Lancer une campagne notoriété facebook ads quand t’as pas encore de base client sur un segment, c’est exactement le genre de pari inconfortable que la plupart des traffic managers refusent de faire. Pierre-Etienne Charles, trafic manager chez Joone – la marque de couches saines et stylées qui s’est élargie aux soins pour femmes – a dû faire ce pari deux fois. Et ce qu’il en tire mérite qu’on s’y arrête vraiment.
Joone, c’est 4 ans d’existence, une cinquantaine de salariés, un positionnement direct-to-consumer dans un secteur saturé, et une conviction forte : construire une marque avant de vendre des produits. Pas l’inverse. Dans l’épisode 51 du podcast No Pay No Play animé par Joseph Dogo, Pierre-Etienne détaille sa façon d’organiser les campagnes Facebook, de gérer la coexistence entre des cibles radicalement différentes – mamans d’un côté, femmes sans enfant de l’autre – et d’industrialiser ses tests. Ce qu’il dit sur l’algo est parfois inconfortable. Mais honnête.
La tension centrale de cet échange, c’est celle-là : est-ce qu’on peut vraiment mesurer ce que rapporte une campagne notoriété facebook ads ? Et si la réponse est non – ou presque – est-ce qu’on continue quand même ?
Quand l’algorithme décide à ta place
Pierre-Etienne a une relation particulière avec l’algo Facebook. Pas d’amour, pas de haine. Plutôt une forme d’acceptation pragmatique qui, franchement, tranche avec ce qu’on entend souvent dans les webinars marketing.
« Euh il faut il faut l’accepter, il faut il faut accepter que l’algo nous nous enfin on ne maîtrise pas l’algo. »
Voilà. Dit comme ça, ça a l’air simple – mais ça implique de lâcher prise sur des trucs que la plupart des annonceurs contrôlent obsessionnellement.
Concrètement, quand il balance une campagne de test via AdEspresso avec 5 visuels, 5 textes et 5 landing pages différentes, il ne plafonne pas le budget par pub. Il met un budget global et laisse Facebook dépenser où il veut. Joseph lui souligne le problème évident : avec 20-30 variations, seules 3 ou 4 dépenseront vraiment. Les autres ne seront jamais testées équitablement.
Sa réponse est intéressante. Pas naïve.
« Bah disons que je pars du principe que si ça ne dépense pas du tout, c’est que l’algo a décidé qu’il ne fallait pas dépenser sur ses pubs et potentiellement, elles sousperforment versus les autres. »
C’est un pari. Et Pierre-Etienne le sait. Ce qui m’agace un peu dans cette logique, c’est qu’elle suppose que l’algo est omniscient dès le départ – alors qu’en phase d’apprentissage, il est souvent simplement paresseux. Il dépense sur ce qu’il connaît déjà, pas forcément sur ce qui va le mieux performer. Mais bon, pour un test sur 10 jours avec budget global, ça reste une approche défendable si on surveille au day by day.
La méthode de test elle-même est rigoureuse. AdEspresso duplique automatiquement toutes les variations, ce qui évite des heures de création manuelle dans le gestionnaire de pub. Au bout de 3-4 jours, il commence à couper les assets qui sous-performent. À J10, il a ses vainqueurs. Il les duplique ensuite dans ses campagnes fil rouge – en conservant l’engagement potentiel accumulé. C’est propre. Et pour les questions de bonnes pratiques de ciblage, ce process de test itératif est clairement une des approches les plus solides.
Sauf que – et il le dit lui-même sans détour – une pub qui surperforme dans le test peut très bien planter une fois intégrée en fil rouge. Aucune garantie. Aucune best practice gravée dans le marbre.
Performance vs notoriété : le vrai choix de Joone
La plupart des start-ups que je croise regardent leurs Facebook Ads comme une machine à ROAS. Tu mets 1 euro, tu veux en sortir 3. Joone fait différemment – et ce choix est lié à une conviction sur la construction de marque qui va au-delà du tableau de bord.
