Introduction : Pourquoi vos campagnes Facebook Ads stagnent (et comment y remédier)
Vous avez cette désagréable impression que vos campagnes Facebook Ads tournent en rond ? Vos coûts d’acquisition grimpent, votre ROAS s’effrite et les audiences qui fonctionnaient hier semblent aujourd’hui à bout de souffle. C’est une situation frustrante, que je rencontre au quotidien chez les marques que nous accompagnons. On se sent un peu démuni, face à un algorithme qui change sans cesse et à des ‘bonnes pratiques’ qui deviennent obsolètes en quelques mois. 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 vraie. La tentation est grande de blâmer la plateforme, la concurrence ou la conjoncture. Pourtant, la clé se trouve rarement à l’extérieur, mais bien au cœur de notre propre stratégie : le testing.
Trop souvent, le testing est perçu comme une tâche complexe, coûteuse en temps et en budget. On se contente de changer une créa de temps en temps, de lancer une campagne Advantage+ Shopping en espérant un miracle, et on reste sur nos acquis. Mais l’immobilisme est le plus grand risque en acquisition payante. Cet été, avec mon équipe chez DHS Digital, nous avons décidé de remettre en question nos propres certitudes. Nous avons mené une série de tests pour nos clients, en allant chercher des leviers de croissance là où on ne les attendait pas forcément. Et les résultats ont été surprenants, parfois même contre-intuitifs, prouvant une chose essentielle : les audiences ne sont absolument pas mortes sur Facebook. Elles demandent simplement plus de finesse, plus de créativité et une approche renouvelée.
Dans cet article, je vais vous ouvrir les portes de notre agence et partager avec vous, en toute transparence, cinq tests marquants que nous avons réalisés. Oubliez la théorie et les concepts vagues. Nous allons plonger dans des cas concrets, avec des chiffres, des méthodologies précises et des résultats tangibles. Vous découvrirez comment nous avons ressuscité une campagne en difficulté grâce à Google Analytics, comment nous avons doublé le ROAS d’une marque de luxe en ciblant des audiences inattendues, ou encore comment nous avons transformé Advantage+ Shopping en une machine de retargeting ultra-rentable. Mon objectif est simple : vous donner des stratégies actionnables que vous pourrez mettre en pratique dès demain pour redynamiser vos campagnes et scaler votre croissance. Alors, prêt à dépoussiérer vos méthodes de testing ?
Le mythe des audiences mortes : comment Google Analytics a ressuscité une campagne
Le point de départ de notre premier test est un scénario classique et redouté : une campagne d’acquisition principale qui, après des mois de bons et loyaux services, commence à montrer de sérieux signes de faiblesse. Nous travaillions avec ce client depuis plus de trois ans, et nous avions l’impression d’avoir fait le tour de toutes les audiences ‘logiques’ pour son secteur. La performance était en chute libre, et les chiffres parlaient d’eux-mêmes. Pour vous donner une idée précise du problème, notre ROAS (Retour sur Dépense Publicitaire) était passé de 3,63 en février à un inquiétant 1,39 en mai. Chaque euro investi nous rapportait de moins en moins. Les piliers de notre stratégie, une audience ‘stack’ regroupant nos meilleurs intérêts et une audience large, ne délivraient plus les résultats escomptés. Nous avions beau faire des roulements de créatifs et optimiser les budgets, la tendance ne s’inversait pas. Il fallait admettre que nous étions dans une impasse.
Le véritable défi n’était pas seulement de stopper l’hémorragie, mais de trouver une nouvelle veine de croissance. Quand on a testé des dizaines de variations d’intérêts liés directement à un secteur d’activité, on finit par tourner en rond. L’erreur serait de continuer à creuser dans la même direction en espérant trouver de l’or. Nous avons donc pris une décision radicale : nous éloigner complètement du ciblage classique et adopter une vision à 360 degrés du client. Qui sont ces personnes en dehors de leur intérêt pour le produit ? Quels sont leurs autres centres d’intérêt, leurs passions, leurs habitudes de consommation ? La réponse ne se trouvait pas dans le gestionnaire de publicités de Facebook, mais dans une autre mine d’or de données : Google Analytics. C’est là que Cassandra, qui gère le compte, a eu l’idée d’aller chercher l’inspiration.
