Optimiser son ROAS sur Meta Ads, c’est l’obsession de quiconque gère des campagnes e-commerce sérieusement – et c’est aussi le sujet sur lequel on passe le plus de temps à se perdre. Modifier une audience, tester une créa, retravailler le budget, changer l’offre… on touche à tout, souvent dans le désordre, sans vraiment savoir ce qui fait bouger l’aiguille. David Schokkaert, Head of Performance chez DHS Digital, a construit un outil pour sortir de ce brouillard : un calculateur qui modélise l’impact de quatre leviers sur le CPA et le ROAS en temps réel. Pas de la théorie. De la simulation sur données réelles.
Ce qui est intéressant dans cette approche, c’est qu’elle force à prendre du recul. Pas à regarder une pub, une campagne, une semaine. À regarder un compte sur un mois minimum – et à se demander où est le vrai problème structurel. Et souvent, la réponse est là, dans les chiffres, bien visible. On l’avait juste pas cherchée au bon endroit.
Quand les outils du quotidien ne suffisent plus
La situation de départ est familière à beaucoup. Rien ne prend. Les audiences testées, les créas renouvelées, les optimisations en Business Manager passées en revue – et le ROAS reste plancher. C’est exactement dans ces moments-là que le calculateur de David est censé servir. Pas comme outil de pilotage au quotidien, mais comme diagnostic macro quand tout le reste a échoué.
David pose le contexte clairement dans l’épisode :
« C’est vraiment une analyse qu’on va mettre en place lorsque peu importe les audiences qu’on teste, les créas qu’on teste, les optimisations dans le business manager qu’on teste, que rien ne prend, et ben c’est là qu’on va essayer de prendre une certaine hauteur en regardant ces quatre leviers. »
Voilà. Pas un tableau de bord permanent. Un outil de crise, presque.
L’idée centrale c’est que le ROAS – ou le CPA si vous préférez travailler avec – est le résultat d’une chaîne. CPM, CTR, taux de drop, taux de conversion, panier moyen. Chaque maillon influe. Et si on ne sait pas quel maillon est cassé, on répare au hasard. Le calculateur transforme cette chaîne en simulation : vous changez une variable, vous voyez l’impact immédiat. Mathématiquement. Brutalement.
Une fenêtre minimum d’un mois de données est recommandée – idéalement trois mois, comme dans l’exemple utilisé dans l’épisode. Plus la fenêtre est large, plus l’analyse est fiable. C’est une logique d’agrégation, pas de granularité.
Les 4 leviers pour optimiser son ROAS, un par un
Quatre métriques. C’est tout. Et pourtant, dans la démo en direct, on voit un compte passer d’un ROAS catastrophique à quelque chose de tenable uniquement en jouant avec ces variables. Pas en changeant la structure des campagnes. Pas en testant de nouveaux formats. Juste en comprenant où le compte saigne.
Le CTR d’abord. C’est le ratio entre les personnes qui voient la pub et celles qui cliquent. Benchmark selon David : 1 % c’est correct, 1,5 % c’est bien, 2 % c’est excellent. En dessous de 1 %, potentiellement problématique – mais pas systématiquement. Et c’est là que beaucoup font l’erreur.
Danilo le dit sans détour dans l’épisode, et c’est le genre de nuance qu’on oublie trop souvent :
« Moi je vois plein de comptes où on a des CTR inférieurs à 1 % et pourtant ça marche bien. Et bien sûr, on se dit bon qu’est-ce qu’on peut faire pour attirer plus de gens avec les pubs ? Donc on va se rapprocher le plus possible d’1 % mais ça veut pas dire que si vous y êtes pas vous avez raté votre vie au contraire. »
C’est exactement le problème. On optimise une métrique de storytelling comme si c’était la métrique finale. Pour booster le CTR et le taux de conversion, il y a des leviers créatifs précis – mais les activer à l’aveugle sans regarder le CPA derrière, ça ne sert à rien.
Le taux de drop ensuite. C’est le pourcentage de personnes qui cliquent sur le lien et n’arrivent pas (ou sont pas capturées) sur la page de destination. En dessous de 30 %, c’est bien. Au-dessus de 40 %, il y a un problème – vitesse de chargement, ou tracking défaillant.
