Et si la meilleure audience sur Facebook Ads était… de ne plus en choisir ?
Dans l’univers du marketing digital, nous sommes conditionnés par une quête incessante : celle de l’audience parfaite. On passe des heures à décortiquer les personas, à superposer des centres d’intérêt, à créer des audiences similaires toujours plus précises, convaincus que le succès réside dans l’hyper-segmentation. Cette course à la granularité, c’était la règle d’or. Mais comme je le dis souvent, ‘dans le digital, ce qui était vrai aujourd’hui, ne le sera peut-être plus demain’. Et aujourd’hui, cette vérité est en train de s’effriter, voire de s’inverser complètement. Imaginez un instant que tous ces efforts pour affiner manuellement votre ciblage soient devenus contre-productifs. Imaginez qu’une stratégie, à l’opposé total de cette logique, surpasse tout ce que vous avez testé jusqu’à présent. C’est précisément ce que je constate depuis plus d’un an et demi sur de nombreux comptes au sein de mon agence, DHS Digital.
La problématique est simple : en nous obstinant à guider l’algorithme de Meta avec nos propres hypothèses, nous lui lions les mains. Nous le contraignons à pêcher dans un petit étang que nous avons nous-mêmes délimité, alors qu’il a la capacité de trouver du poisson dans un océan entier. La stratégie dont je vais vous parler aujourd’hui est une véritable révolution copernicienne dans notre approche de la publicité sur Meta. Elle va vous surprendre, peut-être même vous choquer, car elle consiste à faire exactement l’inverse de ce que l’on nous a toujours appris. Nous allons parler de l’audience ‘Broad’, aussi appelée ‘Open Targeting’. C’est une audience large, sans aucun critère de ciblage autre que les données démographiques de base. Et croyez-moi, elle est en train de devenir l’arme secrète des annonceurs qui réussissent à scaler leurs campagnes de manière spectaculaire. Dans cet article, je vais tout vous expliquer : ce qu’est précisément cette audience, pourquoi elle fonctionne si bien, ses avantages, ses inconvénients, et surtout, dans quelles conditions vous devez absolument la tester pour transformer les performances de votre business.
Qu’est-ce que l’audience Broad et pourquoi révolutionne-t-elle le ciblage sur Meta ?
Pour bien comprendre la puissance de l’audience Broad, il faut d’abord accepter de déconstruire des années de dogmes marketing. L’idée de ‘parler à tout le monde pour ne parler à personne’ a longtemps été un anathème. Pourtant, l’évolution fulgurante de l’intelligence artificielle des plateformes publicitaires, et notamment de Meta, nous oblige à réviser notre jugement. L’Open Targeting n’est pas une approche paresseuse, c’est une approche stratégique qui consiste à faire confiance à la machine. Il s’agit de comprendre que notre rôle en tant que marketeur a changé : nous ne sommes plus des cibleurs manuels, mais des fournisseurs de signaux de qualité (via le pixel et les créatifs) pour une IA surpuissante. Cette section va vous permettre de saisir le mécanisme exact de cette stratégie et pourquoi elle est si redoutablement efficace aujourd’hui.
Définition de l’Open Targeting : le pari radical de la simplicité
Alors, concrètement, qu’est-ce que cette fameuse audience Broad ? C’est d’une simplicité désarmante. Vous créez un ensemble de publicités et, au moment de définir l’audience, vous ne sélectionnez AUCUN centre d’intérêt, AUCUNE audience similaire (lookalike). Vous vous contentez de filtrer sur les critères les plus basiques : ‘le pays ou la région, l’âge, le genre et la langue’. C’est tout. Le résultat est une audience potentielle gigantesque, souvent de plusieurs millions de personnes. Pour vous donner un ordre d’idée concret, j’ai fait le test : ‘si je prends par exemple en France, les femmes de 25 à 45 ans, admettons que c’est mon cœur de cible, je ne mets aucun centre d’intérêt, je ne mets aucune audience similaire et j’ai une audience comprise entre 9 400 000 personnes et 11 100 000 personnes’.
C’est un chiffre qui peut donner le vertige. Il va à l’encontre de tout ce que nous pensions savoir. La logique traditionnelle voudrait qu’on affine en ajoutant des intérêts comme ‘remise en forme’ pour des jeunes mamans, ce qui réduirait l’audience à une taille bien plus ‘raisonnable’, probablement inférieure au million. Mais c’est là que le changement de paradigme s’opère. L’audience Broad est un acte de foi envers l’algorithme de Meta. C’est lui dire : ‘Voici mon produit, voici mes publicités, et voici un océan de prospects potentiels. À toi de jouer. Trouve-moi ceux qui sont les plus susceptibles de convertir’. C’est une démarche qui peut sembler effrayante au premier abord, car elle implique une perte de contrôle apparent. Mais en réalité, c’est une optimisation du contrôle : on cesse de micro-manager l’algorithme pour le laisser faire ce qu’il fait de mieux, à une échelle que nous ne pourrions jamais atteindre manuellement.
