Introduction : dans les coulisses de nos tests pour hacker la croissance
Bienvenue dans le rendez-vous marketing. Chaque mois, je vous ouvre les portes de notre agence, DHS Digital, pour partager ce qui fonctionne vraiment, aujourd’hui, dans l’acquisition en ligne. Le marketing digital est un champ de bataille en constante évolution. Comme je le dis souvent, ‘ce qui était vrai aujourd’hui, ne le sera peut-être plus demain’. Cette réalité nous oblige, en tant que professionnels, à ne jamais nous reposer sur nos lauriers. La seule façon de rester pertinent et performant est de tester. Tester sans cesse, de manière structurée, pour déceler les nouvelles opportunités et comprendre les subtilités des algorithmes qui gouvernent notre quotidien.
Ce mois-ci, nous allons plonger au cœur de trois tests publicitaires en ligne particulièrement révélateurs, menés par Cassandre Barral, performance manager chez nous. Ces expérimentations ne sont pas de simples ajustements à la marge ; elles remettent en question certaines pratiques établies et ouvrent des perspectives fascinantes. Nous verrons comment des contenus créés pour une plateforme peuvent trouver une seconde vie et un succès inattendu sur une autre. Nous décortiquerons une bataille méconnue sur Google Display qui pourrait bien changer votre approche du retargeting. Enfin, nous explorerons une méthode quasi chirurgicale pour reprendre le contrôle sur l’algorithme de Facebook et générer des leads à un coût défiant toute concurrence.
L’objectif de cette analyse n’est pas seulement de vous présenter des résultats. C’est de vous fournir une feuille de route, une méthodologie et, surtout, l’inspiration pour mener vos propres tests. Que vous soyez un e-commerçant cherchant à optimiser son ROAS ou une entreprise en quête de leads qualifiés, les enseignements que nous allons partager sont directement applicables. Préparez-vous à voir au-delà des recommandations standards des plateformes et à découvrir comment la curiosité et l’analyse de données peuvent devenir vos meilleurs atouts pour scaler votre croissance. C’est parti pour une plongée dans les tranchées du marketing de performance.
Le test inattendu : pourquoi vos UGC peuvent cartonner sur Pinterest, même après un échec sur Facebook
Dans le monde du Social Ads, le User Generated Content (UGC) est souvent perçu comme le Saint Graal, particulièrement sur des plateformes comme Facebook, Instagram ou TikTok. Authentique, engageant, il coche toutes les cases pour performer. Mais que se passe-t-il quand, malgré tout, il ne fonctionne pas ? L’instinct premier serait de l’archiver et de passer à autre chose. C’est une erreur qui peut coûter cher en opportunités manquées. Notre premier test illustre parfaitement comment une ressource créative jugée ‘inefficace’ sur un canal peut devenir un levier de croissance majeur sur un autre, à condition de faire preuve d’un peu d’audace. Pour un de nos clients e-commerçants spécialisé dans les chaises design et ergonomiques, nous avions une série d’UGC qui, contre toute attente, ne donnaient pas les résultats escomptés sur Facebook. Plutôt que de les abandonner, nous nous sommes posé une question simple : et si on les essayait sur Pinterest ?
Le contexte : recycler intelligemment un investissement créatif
L’origine de ce test est purement pragmatique. Le client avait investi un budget conséquent pour produire une série de 7 à 8 vidéos UGC. Comme le souligne Cassandre, ‘ça aurait été dommage de se dire OK, ça marche pas sur Facebook donc on les utilise pas’. Cette démarche est cruciale. Chaque créatif représente un investissement en temps et en argent. Le rôle d’une agence ou d’un marketeur est de maximiser le retour sur cet investissement. La plateforme Pinterest Ads, que nous gérions également pour ce client, était jusqu’alors alimentée par des visuels plus traditionnels : des images statiques de mise en situation des produits. Ces visuels fonctionnaient bien, avec un ROAS solide. Mais ‘bien’ ne signifie pas ‘optimal’. L’idée a donc germé : pourquoi ne pas injecter ce format vidéo, authentique et dynamique, dans un écosystème habitué à des images léchées ? Comme le précise Cassandre, ‘l’UGC reste assez rare sur Pinterest, on on le voit pas énormément. Mais comme on avait ces ces formats story UGC, on s’est dit pourquoi pas les tester’. C’était un pari : introduire un format natif d’autres plateformes (format story 9:16) sur un canal où il est moins courant, pour voir si l’on pouvait créer un électrochoc positif.
