La structure de compte facebook ads parfaite n’existe pas – mais certaines s’en approchent dangereusement. Inès Garcia de La Rosa, media buyer chez Get Steps (semelles orthopédiques en ligne, jusqu’à 1 million d’euros de budget mensuel géré par ses soins), en a trouvé une qui fait les deux choses que personne n’arrive à faire en même temps : tester et scaler. Sans se marcher dessus.
Ce qui m’a frappé en écoutant cet épisode du podcast No Pay No Play de Joseph Deau, c’est pas la structure en elle-même – c’est l’honnêteté avec laquelle Inès décrit ses tâtonnements. Elle avait commencé avec une seule campagne, une seule audience, une seule pub. Ça tenait, mais ça ne scalait pas. Et surtout, elle perdait des opportunités sur le retargeting. Donc elle a reconstruit. Quatre campagnes. Budget total autour de 3 700 à 4 000 euros par jour au moment de l’enregistrement. Et une logique qui, franchement, tient debout.
Le vrai problème que résout cette structure ? Tu ne peux pas tester des créatifs ET des audiences EN MÊME TEMPS sans polluer tes données. Si tu changes les deux variables à la fois, tu sais jamais ce qui a marché. C’est du bon sens expérimental – mais dans le monde des Facebook Ads, le bon sens est souvent la chose la moins partagée.
Creative testing : tester les créas sur tes meilleures audiences
Premier pilier de la structure de compte facebook ads d’Inès : une campagne dédiée uniquement aux nouvelles créations. Pas aux nouvelles audiences. Aux nouvelles créas.
Le principe est simple – enfin, en apparence. Tu prends tes deux ou trois meilleures audiences, celles que tu connais par cœur, celles sur lesquelles tu as des mois de données. Et tu leur exposes des créatifs que tu n’as jamais testés. Chez Get Steps, ça donne des audiences liées au sport ou aux problèmes de cartilage – des audiences qui convertissent depuis longtemps.
« Ce que je fais, c’est je mets toutes mes best audiences. Donc je prends les meilleures audiences que j’ai. Par exemple pour moi, c’est audience sport ou audience par exemple ceux qui ont des problèmes de cartilage. Donc je prends c’est, on va dire deux trois audiences, mes mes mes préférées, les best des best sur lequel je mets des nouvelles créatives. »
Dit comme ça, ça a l’air simple. Mais l’astuce ici, c’est la contrainte : cinq créatifs du MÊME format. Pas un UGC contre un split screen. Cinq split screens. Ou cinq UGC. Tu testes les variantes d’une même approche, pas des approches différentes – sinon tu te retrouves avec des signaux impossibles à interpréter.
Budget sur cette campagne ? Entre trois et quatre fois ton CAC par adset par jour (le CAC, cost of acquisition, c’est ton coût par achat). L’objectif n’est pas de passer la phase d’apprentissage. L’objectif est de savoir quelle créa marche sur une audience que tu maîtrises déjà. Et – point crucial – cette campagne tourne en ABO, budget au niveau de l’ensemble de publicités, pas en CBO.
Pourquoi l’ABO ? Parce qu’en CBO, l’algorithme choisit. Il met le budget sur ce qui marche déjà, et les nouvelles créas ne voient jamais la lumière. Le débat ABO vs CBO revient régulièrement chez les praticiens, mais sur les campagnes de test, la question est réglée : tu veux contrôler la dépense, pas la déléguer.
Audience testing : la même logique, mais dans l’autre sens
Deuxième campagne. Même budget approximatif. Même logique ABO. Mais cette fois, on inverse : tu prends tes meilleures créas – celles qui ont prouvé leur valeur – et tu les exposes à des audiences que tu n’as pas encore testées.
Lookalike 10% sur les acheteurs, lookalike sur l’engagement, sur les video views, sur la Customer Lifetime Value. Inès évite les audiences larges sur cette campagne – pas assez de signal pour savoir ce qui marche vraiment si l’audience est trop vaste.