La méthode : puiser dans les données de Google Analytics pour un ciblage 360°
Notre démarche a été simple mais redoutablement efficace. À l’époque, Google Analytics Universal était encore actif, et nous nous sommes plongés dans les rapports d’audience, plus précisément dans la section ‘Centres d’intérêt’. L’objectif était d’identifier les catégories d’affinités et les segments de marché, tels que définis par Google, qui généraient le plus de chiffre d’affaires sur le site de notre client. Nous n’étions plus en train de deviner qui étaient nos clients ; nous analysions les données concrètes de ceux qui achetaient déjà. Cette analyse a révélé des pistes totalement contre-intuitives, qui allaient à l’encontre de tout ce que nous avions ciblé jusqu’à présent.
Les catégories qui se sont démarquées n’avaient, à première vue, absolument rien à voir avec le produit vendu. Je me souviens très bien de notre surprise en découvrant des revenus très élevés provenant de segments comme les ‘Movie lovers’ (amateurs de cinéma), les centres d’intérêt liés aux médias et au divertissement, ou encore au voyage. Notre première réaction aurait pu être le scepticisme. Quel rapport entre un cinéphile et notre produit ? Mais les données étaient là, indiscutables. L’idée a donc été de faire confiance à ces informations et de les transposer sur Facebook Ads. Nous avons créé des audiences basées sur ces segments à haut revenu, en cherchant leurs équivalents dans les options de ciblage de Facebook. Par exemple, pour le voyage, nous avons regroupé les personnes intéressées par ce sujet et celles catégorisées comme ‘voyageurs internationaux fréquents’. Pour les ‘Movie lovers’, l’intérêt existait tel quel sur la plateforme. Nous nous sommes retrouvés avec des audiences assez larges, dépassant souvent les 10 millions de personnes, mais qui représentaient des segments bien distincts, prêts à être testés dans des ensembles de publicités séparés.
Les résultats : des audiences inattendues qui doublent le ROAS
Nous avons lancé ces nouveaux tests d’audience en juin, avec une certaine appréhension mais aussi beaucoup d’excitation. Les premiers résultats n’ont pas tardé à valider notre hypothèse. L’audience ‘média lovers’ a immédiatement atteint un ROAS de 2,30 en juin, nous sortant déjà de la zone rouge. Mais la véritable confirmation est arrivée pendant les soldes, une période clé pour notre client, où cette même audience a explosé avec un ROAS de 7,81. C’était bien au-delà de nos espérances. Encouragés par ce succès, nous avons lancé l’audience ‘voyage’ au mois d’août, une période habituellement plus calme. Là encore, les résultats ont été très satisfaisants avec un ROAS de 3,62, ce qui est excellent pour une période hors soldes pour ce compte.
Que nous apprend ce test ? Il nous enseigne que nos clients ne sont pas réductibles à un seul centre d’intérêt. Une personne est un ensemble complexe d’affinités. En se fiant uniquement aux intérêts directement liés à notre produit, on finit par s’adresser toujours aux mêmes personnes et par épuiser notre potentiel. En utilisant des données externes comme celles de Google Analytics, nous avons découvert des ‘proxies’, des indicateurs indirects d’un profil de consommateur qui correspond à notre cible. Un ‘Movie lover’ ou un ‘voyageur fréquent’ partage peut-être des caractéristiques socio-démographiques ou psychographiques avec notre client idéal (pouvoir d’achat, ouverture d’esprit, habitudes de consommation, etc.). Aujourd’hui, nous continuons cette exploration en utilisant Google Analytics 4, qui offre également ces précieuses informations. C’est devenu une routine dans notre processus d’optimisation : aller chercher l’inspiration au-delà de Facebook pour mieux performer sur Facebook.
Au-delà du large : la quête d’audiences de niche pour un e-commerce de luxe
Après avoir redécouvert la puissance des audiences d’intérêt, nous avons voulu pousser la logique encore plus loin avec un autre client, cette fois dans le secteur du prêt-à-porter haut de gamme. Le contexte était différent. Ici, les performances n’étaient pas en crise, mais nous sentions un potentiel d’optimisation. L’annonceur, avec un panier moyen supérieur à 250€, fonctionnait bien avec une ‘sainte trinité’ d’audiences : un ciblage large de plus de 14 millions de personnes, une audience similaire (Lookalike) à 5% basée sur le fichier client, et un empilement d’intérêts pour des marques concurrentes. C’est une structure solide, que l’on retrouve sur de nombreux comptes. Mais le client, à l’occasion d’une nouvelle pré-commande, nous a mis au défi de trouver des pépites, des segments d’audience plus précis et potentiellement plus rentables.
