Nous avons dépensé 1 453 € pour seulement six conversions, soit un CPA de 249 €. Douloureux, mais incroyablement instructif.
‘Malheureusement la campagne d’acquisition Like n’a pas fonctionné. c’était intéressant de le savoir, on a eu un CPA à 249 € pour six conversions et 1453 € de dépenses.’
En creusant, on a vu que l’algorithme (merci le CBO) avait tenté de sauver les meubles en dépensant majoritairement sur l’audience la plus ‘sûre’ : la tranche 2-4%, qui a obtenu un CPA de 94 €. C’est la plus proche de notre CPA cible. Les deux autres audiences ont été catastrophiques : Facebook a dépensé 442 € sur la tranche 4-6% pour une seule conversion, et 635 € sur la tranche 6-10% pour une seule conversion également. La conclusion est claire : pour ce compte, à ce moment précis, s’éloigner de la source d’acheteurs était une mauvaise idée. Ce test, bien que non rentable à court terme, nous a acheté une certitude. Il nous a évité de gaspiller des dizaines de milliers d’euros en essayant de scaler sur des audiences trop larges. La leçon est que la vérité de votre compte publicitaire ne se trouve pas dans un article de blog, mais dans vos propres données. Ce test nous a confirmé que nous devions nous concentrer sur des pourcentages de 1 à 4% maximum pour l’acquisition sur ce compte.
Test n°2 : La revanche des Stories, ou comment battre les placements automatiques
Passons au deuxième dogme du Power 5 : les placements automatiques. La recommandation de Meta est simple : cochez la case ‘Placements automatiques’ et laissez l’algorithme faire son travail. Il diffusera vos publicités là où il pense obtenir les meilleures performances au coût le plus bas. Sur le papier, c’est parfait. Dans la pratique, on observe souvent que Facebook dépense la majorité du budget sur le fil d’actualité Facebook et Instagram, car ce sont les placements les plus vastes. Mais est-ce que ce sont toujours les plus efficaces ? Pour les marques très visuelles, comme dans la mode ou la beauté, le format Stories est un terrain de jeu créatif incroyable. On s’est donc posé la question : et si on forçait la main de l’algorithme en dédiant une campagne entière uniquement aux Stories ?
Le principe : pourquoi isoler un placement peut tout changer
L’idée derrière une campagne ‘Stories only’ est de reprendre le contrôle. Au lieu de laisser l’algorithme décider, on lui impose de ne dépenser que sur ce placement spécifique. Pourquoi faire ça ? Parce qu’on avait l’intuition, confirmée par les anciennes données de breakdown par placement (quand elles étaient encore fiables), que les Stories performaient extrêmement bien pour certains de nos clients, mais n’obtenaient qu’une fraction du budget total. L’algorithme, en cherchant le coût par résultat le plus bas à l’instant T, peut parfois privilégier des conversions moins chères mais moins nombreuses sur le fil, au détriment d’un volume potentiellement plus important et tout aussi qualitatif en Stories. En isolant le placement, on crée un environnement où l’on peut allouer un budget conséquent et voir le vrai potentiel des Stories pour l’acquisition.
‘On a parfois remarqué sur certains comptes, notamment en prêt à porter où le visuel, on sait très bien que ça fait une grande partie du du du travail que bah le placement stories pouvait être très fonctionnel.’
Le risque, bien sûr, est d’aller à l’encontre des recommandations et de potentiellement augmenter ses coûts. Mais comme pour le premier test, la seule façon de le savoir était de le mesurer de manière rigoureuse.
La méthodologie : une simplicité redoutable
La mise en place de ce test est d’une simplicité désarmante. C’est ce qui fait sa force. Pour un de nos clients dans la chaussure, qui vend à la fois pour hommes et pour femmes, voici comment nous avons procédé. Nous avions déjà une campagne d’acquisition classique en placements automatiques, avec nos meilleures audiences (une LLA 5% acheteurs, et deux audiences par intérêts). Nous avons tout simplement dupliqué cette campagne. Dans la copie, nous avons changé une seule et unique chose : au niveau de l’adset, nous sommes passés des placements automatiques aux placements manuels et nous avons décoché toutes les cases sauf ‘Stories Facebook’ et ‘Stories Instagram’. C’est tout. Les audiences, les budgets, tout le reste était identique. Côté créatif, il y a une nuance importante : pour la campagne Stories, nous n’avons utilisé que des créatifs au format vertical (9:16), parfaitement adaptés au placement, tandis que la campagne en placements automatiques utilisait un mix de formats carrés et verticaux. C’est un point crucial : pour donner toutes ses chances à une campagne Stories, il faut lui fournir des munitions adaptées.
