Comment tester plusieurs produits sur la même cible avec Facebook ads ? | #AskDanilo E02

Comment tester efficacement plusieurs produits sur la même audience avec Facebook Ads ? Le guide complet

Vous êtes devant votre catalogue de produits, une question vous taraude : lequel de ces articles a le plus de potentiel pour cartonner sur Facebook ? Vous avez défini une audience cible précise, mais vous hésitez sur le produit à mettre en avant. C’est un dilemme courant pour de nombreux e-commerçants et marketeurs. Lancer une campagne sur le mauvais produit, c’est risquer de gaspiller un budget précieux et de passer à côté d’opportunités de ventes exceptionnelles. C’est exactement la problématique que Julie m’a soumise récemment.

Sa question était simple et directe : ‘Danilo, je voudrais faire une campagne de publicité pour plusieurs produits qui ont exactement le même ciblage. Est-ce que je dois faire une seule campagne avec une publicité carrousel et mettre en avant ces trois produits ? Ou faire une campagne avec plusieurs pubs par produit ?’

C’est une excellente question qui mérite une réponse détaillée, car la structure de votre campagne de test initial peut déterminer le succès ou l’échec de vos futures actions publicitaires. Une mauvaise approche peut vous conduire à de fausses conclusions, comme abandonner un produit potentiellement ‘winner’ simplement parce que l’algorithme de Facebook ne lui a pas laissé sa chance. Dans cet article, je vais décortiquer les trois grandes stratégies que vous pouvez adopter pour répondre à ce défi. Nous allons explorer en profondeur chaque méthode, avec ses avantages, ses inconvénients, et des conseils pratiques pour la mettre en œuvre. À la fin de cette lecture, vous saurez exactement quelle approche choisir en fonction de vos ressources, de votre temps et de votre besoin de certitude statistique.

Méthode 1 : Le carrousel, la simplicité au détriment de la précision

La première option qui vient souvent à l’esprit, et que Julie a mentionnée, est le format carrousel. C’est une solution séduisante par sa simplicité : une seule campagne, un seul ensemble de publicités et une seule publicité qui met en scène vos différents produits. C’est rapide, facile à configurer et visuellement attractif. Mais cette simplicité cache un inconvénient majeur : le manque de clarté dans l’analyse des performances.

Qu’est-ce qu’une publicité carrousel et comment la configurer ?

Avant d’aller plus loin, rappelons ce qu’est un carrousel. Comme je l’explique dans le podcast, ‘une publicité carrousel, c’est une pub avec plusieurs fiches et pour chaque fiche, tu peux avoir une image, un titre, un sous-titre et également un lien’. Concrètement, l’utilisateur peut faire défiler horizontalement plusieurs ‘cartes’, chacune présentant un produit distinct. Vous pouvez ainsi présenter une mini-collection ou une gamme de produits en une seule annonce.

Lors de la configuration, Facebook vous propose même une option intéressante : ‘montrer automatiquement les images les plus performantes’. En activant cette fonctionnalité, vous laissez l’algorithme décider de l’ordre des fiches à présenter en priorité, en se basant sur les premières interactions. Si une fiche génère plus de clics, elle sera montrée plus souvent. C’est une optimisation en temps réel qui semble pertinente, mais qui contribue malheureusement à brouiller encore plus les pistes pour une analyse produit par produit.

L’avantage principal : la rapidité de mise en place

Le seul véritable avantage de cette méthode est sa rapidité d’exécution. Si vous êtes pressé par le temps ou si vous souhaitez simplement présenter une gamme de produits sans avoir pour objectif principal de déterminer un ‘winner’ clair, le carrousel peut suffire. C’est une vitrine interactive. Cependant, il ne faut pas le considérer comme un véritable outil de test. C’est une publicité de présentation, pas une publicité d’analyse comparative.