Le postulat de départ, souvent martelé, est que ‘le large fonctionne le mieux’ sur Facebook. Et ce n’est pas faux ; l’algorithme est devenu incroyablement puissant pour trouver les bons clients dans de vastes audiences. Cependant, pour des produits de niche ou à forte valeur, cette approche peut parfois manquer de précision et faire grimper les coûts pour toucher la bonne personne. Nous avons donc décidé de mener un test d’envergure, en parallèle de nos campagnes habituelles, pour explorer des hypothèses de ciblage beaucoup plus spécifiques. L’idée était de confronter les intuitions du client sur son persona (ses centres d’intérêt supposés comme le yoga, la mode éthique…) à nos propres hypothèses, basées cette fois non pas sur des centres d’intérêt, mais sur des indicateurs de pouvoir d’achat.
La méthodologie du test : une campagne ABO pour isoler les variables
Pour mener cette expérience de manière rigoureuse, nous avons mis en place une campagne de test distincte, configurée en ABO (Adset Budget Optimization, ou ‘NBio’ en français). C’est un point crucial : en allouant un budget fixe à chaque ensemble de publicités (chaque audience), nous nous assurions que chaque segment avait une chance égale de performer, sans que l’algorithme ne déplace tout le budget vers l’audience qui démarre le plus vite. Sur une période de six semaines, nous avons testé une série d’audiences. D’un côté, les suggestions du client, très axées ‘lifestyle’ : golf, yoga et bien-être, voyages, mode éthique, et même des professions comme architectes et photographes.
De notre côté, chez l’agence, nous avons ajouté une autre dimension au test. Puisque le produit est cher, nous nous sommes dit : ‘Pourquoi ne pas cibler directement des personnes qui montrent un intérêt pour le luxe ?’. Nous avons donc formulé trois hypothèses basées sur des proxies de richesse ou de style de vie aisé. La première était l’intérêt pour les SUV, des voitures souvent associées à un certain statut. La deuxième, l’intérêt pour les hôtels de luxe. La troisième, plus évidente, l’intérêt pour des marques de luxe concurrentes ou aspirantes comme Hermès, Louis Vuitton ou Gucci. Nous avons lancé ces audiences progressivement, en en ayant toujours deux ou trois actives simultanément, pour comparer leurs performances dans des conditions de marché similaires. Le champ de bataille était prêt ; il ne restait plus qu’à laisser les données parler.
La révélation : quand le ciblage par pouvoir d’achat surpasse tout le reste
Les résultats ont été sans appel et ont clairement validé notre hypothèse. La plupart des audiences ‘lifestyle’ suggérées par le client ont donné des résultats décevants, à peine meilleurs, voire pires, que nos audiences historiques. Avec des ROAS oscillant entre 1,7 et 1,89 pour un objectif à 2, nous étions loin du compte. En revanche, les deux dernières audiences que nous avions introduites, celles axées sur le luxe, ont littéralement surperformé.
‘On a observé de bien meilleures performances avec des ROS qui sont montés jusqu’à 4, soit le double du ROS moyen du compte en acquisition.’
C’est une différence colossale. Nous avons réussi à battre le CPA de notre campagne principale de 37%, prouvant qu’un ciblage plus fin et plus stratégique pouvait être largement supérieur au ‘tout large’.
L’analyse plus fine a révélé que l’audience la plus performante était celle des ‘femmes intéressées par les hôtels de luxe’, qui comptait environ 4 millions de personnes. Cette taille est intéressante : ni trop petite pour manquer de volume, ni trop large pour être diluée. Cela démontre qu’il n’y a pas de dogme sur la taille de l’audience. La pertinence prime sur la masse. L’explication de ce succès est logique : en ciblant des indicateurs de pouvoir d’achat élevé, nous nous adressions à une clientèle non seulement intéressée par la mode, mais qui avait aussi les moyens et l’habitude de dépenser pour des produits de haute qualité. Ce test nous a également montré que même la puissante Advantage+ Shopping, que nous avions testée en parallèle, n’a pas réussi à égaler la performance de ces audiences de luxe (son ROAS était de 2,89, bien en deçà du 4 obtenu). La leçon est claire : n’ayez pas peur d’affiner votre ciblage, surtout sur le haut de gamme. Pensez en termes de proxies de pouvoir d’achat, cela peut débloquer des niveaux de performance que vous ne pensiez pas atteignables.