La mise en place du test : simplicité et segmentation
La beauté de ce test réside dans sa simplicité d’exécution. Techniquement, il n’y a eu aucune barrière. Cassandre explique : ‘On crée tout simplement une épingle, une épingle classique en format vidéo et on utilise le format story de Facebook qui qui matche très bien avec avec le format Pinterest’. C’est une information capitale : les formats verticaux (9:16) sont parfaitement réutilisables, ce qui élimine toute friction de production. Mais la stratégie ne s’est pas arrêtée là. Les UGC avaient été intelligemment conçus par le client avec des messages différents pour l’acquisition et le retargeting. Nous avons respecté cette segmentation. Les vidéos d’acquisition jouaient sur la carte ‘problème-solution’ avec des accroches directes comme ‘J’en ai marre de passer mes journées assis sur une chaise où j’ai mal au dos’. Celles pour le retargeting étaient plus fonctionnelles, montrant par exemple comment utiliser le site ou présentant des unboxings. Cette distinction a permis d’intégrer les UGC de manière cohérente dans la structure de campagne existante sur Pinterest, en les ajoutant aux campagnes d’acquisition et de remarketing respectives, où ils entreraient en concurrence directe avec les visuels statiques déjà présents.
Analyse des résultats : un ROAS plus faible mais un volume de ventes supérieur
Les résultats de ce test sont contre-intuitifs et fascinants. Si l’on s’arrête à une seule métrique, le ROAS (Return On Ad Spend), on pourrait conclure à un échec. En effet, les visuels statiques classiques affichaient un ROAS de 9, tandis que les UGC n’atteignaient ‘que’ 5,8. Cependant, une analyse plus approfondie révèle une toute autre histoire. Cassandre détaille les chiffres : ‘sur les UGC, on a fait un Roas de 5,8 pour 24 ventes avec un chiffre d’affaires de 4778 € […] pour une dépense de 825 €’. Le point clé est le suivant : l’algorithme de Pinterest a massivement préféré diffuser les formats UGC. Alors que les statiques généraient moins de dépenses et moins de chiffre d’affaires, les UGC ont capté le budget et l’ont transformé en un volume de ventes bien plus important. En d’autres termes, les UGC ont permis de scaler les campagnes. Le ROAS était plus bas, mais le volume de ventes et le chiffre d’affaires global générés par ces créas étaient bien supérieurs. C’est la démonstration parfaite qu’une vision centrée uniquement sur le ROAS peut être trompeuse. L’objectif n’est pas toujours d’avoir le meilleur ROAS possible, mais de générer le plus de profit. Dans ce cas, les UGC, malgré leur ‘moindre’ efficacité relative, ont été le moteur de la croissance sur la période du test.
Ce test nous enseigne une leçon fondamentale : les formats statiques restent une valeur sûre sur Pinterest, mais les UGC sont un formidable outil pour augmenter le volume et le chiffre d’affaires. Ils permettent de dépenser plus de budget de manière rentable, là où les statiques peuvent rapidement atteindre un plafond de diffusion. La conclusion est claire : une bonne stratégie sur Pinterest Ads pour l’e-commerce devrait probablement combiner la haute rentabilité des statiques avec la capacité de scale des formats vidéo UGC.
Cette première expérience nous a montré l’importance de regarder au-delà des apparences et des métriques uniques. Mais que se passe-t-il lorsque l’algorithme d’une autre plateforme, comme Google, semble prendre des décisions qui nuisent à la performance ? C’est ce que nous allons voir dans notre deuxième test, où nous avons dû forcer la main à Google pour révéler le véritable potentiel de nos créations.