Le grand inconvénient : un brouillard analytique total

Le problème fondamental du carrousel pour tester des produits est qu’il est quasiment impossible de savoir quelle fiche génère réellement les ventes. Un utilisateur peut cliquer sur le produit A, arriver sur votre site, puis finalement acheter le produit B ou C. Dans les rapports de Facebook, la vente sera attribuée à la publicité carrousel dans son ensemble, sans distinction. Comme je le souligne : ‘tu pourras jamais vraiment savoir laquelle de ces fiches est la plus pertinente. À moins que tu mesures vraiment les ventes sur le long terme et que tu vois que dans ta publicité carrousel, tu as mis tes trois produits et que c’est souvent le deuxième produit qui se vend le plus.’ C’est une méthode indirecte, peu fiable et qui demande beaucoup de temps pour espérer dégager une tendance. Vous naviguez à vue, et en marketing digital, c’est la pire des situations. C’est pourquoi je ne recommande pas cette méthode pour un test produit sérieux.

En conclusion, si votre objectif est de découvrir quel produit résonne le plus avec votre audience pour ensuite investir massivement dessus, fuyez le carrousel. Vous gagnerez en temps de configuration ce que vous perdrez en clarté stratégique. Passons maintenant à une méthode bien plus intéressante.

Méthode 2 : Le split test dynamique, l’agilité au service de la performance

Après avoir écarté le carrousel pour son manque de précision, nous arrivons à la méthode la plus couramment utilisée par les marketeurs : créer une seule campagne, avec un seul ensemble de publicités, mais en y intégrant plusieurs publicités distinctes, chacune dédiée à un produit. C’est une approche beaucoup plus granulaire qui ouvre la porte à une analyse plus fine. C’est ce que je qualifierais de méthode agile : rapide à lancer, facile à interpréter et permettant des ajustements en cours de route.

Le principe : une audience, plusieurs créations en compétition

La structure est simple : vous configurez votre campagne avec votre objectif (par exemple, ‘Ventes’), puis vous créez un ensemble de publicités où vous définissez votre ciblage unique. À l’intérieur de cet ensemble, au lieu de ne créer qu’une seule publicité, vous en créez trois, quatre ou plus. Chacune de ces publicités mettra en avant un de vos produits. L’astuce, pour que le test soit le plus juste possible, est de garder le même format créatif. Comme je le suggère : ‘tu vas en fait avoir une publicité pour chaque produit avec si possible le même format. Donc par exemple, trois publicités avec une image ou trois publicités avec une vidéo pour voir justement laquelle de ces publicités Facebook va préférer.’ En isolant au maximum la variable ‘produit’, vous vous assurez que la comparaison est pertinente.

Les avantages : flexibilité et indicateurs clairs par produit

Le premier grand avantage de cette méthode est sa flexibilité. C’est incroyablement agile. Vous pouvez surveiller les performances en temps réel et agir rapidement. ‘Tu vas pouvoir lancer plusieurs publicités et en fonction des résultats que tu vas obtenir, tu pourras te dire bah tiens, la deuxième publicité qui met en avant le deuxième produit, ça marche pas tant que ça. Donc je la coupe et j’en teste une autre.’ Cette capacité à ‘couper’ les perdants et à réallouer le budget mentalement (ou en ajoutant de nouveaux concurrents) est un atout majeur pour les équipes qui itèrent vite.

Le deuxième avantage, et non des moindres, est la clarté des données. Pour chaque publicité, et donc pour chaque produit, vous avez accès à des métriques essentielles : le taux de clic (CTR), le coût par clic (CPC) et, le plus important, le coût par résultat (CPA). ‘Tu peux vraiment voir pour chaque publicité le taux de clic et le coup par résultat.’ Un CTR élevé sur une publicité indique que le produit attire l’œil et suscite l’intérêt de votre audience. Un CPA bas signifie que le produit non seulement attire, mais convertit efficacement. Ces données sont de l’or pour prendre des décisions éclairées.

L’inconvénient majeur : la main (trop) visible de l’algorithme

Malgré ses atouts, cette méthode a un défaut de taille, un biais qui la rend ‘non scientifique’. Ce défaut, c’est l’algorithme d’optimisation du budget de Facebook. Que votre budget soit défini au niveau de la campagne (CBO/Advantage Campaign Budget) ou de l’ensemble de publicités (ABO), l’algorithme a un seul objectif : vous apporter le plus de résultats possibles pour le moins cher. Pour ce faire, il va très vite analyser les premiers signaux (les premières impressions, les premiers clics) et décider quelle publicité semble la plus prometteuse.