Révolutionner le retargeting : des micro-audiences pour un ROAS explosif
Le retargeting est souvent le pilier de la rentabilité pour un e-commerçant, surtout lorsque le produit a un coût élevé et un cycle de décision long. C’est précisément le cas d’un autre de nos clients, pour qui les campagnes de remarketing affichent des ROAS très élevés. Le défi ici n’était pas de rendre le retargeting rentable, mais de le développer, de lui donner plus de volume et de l’améliorer constamment. Nous savions que pour augmenter les budgets de manière saine, nous devions nourrir la machine avec de nouvelles audiences qualifiées. Se contenter des audiences classiques comme ‘tous les visiteurs du site web’ ou ‘les interagissants Instagram/Facebook’ a ses limites. Ces audiences sont efficaces, mais elles mélangent des personnes à différents stades d’intention. Nous voulions isoler les signaux d’achat les plus forts pour nous adresser aux prospects les plus chauds avec un message spécifique.
L’objectif était donc de créer des audiences de retargeting basées non pas sur une simple visite, mais sur un comportement démontrant une intention d’achat élevée. Nous avons cherché à identifier les actions sur le site qui trahissent un intérêt supérieur à la moyenne. L’idée est simple : une personne qui passe dix minutes sur votre site, visite plusieurs pages produits et utilise la barre de recherche est infiniment plus qualifiée qu’un visiteur qui a rebondi après 10 secondes. Pourtant, dans une audience ‘tous visiteurs’, ces deux personnes sont traitées de la même manière. Nous avons donc décidé de segmenter beaucoup plus finement notre retargeting pour capitaliser sur ces signaux de haute intention.
Créer des audiences ultra-qualifiées basées sur le comportement utilisateur
La mise en place de ces audiences est plus simple qu’il n’y paraît, à condition de savoir où chercher dans le gestionnaire d’audiences de Facebook. Nous avons créé quatre nouvelles audiences personnalisées basées sur le site web. La première regroupait les personnes ayant utilisé la barre de recherche, un signe clair qu’elles cherchent quelque chose de précis. Si votre pixel est bien configuré (notamment sur Shopify), l’événement ‘Search’ remonte automatiquement. La deuxième ciblait les visiteurs par temps passé, en isolant par exemple le top 25% des visiteurs les plus engagés. La troisième se concentrait sur la fréquence, en créant une audience des personnes ayant visité le site au moins deux fois sur une période donnée. Enfin, la quatrième était une audience des inscrits à la newsletter, une base de prospects qui ont déjà montré un intérêt marqué pour la marque. Ces quatre segments représentent des niveaux d’engagement bien supérieurs à une simple visite.
Une fois créées, nous avons intégré ces nouvelles audiences dans notre campagne de retargeting existante, qui était gérée en ABO. Cela nous a permis d’allouer un budget spécifique à chaque nouvelle audience pour évaluer sa performance individuelle. Il est important de noter que cette approche comporte un risque : certaines audiences peuvent être très petites. Comme je l’ai mentionné dans le podcast,
‘certaines d’entre elles vont très peu se remplir et parfois le test peut être un échec. Ça a été le cas justement avec les personnes qui ont fait des recherches […] l’audience n’a jamais vraiment performé parce qu’il y avait trop peu de personnes.’
C’est une leçon importante : il faut un volume minimum pour que l’algorithme puisse travailler. Mais c’est en testant qu’on découvre ce qui fonctionne.
Des résultats spectaculaires et une leçon sur le ‘stacking’ d’audiences
Si l’audience ‘recherche’ a échoué par manque de volume, les autres ont produit des résultats exceptionnels. Nous avons découvert que le ‘stacking’, c’est-à-dire le regroupement d’audiences similaires, était particulièrement puissant. En combinant les ‘visiteurs par temps passé’ et les ‘visiteurs ayant visité le site au moins deux fois’ dans un même adset, nous avons créé une super-audience de prospects très engagés. Les chiffres sur les trois derniers mois sont éloquents : cette audience a généré un ROAS de 8,60, avec 13 800 € de chiffre d’affaires pour seulement 1 570 € de dépenses. C’est la preuve qu’en se concentrant sur la qualité de l’engagement, on obtient une rentabilité bien supérieure.