Google Display : le duel méconnu entre retargeting dynamique et statique
Le réseau Display de Google est un outil puissant mais souvent complexe à maîtriser. L’une de ses fonctionnalités phares pour l’e-commerce est le retargeting dynamique, cette fameuse technique qui vous affiche les produits exacts que vous venez de consulter sur un site. C’est une approche logique, personnalisée, et souvent recommandée comme une pratique incontournable. Pourtant, notre deuxième test, toujours avec le même e-commerçant de chaises design, a révélé que cette approche automatisée n’est pas toujours la plus rentable. Parfois, l’algorithme, dans sa quête d’efficacité, peut privilégier une solution facile au détriment de la performance réelle, ignorant au passage des créations publicitaires bien plus percutantes. Nous avons été confrontés à une situation où la campagne de retargeting Display sous-performait, avec un ROAS catastrophique, et nous avons dû creuser pour comprendre pourquoi.
La problématique de départ : un ROAS décevant et des créas ignorées
Le point de départ était une campagne de remarketing Display standard. Comme le voulait la bonne pratique, nous avions configuré deux types d’éléments publicitaires : d’un côté, le flux produit du Google Merchant Center pour alimenter le retargeting dynamique ; de l’autre, des bannières statiques conçues par notre équipe créa. Ces bannières mettaient en avant les bénéfices clés du produit : le soulagement du mal de dos, l’argument ‘ostéopathe’, des mises en situation inspirantes. Le problème ? Cassandre l’explique très clairement : ‘il s’est avéré que sur la campagne Google l’algorithme Google diffusait principalement mon flux produit et très peu mes visuels classiques’. L’algorithme préférait massivement les publicités dynamiques, probablement parce qu’elles sont plus faciles à générer et à placer dans les espaces disponibles. Ces publicités, que vous connaissez bien, sont souvent très basiques : le produit sur un fond blanc. Elles sont efficaces pour rappeler un produit, mais manquent cruellement d’impact marketing et de branding. Le résultat de cette préférence algorithmique était sans appel : ‘la problématique c’était que le Roas était mauvais en fait sur cette campagne. Du coup il était à 1,10 sur la période sur les deux premières semaines du mois’. Un ROAS de 1,10 signifie que pour 100€ investis, on en récupère 110€, ce qui est loin d’être rentable. Nous étions face à un dilemme : nos créations à plus forte valeur ajoutée étaient délaissées au profit d’un format automatisé qui plombait les performances.
La stratégie d’isolation : forcer la main de l’algorithme Google
Face à cette situation, il était impossible de savoir si nos bannières statiques étaient réellement inefficaces ou simplement pas diffusées. La solution a été de segmenter, d’isoler les deux approches pour les forcer à concourir à armes égales. Cassandre a mis en place une stratégie brillante de par sa simplicité : ‘j’ai décidé d’isoler en fait les deux systèmes, c’est-à-dire que j’ai laissé dans la campagne source le flux produit. Donc du coup, on appelle ça le remarketing dynamique. Et de l’autre côté, j’ai créé une campagne de remarketing statique […] avec uniquement les visuels que notre équipe Crea avait […] réalisé’. Concrètement, cela s’est traduit par deux campagnes distinctes : la première ne contenait QUE le flux produit (dynamique), et la seconde ne contenait QUE les bannières statiques. Le budget a été divisé en deux pour lancer le test. Cette manœuvre a obligé Google à dépenser sur nos bannières statiques, nous permettant enfin de mesurer leur véritable efficacité. C’est un ‘hack’ simple mais fondamental : lorsque l’algorithme mélange les cartes et que vous perdez en visibilité, séparez les jeux pour y voir plus clair.
Des résultats sans appel : la victoire écrasante du retargeting statique
Les résultats de cette isolation ont été spectaculaires et ont validé notre hypothèse. La campagne de retargeting dynamique, laissée seule, a confirmé sa faible performance avec un ROAS stagnant à 1,10. En revanche, la nouvelle campagne de retargeting statique, enfin libre de dépenser son budget, a explosé les compteurs. Cassandre nous donne les chiffres : ‘la campagne statique a réalisé un Roas de 5,78 avec un CPA de 25,54 € et une dépense de 184 €’. C’est plus de 5 fois la rentabilité de la campagne dynamique ! Fait intéressant, les taux de clics (CTR) étaient quasiment identiques entre les deux campagnes (0,39% vs 0,38%), ce qui rend le résultat encore plus surprenant. Cela suggère que même si les deux types de publicités généraient un intérêt similaire en termes de clics, les visiteurs venant des bannières statiques, qui mettaient en avant les bénéfices et la marque, étaient beaucoup plus enclins à acheter. La conclusion a été immédiate : ‘j’ai mis en veille en fait la campagne de remarketing dynamique avec un Roas si […] peu satisfaisant, ce ce n’était pas utile de la laisser active’. La leçon ici est puissante : ne faites pas aveuglément confiance aux options par défaut ou aux ‘bonnes pratiques’ automatisées. Si une campagne ne performe pas, il faut oser la déconstruire pour identifier l’élément qui pose problème.