Le résultat ? Comme je l’explique, ‘Facebook va toujours identifier une ou deux publicités qui fonctionnent bien et leur mettre plus de budget. Donc tu vas jamais vraiment avoir un budget équivalent qui est dépensé sur chaque publicité.’ Imaginez : vous lancez trois publicités avec un budget de 30€ par jour. Il est très probable qu’après 24h, une publicité ait dépensé 20€, une autre 8€ et la dernière seulement 2€. Le test est faussé. Le produit C n’a jamais vraiment eu sa chance. Facebook a peut-être fait le bon choix, mais il a pu aussi se tromper en se basant sur des signaux précoces non représentatifs. C’est le principal risque : passer à côté d’un best-seller potentiel parce que l’algorithme a été trop impatient.

Méthode 3 : L’A/B test natif, la quête de la vérité statistique

Nous arrivons à la troisième et dernière méthode, la plus rigoureuse, la plus fiable, mais aussi la plus exigeante : l’utilisation de la fonctionnalité A/B Test intégrée à Facebook. Si la méthode 2 était celle de l’agilité, celle-ci est celle de la certitude scientifique. Elle est conçue pour éliminer les biais de l’algorithme et vous donner une réponse claire, basée sur des données statistiquement significatives. C’est l’approche que je recommande lorsque les enjeux sont élevés et que vous avez besoin de savoir, sans l’ombre d’un doute, quel produit est le plus performant.

La méthode scientifique appliquée à la publicité

Le principe de l’A/B test, ou test fractionné, est simple : comparer deux versions (ou plus) d’une campagne en ne changeant qu’une seule variable. Dans notre cas, la variable est le produit, et donc la publicité qui lui est associée. La magie de cette fonctionnalité, c’est que Facebook s’occupe de tout pour garantir la validité du test. Comme je l’explique, ‘Facebook va montrer chacune de tes publicités à des échantillons aléatoires dans ton audience pour éviter les chevauchements et que la personne ciblée voit les deux pubs.’ C’est un point crucial : l’audience est divisée en groupes hermétiques et équivalents. Personne dans le groupe A ne verra la publicité du groupe B, et vice-versa. Cela élimine toute contamination des résultats.

Configuration pas-à-pas dans le Gestionnaire de Publicités

Mettre en place un A/B test peut sembler intimidant, mais c’est en réalité assez guidé. Voici la démarche que je décris :
1. Créez votre campagne de base avec un seul ensemble de publicités et une seule publicité pour votre premier produit.
2. Une fois la campagne créée et publiée, sélectionnez-la dans votre Gestionnaire de publicités.
3. Cliquez sur le bouton ‘Test A/B’. Une nouvelle fenêtre s’ouvre.
4. Facebook vous proposera de dupliquer votre campagne existante pour créer une version de test.
5. Ensuite, vous devez choisir la variable à tester. Je conseille de ‘choisir variable personnalisée comme ça tu vas juste changer la publicité dans l’ensemble de publicités en question.’
6. Vous vous retrouverez alors avec une copie de votre campagne (Campagne B) dans laquelle vous n’aurez qu’à remplacer la publicité du produit 1 par celle du produit 2. Vous pouvez répéter l’opération pour un produit 3 (ce qui créera une Campagne C).

Le bénéfice ultime : une répartition équitable et des données fiables

Le plus grand avantage de cette méthode est la discipline qu’elle impose à l’algorithme. Contrairement à la méthode 2 où le budget est alloué dynamiquement, ici, ‘tu auras exactement le même budget qui sera dépensé sur chaque publicité’ (ou plus précisément, sur chaque campagne de test). Si vous définissez un budget de 200€ pour le test, chaque version (A et B) dépensera 100€. Il n’y a pas de favoritisme. Chaque produit a exactement la même puissance de feu pour faire ses preuves. À la fin du test, Facebook vous présentera un rapport clair, indiquant la campagne gagnante et le degré de confiance statistique de ce résultat. Vous ne vous baserez plus sur une intuition, mais sur des probabilités mathématiques.