L’audience des inscrits à la newsletter a été encore plus performante. Elle a généré 60 achats pour 917 € de dépenses, soit un ROAS de 10. Cela confirme que votre liste email est l’un de vos actifs les plus précieux et qu’il faut absolument l’exploiter en retargeting. Ce test nous a appris qu’on peut développer une campagne de retargeting ‘horizontalement’ en ajoutant de nouvelles couches d’audiences plus qualifiées. Cependant, il faut être vigilant. Ces audiences étant plus petites, la répétition publicitaire peut grimper très vite. Nous surveillons cet indicateur de près et nous essayons de rester en dessous d’une répétition de 4 ou 5 sur 7 jours. C’est l’équilibre à trouver : maximiser la conversion sur ces segments très qualifiés sans les surexposer et les lasser.
Détourner Advantage+ Shopping : une machine à retargeting insoupçonnée
Advantage+ Shopping (A+S) a été l’une des plus grandes innovations de Meta ces dernières années. Pour de nombreux annonceurs, cette solution automatisée est devenue la référence en acquisition, surpassant souvent les campagnes manuelles. C’était le cas pour un de nos clients dans le secteur de la literie, où nous constations des écarts de performance massifs. Pour vous donner un exemple concret, sur une gamme de matelas, une campagne de conversion manuelle nous donnait un CPA à 415 €, tandis que la campagne A+S pour le même produit atteignait un CPA de 225 €. La conclusion était évidente : nous avons progressivement migré la majorité de notre budget d’acquisition vers A+S. Mais une question subsistait : cette machine à trouver de nouveaux clients pouvait-elle être aussi performante pour reconquérir les anciens ou les prospects chauds ? En d’autres termes, pouvions-nous transformer Advantage+ Shopping en une campagne de retargeting dédiée ?
L’idée peut sembler contre-intuitive. A+S est conçu pour le ‘broad’, pour laisser l’algorithme explorer librement. Tenter de le contraindre à faire du retargeting semble aller à l’encontre de sa nature. Pourtant, Meta a inclus un paramètre souvent méconnu qui permet justement de faire cela. Nous avons donc décidé de monter un test pour voir si une campagne A+S ‘bridée’ pour le retargeting pouvait surpasser notre campagne de retargeting classique, déjà performante. L’enjeu était de voir si la puissance de l’algorithme A+S, même dans un cadre restreint, pouvait optimiser la diffusion et les conversions mieux qu’une structure manuelle.
Le paramétrage clé : forcer l’algorithme à se concentrer sur votre clientèle existante
Le ‘hack’ est d’une simplicité désarmante, mais il faut savoir qu’il existe. Dans les paramètres d’une campagne Advantage+ Shopping, il y a une option appelée ‘Plafond de budget de clientèle existante’. Ce curseur vous permet de dire à Facebook quel pourcentage maximum de votre budget peut être dépensé sur vos audiences de clients existants (que vous devez définir au niveau du compte publicitaire, en y incluant vos visiteurs, vos listes de clients, etc.). Par défaut, ce plafond est bas pour favoriser l’acquisition de nouveaux clients. Notre stratégie a été de prendre le contre-pied total. Comme l’a fait David, le gestionnaire du compte :
‘il l’a fixé à 99 %. Ce qui veut dire en gros que Facebook peut dépenser jusqu’à 99 % de votre budget sur vos audiences de retargeting’.
En faisant cela, nous donnons une instruction très claire à l’algorithme : ‘Prends toute la puissance d’optimisation d’A+S, mais concentre-la quasi exclusivement sur ce bassin d’utilisateurs chauds’. C’est une manière de combiner le meilleur des deux mondes. Pour que le test soit propre, il y a une deuxième étape indispensable : dans vos campagnes A+S d’acquisition, vous devez faire l’inverse et régler ce même curseur sur 0% ou 1%. Cela crée une séparation étanche entre vos efforts de prospection et de retargeting, évitant que vos campagnes ne se cannibalisent et garantissant que vous mesurez bien l’impact de chaque stratégie.
Analyse des résultats : une rentabilité jusqu’à 5 fois supérieure
Les résultats de cette expérience ont été spectaculaires. La campagne A+S configurée pour le retargeting a généré 24 ventes à un CPA moyen de 23,60 €. C’est un coût par acquisition exceptionnellement bas pour ce client, dont le CPA en acquisition se situe plutôt entre 150 et 300 €. Mais le plus fascinant se trouve dans l’analyse de la répartition du budget. Bien que nous ayons autorisé Facebook à dépenser 99% du budget sur notre audience de retargeting, l’algorithme a choisi de n’y allouer que 30%. Les 70% restants ont été dépensés sur de ‘nouveaux clients’. Et voici le point clé : les 30% du budget dépensés en retargeting ont généré 100% des achats. Les 70% dépensés en prospection n’ont généré aucune vente dans cette campagne. Cela montre que même en lui forçant la main, l’algorithme tente de chercher de nouveaux utilisateurs, mais confirme que la rentabilité se trouve bien sur la cible que nous lui avions indiquée.