« Là, on prend des nouvelles audiences, d’adset, pardon, nouvelles adsets. Donc là, on va essayer des look alike 10%, d’engagement, de video view, des choses nouvelles. Essayez d’éviter interest broad, donc large, audience large, parce que du coup, bon bah, tu vas pas tester grand-chose. »
Ce qui m’agace avec beaucoup de guides sur les Facebook Ads, c’est qu’ils traitent le test d’audiences et le test de créas comme si c’était la même chose. C’est pas la même chose. C’est même le genre d’erreur qui te coûte des semaines de données inutilisables – parce que tu sais pas si c’est l’audience ou la créa qui a fait la différence.
Sur les lookalikes, Inès les mélange parfois dans un seul adset. Mais elle insiste : ABO obligatoire. Sinon, le lookalike 10% sur les acheteurs va manger tout le budget et le lookalike engagement ne sera jamais diffusé. Et ton test ne teste rien du tout. Pour aller plus loin sur les phases de scaling sur Facebook Ads, la logique de séparation des variables s’applique partout.
La campagne Evergreen : ta vache à lait, et tu y touches pas
Troisième campagne. La vraie. Celle où tourne le gros budget – autour de 2 000 euros par jour dans le cas d’Inès. C’est là que la structure de compte facebook ads prend tout son sens, parce que les deux premières campagnes ne sont que des laboratoires qui alimentent celle-ci.
Concrètement : une audience large (interest broad) en CBO, avec les meilleures audiences et les meilleures créas. Et tu n’y touches pas. Pas si ça marche. Jamais.
« On voit qu’on a des bons résultats sur l’audience large, le but étant de vraiment pas toucher. On commence à toucher, surtout dans la Learning Phase, et bien après, on commence à toucher quand on a plus les résultats ou si il y a un discount Black Friday qu’on doit enlever ou si… mais on ne touche pas si ça scale, parce que ben ça sert à rien en fait. »
Voilà. La règle la plus simple et la plus violée de toute la pub Facebook : si c’est pas cassé, on répare pas. (Et pourtant, combien de media buyers retouchent leurs campagnes toutes les 48 heures par nervosité ?)
Le flux de travail ressemble à ça : une créa ou une audience valide dans les campagnes de test, tu la dupliques dans l’Evergreen. Pour les créas, tu copies l’ID de la pub pour conserver l’engagement social. Pour les audiences, tu dupliques l’adset directement. Et tu essaies de ne pas toucher l’audience large qui tourne – c’est elle qui tire le budget, c’est elle ta base.
Le risque ? L’audience large peut manger tout le budget au détriment des nouvelles audiences que tu ajoutes. Inès a une réponse pour ça : surveiller le first time impression ratio (visible en cliquant sur « inspecter » au niveau de l’adset). Si ce ratio descend sous 8 ou 5%, c’est le signal que tu saturas ton audience et qu’il faut changer les créas. Pas avant. Passer à des budgets plus élevés sans surveiller ce ratio, c’est une des façons les plus rapides de bruler son CAC.
Un détail qui vaut son pesant : Inès a aussi ajouté dans cette campagne une audience iOS dédiée. Depuis iOS 14.5, les conversions sur iPhone sont quasi invisibles dans le Business Manager. Sa solution ? Ne plus regarder le CAC sur cette audience. Regarder uniquement le CPC – coût par clic. Si le CPC est correct et que son taux de conversion global n’a pas bougé, elle estime son CAC « au doigt mouillé » – ses mots, pas les miens. C’est pas parfait. Mais passer à côté des utilisateurs iOS, qui sont souvent les acheteurs avec le plus de pouvoir d’achat, c’est peut-être pire.
Retargeting : le parent pauvre qui mérite mieux
Quatrième campagne. 250 à 300 euros par jour, selon les saisons. Et c’est là qu’Inès fait quelque chose que j’avais jamais entendu de la bouche d’un annonceur : elle combine les AB tests publicitaires avec des sessions de user testing qualitatif.
Pour le retargeting classique, elle a tout regroupé dans un seul ensemble : visiteurs du site, video viewers, engagement – tout dedans. Parce que le volume ne justifie pas de séparer. En haute saison (mars), elle remonte jusqu’à 15-30 jours. En basse saison, plus loin. Avant iOS 14.5, elle avait des fenêtres à 7, 15, 30 et même 90 jours. Maintenant, c’est terminé – le tracking ne suit plus.