Pierre-Etienne l’explique clairement : Joone ne s’est pas construit sur un produit. Sur une marque. Et cette distinction a des conséquences directes sur la façon dont les campagnes sont structurées.
« Développer cette marque, ça revient à développer des campagnes de notoriété qui sont, on va dire complémentaires des campagnes de perf où là on va être focus très très produit. Donc on a vraiment la distinction marque et produit. »
C’est exactement le problème que la plupart des annonceurs évitent de formuler aussi clairement. En pratique, une campagne notoriété facebook ads chez Joone utilise des objectifs de couverture (reach), des audiences larges, et des CPM bas. Le contenu mis en avant : la direction artistique, les extraits médias quand la CEO passe à la télé, la vidéo. Pas les promos. Pas les fiches produit.
Les KPIs regardés ? CPM, reach, fréquence. Pas de ROAS. Pas de coût par acquisition. Ce qui rend ce type de campagne difficile à défendre en comité de direction – et Pierre-Etienne ne l’esquive pas.
La part du budget allouée à la notoriété varie énormément selon l’actualité : lancement produit, réaction concurrentielle, période promo. Aucun ratio fixe. Ce qu’on retient – enfin, ce que j’aurais voulu qu’on creuse davantage – c’est comment cette décision se prend en interne. Sur quels signaux ?
Pour aller plus loin sur la question de la répétition et de la fréquence dans les campagnes de notoriété, l’épisode sur la répétition optimale d’une publicité Facebook donne des éléments concrets.
Éduquer l’algorithme quand la campagne notoriété facebook ads ouvre un nouveau marché
Six mois avant l’enregistrement de cet épisode, Joone a lancé ses serviettes hygiéniques. Nouveau produit, nouvelle cible, zéro base client sur ce segment. Aucun lookalike possible.
La solution choisie : ciblage socio-démographique très large. Pas de lookalike, pas de centres d’intérêt hyper fins. L’objectif n’était pas de vendre immédiatement – c’était de nourrir l’algo, de lui faire comprendre que Joone n’est plus seulement une marque pour mamans.
Six mois plus tard, au moment du lancement de la gamme Skin Care, la situation a changé. Joone a maintenant une base de clientes ayant acheté des produits femmes. Les lookalike deviennent possibles. Le ciblage peut se resserrer sur ce qui a déjà converti.
C’est une logique séquentielle que peu de marques ont la patience de respecter. Phase 1 : mass targeting pour construire une audience qualifiée. Phase 2 : exploitation de cette audience pour les lancements suivants. La campagne notoriété facebook ads de la phase 1 n’est pas une dépense perdue – c’est une infrastructure pour la suite. (Ce qui est rare dans le secteur, où l’obsession court-termiste pousse à vouloir des résultats dès J+7.)
La question que ça pose, c’est combien de boîtes ont réellement les reins assez solides pour financer 6 mois de branding avant de commencer à convertir sérieusement sur un nouveau segment. Joone avait déjà une base bébé profitable pour absorber ça. Sans ça, le modèle tiendrait moins bien.
Deux cibles, deux logiques – comment ça se structure concrètement
Côté organisation du compte, Pierre-Etienne structure par audience, pas par produit. C’est une nuance importante.
Un volet campagnes s’adresse aux mamans et futures mamans. Notoriété déjà installée sur ce segment, donc focus performance et conversion. Lookalike sur base clients, audiences démo resserrées, retargeting sur des fenêtres de 30 à 90 jours selon l’intentionnisme du signal.
Les événements utilisés pour le retargeting : ajout au panier (fenêtre courte, très intentionniste), paiement initié, vues de produit (fenêtre longue, moins intentionniste). Le carrousel dynamique pour les relances produit, la collection pour les formats plus éditoriaux. Avec les restrictions iOS 14 (on n’en parle pas assez dans les réunions de département acquisition – et pourtant l’impact sur le tracking est brutal), il n’a plus que 8 événements exploitables. Ça contraint les choix.