Ce second point est souvent sous-estimé. Danilo l’explique avec clarté :
« Si tu as un tracking juste navigateur, en fait tu vas peut-être capter que la moitié des visites même si elles ont effectivement lieu et du coup sur méta, elles ont l’air mauvaises parce que tu as peut-être allez je sais pas 20 % des visites en moins que tu devrais avoir. »
Un taux de drop élevé peut donc être un problème de site – ou juste un problème de mesure. Deux solutions très différentes. (Et c’est souvent là que ça coince, parce que le réflexe c’est d’aller sur PageSpeed Insights, pas de vérifier son tracking.)
Sur ce point, le tracking server side est clairement la bonne direction – ça contourne les ad blockers, ça allonge la durée de vie des cookies, ça donne une image plus fiable du trafic réel. Si vous voulez tester la qualité de votre tracking, il existe un outil gratuit pour ça.
Le taux de conversion – CVR. Le rapport entre les gens qui arrivent sur la landing page et ceux qui achètent. 2 % c’est un beau taux, 3 % très bien, 4 % excellent. En dessous de 2 %, il y a un problème d’offre ou d’expérience sur le site. Et ce n’est pas le levier le plus simple à déplacer – ça touche au produit, à la page, au parcours d’achat.
Et enfin le panier moyen. 50 € c’est le seuil minimum estimé pour que la mécanique d’acquisition fonctionne. En dessous, la marge disponible pour acquérir un premier client devient trop serrée. À 100 €, on commence à avoir de la liberté. Au-dessus de 150 €, on a vraiment de la latitude pour scaler.
Ce que les chiffres montrent quand on joue vraiment avec
Dans la démo, les métriques de départ sont volontairement extrêmes. Panier moyen à 40 €, CPA à 455 €. ROAS à 0,09. Soit chaque euro dépensé en pub rapporte 9 centimes. C’est fait exprès pour rendre les effets visibles.
Premier ajustement : on passe le taux de drop de 50 % à 30 %. Résultat : le CPA chute de 455 € à 325 €. Juste en améliorant – enfin, en simulant l’amélioration – de la vitesse du site ou du tracking. Presque 100 € de CPA en moins, sans toucher à une seule campagne.
Deuxième ajustement : on monte le CTR à 1 %. Le CPA passe à 162 €, le ROAS double. Et là, mathématiquement, ça paraît simple. Doubler le taux de clic, doubler le ROAS. Mais Danilo met le doigt sur le piège :
« Tu peux faire des campagnes de trafic ou tu peux faire des publicités un peu plus put à clic et du coup tu attires plein de clics, mais pas forcément du bon trafic. Donc ça il faut être prudent là-dessus. »
Dit comme ça, ça a l’air simple. Et pourtant c’est une erreur que font régulièrement des annonceurs qui regardent le CTR sans regarder ce qui se passe après le clic. Pour aller plus loin sur la stratégie créa Meta Ads qui génère un CTR qualifié – pas juste un CTR élevé – il y a des méthodes concrètes.
Troisième levier activé : taux de conversion monté à 2 %. CPA à 63 €. ROAS à 0,64. Le saut est spectaculaire – mais c’est aussi le levier le plus complexe à activer dans la réalité. Passer de 0,73 % à 2 % de taux de conversion, ça ne se fait pas en une semaine de tests A/B.
Quatrième et dernier levier : panier moyen passé de 40 à 80 €. ROAS à 1,28. À 100 €, ROAS à 1,60. Ce qui est intéressant ici, c’est que le CPA ne bouge plus – c’est vraiment le ROAS qui est impacté, parce que chaque conversion rapporte davantage sans que le coût d’acquisition change.
Panier moyen : le levier qu’on sous-exploite
Augmenter son panier moyen, ça semble relever du e-commerce pur – pas de la gestion de campagnes. Et pourtant c’est un levier sur lequel le média buyer a une influence directe, notamment via le choix des offres qu’il met en avant.
Deux approches ressortent clairement de l’épisode. La première, c’est le seuil de livraison gratuite. Règle empirique avancée par Danilo : votre panier moyen se situe naturellement à environ 5 % en dessous de votre seuil de livraison offerte. Si vous mettez le seuil à 65 €, le panier moyen gravitera autour de 61 €. C’est mécanique. (Et peu d’annonceurs calibrent leur seuil de livraison avec cette logique en tête.)
La deuxième approche, c’est les packs et les bundles. David donne l’exemple d’un client dans les compléments alimentaires :
« L’idée en fait est de brander ses packs en fonction des besoins spécifiques que notre cible peut rencontrer. Donc par exemple en hiver, nous avons un pack qui porte un certain nom – les incontournables – qui sont en fait trois incontournables pour rester en bonne santé durant tout l’hiver. »
Le truc ce n’est pas de regrouper des produits au hasard. C’est de construire une réponse à un problème, puis de lui donner un nom. Ce changement de cadre change la valeur perçue – et du coup le panier. Les cures de 3 mois ou 6 mois jouent le même rôle : elles gonflent le panier moyen et elles fidélisent en même temps. Deux problèmes résolus d’un coup.