« Ce que je fais, c’est je fais des AB tests, évidemment. Ce que moi je regarde énormément, c’est le la frequency, donc la fréquence et l’incrémentalité. Ce que généralement, ce que je fais, c’est à l’ancienne, c’est-à-dire je prends ce qui marche le mieux et je demande à mon designer d’en faire une en verte, une en rouge, une en bleu, etc. »
Des tests de couleur. En 2022. Ça peut sembler basique – et c’est peut-être un des trucs les plus sous-estimés du secteur. Mais ce qui est vraiment intéressant, c’est la couche qualitative qu’elle a ajoutée par-dessus. Son chef de produit avait déjà un panel de 15 utilisateurs correspondant exactement à leur cible (hommes 25-35 ans). Inès a récupéré ce panel pour faire quelque chose de plus ambitieux que des tests de boutons : elle leur fait parcourir tout le funnel. La pub Facebook, les résultats Google, la landing page. Le tout en séquence.
Et les retours ? « Où est le prix ? », « Je savais pas ce que vous vendiez », « Cette landing page va pas du tout avec cette pub. » Des informations qu’on n’a jamais quand on est la tête dans le guidon et qu’on regarde des tableaux de bord. L’AB test te dit quoi marche. Le user test te dit pourquoi. La combinaison des deux, c’est ce qui lui a vraiment débloqué les taux de conversion – surtout dans un contexte de CPM allemand qui a explosé. Pour creuser le sujet des pages de destination en Facebook Ads, le lien entre créa et landing page est exactement là où ça coince.
Ce qui m’a scotché dans cette partie, c’est qu’elle dit elle-même : quand elle travaillait chez FoodSpring ou Zalando, avec des CAC moins chers, elle ne faisait jamais de user testing. Le coût était trop élevé pour le gain marginal. Maintenant que les CPM ont triplé, c’est devenu le seul levier sur lequel elle peut vraiment agir. La contrainte budgétaire a créé la rigueur méthodologique. C’est souvent comme ça que ça marche.
Ce que personne ne dit sur cette structure de compte facebook ads
Quelques semaines après l’enregistrement original de cet épisode, cette structure de compte facebook ads avait déjà fait ses preuves à des budgets qui ne font pas semblant : 600 à 800 euros par jour sur le creative testing, autant sur l’audience testing, 2 000 euros sur l’Evergreen, 250 à 300 sur le retargeting. En tout, autour de 3 700 à 4 000 euros par jour.
Mais – et c’est là où il faut être honnête – cette structure suppose que tu aies déjà des « best audiences » et des « best créas » à mettre dedans. Si tu démarres de zéro, les campagnes de test ne peuvent pas s’appuyer sur des certitudes. Tu dois d’abord construire ces certitudes, ce qui prend du temps et de l’argent. Ce n’est pas une structure pour les comptes qui démarrent. C’est une structure pour les comptes qui ont déjà tourné.
Autre limite : la question des audiences iOS restées sans réponse propre. Inès est la première à dire qu’elle pilote « au doigt mouillé ». C’est courageux comme aveu – et ça souligne un vrai problème du secteur depuis 2021. Sur ce sujet des conversions post-iOS 14 et le tracking, les bricolages continuent deux ans après.
Et il y a la question de la scalabilité des audiences dans l’Evergreen. Quand l’audience large prend tout le budget et que tes nouvelles audiences n’ont pas la place de respirer – Inès n’a pas de solution propre. Elle surveille le CAC. Elle surveille le first time impression ratio. Et elle n’intervient que quand les chiffres fléchissent vraiment. C’est une approche réactive, pas proactive. Est-ce que c’est un problème ? Ca dépend de ton niveau de tolérance au risque.
Pour ceux qui s’intéressent aux formats UGC en publicité Facebook – Inès en parle comme de ses créatifs de référence pour le creative testing. Pas par hasard. L’UGC reste le format qui performe le mieux sur Meta quand tu cherches de l’authenticité sans sur-produire.
La vraie leçon de cette structure, ce n’est pas les quatre campagnes. C’est la discipline de ne jamais tester deux variables en même temps. Et de ne jamais toucher ce qui marche. Deux principes que tout le monde connaît et que presque personne n’applique vraiment.