Ce test a non seulement sauvé la rentabilité du retargeting Display pour ce client, mais il a aussi changé notre approche. Le retargeting dynamique reste pertinent, mais peut-être pour des moments très spécifiques comme les soldes ou les opérations commerciales, où un rappel produit direct est plus efficace. Pour le reste de l’année, le retargeting statique, plus qualitatif, a prouvé sa supériorité. De Pinterest à Google, nous voyons que le contrôle et la segmentation sont des armes redoutables. Voyons maintenant comment cette même philosophie peut être appliquée à Facebook pour un tout autre objectif : la génération de leads.
Battre l’algorithme : comment une campagne Facebook Ads hyper-restreinte a tout changé pour la génération de leads
Après avoir exploré l’e-commerce, nous nous tournons vers un défi différent mais tout aussi complexe : la génération de leads. Pour un de nos clients dans le secteur de la vente de véhicules d’occasion, l’objectif est simple en apparence mais redoutable en pratique : maximiser le nombre de leads tout en maintenant un coût par lead (CPL) le plus bas possible. Depuis des années, la tendance de fond sur les plateformes comme Facebook Ads est à la simplification et à l’automatisation. On nous encourage à utiliser des audiences larges (‘broad’), des placements automatiques, et à laisser l’algorithme faire son travail. Mais est-ce toujours la meilleure approche ? Ce troisième test prouve que, parfois, aller à contre-courant des recommandations officielles et reprendre un contrôle quasi total sur les paramètres de campagne peut donner des résultats spectaculaires. C’est une histoire de data, de patience et d’une volonté de ‘battre l’algorithme’ à son propre jeu.
Le point de départ : la nécessité de scaler sans sacrifier le CPL
Le contexte de ce client était celui d’un compte publicitaire mature, avec des campagnes ‘fil rouge’ qui tournaient de manière stable. Cependant, nous cherchions de nouvelles pistes pour scaler, c’est-à-dire pour augmenter le volume de leads sans faire exploser le CPL, qui est la métrique reine pour ce client. La solution de facilité aurait été d’augmenter les budgets sur les campagnes existantes, mais cela se traduit souvent par une augmentation du CPL. Il fallait trouver une nouvelle ‘poche de performance’. L’idée a donc été de construire une campagne de test en se basant sur une analyse chirurgicale des données historiques du compte. C’est ici qu’intervient une fonctionnalité cruciale qui avait disparu après la mise à jour d’iOS 14 et qui est revenue : la possibilité d’analyser en détail les performances par répartition (âge, genre, placement, etc.). Comme je le souligne, ‘ça tu n’aurais pas pu le faire il y a […] 6 mois parce que Facebook avait retiré la possibilité’. Ce retour en grâce de l’analyse détaillée a été le catalyseur de notre stratégie.
La méthode d’analyse : plonger dans 6 mois de données avec Data Studio
Plutôt que de se fier à l’intuition, Cassandre a adopté une démarche 100% data-driven. Elle a décidé d’analyser les performances du compte sur les six derniers mois. Pour éviter de se perdre dans les tableaux de bord de Facebook Ads, surtout avec plusieurs campagnes à analyser, elle a utilisé un outil plus puissant : ‘j’ai créé un Google Data Studio parce que pas facile en fait d’analyser directement dans sur la plateforme’. Ce dashboard a permis d’avoir une vue consolidée et claire des répartitions les plus intéressantes : âge, sexe, jour de diffusion, plateforme (Facebook, Instagram, etc.) et placements spécifiques (feed, stories, etc.). L’analyse a révélé des tendances très nettes. Par exemple, ‘il s’avérait que que Facebook était plus efficace qu’Instagram et que le feed d’Instagram, Messenger et placement Network étaient étaient beaucoup moins efficaces’. De plus, un cœur de cible très performant s’est clairement dessiné : les 25-44 ans. Armée de ces informations, l’idée n’était plus de laisser l’algorithme explorer, mais de construire une campagne qui ne ciblait QUE les segments les plus performants identifiés par l’analyse.