Le secret de l’efficacité : laisser l’algorithme travailler pour vous
Pourquoi diable cette approche fonctionne-t-elle ? La réponse tient en un mot : la donnée. En utilisant une audience Broad, ‘vous permettez à Meta de lui-même déceler qui sont les personnes les plus susceptibles d’effectuer l’événement de conversion pour lequel vous optimisez votre campagne’. Que ce soit un achat, une génération de prospect ou un ajout au panier, l’algorithme va analyser en temps réel les premiers signaux qu’il reçoit. Qui clique ? Qui ajoute au panier ? Et surtout, qui achète ? Chaque conversion est une mine d’or d’informations pour lui.
Meta va se servir des données qu’il reçoit de votre pixel. Toutes les personnes qui achètent sur votre site sont analysées sous des milliers de coutures : leurs comportements en ligne, leurs interactions passées, leurs schémas de consommation, etc. L’algorithme va ensuite chercher des ‘jumeaux statistiques’ au sein de la vaste audience Broad que vous lui avez fournie. Il ne va pas diffuser vos publicités au hasard aux 10 millions de personnes. Il va, au contraire, concentrer la diffusion sur les segments de cette audience qui ressemblent le plus aux personnes qui ont déjà converti. C’est comme si l’algorithme créait en permanence des audiences similaires ultra-performantes et dynamiques à votre place, sans que vous ayez à lever le petit doigt. ‘Il finit par trouver le profil type qui convertit sur votre site’. C’est pour cette raison fondamentale que vous ne devez plus forcément lui donner une direction manuelle. En lui imposant des intérêts, vous risquez de l’enfermer dans une boîte et de le priver de découvertes de poches d’audience inattendues mais très profitables.
Passer au ciblage large, c’est donc comprendre que la véritable optimisation ne se fait plus au niveau de l’adset et de la définition d’audience, mais au niveau du pixel (la qualité des données que vous lui envoyez) et de la créa (le message qui va faire réagir les bonnes personnes). C’est un changement de philosophie profond, mais essentiel pour performer dans l’écosystème publicitaire actuel de Meta. Maintenant que la théorie est claire, analysons de manière pragmatique les forces et les faiblesses de cette stratégie.
Les avantages incontestables du ciblage large : performance et scalabilité
Les promesses de l’audience Broad sont séduisantes, mais tiennent-elles la route dans la pratique ? La réponse, d’après mon expérience sur des dizaines de comptes, est un grand oui. Les bénéfices ne sont pas seulement théoriques ; ils se traduisent par des améliorations concrètes sur les indicateurs de performance clés (KPIs) et, surtout, sur la capacité d’une entreprise à faire grandir son investissement publicitaire de manière rentable. Adopter le ciblage large, ce n’est pas seulement tester une nouvelle audience, c’est débloquer de nouveaux paliers de croissance. Explorons les avantages les plus significatifs qui devraient vous convaincre de sauter le pas.
Une performance supérieure et une résilience à toute épreuve
Le premier point, et le plus important, c’est que ces audiences larges finissent, dans la plupart des cas, par surperformer les audiences plus restreintes. ‘C’est un fait de plus en plus. Si vous faites une audience qui est très affinée, qui est très ciblée et vous avez une audience moins affinée […] généralement l’audience avec plus de personnes finit par mieux performer que l’audience qui est plus petite en taille’. Au début d’une campagne, il est possible qu’une audience par intérêt très précise donne de meilleurs résultats. C’est logique : vous donnez une direction claire à Meta qui trouve rapidement des prospects qualifiés. Mais cette performance initiale est souvent un feu de paille. Dès que vous augmentez le budget, l’algorithme a vite fait le tour de ce petit bassin et les coûts s’envolent. L’audience large, elle, a une courbe d’apprentissage peut-être plus lente, mais une fois qu’elle a trouvé son rythme, sa performance est beaucoup plus stable et durable.