Les contraintes : un investissement en budget et en temps

Cette rigueur a un coût. Pour obtenir un résultat fiable, le test a besoin de suffisamment de données. Cela signifie qu’il faut un budget plus conséquent. ‘Si tu veux un test statistiquement significatif, il vaut mieux que tu investisses selon moi au moins 100€ par variable pour avoir au moins je dirais 10000 impressions pour savoir quel produit fonctionne le mieux.’ Pour tester trois produits, il faudrait donc prévoir un budget d’au moins 300€. De plus, le test doit durer un certain temps (généralement entre 4 et 7 jours) pour lisser les variations journalières. C’est donc une méthode moins agile, qui demande plus de planification, mais dont les enseignements sont infiniment plus précieux.

Tableau comparatif : quelle stratégie choisir pour tester vos produits ?

Pour vous aider à visualiser rapidement les forces et faiblesses de chaque approche, voici un tableau récapitulatif. Choisissez la méthode qui correspond le mieux à votre situation actuelle, à vos ressources et à votre objectif principal.

Finalement, mon conseil est le suivant : si vous débutez ou si votre budget est serré, commencez par la méthode 2. Elle vous donnera des indications précieuses, même si elles ne sont pas parfaites. Si vous identifiez un ou deux produits qui semblent se démarquer, vous pourrez alors, dans un second temps, les mettre en compétition dans un A/B test (méthode 3) pour valider votre ‘winner’ de manière irréfutable avant de scaler les budgets.

Conclusion : De l’intuition à la certitude, devenez maître de vos tests

Nous sommes partis d’une question simple posée par Julie et nous avons exploré trois univers bien distincts du test publicitaire sur Facebook. Du carrousel simple mais opaque, au split test agile mais biaisé, jusqu’à l’A/B test scientifique et rigoureux. Il n’y a pas de réponse unique, mais une stratégie adaptée à chaque contexte. Le plus important est de comprendre les limites de chaque méthode pour interpréter correctement les résultats que vous obtiendrez.

Arrêtez de lancer vos produits au hasard en espérant que l’un d’eux fonctionne. Adoptez une approche structurée. Commencez petit avec la méthode 2 pour sentir le marché. Observez, analysez, coupez ce qui ne fonctionne pas. Puis, lorsque vous tenez des pistes sérieuses, investissez dans la certitude avec la méthode 3 pour confirmer vos hypothèses. C’est ainsi que l’on construit des campagnes publicitaires rentables et scalables sur le long terme. Le test n’est pas une dépense, c’est le meilleur investissement que vous puissiez faire pour la croissance de votre entreprise. Alors, lancez-vous, testez, mesurez, et que le meilleur produit gagne !

FAQ : Vos questions sur le test de produits avec Facebook Ads

Quelle est la principale différence entre une campagne avec plusieurs publicités et un A/B test ?

La différence fondamentale réside dans la manière dont le budget est alloué et dont l’audience est traitée. Dans une campagne classique avec plusieurs publicités (méthode 2), l’algorithme de Facebook répartit le budget de manière inégale, en privilégiant la ou les publicités qu’il juge les plus performantes dès le départ. Avec un A/B test natif (méthode 3), le budget est réparti de façon strictement égale entre les différentes versions testées, et les audiences sont séparées pour éviter tout chevauchement. Cela garantit un test juste et statistiquement fiable, alors que la première méthode est plus un ‘dégrossissage’ rapide qu’un véritable test scientifique.

‘Facebook va montrer chacune de tes publicités à des des échantillons aléatoires dans ton audience pour éviter les chevauchements et que la personne ciblée voit les deux pubs. Donc c’est beaucoup plus scientifique et surtout, tu auras exactement le même budget qui sera dépensé sur chaque publicité.’

Pourquoi la publicité carrousel n’est-elle pas recommandée pour tester des produits ?

Le carrousel est un excellent format pour présenter une collection, mais il est très mauvais pour l’analyse comparative. Le principal problème est l’attribution. Si un client clique sur la fiche du produit A mais achète finalement le produit B après avoir navigué sur votre site, la vente sera attribuée au carrousel dans son ensemble. Il est donc impossible de savoir quelle fiche a réellement initié la conversion la plus efficace. Vous savez que le format fonctionne, mais vous ne savez pas quel produit en est le moteur. Cela vous laisse dans le flou pour vos décisions stratégiques futures.

