Le ciblage Facebook Ads est mort, vive le ciblage !
Si vous êtes annonceur, vous l’avez certainement ressenti : le ciblage sur Facebook Ads n’est plus ce qu’il était. Cette impression de perte de contrôle, cette performance en dents de scie, cette complexité grandissante… c’est une réalité pour beaucoup. Je le vois tous les jours chez les clients que nous accompagnons : de nombreux annonceurs continuent de gérer leurs campagnes comme en 2018, en sursegmentant leurs audiences, en multipliant les ensembles de publicités, espérant trouver la pépite qui fera décoller leurs ventes. Le problème, c’est que cette approche est aujourd’hui contre-productive. Elle limite l’impact de vos publicités et, par conséquent, freine la performance globale de vos campagnes. Comme je le dis souvent :
‘Dans le digital, ce qui était vrai aujourd’hui, ne le sera peut-être plus demain’.
Cette phrase n’a jamais été aussi juste qu’en matière de ciblage publicitaire sur les plateformes Meta.
Le bouleversement n’est pas arrivé par hasard. Entre la montée en puissance de l’intelligence artificielle de Meta, la mise à jour iOS 14 qui a rebattu les cartes de la data et les nouvelles politiques de confidentialité, l’écosystème a été profondément transformé. Tenter de nager à contre-courant, c’est s’épuiser pour des résultats médiocres. L’heure n’est plus à la micro-gestion obsessionnelle des audiences, mais à la collaboration intelligente avec l’algorithme. Il faut apprendre à lui donner de la liberté, à le nourrir avec les bons signaux et à piloter la performance via de nouveaux leviers. C’est un changement de paradigme complet, et comme tout changement majeur, il peut être difficile à embrasser. Mais c’est aussi une formidable opportunité pour ceux qui sauront s’adapter.
Dans cet article, je vais vous prendre par la main pour tout dégrossir. Nous allons d’abord faire une remise à niveau complète sur les évolutions qui ont façonné le ciblage que nous connaissons aujourd’hui. Ensuite, je vous donnerai des stratégies concrètes et actionnables pour cibler efficacement en 2024, que ce soit pour l’acquisition ou le retargeting. Enfin, nous nous projetterons dans le futur pour anticiper ce qui nous attend. Mon objectif est simple : que vous ressortiez de cette lecture avec une vision claire et les outils pour transformer vos campagnes et accélérer votre croissance.
De l’hyper-segmentation à l’élargissement : la grande mutation du ciblage Meta Ads
Pour bien comprendre où nous allons, il est crucial de savoir d’où nous venons. L’histoire du ciblage sur Facebook est une succession de changements de philosophie, dictés par l’évolution de la technologie et du contexte réglementaire. Il y a quelques années à peine, la complexité était perçue comme un signe de sophistication et de maîtrise. Aujourd’hui, la simplicité est devenue la clé de la performance. Revenons sur ces deux grandes ères pour saisir l’ampleur de la transformation.
L’âge d’or du ciblage granulaire (2017-2019)
Souvenez-vous de cette époque. La plateforme Meta (encore Facebook) nous offrait un terrain de jeu quasi infini. Nous pouvions cibler des audiences avec une précision chirurgicale en combinant des dizaines de critères : centres d’intérêt, comportements, données démographiques… La stratégie dominante consistait à créer une multitude d’ensembles de publicités, chacun visant un micro-segment bien défini. Comme je l’expliquais,
‘on se retrouvait avec des campagnes qui allaient contenir des dizaines d’audiences et de segments, notamment des segments par centre d’intérêt, par comportement, par audience similaire’.
L’idée, en apparence maligne, était d’isoler chaque persona pour lui adresser un message sur-mesure et identifier les segments les plus rentables. On testait des audiences similaires à 1 %, puis à 2 %, on affinait les durées de retargeting à 30, 60 ou 90 jours, on croisait les centres d’intérêt pour obtenir des audiences ultra-spécifiques.