Le verdict final tombe lorsque l’on compare cette nouvelle campagne à notre campagne de retargeting historique. Le CPA de la campagne A+S retargeting est de 23,60 €, contre 113 € pour la campagne classique. C’est une performance près de cinq fois supérieure ! Cette stratégie s’est avérée extrêmement gagnante pour ce compte, nous permettant d’être beaucoup plus rentables sur notre remarketing. C’est une preuve éclatante que même les outils les plus automatisés comme Advantage+ Shopping peuvent être utilisés de manière créative et stratégique pour répondre à des objectifs précis, bien au-delà de leur usage initialement prévu.
Le test créatif le plus simple et le plus rentable que vous puissiez lancer
Terminons avec un test qui ne concerne ni l’audience, ni le paramétrage, mais le cœur du réacteur : la créa. Quand on parle de décliner une publicité, on pense tout de suite à des processus qui peuvent être complexes : changer les trois premières secondes d’une vidéo, modifier les couleurs d’un visuel statique, tourner de nouvelles scènes… C’est souvent nécessaire, mais pas toujours possible, surtout quand on a un budget ou des ressources limitées. Nous nous sommes retrouvés face à ce cas de figure pour une marque avec qui nous travaillons. Une de nos meilleures publicités du moment était un extrait d’interview d’une nutritionniste vantant les mérites d’un produit pour le sommeil. Le format, un Reel authentique et crédible, fonctionnait à merveille.
Le problème ? C’était le seul extrait vraiment percutant et utilisable de toute l’interview. Nous avions une pépite entre les mains, mais nous ne pouvions pas la ‘cloner’ ou en créer des variations facilement. Comment faire pour capitaliser sur ce succès et le scaler, sans pouvoir toucher à la vidéo elle-même ? La solution se trouvait juste sous nos yeux, dans un élément que l’on néglige parfois une fois qu’on l’a écrit : le texte publicitaire. Le texte qui accompagnait cette vidéo était lui-même un extrait de l’interview, formulé comme un témoignage puissant et signé du nom de la nutritionniste. Nous nous sommes dit : et si le véritable héros de cette publicité n’était pas seulement la vidéo, mais l’angle marketing et les mots utilisés dans ce texte ?
La technique de la ‘transplantation de texte’ : maximiser l’impact sans effort
L’idée, mise en œuvre par David, est d’une simplicité géniale. Plutôt que d’essayer de modifier l’immuable (la vidéo), nous avons décidé d’isoler l’élément le plus performant et le plus flexible : le texte. La méthode, que j’appelle la ‘transplantation de texte’, est la suivante : prendre le texte exact d’une publicité qui cartonne et l’appliquer à d’autres visuels. Concrètement, David a fait une chose très simple :
‘il a dupliqué quelques-unes de nos meilleures publicités pour ce même produit et il a inséré ce nouveau texte à la place. Tout simplement.’
Cette approche est incroyablement efficace pour plusieurs raisons. Premièrement, elle ne coûte absolument rien en production créative. Deuxièmement, elle permet de ‘réveiller’ d’anciens visuels qui ont bien fonctionné par le passé mais qui étaient en perte de vitesse. En leur associant un nouveau texte, un nouvel angle marketing qui a prouvé son efficacité, on leur donne une seconde vie. C’est une forme de recyclage intelligent de vos actifs créatifs. On part du principe qu’une publicité est une combinaison d’un visuel et d’un texte. Si la combinaison A (Vidéo Interview + Texte A) fonctionne, peut-être que les combinaisons B (Visuel Ancien 1 + Texte A) et C (Visuel Ancien 2 + Texte A) fonctionneront aussi, voire mieux.
Un cas d’école : quand le nouveau texte sur une ancienne créa surpasse l’original
Nous avons donc lancé ces nouvelles variations, en gardant nos anciens visuels performants et en y collant simplement le texte de l’interview. Les résultats ont non seulement validé l’approche, mais ils nous ont surpris. Sur la période analysée, la publicité la plus performante n’était pas la vidéo d’interview originale, mais bien un ancien visuel statique réactivé avec le nouveau texte. Pour vous donner les chiffres, le CPA de ce ‘visuel ranimé’ était de 11,90 €. En comparaison, la créa originale avec la vidéo de l’interview avait un CPA de 15,29 €.