La construction de la campagne ‘best of’ : un condensé de performances
La nouvelle campagne de test a été conçue comme un ‘all-star’ des meilleurs éléments du compte. Voici sa composition :
1. L’audience : Pas de ‘broad’. Cassandre a créé un ‘stack d’audience’, c’est-à-dire un regroupement des meilleurs centres d’intérêt qui avaient historiquement bien fonctionné.
2. Le ciblage démographique : La tranche d’âge a été restreinte au cœur de cible identifié, les 25-44 ans.
3. Les placements : C’est ici que le test est le plus audacieux et va à l’encontre des bonnes pratiques de Facebook. Tous les placements jugés inefficaces lors de l’analyse (feed Instagram, Messenger, Audience Network) ont été manuellement retirés. Seuls les placements les plus rentables sur Facebook ont été conservés.
4. Les créatifs : Pour compléter le tout, la campagne a été alimentée avec les meilleures créas du compte sur les 6 derniers mois. En résumé, nous avons volontairement bridé l’algorithme, en lui disant exactement qui cibler, où diffuser, et avec quoi. C’était une campagne de ‘certitudes’ plutôt qu’une campagne d’exploration, lancée avec un budget de test modeste pour ne pas prendre de risques inconsidérés.
Les résultats : un CPL réduit, un CPM divisé par deux et des leads de meilleure qualité
Le test a nécessité de la patience. ‘Au bout de 2 semaines mes résultats étaient pas étaient pas opérationnels’, admet Cassandre. Mais en laissant tourner la campagne un mois complet, les performances se sont révélées exceptionnelles. Le CPL a atteint 5,16 €, un résultat ‘très satisfaisant par rapport aux objectifs du compte’. Mais l’effet le plus spectaculaire a été ailleurs : ‘j’ai j’ai remarqué que mon CPM était deux fois […] moins élevé que sur mes audiences fil rouge’. En étant hyper-spécifique, nous avons rendu la diffusion beaucoup moins chère, ce qui a mécaniquement amélioré toutes les autres métriques. Et le plus important : la qualité était au rendez-vous. Le client a un processus de conversion en 3 étapes, et la conversion finale (la mise en ligne du véhicule) a été ‘bien meilleure’, avec un coût d’acquisition final 20 à 25€ plus bas que sur les campagnes classiques. Cette campagne de test n’a pas seulement été plus rentable, elle a généré de meilleurs clients. La conclusion de Cassandre est un conseil précieux pour tous les annonceurs en leadgen : ‘même si l’algorithme il gère la la répartition […], parfois, il faut aller un petit peu contre l’algorithme mais tenter d’isoler certains éléments pour voir si si le CPL baisse’.
Conclusion : la curiosité et la data, vos meilleurs alliés pour la performance
Au terme de ces trois explorations, une vérité fondamentale émerge : dans le marketing digital, il n’y a pas de recette miracle ni de ‘bonne pratique’ universelle. La performance durable ne se trouve pas en suivant aveuglément les recommandations des plateformes, mais en cultivant une curiosité insatiable et en fondant ses décisions sur une analyse rigoureuse des données. Chacun des tests que nous avons décortiqués est une ode à cette philosophie.
Le test UGC sur Pinterest nous a appris à voir au-delà de l’échec initial sur un canal et à considérer nos créatifs comme des actifs à rentabiliser sur l’ensemble de notre écosystème. Il nous a rappelé que le ROAS n’est pas la seule boussole et que le volume peut être un objectif tout aussi stratégique. L’expérience sur Google Display nous a montré les limites de l’automatisation et l’importance de reprendre le contrôle pour forcer la diffusion de ce qui est qualitativement meilleur, même si l’algorithme préfère la facilité. Enfin, la campagne de génération de leads sur Facebook est la preuve éclatante que la segmentation chirurgicale, basée sur l’analyse de vos propres données historiques, peut encore surperformer les approches larges et automatisées, en livrant non seulement des coûts plus bas mais aussi une meilleure qualité.