Le problème de cette approche, c’est qu’elle générait une complexité de gestion énorme. Analyser la performance devenait un casse-tête, et surtout, nous divisions notre budget en de si petites parts que la plupart de nos ensembles de publicités ne sortaient jamais de la phase d’apprentissage. En nourrissant l’algorithme au compte-gouttes, nous l’empêchions d’apprendre et d’optimiser efficacement. Nous étions convaincus de maîtriser la machine, alors qu’en réalité, nous la bridions. Cette fragmentation excessive des audiences augmentait aussi les coûts à cause des chevauchements inévitables entre les segments, sans même que nous nous en rendions toujours compte.
Le tournant du Power Five et l’avènement de la simplification
Le premier signal du changement de cap est venu de Meta lui-même, entre 2019 et 2021, avec l’introduction des recommandations du ‘Power Five’. C’était un ensemble de cinq bonnes pratiques poussant les annonceurs à automatiser et à simplifier au maximum leurs campagnes. Meta nous disait en substance : ‘Faites-nous confiance, notre algorithme est devenu plus intelligent. Donnez-lui plus de liberté et des audiences plus larges, et il vous apportera de meilleurs résultats’. C’est à ce moment que
‘on est rentré dans une ère de la simplification et de l’élargissement du ciblage.’
Progressivement, les agences et les annonceurs les plus avertis ont commencé à adapter leurs stratégies. Au lieu de cibler un seul intérêt par ensemble de publicités, on a commencé à les regrouper (le ‘stacking’) pour créer des audiences de plusieurs millions de personnes. On est passé des audiences similaires de 1 % à des pourcentages de 3 %, 5 %, voire 10 %. Pour le retargeting, on a cessé de se prendre la tête sur des durées ultra-précises pour privilégier des fenêtres plus larges, comme ‘visiteurs des 180 derniers jours’, en laissant l’algorithme trouver les personnes les plus réceptives à l’intérieur de ce groupe. L’objectif était clair : réduire le nombre d’ensembles de publicités pour accélérer la phase d’apprentissage et permettre à l’algorithme de travailler sur des volumes de données plus importants. C’était le début d’une nouvelle philosophie, mais un événement majeur allait bientôt rendre cette transition non plus optionnelle, mais absolument obligatoire.
Le Tsunami iOS 14 : quand la data a redéfini les règles du jeu
Si le Power Five a été une incitation au changement, la mise à jour iOS 14 d’Apple en 2021 a été un véritable électrochoc. Cet événement, combiné à une prise de conscience générale sur l’utilisation des données personnelles, a forcé Meta à repenser en profondeur son modèle de ciblage. Pour les annonceurs, cela a marqué la fin d’une ère de certitude basée sur une data abondante et précise. Il a fallu apprendre à naviguer dans un brouillard de données plus restreintes et à faire confiance à de nouveaux outils.
La perte de signaux : un algorithme à l’aveugle ?
Au cœur du problème, il y a l’App Tracking Transparency (ATT), cette petite fenêtre qui demande aux utilisateurs d’iPhone s’ils acceptent d’être suivis par les applications. Une majorité d’utilisateurs a bien évidemment refusé. Ajoutez à cela les bandeaux de consentement aux cookies sur les sites web, et vous obtenez un cocktail explosif pour le tracking publicitaire. D’un seul coup, Meta a perdu une quantité massive de signaux de conversion qui se produisaient en dehors de ses plateformes (les achats sur un site e-commerce, les inscriptions à une newsletter, etc.).
Les conséquences ont été directes et douloureuses pour les annonceurs. Premièrement, le reporting est devenu moins fiable, rendant l’analyse des performances plus complexe. Deuxièmement, et c’est le point crucial pour notre sujet, les audiences personnalisées ont fondu comme neige au soleil. Comme je le souligne dans le podcast,
‘toutes ces restrictions ont réduit la taille des audiences de retargeting des annonceurs, ce qui les rend moins efficace, moins complète et donc moins fiable.’
Il est devenu impossible de cibler 100 % des visiteurs de votre site ou d’exclure 100 % de vos acheteurs. De même, la qualité des audiences similaires, basées sur ces données sources, s’est dégradée. Face à cette situation, s’entêter à vouloir cibler de petites audiences précises devenait une stratégie suicidaire. L’élargissement n’était plus un conseil, mais une nécessité pour survivre.