Même si la vidéo générait un peu plus de volume d’achats au total, le fait qu’un simple copier-coller de texte sur un ancien visuel puisse générer un coût par achat inférieur de plus de 20% est une leçon extrêmement puissante. Cela prouve que le succès d’une publicité est une alchimie. Parfois, un visuel moyen avec un texte exceptionnel peut surpasser un très bon visuel avec un bon texte. Ce test est sans doute le plus facile à mettre en place de tous ceux que j’ai présentés. Il vous suffit d’identifier vos 2-3 meilleurs textes publicitaires du moment et de les tester sur vos 2-3 meilleurs visuels des 6 derniers mois. Les résultats pourraient bien vous étonner et relancer des créas que vous pensiez définitivement épuisées.
Conclusion : L’art du test à l’ère de l’automatisation
Au terme de ce voyage au cœur de nos tests estivaux, un constat s’impose : l’optimisation sur Facebook Ads est loin d’être un fleuve tranquille. C’est un courant en perpétuel mouvement, où les certitudes d’hier sont les obstacles de demain. Les cinq expériences que je vous ai partagées, de l’exploration d’audiences via Google Analytics au simple copier-coller d’un texte performant, convergent vers une même idée : la curiosité et l’expérimentation restent les meilleurs atouts d’un media buyer. L’automatisation, incarnée par Advantage+ Shopping, est un allié formidable, mais elle ne doit pas nous rendre passifs. Notre valeur ajoutée réside dans notre capacité à la challenger, à la détourner et à nourrir l’algorithme avec des hypothèses stratégiques audacieuses.
Nous avons vu que les audiences ne sont pas mortes, mais qu’elles demandent d’être abordées avec plus de créativité, en cherchant des proxies de pouvoir d’achat ou des signaux comportementaux précis. Nous avons prouvé que le retargeting peut être chirurgical et que même les outils les plus récents peuvent être ‘hackés’ pour servir nos objectifs. Enfin, nous avons rappelé qu’une bonne idée créative ne se limite pas à l’image, mais réside aussi dans la puissance des mots. J’espère que ces cas pratiques vous ont non seulement inspiré, mais vous ont aussi donné une feuille de route claire. Ne vous contentez pas de lire ces lignes. Choisissez un de ces tests, le plus pertinent pour votre business, et lancez-le cette semaine. C’est en testant, en mesurant et en itérant que vous trouverez vos prochains leviers de croissance. L’ère du ‘set and forget’ est révolue ; l’heure est à l’action et à l’ingéniosité.
Questions fréquentes (FAQ) sur les tests Facebook Ads
1. Les audiences Facebook Ads sont-elles vraiment encore pertinentes avec l’automatisation ?
Oui, absolument. C’est l’un des enseignements majeurs de nos tests. Si l’algorithme est devenu très performant en ciblage large, le fait de lui fournir des audiences de départ plus qualifiées ou basées sur des hypothèses stratégiques reste un levier de performance énorme. Penser que la créa est le seul levier est une erreur. Comme nous l’avons vu avec les audiences de luxe ou celles issues de Google Analytics, un ciblage pertinent peut drastiquement améliorer le ROAS et battre les performances d’une campagne entièrement automatisée. L’idée n’est plus de micro-manager des milliers d’intérêts, mais de tester des segments d’audience stratégiques qui donnent une direction claire à l’algorithme.
‘On a au total trois tests d’audience. Donc comme quoi on peut encore faire des belles choses avec les audiences sur Facebook contrairement à ce qu’on dit.’
2. Comment utiliser Google Analytics 4 pour trouver des idées d’audience pour Facebook ?
La logique reste la même qu’avec Universal Analytics, mais l’interface change un peu. Dans Google Analytics 4 (GA4), vous pouvez aller dans la section ‘Rapports’, puis ‘Données démographiques’ et ‘Détails démographiques’. Vous y trouverez des fiches d’informations sur les ‘Centres d’intérêt’ de vos utilisateurs. Analysez ces données en les croisant avec des métriques de conversion ou de chiffre d’affaires. Identifiez les catégories d’affinités qui sur-performent (celles avec le plus de conversions ou le revenu le plus élevé). Ces catégories, même si elles semblent éloignées de votre secteur, sont des pistes en or à tester comme centres d’intérêt dans vos campagnes Facebook Ads.
‘Ces données nous ont permis de voir les catégories d’affinités ou les segments sur le marché qui sont catalogués par Google où nous avions le plus de chiffre d’affaires.’