Un second volet gère les produits femmes. Audiences plus larges au départ, objectifs de notoriété davantage présents, et maintenant qu’il y a une base client femme constituée, des lookalike qui commencent à être utilisables.
Ce qui m’a scotché dans cette partie, c’est sa façon de gérer la tension entre ce qu’il veut mettre en avant (tel produit, telle campagne) et ce que l’algo décide effectivement de diffuser. Il l’assume :
« Il faut accepter des fois que finalement c’est un produit que tu as peut-être pas forcément envie de plus mettre en avant mais qui performe plus. Donc tu laisses l’algo mettre en avant les produits qui… »
La phrase est coupée dans la transcription. Mais le sens est clair. Et c’est peut-être la friction la plus honnête de tout l’épisode.
Ce que personne ne dit vraiment sur la campagne notoriété facebook ads
Mesurer l’impact d’une campagne notoriété facebook ads sur les ventes réelles. C’est le sujet tabou.
Pierre-Etienne ne prétend pas avoir résolu ça. Sa réponse est pragmatique : les gens exposés aux assets de notoriété rentrent ensuite dans la logique de retargeting. Donc indirectement, la notoriété nourrit la performance. Mais prouver le lien de causalité direct ? Difficile. Très difficile.
Ce qu’il surveille sur ces campagnes : CPM (est-ce qu’on atteint les bonnes personnes au bon coût ?), reach, fréquence. Des indicateurs de diffusion, pas de business pur. C’est assumé – et c’est une posture que beaucoup de directeurs marketing n’ont pas le luxe d’adopter face à leur CFO.
Sur la partie CBO vs budget ad set, il utilise tendanciellement le CBO sur les campagnes de conversion, et joue selon les cas sur les campagnes de branding. Il teste aussi des configurations plus simples avec moins de variations où il contrôle le budget au niveau de l’ad set pour une diffusion plus maîtrisée. Pas de dogme. Pour comprendre comment le système d’enchères Facebook fonctionne en coulisses, ça éclaire pourquoi ce choix n’est pas anodin selon les objectifs.
Sur la LTV dans les lookalike : il a testé lookalike base clients seul vs lookalike base clients avec valeur client intégrée. Résultat ? La LTV semble apporter sur les campagnes de conversion. Sur le branding en revanche, audience plus large sans la donnée de valeur donnait de meilleurs CPM et un reach plus élevé. Logique – mais peu de gens prennent la peine de tester les deux proprement.
Et sur la question d’un scaling à grande échelle, cette distinction lookalike avec et sans LTV devient critique quand les budgets montent.
Le truc sur les best practices – et pourquoi Pierre-Etienne déteste ce mot
À un moment dans l’épisode, Joseph lui demande de partager ses best practices. La réponse est tranchée.
Pour Pierre-Etienne, les best practices n’existent pas sur Facebook. Il n’a que des good practices – qui marchent des fois, et pas le mois d’après. Le secteur, la concurrence, la saisonnalité, l’état de l’apprentissage de l’algo : trop de variables entrent en jeu pour qu’une règle soit universelle.
C’est inconfortable à entendre si tu cherches un checklist à appliquer. Mais c’est honnête. Et ça explique pourquoi sa méthode repose entièrement sur le test continu plutôt que sur des recettes figées. Pour les erreurs classiques que cette posture aide à éviter, l’épisode sur les 11 erreurs de débutant en publicité Facebook reste une bonne base de départ avant de se lancer dans des stratégies plus complexes.
Ce que Joone a appris en 4 ans sur Facebook Ads, c’est qu’il n’existe pas de configuration optimale stable. Il y a des périodes où le CBO écrasa tout, des périodes où l’ad set budgété donne plus de contrôle. Des visuels qui explosent pendant 3 semaines et s’effondrent la quatrième. Des lookalike qui surperforment en conversion et déçoivent en notoriété. Tout ça dans le même compte, avec les mêmes produits.
La question que ça laisse ouverte : comment décides-tu d’arrêter un test qui n’a pas encore trouvé de vainqueur clair ? Quand est-ce que la patience se transforme en gaspillage budgétaire ?