Le fil rouge qui relie ces trois succès est la volonté de questionner, d’isoler les variables et de mesurer. Que vous soyez en e-commerce ou en génération de leads, je vous encourage à adopter cette mentalité de testeur. Ne prenez rien pour acquis. Si une campagne sous-performe, déconstruisez-la. Si un créatif ne fonctionne pas, demandez-vous où il pourrait être plus pertinent. Utilisez les outils d’analyse à votre disposition pour comprendre ce qui fonctionne VRAIMENT pour VOTRE business. C’est ce travail de fond, cette discipline de l’expérimentation, qui fait la différence entre une croissance stagnante et une acquisition qui s’accélère. J’espère que ces partages vous inspireront à lancer vos propres tests dès aujourd’hui. Et si vous avez besoin d’aide pour cela, vous savez où nous trouver.
FAQ : Vos questions sur nos tests publicitaires en ligne
Les contenus UGC sont-ils vraiment efficaces sur Pinterest Ads ?
Oui, les contenus UGC peuvent être très performants sur Pinterest, mais pas toujours de la manière attendue. Notre test a montré que même si leur ROAS peut être inférieur à celui des visuels statiques traditionnels, ils excellent pour générer du volume. L’algorithme de Pinterest a tendance à leur allouer plus de budget, ce qui se traduit par un plus grand nombre de ventes et un chiffre d’affaires global plus élevé. Ils sont donc un excellent levier pour scaler vos campagnes, en complément de visuels statiques qui assurent une forte rentabilité de base.
Cassandre Barral : ‘Il s’est avéré que le Roas a été moins élevé que sur des visuels classiques. […] Mais on avait moins de chiffre d’affaires et moins de dépenses en fait sur ces visuels classiques alors que sur les UGC, […] on a fait un Roas de 5,8 pour 24 ventes avec un chiffre d’affaires de 4778 €.’
Quelle est la différence entre le retargeting dynamique et statique sur Google Display ?
Le retargeting dynamique utilise votre flux produit (via Google Merchant Center) pour afficher automatiquement aux visiteurs les produits spécifiques qu’ils ont consultés sur votre site. C’est très personnalisé mais souvent visuellement basique. Le retargeting statique, quant à lui, utilise des bannières publicitaires (images ou GIF) que vous avez créées vous-même. Ces bannières sont les mêmes pour tous les visiteurs de votre audience de retargeting et permettent de mettre en avant des messages de marque, des bénéfices ou des offres spécifiques de manière plus créative et contrôlée.
Danilo Duchesnes : ‘C’est que quand tu vas sur un site web et qu’ensuite tu regardes un ou plusieurs produits, tu les revois ensuite sur les sites partenaires de Google avec un fond blanc, c’est pas hyper joli joli mais ce sont des ads que les plateformes […] aiment bien parce que c’est facile à diffuser.’
Pourquoi isoler le retargeting statique du dynamique dans des campagnes séparées ?
Il faut les isoler car l’algorithme de Google a souvent une forte préférence pour le retargeting dynamique, qu’il juge plus facile à diffuser. Si les deux coexistent dans la même campagne, il est très probable que vos créations statiques, même si elles sont plus performantes, ne reçoivent que très peu de budget. En créant deux campagnes distinctes, vous forcez Google à dépenser sur chaque système, ce qui vous permet de comparer leur performance réelle à budget égal et de ne conserver que le plus rentable, qui, dans notre cas, était le retargeting statique.
Cassandre Barral : ‘J’ai décidé d’isoler en fait les deux systèmes, c’est-à-dire que j’ai laissé dans la campagne source le flux produit […] et de l’autre côté, j’ai créé une campagne de remarketing statique […] avec uniquement les visuels que notre équipe Crea avait […] réalisé.’
Est-il de nouveau possible d’analyser les performances par âge ou placement sur Facebook Ads ?