La réponse de Meta : les options d’expansion Advantage+
Heureusement, Meta n’est pas resté les bras croisés. La société a massivement investi dans l’intelligence artificielle et le machine learning pour combler ce manque de données. Elle a développé des modèles de conversion pour ‘deviner’ les actions des utilisateurs qui refusaient le suivi, et a surtout déployé une série d’outils d’expansion d’audience sous la bannière ‘Advantage+’. Ces options, souvent activées par défaut, sont conçues pour donner à l’algorithme la permission d’aller au-delà des critères que vous avez définis s’il estime pouvoir trouver des conversions à un meilleur coût.
On en distingue principalement trois :
- Advantage detailed targeting : L’algorithme peut élargir vos centres d’intérêt si cela améliore la performance.
- Advantage lookalike : Le système peut aller au-delà du pourcentage de l’audience similaire que vous avez défini.
- Advantage custom audience : Meta peut cibler des personnes en dehors de votre audience personnalisée (par exemple, les visiteurs du site) si son IA détecte une opportunité.
‘Concernant ces trois options, les deux premières que je vous ai cité sont aujourd’hui obligatoires… Par contre, la troisième option de Advantage Custom audience encore aujourd’hui, on a le choix de l’activer ou la désactiver.’
Et c’est une bonne nouvelle, car cela nous laisse un certain contrôle, notamment sur nos campagnes de retargeting où l’on souhaite parfois adresser un message très spécifique. Ces outils marquent un pacte de confiance renouvelé : l’annonceur fournit une direction, et l’IA se charge de l’exploration pour trouver les meilleurs chemins vers la conversion.
Cibler en 2024 : le guide pratique pour vos campagnes d’acquisition
Maintenant que nous avons posé le contexte historique et technologique, passons à la pratique. Comment construire concrètement une stratégie de ciblage efficace pour l’acquisition de nouveaux clients en 2024 ? Loin des dogmes et des recettes miracles, l’approche que je préconise est un équilibre entre le bon sens stratégique, des tests méthodiques et une confiance accrue dans les capacités de l’algorithme. Oubliez la complexité d’antan ; l’heure est à la clarté et à l’efficacité.
Les centres d’intérêt et audiences similaires sont-ils morts ?
C’est la question que tout le monde se pose. La réponse est non, mais leur rôle a radicalement changé. Il faut arrêter de les voir comme des enclos rigides dans lesquels l’algorithme est prisonnier. Considérez-les plutôt comme des ‘suggestions’ ou des ‘points de départ’ que vous donnez à l’IA.
‘Je vous le dis d’emblée, les centres d’intérêt et les audiences similaires ne sont pas morts. On arrive encore en tout cas chez nous chez DHS Digital à faire des merveilles en testant des centres d’intérêt ou des audiences similaires.’
Alors, comment les utiliser intelligemment ? Pour les centres d’intérêt, oubliez les tests un par un. La meilleure approche consiste à créer des ‘groupements’ ou des ‘stacks’ d’intérêts qui représentent un persona ou un angle marketing. Par exemple, si vous vendez des cosmétiques de luxe, regroupez des intérêts comme ‘Louis Vuitton’, ‘Gucci’, ‘Hermès’ dans un seul ensemble de publicités. Vous pourrez ensuite tester ce groupement ‘Luxe’ contre un autre groupement ‘Beauté Naturelle’ avec des intérêts comme ‘Aromathérapie’, ‘Soin de la peau bio’, etc. Cela permet de tester des hypothèses stratégiques larges plutôt que des micro-optimisations. Pour les audiences similaires, le débat n’est plus sur le pourcentage (1 %, 3 %, 5 %), car l’option Advantage Lookalike élargit de toute façon la diffusion. Le véritable levier de test se situe au niveau de la ‘source’ : une audience similaire basée sur vos meilleurs clients (ceux avec la plus grande LTV) performera-t-elle mieux qu’une basée sur tous vos acheteurs ? C’est ce type de test qui a encore de la valeur aujourd’hui. Attention cependant à un piège : en utilisant des audiences très larges, vous augmentez le risque de ‘fragmentation d’audience’, c’est-à-dire que vos différents ensembles de publicités ciblent les mêmes personnes. Pensez donc à consolider les audiences qui se chevauchent fortement pour éviter de faire monter vos propres enchères.