Les résultats : quand la spécialisation surpasse la généralisation
Les résultats ont été spectaculaires et ont largement dépassé nos attentes. Pour ce client dans la chaussure, les chiffres sont éloquents. Sur la cible féminine, la campagne ‘Stories only’ a atteint un CPA de 16 € sur 18 000 € de dépenses. En comparaison, notre campagne ‘Feed’ (qui recevait le gros du budget de la campagne en placements automatiques) avait un CPA de 23,70 €. C’est une différence de près de 33% ! C’est énorme à cette échelle. Pour la cible masculine, la tendance était la même : un CPA de 37 € pour les Stories contre 48 € pour le Feed.
‘Sur la campagne full Stories pour les femmes, on a eu un CPA à 16 € et 18000 € de dépenses. […] Pour la campagne qui est exactement la même […] on a eu […] un CPA à 23,70 €.’
Nous avons reproduit ce test pour un autre client, cette fois dans la lingerie. Même combat, mêmes résultats. La campagne Feed avait un CPA de 22$, tandis que la campagne Stories descendait à 15$. La tendance était confirmée. En analysant les métriques secondaires, on a compris pourquoi : les CPM (coût pour mille impressions) en Stories étaient souvent plus bas que sur le fil. Même si le taux de clic est parfois légèrement inférieur, le coût d’entrée plus faible combiné à l’impact immersif du format vertical entraînait un coût par achat final bien meilleur. Ce test nous a montré que, pour les bons produits et avec les bonnes créas, forcer la diffusion sur les Stories n’était pas un frein, mais un accélérateur de performance.
Les implications stratégiques : la campagne Stories comme levier de scale
Au-delà de l’optimisation du CPA, cette stratégie a ouvert une nouvelle porte pour la croissance de nos clients. La campagne ‘Stories only’ n’est pas seulement une alternative, c’est devenu un de nos principaux leviers pour scaler les comptes. Quand une campagne en placements automatiques commence à saturer ou que ses coûts augmentent, nous pouvons activer une campagne Stories avec un budget dédié pour aller chercher une croissance additionnelle et rentable. Cela ajoute de la complexité à la gestion du compte, c’est vrai. Un client nous a même demandé de simplifier et de revenir aux placements automatiques pour faciliter le suivi. Mais les données sont là : la performance justifie cet effort supplémentaire.
‘Ça permet également de scaler un compte et c’est aussi une de nos armes pour scaler avec la DPA, c’est d’ajouter une campagne stories.’
Cela prouve une fois de plus que les ‘best practices’ de Meta sont un excellent point de départ, mais la véritable expertise réside dans la capacité à les questionner, à les adapter et parfois, à les ignorer pour construire une stratégie sur mesure, prouvée par vos propres données.
Conclusion : Devenez l’architecte de votre propre succès
Ces deux tests, menés sur des comptes réels avec des budgets conséquents, nous ont enseigné une leçon fondamentale : en publicité digitale, la curiosité et la rigueur sont vos meilleurs atouts. Le Power 5 de Meta est un cadre utile, un guide pour ne pas se perdre, mais il ne doit jamais devenir une prison intellectuelle. Le premier test sur les audiences similaires nous a rappelé que la pertinence l’emporte souvent sur la taille, et que la meilleure façon de connaître le bon pourcentage pour votre compte est de le tester de manière isolée. Le second test sur les campagnes Stories nous a prouvé qu’en reprenant le contrôle sur les placements, on peut débloquer des niveaux de performance et de scaling que les placements automatiques nous masquaient. Mon conseil pour vous est simple : ne prenez rien pour acquis. Identifiez une hypothèse forte dans votre compte (‘Mes audiences larges ne convertissent jamais’, ‘Les Stories ne sont bonnes que pour la notoriété’, etc.) et construisez un test simple et propre pour la valider ou l’invalider. C’est en devenant un testeur méthodique que vous passerez du statut de simple gestionnaire de campagnes à celui de véritable pilote de la croissance de votre entreprise. N’attendez pas que les plateformes vous donnent la solution ; construisez la vôtre, donnée après donnée.
Foire aux questions (FAQ)
1. Quel pourcentage d’audience similaire (Lookalike) choisir pour une campagne Facebook Ads ?
Il n’y a pas de réponse unique, car le pourcentage idéal dépend de votre marché, de la taille de votre audience source et de vos objectifs. Cependant, nos tests montrent qu’en acquisition (prospection froide), les pourcentages plus faibles, comme 1% à 4%, sont souvent plus performants en termes de coût par acquisition (CPA). Ils ciblent des personnes très proches de votre source de données (ex: vos meilleurs clients). Les pourcentages plus élevés (5% à 10%) sont utiles pour le scaling, c’est-à-dire quand vous avez besoin d’atteindre un volume d’audience beaucoup plus grand, mais attendez-vous généralement à une baisse de la rentabilité. La meilleure approche est de tester méthodiquement différents paliers dans une campagne dédiée.
‘C’est de se dire que des pourcentage moins élevés permettent de tenir des meilleurs résultats. C’est un peu ce que j’ai pu conclure sur ce compte, c’est que les look like, je pense pas qu’il faut aller trop loin et rester sur du 2 3 4 % pour ce compte-là.’