3. Est-ce risqué de tester des audiences de niche plus petites au lieu du ciblage large ?
Le risque est maîtrisé si l’on procède avec méthode. Il ne s’agit pas d’abandonner le ciblage large, qui reste souvent la base d’une stratégie de scaling. Il s’agit de dédier une partie de son budget (par exemple 10-20%) à des tests sur des audiences plus spécifiques. Comme notre test sur le prêt-à-porter de luxe l’a montré, une audience de 4 millions de personnes, bien que plus petite que le ‘large’ à 14 millions, a été deux fois plus performante. Il ne faut pas avoir peur des audiences de 1, 2 ou 3 millions de personnes. Le ‘risque’ principal est que l’audience soit trop petite et s’épuise vite, d’où l’importance de surveiller la fréquence. Mais le gain potentiel, en termes de CPA et de ROAS, justifie largement l’expérimentation.
‘N’ayez pas peur non plus […] d’affiner un peu plus l’audience. Je dis pas qu’il faut avoir des audiences qui sont très petites en taille, mais d’aller peut-être chercher des audiences à 1, 2, 3, 4 millions de personnes.’
4. Quelle est la différence entre une campagne Advantage+ Shopping classique et une utilisée pour le retargeting ?
La différence fondamentale réside dans un seul paramètre : le ‘plafond de budget de clientèle existante’. Une campagne A+S classique (pour l’acquisition) est conçue pour chercher majoritairement de nouveaux clients. Son plafond est donc réglé par défaut à un faible pourcentage (ex: 10%) ou vous le réglez vous-même à 0-1%. Une campagne A+S ‘détournée’ pour le retargeting utilise ce même paramètre mais le fixe à un pourcentage très élevé, comme 99%. Cela force l’algorithme à concentrer sa puissance d’optimisation presque exclusivement sur vos audiences chaudes (visiteurs, clients existants, etc.) que vous avez préalablement définies au niveau du compte. C’est une façon de transformer un outil de prospection en un outil de retargeting surpuissant.
‘Quand vous allez dans le paramétrage de la campagne Advantage Plus Shopping, vous avez la possibilité de définir un plafond de budget de clientèle existante. Et devinez quoi et bien David Chat qui gère le compte l’a fixé à 99 %.’
5. Pour le retargeting, vaut-il mieux une seule grosse audience ou plusieurs petites audiences segmentées ?
Nos tests montrent que la segmentation a un potentiel de rentabilité bien supérieur. Une seule grosse audience ‘tous visiteurs 180 jours’ mélange des intentions très diverses et peut manquer de pertinence. En créant des audiences plus petites mais plus qualifiées (visiteurs fréquents, temps passé élevé, inscrits newsletter), vous vous adressez à des prospects plus chauds avec un message potentiellement plus adapté, ce qui se traduit par un meilleur ROAS. L’astuce est parfois de ‘stacker’ (regrouper) des segments logiques, comme les visiteurs fréquents et ceux qui passent beaucoup de temps sur le site, pour atteindre une taille critique tout en gardant une haute qualification. La clé est de trouver le bon équilibre entre la granularité et le volume.
‘On a remarqué qu’en faisant un stacking d’audience, c’est-à-dire en prenant des audiences qui se ressemblent et en les mettant ensemble dans un même ensemble de publicité […] les résultats étaient très bons.’
6. Comment savoir quel élément d’une publicité (visuel, texte, titre) a le plus d’impact ?
Le test de la ‘transplantation de texte’ est une excellente méthode pour le découvrir. En isolant une variable, vous pouvez mesurer son impact. Dans notre dernier cas, nous avions une combinaison gagnante (Vidéo A + Texte A). En testant ce Texte A avec un Visuel B, nous avons pu constater que le texte avait une puissance propre, capable d’améliorer les performances d’un autre visuel. Si Visuel B + Texte A surperforme Visuel B + Texte B (son texte d’origine), vous savez que le Texte A est un élément très fort. C’est une approche itérative : vous identifiez vos meilleurs visuels et vos meilleurs textes, puis vous les croisez pour trouver la combinaison ‘ultime’. Cela vous aide à comprendre ce qui résonne le mieux auprès de votre audience, au-delà d’une seule publicité.
‘David Chat qui gère le compte a simplement récupéré le texte qu’on a utilisé dans la publicité […] il a dupliqué quelques-unes de nos meilleures publicités pour ce même produit et il a inséré ce nouveau texte à la place.’