‘Tu pourras jamais vraiment savoir laquelle de ces fiches est la plus pertinente… tu ne sais pas vraiment, comme je disais, quelle fiche va performer le mieux.’

Quel budget minimum faut-il prévoir pour un A/B test fiable sur Facebook ?

Il n’y a pas de chiffre magique, mais un test a besoin de suffisamment de données (impressions, clics, conversions) pour être statistiquement significatif. Un budget trop faible ne permettra pas de tirer des conclusions fiables. À titre personnel, je recommande un minimum pour s’assurer que chaque variante du test ait une chance équitable d’atteindre une portion suffisante de l’audience. Un bon point de départ est d’investir au moins 100€ par variable testée. Si vous testez trois produits, un budget total de 300€ pour la durée du test est un bon objectif pour obtenir des résultats exploitables.

‘Si tu veux un test statistiquement significatif, il vaut mieux que tu investisses selon moi au moins 100€ par variable pour avoir au moins je dirais 10000 impressions pour savoir quel produit fonctionne le mieux.’

Que faire si Facebook met tout le budget sur une seule publicité dans mon ensemble de pubs ?

C’est le comportement normal de l’algorithme dans la méthode 2 (split test dynamique), et c’est son principal inconvénient. Si vous constatez ce phénomène, vous avez plusieurs options. Vous pouvez accepter la décision de l’algorithme, en considérant qu’il a probablement identifié le ‘winner’ le plus évident. Ou, si vous pensez que les autres publicités n’ont pas eu leur chance, vous pouvez dupliquer l’ensemble de publicités, couper la publicité ‘winner’, et forcer ainsi Facebook à dépenser le budget sur les autres. La solution la plus propre reste cependant de passer à la méthode 3 (A/B test) pour garantir une répartition équitable dès le départ.

‘Facebook va toujours identifier une ou deux publicités qui fonctionnent bien et leur mettre plus de budget. Donc tu vas jamais vraiment avoir un budget équivalent qui est dépensé sur chaque publicité.’

Comment mesurer concrètement la performance de chaque produit dans une campagne ?

Lorsque vous utilisez la méthode 2 (plusieurs pubs) ou 3 (A/B test), la mesure se fait au niveau de la publicité individuelle. Chaque publicité représentant un produit, vous devez surveiller les indicateurs clés (KPIs) de chaque ligne dans votre Gestionnaire de publicités. Les plus importants sont : le Taux de Clic (CTR), qui mesure l’attractivité de votre produit/créatif, et le Coût par Résultat (CPA) ou le Retour sur Investissement Publicitaire (ROAS), qui mesurent l’efficacité commerciale. Le produit ‘gagnant’ est généralement celui qui combine un CTR correct avec le meilleur CPA ou ROAS.

‘Et en plus de ça, tu peux vraiment voir pour chaque publicité le taux de clic et le coup par résultat. Donc si tu vois que tu as une des publicités qui a un meilleur taux de clic, ça veut dire que le produit attire beaucoup plus l’audience.’

Est-il possible de tester autre chose que les produits avec la méthode de l’A/B test ?

Absolument. La méthode de l’A/B test est extrêmement puissante et peut être utilisée pour tester n’importe quelle variable de votre campagne. La règle d’or est de ne changer qu’un seul élément à la fois pour savoir ce qui a causé la différence de performance. Vous pouvez ainsi tester : les audiences (ex: audience A vs audience B), les créatifs (image A vs vidéo B pour le même produit), les textes publicitaires (accroche A vs accroche B), les pages de destination (page produit A vs page produit B), ou encore les placements (ex: Stories Instagram vs Fil d’actualité Facebook).

‘Tu verras ici le nom de la campagne et ensuite la variable, tu as plusieurs variables possibles et moi je te conseille de choisir variable personnalisée comme ça tu vas juste changer la publicité dans l’ensemble de publicités en question.’