De plus, cette stratégie nous affranchit des imperfections et des changements constants du ciblage par intérêt de Meta. Il faut être lucide : les intérêts ne sont pas fiables à 100 %. Comme je l’explique souvent, ‘si je me suis intéressé au tennis il y a 3 ans et que depuis 2 ans, j’ai plus lu un seul article, ça veut fondamentalement dire que je ne suis plus intéressé par le tennis. Mais pour Meta, je le suis toujours’. L’inverse est aussi vrai. De nombreux clients potentiels ne sont pas dans les audiences par intérêt que vous ciblez. Pire encore, ‘Facebook a supprimé de nombreux intérêts ces dernières années’. Pour un de mes clients dans le domaine de la santé, nous utilisions des intérêts très précis comme ‘cardiologie’, qui ont tout simplement disparu. Nous sommes aujourd’hui obligés d’utiliser des termes génériques comme ‘santé’, ce qui revient presque à faire du ciblage large. L’audience Broad est donc une stratégie d’avenir, plus résiliente et moins dépendante des mises à jour de la plateforme.
Scalabilité explosive et réduction de la fatigue publicitaire
C’est ici que l’audience Broad révèle son véritable super-pouvoir : la scalabilité. C’est le Saint Graal de tout annonceur. Quand vous avez des campagnes qui fonctionnent, vous voulez pouvoir augmenter les budgets sans voir vos coûts d’acquisition exploser. C’est souvent impossible avec des audiences de quelques centaines de milliers de personnes. ‘Quand vous commencez à dépenser des budgets plus importants, si votre audience, elle est restreinte, malheureusement, Facebook va un peu tourner en rond’. Avec une audience de 10 millions de personnes, le problème ne se pose plus. L’algorithme a un terrain de jeu quasi-infini pour aller chercher des ‘poches’ de nouveaux clients sans cesse renouvelées.
Cet avantage est directement lié à la réduction de la fatigue publicitaire. Vous le savez, quand votre audience est petite, la fréquence de diffusion de vos publicités (le nombre de fois qu’une même personne voit votre pub) grimpe en flèche. Les performances s’effondrent car vous saturez votre cible. ‘Alors que quand vous avez une audience large, Facebook aura un peu moins tendance à tourner en rond parce qu’il y a beaucoup plus de personnes à disposition’. Enfin, un dernier point stratégique : l’audience Broad est un excellent laboratoire. ‘Lorsque vous avez trouvé des publicités qui fonctionnent bien envers cette audience qui est large, et bien ces publicités, vous allez pouvoir les dupliquer vers d’autres audiences’. Une créa qui performe sans l’aide d’un ciblage affiné est une créa en or. Elle a prouvé sa capacité à convaincre sur la seule base de son message. C’est le signal ultime qu’elle est prête à être déployée à grande échelle sur toutes vos autres audiences, y compris en retargeting.
Les promesses de performance et de scalabilité sont donc bien réelles et fondées sur des mécanismes solides. Cependant, il serait malhonnête de présenter l’audience Broad comme une solution miracle dénuée de tout risque. Comme tout outil puissant, elle demande à être maniée avec précaution. Comprendre ses limites est crucial pour ne pas gaspiller son budget et son temps dans des tests infructueux.
Les inconvénients et les pièges à éviter avec l’audience Broad
Après avoir brossé un tableau très positif de l’audience Broad, il est impératif de rester pragmatique et d’aborder l’autre face de la pièce. Cette stratégie n’est pas une formule magique qui fonctionne à tous les coups, pour tous les comptes, dans toutes les situations. Ignorer ses potentiels inconvénients serait la meilleure façon d’échouer et de conclure à tort que ‘ça ne marche pas’. Le succès avec le ciblage large réside autant dans l’application de la méthode que dans la conscience de ses limites. Il existe des pièges, des moments où elle n’est pas la bonne approche, et des défis inhérents à son fonctionnement qu’il faut savoir anticiper et gérer.
Une phase d’apprentissage potentiellement longue et coûteuse
Le principal défi de l’audience Broad est sa phase d’apprentissage. Rappelez-vous, vous ne donnez aucune direction à l’algorithme. Vous lui présentez une page blanche et un crayon, et vous attendez qu’il dessine le portrait de votre client idéal. Ce processus n’est pas instantané. ‘Même pour les comptes avec un budget important et des pixels qui sont bien nourris avec de la data, Meta peut avoir besoin de plus de temps pour trouver les personnes dans l’audience qui sont les plus susceptibles de convertir’. Concrètement, cela signifie que les premiers jours, voire les premières semaines, de votre campagne en Broad peuvent être décevants. Les coûts peuvent être plus élevés que sur vos audiences habituelles, et la rentabilité peut ne pas être au rendez-vous.