Structure de campagne idéale : CBO vs ABO pour vos tests
Une bonne structure de compte est essentielle pour la clarté et la performance. Je recommande une approche duale pour séparer la phase de test de la phase de scaling (mise à l’échelle).
1. Votre campagne de Scaling (en CBO – Campaign Budget Optimization) : C’est votre campagne principale, celle qui reçoit la majorité de votre budget. L’objectif ici est de maximiser les résultats avec vos audiences gagnantes (‘proven audiences’). Dans cette campagne, la simplicité est reine.
‘Moi je vous conseille de ne pas diffuser plus de deux ou trois audiences si celle-ci est en CBO.’
Généralement, on y retrouve une audience très large (‘broad’, sans aucun critère d’intérêt), une de vos meilleures audiences similaires, et/ou votre meilleur groupement d’intérêts. Le budget étant au niveau de la campagne, Meta se charge de l’allouer à l’audience la plus performante à un instant T.
2. Votre campagne de Testing (en ABO – Ad Set Budget Optimization) : Cette campagne est votre laboratoire. C’est ici que vous allez tester de nouvelles hypothèses d’audiences (nouveaux groupements d’intérêts, nouvelles sources d’audiences similaires…). En utilisant l’ABO, vous allouez un budget fixe à chaque ensemble de publicités, ce qui garantit que chaque nouvelle audience a une chance équitable d’être testée. Si une audience de cette campagne montre des résultats prometteurs et stables, vous pouvez alors la ‘promouvoir’ dans votre campagne de scaling en CBO. Cette structure permet de ne pas perturber l’algorithme de votre campagne principale avec des tests qui pourraient être infructueux. Et si vous êtes un e-commerçant, n’oubliez jamais de tester les campagnes Advantage+ Shopping.
‘Elles sont souvent plus performantes que les campagnes de vente manuel, mais si vous ne les testez pas, vous ne pourrez pas le savoir à l’avance.’
Le grand débat du retargeting : faut-il encore séparer ses campagnes ?
Le retargeting a longtemps été le pilier de nombreuses stratégies publicitaires, considéré comme l’argent facile, la touche finale pour convertir les indécis. Mais avec la montée en puissance de l’IA et le discours de Meta sur la consolidation des campagnes, sa pertinence est de plus en plus remise en question. La fameuse ‘All-in-One Campaign’, qui mélange prospection et retargeting, gagne du terrain. Alors, faut-il jeter aux oubliettes notre bonne vieille campagne de retargeting ? Ma réponse est nuancée.
Les arguments pour l’abandon : la ‘All-in-One Campaign’
Les partisans de la consolidation ont des arguments solides, souvent appuyés par les recommandations de Meta. Dans son nouveau ‘Performance Five’,
‘Meta sous-entend que les annonceurs devraient abandonner leur campagne de retargeting’
en réunissant tous les créatifs dans une seule et même campagne pour accélérer l’apprentissage. La logique sous-jacente est que l’algorithme, lorsqu’il opère sur une audience large, est de toute façon assez intelligent pour retrouver naturellement les personnes qui ont déjà interagi avec votre marque (visiteurs du site, abonnés Instagram…). De plus, avec des outils comme ‘Advantage custom audience’ qui peuvent élargir une audience de retargeting, la frontière entre ‘froid’ et ‘chaud’ devient de plus en plus floue. Enfin, comme nous l’avons vu, les audiences personnalisées post-iOS 14 sont plus petites et moins exhaustives, ce qui affaiblit l’efficacité d’une campagne qui reposerait uniquement sur elles.
Un autre argument de poids est la question de l’incrémentalité. Les campagnes de retargeting affichent souvent des ROAS (Return On Ad Spend) très élevés, mais une grande partie de ces conversions sont attribuées en ‘vue’ et non en ‘clic’. Cela signifie que beaucoup de ces ventes auraient peut-être eu lieu de toute façon, sans la publicité. La campagne s’attribue le mérite d’une conversion qui était déjà en cours. C’est pour cette raison que de nombreux experts remettent en doute l’impact réel et additionnel du retargeting.