2. Une campagne Facebook Ads en ‘Stories only’ est-elle plus performante que les placements automatiques ?
Pour de nombreux comptes e-commerce, en particulier dans des secteurs très visuels comme la mode, la beauté ou la décoration, la réponse est souvent oui. Nos tests ont montré de manière répétée qu’une campagne dédiée aux Stories, avec des créatifs au format vertical, peut obtenir un CPA significativement plus bas que les campagnes en placements automatiques. L’algorithme des placements automatiques a tendance à sur-investir sur le fil d’actualité, délaissant le potentiel des Stories. Isoler ce placement permet de forcer le budget dessus et de capitaliser sur son format immersif, menant à de meilleurs résultats.
‘Nous qu’on a vu ça ben on a poussé un peu plus la stories au fur et à mesure du temps et on a on a dépensé là où ça a performé finalement.’
3. Comment structurer un test A/B efficace sur les audiences Facebook ?
La règle d’or est d’isoler une seule variable. Pour tester des audiences, créez une campagne distincte de vos campagnes ‘habituelles’. À l’intérieur, créez un adset par audience que vous souhaitez comparer. L’idéal est d’utiliser la gestion du budget au niveau de l’adset (ABO) en allouant exactement le même budget quotidien à chaque adset. Cela garantit que chaque audience a les mêmes chances. Utilisez les mêmes créatifs dans tous les adsets pour que la seule différence soit bien le ciblage. Enfin, assurez-vous de ne pas avoir de chevauchement d’audience important entre vos différents adsets de test pour ne pas vous faire concurrence à vous-même.
‘J’aurais pas dû, j’aurais vraiment dû mettre le EBO [comprendre ABO] et mettre vraiment le même budget pour chaque audience. Vous comprendrez pourquoi c’était une erreur.’
4. Pourquoi mes audiences similaires avec un grand pourcentage (ex: 10%) ne fonctionnent-elles pas ?
Lorsqu’une audience similaire à 10% ne performe pas, c’est généralement parce que l’audience est devenue trop large et a perdu en pertinence. Un pourcentage de 10% signifie que Facebook cible les 10% de la population d’un pays qui ressemblent le plus à votre audience source. C’est une audience immense. La ressemblance avec vos clients initiaux est donc beaucoup plus diluée qu’à 1% ou 2%. Ces audiences très larges peuvent fonctionner si vous avez un produit de masse et un pixel avec énormément de données, mais pour la plupart des annonceurs, elles sont moins efficaces en acquisition directe et entraînent des CPA très élevés, comme nous l’avons constaté dans notre test.
‘Pour l’audience entre 6 à 10 %, il a dépensé 635 € pour une conversion. Donc décevant, mais en même temps finalement, ça vient vérifier certaines certaines hypothèses qu’on pourrait avoir.’
5. Le Power 5 de Meta est-il toujours la meilleure stratégie publicitaire ?
Le Power 5 est une excellente base de départ et une philosophie solide, surtout pour les annonceurs qui débutent ou qui cherchent à simplifier la gestion de leur compte. Il s’appuie sur la puissance de l’algorithme de Meta. Cependant, ce n’est pas une vérité absolue ni une garantie de performance maximale. Nos tests prouvent qu’en challengeant certains de ses piliers, comme les placements automatiques, on peut obtenir des résultats supérieurs. Le Power 5 doit être vu comme une recommandation, un guide, mais la meilleure stratégie sera toujours celle qui est validée par vos propres données et adaptée aux spécificités de votre entreprise.
‘On est on reste des fervent défenseur, on va dire ça comme ça des meilleures pratiques de Facebook du Power 5. Mais clairement, on est dans un contexte maintenant où est-ce qu’on doit challenger le statu quo?’
6. Comment puis-je savoir si je dois lancer une campagne Stories ?
Même si vous ne pouvez plus voir la répartition des conversions par placement, vous pouvez toujours analyser la répartition des dépenses dans vos campagnes en placements automatiques. Allez dans la vue ‘Détails’ de votre campagne et sélectionnez ‘Placement’. Si vous voyez que Facebook alloue une part non négligeable de votre budget aux Stories (disons 20-30%) et que les métriques d’engagement (CTR, coût par clic) sont intéressantes, c’est un excellent signal qu’il y a un potentiel à exploiter. Si, au contraire, Facebook y dépense très peu, cela peut signifier soit que vos créatifs ne sont pas adaptés, soit que l’algorithme n’y trouve pas de performance. C’est justement le moment idéal pour forcer le test avec des créas dédiées.
‘Ce qui m’avait poussé à me dire il faut qu’on fasse une campagne story, c’est que ça performait bien à l’époque mais il dépensait pas tant tant d’argent que ça sur ce placement là. Donc je suis sûr que ça devait être de l’ordre de 20 30 %.’