Oui, absolument. Après une période où ces fonctionnalités étaient limitées suite à la mise à jour iOS 14, Facebook a restauré la possibilité d’analyser en détail les performances de ses campagnes via l’outil de ‘Répartition’. Vous pouvez de nouveau segmenter vos résultats par âge, genre, région, plateforme (Facebook, Instagram, etc.) et même par placement spécifique (feed, stories, reels…). C’est un outil extrêmement puissant pour identifier vos segments les plus rentables et orienter votre stratégie d’optimisation.
Danilo Duchesnes : ‘Ça tu n’aurais pas pu le faire il y a […] 6 mois parce que Facebook avait retiré la possibilité donc avec la mise à jour d’iOS 14 d’analyser tes résultats selon les placements, les tranches d’âge, le genre et cetera. Et là, […] c’est quelque chose qui est de nouveau possible aujourd’hui en 2023.’
Faut-il toujours utiliser les placements automatiques sur Facebook ?
Ce n’est pas une obligation, et notre test en génération de leads a prouvé le contraire. Bien que les placements automatiques soient la recommandation officielle de Facebook pour laisser l’algorithme trouver les opportunités les moins chères, cette approche peut diluer votre budget sur des placements peu qualitatifs. Pour un objectif de CPL bas et de leads de qualité, analyser vos données et sélectionner manuellement les placements historiquement les plus performants peut être une stratégie gagnante, même si elle va à contre-courant.
Cassandre Barral : ‘Même si l’algorithme il gère la la répartition entre les éléments les plus efficaces, parfois, il faut aller un petit peu contre l’algorithme mais tenter d’isoler certains éléments pour voir si si le CPL baisse.’
Comment construire une campagne ‘best of’ sur Facebook Ads ?
La méthode consiste à analyser vos données de performance sur une longue période (par exemple, 6 mois) pour identifier les meilleurs éléments de votre compte. Ensuite, vous créez une nouvelle campagne qui ne contient que ces ‘gagnants’ : regroupez vos audiences par intérêt les plus performantes dans un seul ensemble de publicité (‘stack’), limitez la diffusion à votre tranche d’âge la plus rentable, sélectionnez manuellement vos placements les plus efficaces, et n’utilisez que vos visuels publicitaires ayant eu les meilleurs résultats. C’est un condensé de ce qui fonctionne le mieux pour vous.
Cassandre Barral : ‘Ce que j’ai décidé de faire, c’est de créer une nouvelle campagne de test avec […] un stack d’audience en fait de mes meilleures audiences. […] Ensuite voilà, j’ai sélectionné mon cœur de cible qui était les 25 44 ans. J’ai retiré tous les placements qui étaient inefficaces sur ces 6 derniers mois.’
Un test publicitaire peut-il échouer au début et réussir ensuite ?
Oui, et c’est une leçon très importante. Il ne faut pas juger la performance d’un test sur une période trop courte, surtout sur des comptes où la conversion prend du temps ou avec des budgets modestes. Dans notre test en génération de leads, les résultats des deux premières semaines n’étaient pas concluants. Ce n’est qu’en laissant la campagne tourner un mois complet que l’algorithme a pu s’optimiser et que nous avons pu constater son efficacité réelle. La patience est une vertu essentielle dans le testing.
Cassandre Barral : ‘J’ai vraiment laissé un mois parce que si je m’étais focalisé sur les deux premières semaines ben j’aurais tout de suite arrêté. […] Le test s’est fait surtout avril et du coup on a eu un CPL à 5,16 €.’
Une campagne plus restreinte peut-elle améliorer la qualité des leads ?
Oui, c’est un des bénéfices les plus intéressants que nous ayons observés. Notre campagne hyper-segmentée n’a pas seulement généré des leads à un coût plus bas (CPL), elle a aussi attiré des prospects de meilleure qualité. Le coût d’acquisition du client final, qui est l’étape la plus importante de l’entonnoir de conversion, était significativement plus bas que celui des campagnes ‘fil rouge’ plus larges. En étant plus précis dans le ciblage, on attire une audience plus qualifiée, ce qui impacte positivement tout le reste du parcours client.
Cassandre Barral : ‘Sur cette campagne, ça a été ça a été bien meilleur que sur […] la campagne fil rouge. […] Ça a été 20 25 € plus plus bas que la campagne fil rouge.’