Pourquoi je continue de croire au retargeting dédié (et vous devriez aussi)
Malgré ces arguments pertinents, je pense qu’il est prématuré d’enterrer la campagne de retargeting dédiée. Pour moi, elle conserve deux avantages stratégiques majeurs que l’approche ‘All-in-One’ ne peut pas offrir. Le premier, et le plus important, est le contrôle du message.
‘Pour certains annonceurs, leur retargeting doit être traité totalement différemment de l’acquisition avec des messages et des offres qu’on ne retrouve pas en acquisition.’
Une personne qui a visité votre site et ajouté un produit au panier n’a pas besoin du même message qu’une personne qui ne vous connaît pas. En retargeting, vous pouvez utiliser des arguments spécifiques : témoignages clients, réassurance sur la livraison, réponse aux objections fréquentes, ou même des offres exclusives pour déclencher l’achat. Cette segmentation du message est impossible à garantir dans une campagne unique où l’algorithme choisit quelle publicité montrer à qui.
Le second avantage est le contrôle du budget. En ayant une campagne de retargeting séparée, vous pouvez décider consciemment d’allouer une part spécifique de votre budget total (par exemple, 15 ou 20 %) pour ré-engager votre audience chaude et fidéliser vos clients. Sans cette séparation, vous laissez Meta décider à 100 % de la répartition, et il pourrait choisir de ne quasiment pas cibler vos anciens visiteurs s’il trouve des conversions plus faciles en acquisition pure. Continuer à faire du retargeting, c’est donc un choix stratégique pour maîtriser son tunnel de conversion et s’assurer de ne laisser personne sur le bord de la route. Au sein de mon agence, nous continuons de l’implémenter avec succès, en veillant à y diffuser des créatifs et des offres qui lui sont propres.
La véritable révolution : quand la créa devient votre meilleur outil de ciblage
Si vous ne deviez retenir qu’une seule chose de cet article, ce serait celle-ci. Le plus grand changement de paradigme dans l’univers Meta Ads n’est pas technique, il est créatif. Avec des audiences de plus en plus larges et des options de ciblage qui s’amenuisent, la manière dont vous allez toucher la bonne personne ne repose plus uniquement sur les paramètres de l’ensemble de publicités.
‘Concrètement, ça veut dire que c’est plus seulement au travers des intérêts ou des audiences similaires que vous allez cibler sur Facebook et Instagram, mais aussi au travers de la créa.’
C’est ce que l’on appelle le ‘ciblage par la créa’.
Le mécanisme est à la fois simple et puissant. Vous donnez à l’algorithme une audience très large, par exemple ‘toutes les femmes de 25 à 50 ans en France’. L’algorithme va commencer à diffuser votre publicité à un échantillon de cette population. Les personnes qui vont s’arrêter, s’engager, cliquer et convertir sont celles qui se seront reconnues dans votre message et votre visuel. L’algorithme reçoit ces signaux positifs, analyse le profil socio-démographique et comportemental de ces personnes, et part à la recherche de millions d’autres personnes qui leur ressemblent. En somme, votre créative agit comme un filtre. Elle ‘appelle’ votre client idéal au sein d’une foule immense. Votre travail n’est donc plus de trouver l’audience parfaite, mais de créer la publicité parfaite pour cette audience.
Stratégie 1 : Appelez votre persona par son nom (virtuellement)
La manière la plus directe de faire en sorte que votre cible se sente concernée est de l’interpeller. Cela peut se faire dans la première phrase de votre texte (le ‘hook’) ou directement sur votre visuel. Il ne s’agit pas de connaître son prénom, mais de nommer sa fonction, sa passion, son problème ou son aspiration.
‘Si par exemple, je cherche à m’adresser à des entrepreneurs, bah je pourrais dire dans mon dans mon texte ou dans mon visuel ‘pour les personnes toujours occupées’ et là je montrerai une personne qui travaille sur son ordinateur.’