Pour les business avec forte récurrence – abonnements, recharges, consommables – la logique est différente. Un panier moyen à 25 € peut être viable si la lifetime value derrière est solide. C’est une limite réelle du calculateur dans sa forme actuelle : il modélise un achat, pas une relation client dans le temps.
Le CPM, le levier qu’on ne contrôle presque pas
Il y a un cinquième élément dans la formule que l’épisode aborde en fin de conversation, et qui est souvent le plus frustrant : le CPM. Le coût pour mille impressions. Et la mauvaise nouvelle, c’est qu’on a très peu de prise dessus.
Danilo décrit un scénario qu’il a vu sur plusieurs comptes : tout reste stable – CTR, taux de drop, taux de conversion, panier moyen – et pourtant les performances se dégradent. La raison ? Le CPM a augmenté. Saisonnalité, saturation créative, audiences qui répondent moins bien… Les causes sont multiples et pas toujours identifiables clairement.
Benchmarks pour la France selon l’épisode : un bon CPM se situe entre 5 et 10 € maximum. Au-delà, ça commence à peser sur le CPA de façon significative. Et les leviers pour le contenir sont limités : diversité créative (les vidéos et Reels ont structurellement des CPM plus bas que les statiques), taille d’audience correcte, exclusions bien configurées entre les différentes audiences du compte.
Ce qui m’agace dans cette partie de la conversation, c’est qu’on touche à quelque chose que personne ne veut vraiment admettre : parfois le compte ne marche pas parce que Meta est plus cher, point. Pas parce que les créas sont mauvaises, pas parce que le funnel est cassé. Juste parce que l’enchère a monté. Et la seule façon d’encaisser ça, c’est d’avoir travaillé les quatre autres leviers suffisamment pour absorber la hausse. Les plus gros changements sur Meta Ads ces dernières années vont précisément dans ce sens : la plateforme devient plus chère, la pression créative et structurelle augmente.
Sur ce point de la diversité créative et des formats à tester pour faire baisser le CPM, le travail sur les formats UGC et les hooks performants est souvent la variable la plus actionnable à court terme.
Comment lire ce calculateur sans se raconter des histoires
Ce qui est bien avec cet outil, et ce qui peut aussi être dangereux, c’est la lisibilité des impacts. Vous montez le taux de conversion de 0,7 % à 2 %, le CPA fond de 300 € à 63 €. Visuellement, c’est saisissant. Mais entre la simulation et la réalité, il y a le travail.
Le vrai usage du calculateur, c’est de prioriser – enfin, de savoir sur quel levier concentrer l’énergie en premier. Si l’impact d’une amélioration du taux de drop sur le ROAS est minimal, autant ne pas passer trois semaines à optimiser la vitesse mobile. Si en revanche le CTR est le seul levier vraiment dégradé et que les autres sont dans les benchmarks, c’est là qu’il faut creuser. Pour ça, regarder les bons indicateurs de performance pour piloter l’acquisition reste la base avant d’utiliser n’importe quel simulateur.
Ce qu’il faut retenir – enfin, ce que j’aurais voulu qu’on me dise il y a quelques années – c’est que ces quatre leviers ne sont pas des métriques à optimiser séparément. Ils racontent une histoire ensemble. Un CTR correct avec un taux de drop catastrophique, ça veut dire que les clics arrivent mais que le site ou le tracking plante. Un bon taux de conversion avec un panier moyen trop bas, ça veut dire que le site vend bien mais que l’offre est structurellement trop petite pour être rentable en acquisition payante.
La vraie valeur du calculateur, c’est peut-être ça : forcer à regarder le compte comme un système, pas comme une collection de campagnes indépendantes. Et pour les équipes qui gèrent des comptes à fort volume, les points communs des gros comptes Meta Ads qui scalent montrent que cette vision systémique est exactement ce qui différencie les meilleurs du reste.
Reste une question ouverte : est-ce que ce type d’analyse macro change quand on est sur un business en croissance rapide, avec des benchmarks qui bougent chaque mois ? Parce que comparer un mois de janvier à un mois de novembre sur un compte saisonnier, c’est une autre histoire.