Si vous visez les jeunes parents, une accroche comme ‘Nuits courtes ? Découvrez notre solution pour jeunes parents’ aura un impact immédiat. Cette technique simple permet de capter instantanément l’attention des bonnes personnes et de faire en sorte que les autres continuent de scroller, ce qui est exactement ce que l’on veut pour optimiser la diffusion.
Stratégie 2 : Le miroir démographique, votre allié performance
Les gens s’identifient à ce qu’ils voient. Si votre publicité montre des personnes qui ressemblent à votre client idéal, vous augmentez drastiquement vos chances de l’interpeller. C’est l’effet ‘miroir’. L’exemple que je donne souvent est celui d’un complément alimentaire à base de collagène visant les femmes de plus de 35 ans.
‘Je pense que vous serez d’accord avec moi que ce serait une erreur de diffuser un UGC avec un homme de 30 ans qui nous dit que le collagène permet d’avoir une peau élastique et moins de ride.’
En revanche, si vous produisez plusieurs publicités, l’une avec une femme de 35 ans, une autre avec une femme de 45 ans, et une troisième avec une femme de 55 ans, vous parlez directement à chaque segment de votre cible et l’algorithme apprendra à diffuser la bonne créa à la bonne tranche d’âge. Assurez-vous que vos visuels reflètent la diversité de votre clientèle cible en termes d’âge, de style de vie, etc.
Stratégie 3 : Parlez du problème, pas seulement de la solution
Un des leviers psychologiques les plus puissants en publicité est de verbaliser le problème que votre client rencontre, parfois même mieux qu’il ne pourrait le faire lui-même. En évoquant un problème ‘dur’ (douloureux, urgent, reconnu), vous créez une connexion instantanée. La personne se dit ‘ils me comprennent’.
‘Si je démarre ma publicité avec l’accroche ‘vous souffrez de tendinite à répétition et de douleur articulaire modérée’, et bien avec cette simple question… je vais automatiquement cibler tous les potentiels clients qui se reconnaîtront.’
En lisant cette phrase, toute personne non concernée passera son chemin, mais la personne qui souffre de ces maux sera immédiatement captivée. De plus, en décrivant le problème, vous positionnez implicitement votre produit comme la solution évidente. C’est un grand classique du copywriting qui est plus pertinent que jamais à l’ère du ciblage par la créa.
Conclusion : Quel futur pour le ciblage sur Meta Ads ?
Nous arrivons au terme de ce voyage au cœur du ciblage Meta Ads. J’espère que vous avez maintenant une vision beaucoup plus claire du chemin parcouru et, surtout, de la direction à prendre. La conclusion est sans appel : nous devons abandonner nos vieilles habitudes de micro-gestion et embrasser pleinement cette nouvelle ère de collaboration avec l’intelligence artificielle. Le rôle du media buyer ou de l’annonceur n’est plus celui d’un technicien obsédé par les audiences, mais celui d’un stratège qui comprend son marché et d’un directeur artistique qui sait comment parler à sa cible. Le succès de vos campagnes en 2024 et au-delà dépendra moins de votre maîtrise de l’interface de ciblage que de votre capacité à produire des créatifs pertinents et percutants.
Quant à l’avenir, ma prédiction est que cette tendance va s’accélérer jusqu’à son point culminant.
‘À mon avis, vous la connaissez déjà. Bah moi ce que je pense c’est que le ciblage Facebook en tant que tel devrait progressivement disparaître et être remplacé par deux grandes options.’
La première sera la généralisation des campagnes de type Advantage+ Shopping à tous les objectifs publicitaires. Des campagnes quasi-entièrement automatisées où l’on fournit un pays, des créatifs, un budget, et où l’IA se charge de tout le reste. La seconde sera la consolidation de l’Advantage+ Audience qui deviendra, je pense, obligatoire pour les campagnes manuelles. Vous pourrez toujours donner des ‘suggestions’ (intérêts, audiences personnalisées), mais Meta se réservera toujours le droit d’aller au-delà. Les anciennes options d’expansion d’audience disparaîtront probablement au profit de cette approche unifiée.
Le message est donc clair : adaptez-vous, formez-vous sur la stratégie créative, et apprenez à travailler main dans la main avec l’algorithme. C’est là que se trouve la performance de demain. Si vous souhaitez un accompagnement pour auditer votre compte et mettre en place ces stratégies, n’hésitez pas à nous contacter.
Questions fréquentes sur le ciblage Facebook Ads en 2024
Quelle est la plus grande erreur de ciblage sur Facebook Ads aujourd’hui ?
La plus grande erreur est de continuer à sursegmenter ses audiences et de créer des structures de campagne trop complexes. Beaucoup d’annonceurs ciblent encore des centres d’intérêt un par un ou des audiences similaires à 1 % dans des dizaines d’ensembles de publicités différents. Cette approche, qui fonctionnait par le passé, est aujourd’hui contre-productive. Elle empêche l’algorithme de sortir de sa phase d’apprentissage, fragmente le budget et augmente les coûts à cause des chevauchements d’audience. La bonne pratique est de simplifier, de regrouper les intérêts et d’utiliser des audiences plus larges pour donner à l’IA de Meta la liberté nécessaire pour optimiser la diffusion et trouver les meilleurs clients.
‘Je vois encore des annonceurs et des agences qui continuent en fait à sursegmenter leurs audiences et les multiplier dans leurs campagnes. Alors qu’on a d’autres agences, d’autres annonceurs, ben qui ont compris en fait qu’il fallait cibler un peu plus large.’
Comment structurer ses campagnes Facebook Ads pour tester des audiences ?
La meilleure méthode est de séparer le test de la mise à l’échelle (‘scaling’). Créez une campagne dédiée aux tests, configurée en ABO (Ad Set Budget Optimization). Chaque ensemble de publicités contiendra une nouvelle hypothèse d’audience à tester (un nouveau groupement d’intérêts, une nouvelle source d’audience similaire, etc.). L’ABO garantit que chaque test reçoit un budget fixe et équitable. Une fois qu’une audience a prouvé sa performance de manière stable dans cette campagne, vous pouvez la ‘promouvoir’ dans votre campagne principale de scaling, qui elle, sera configurée en CBO (Campaign Budget Optimization) avec vos 2 ou 3 meilleures audiences pour maximiser les résultats.
‘Si vous voulez commencer à tester différents groupement d’intérêt, là je vous conseille vraiment de le faire dans une campagne séparée qui sera en EBO, donc c’est-à-dire le budget au niveau de l’ensemble de publicité.’
Les audiences similaires (lookalikes) sont-elles toujours efficaces en 2024 ?
Oui, les audiences similaires restent un outil efficace, mais leur utilisation a changé. Avec l’option ‘Advantage lookalike’ activée par défaut, se focaliser sur le pourcentage (1 %, 3 %, 5 %) a moins d’importance, car Meta peut élargir la diffusion au-delà de cette limite. Le véritable enjeu aujourd’hui est de tester la qualité de la ‘source’ de votre audience. Par exemple, une audience similaire créée à partir de vos 1000 meilleurs clients (ceux qui ont le plus dépensé) peut donner de bien meilleurs résultats qu’une audience basée sur tous les acheteurs. Les lookalikes sont donc toujours un excellent point de départ pour guider l’algorithme.
‘On a également augmenté le pourcentage de nos audiences similaires. Donc plutôt que de cibler du 1 %, on a commencé à cibler du 3 % ou du 5 %.’
Faut-il obligatoirement utiliser les campagnes Advantage+ Shopping ?
Pour un e-commerçant, ne pas tester les campagnes Advantage+ Shopping (ASC) est une erreur potentielle. Elles ne sont pas obligatoires, mais elles sont souvent plus performantes que les campagnes manuelles traditionnelles. En éliminant presque toute la notion de ciblage manuel, elles exploitent pleinement l’intelligence artificielle de Meta pour trouver les acheteurs les plus probables. Le seul moyen de savoir si elles sont plus efficaces pour votre entreprise est de les tester rigoureusement contre votre structure de campagne manuelle. Dans de nombreux cas, elles offrent un meilleur ROAS et permettent de scaler plus facilement.
‘Et si vous êtes un e-commerçant, ben je vous conseille également de tester les campagnes Advantage Plus shopping… Elles sont souvent plus performantes que les campagnes de vente manuel, mais si vous ne les testez pas, vous ne pourrez pas le savoir à l’avance.’
Qu’est-ce que le ciblage par la créa et comment le mettre en place ?
Le ciblage par la créa est une stratégie où la publicité elle-même (le visuel, la vidéo, le texte) est conçue pour attirer un persona spécifique au sein d’une audience très large. Au lieu de dire à Meta ‘cible les passionnés de yoga’, vous créez une publicité qui montre une personne faisant du yoga et qui utilise un langage qui résonne avec cette communauté. L’algorithme diffuse l’annonce, observe que les passionnés de yoga interagissent, et optimise la diffusion pour trouver plus de personnes similaires. Pour le mettre en place, vous pouvez : 1/ Interpeller votre cible dans l’accroche. 2/ Montrer des personnes qui ressemblent à votre client idéal. 3/ Évoquer un problème spécifique que votre produit résout.
‘Aujourd’hui la méthode c’est plutôt de d’aller chercher ces personnes avec la créa et donc d’adapter le texte et le créatif de notre publicité pour parler spécifiquement à ces personnes afin qu’elles se reconnaissent.’
Est-ce que le retargeting est mort sur Meta Ads ?
Non, le retargeting n’est pas mort, mais son rôle et son évaluation doivent évoluer. Alors que Meta pousse à la consolidation dans des campagnes uniques (‘All-in-One’), garder une campagne de retargeting dédiée conserve deux avantages majeurs : le contrôle du message (montrer des offres ou des arguments spécifiques aux audiences chaudes) et le contrôle du budget (allouer une part définie de vos dépenses à la ré-engagement). Cependant, il faut être prudent avec ses résultats, car beaucoup de conversions attribuées peuvent ne pas être incrémentales. C’est donc un choix stratégique qui reste pertinent pour de nombreux annonceurs.
‘Pour moi, pour ces pour ces deux raisons là, je pense qu’il est intéressant de continuer à faire du retargeting. Et encore aujourd’hui, moi je considère que allouer un budget spécifique au retargeting et à la rétention, ben c’est une bonne pratique.’
Comment éviter le chevauchement d’audience avec des ciblages larges ?
C’est un risque réel. Lorsque vous utilisez plusieurs audiences larges, elles peuvent se chevaucher de manière significative, ce qui signifie que vos propres ensembles de publicités se font concurrence, faisant augmenter les coûts. C’est ce que Meta appelle la ‘fragmentation d’audience’. La meilleure façon de l’éviter est de simplifier votre structure de campagne. Avoir seulement 2 ou 3 audiences larges dans votre campagne principale (en CBO) minimise ce risque. De plus, avant de lancer, vous pouvez utiliser l’outil de superposition d’audience dans le Gestionnaire d’audiences de Meta pour vérifier le pourcentage de chevauchement entre deux audiences enregistrées. Si le chevauchement est très élevé (plus de 20-30%), il est préférable de les regrouper.
‘Quand vous commencez à élargir vos audience, vous augmentez les chances qu’il y ait des chevauchements entre vos différentes audiences froides, ce qui peut faire augmenter vos coûts et c’est ce que Meta appelle la fragmentation d’audience.’
Quel est l’avenir du rôle de média buyer avec l’automatisation du ciblage ?
Le rôle du média buyer est en pleine mutation. Il passe d’un rôle de technicien, expert des placements et des options de ciblage, à un rôle de stratège marketing. Avec l’automatisation croissante, les tâches manuelles de gestion d’audience diminuent. Le média buyer de demain doit exceller dans l’analyse de données à un niveau macro, la compréhension profonde du client, la direction créative et le testing d’hypothèses marketing. Son travail consiste à nourrir l’algorithme avec les bons ingrédients (créatifs, offres, angles marketing) et à interpréter les résultats pour orienter la stratégie globale, plutôt que de micro-gérer les paramètres de la plateforme.
‘Le ciblage sur Facebook Ads n’est plus ce qu’il était, tout comme le rôle du média buyer Facebook qui a bien changé.’