C’est un moment critique où beaucoup d’annonceurs paniquent et coupent la campagne, la jugeant inefficace. C’est une erreur. Il faut voir cette période comme un investissement. Vous payez pour que l’algorithme collecte de la donnée et affine son propre ciblage. ‘Ça peut prendre plusieurs semaines avant que Facebook vraiment arrive à sa vitesse de croisière’. Il est donc crucial d’avoir la patience et le budget nécessaires pour laisser la campagne sortir de cette phase d’apprentissage. Si vous avez un budget très limité ou un besoin de rentabilité immédiate, lancer une campagne Broad peut être risqué. Il faut être prêt à ‘perdre’ un peu d’argent au début pour en gagner beaucoup plus par la suite.
Le risque d’échec et la question épineuse des produits de niche
Il faut l’admettre en toute transparence : ‘parfois l’audience large ne marche pas’. Malgré tous vos efforts, des créatifs de qualité, un produit attractif et un pixel bien configuré, il arrive que Meta n’arrive tout simplement pas à trouver le bon filon dans cette vaste audience. Il n’y a pas d’explication unique, mais c’est une réalité. C’est pourquoi il faut toujours la considérer comme un test à mener en parallèle de vos audiences qui fonctionnent déjà, et non comme un remplacement brutal de toute votre stratégie.
L’autre objection majeure concerne les produits de niche. La logique voudrait que ‘pour un produit qui est niché et spécifique, l’Open targeting fonctionne moins bien’. Si vous vendez du matériel très spécialisé pour la pêche à la mouche, il semble insensé de le montrer à 10 millions de femmes de 25 à 45 ans. Et dans de nombreux cas, cette logique est juste. Il sera plus efficace de cibler des intérêts liés à la pêche. Cependant, il ne faut pas en faire une règle absolue. L’IA de Meta est parfois capable de prouesses surprenantes. Je l’ai constaté avec un invité sur mon podcast, David, le fondateur de Polar Analytics. Son produit est un logiciel SaaS B2B très pointu pour les e-commerçants. C’est la définition même d’un produit de niche. Et pourtant, il m’a confié que ‘sa meilleure audience pour générer des prospects pour son logiciel est une audience qui est large’. Cette anecdote prouve qu’il faut se méfier des certitudes. Même avec un produit de niche, si votre pixel a suffisamment de données, un test en Broad peut révéler des surprises incroyables.
Nous avons donc exploré la théorie, les avantages et les inconvénients. La question qui brûle les lèvres de chaque lecteur est maintenant : ‘Concrètement, est-ce que cette stratégie est faite pour moi et mon business ?’. Il est temps de passer de la réflexion à l’action avec des critères clairs pour décider si vous devez, dès aujourd’hui, lancer votre première campagne en audience Broad.
Quand et comment lancer vos campagnes en Open Targeting ? Le guide pratique
Savoir que l’audience Broad existe est une chose. Savoir si elle est pertinente pour votre compte et comment la mettre en place efficacement en est une autre. Le succès de cette stratégie repose sur un timing et des conditions spécifiques. Se lancer à l’aveugle sans remplir certains prérequis est le plus sûr moyen d’obtenir des résultats décevants. Dans cette dernière partie, nous allons synthétiser les critères qui font d’un compte publicitaire un bon candidat pour l’Open Targeting et explorer les cas d’usage les plus pertinents, notamment pour le testing créatif. Considérez ceci comme votre checklist finale avant de vous jeter à l’eau.
Les prérequis indispensables : votre produit et votre pixel
Le premier critère est la nature de votre offre. L’audience Broad est particulièrement puissante ‘pour des produits et des services qui sont grand public, c’est-à-dire des produits ou services qui peuvent convenir à un très grand nombre de personnes’. Si vous êtes dans des secteurs comme le fitness, la santé, la décoration d’intérieur, la mode, la joaillerie, ou le développement de carrière, votre marché potentiel est immense. Le ciblage large fait alors parfaitement sens, car au sein de ces millions de personnes, il y a forcément une forte densité de clients potentiels que l’algorithme pourra identifier.
Le deuxième critère, et sans doute le plus important, est la richesse de votre pixel. ‘Votre pixel doit avoir beaucoup de données’. C’est le carburant de l’algorithme. Sans un historique de conversions suffisant, Meta navigue à l’aveugle. La question clé est : combien de conversions votre pixel a-t-il enregistré le mois dernier ? Bien qu’il n’y ait pas de chiffre magique, je donne souvent une règle empirique : ‘idéalement, moi j’aime bien dire qu’il faut au moins 100 conversions par mois avant d’utiliser le ciblage large’. C’est une règle arbitraire, mais elle donne un ordre de grandeur. Si vous avez 5 achats par mois, l’Open Targeting est une très mauvaise idée. Si vous en avez 150, cela devient intéressant. Si vous en avez des milliers, c’est probablement là que se trouve votre plus grand potentiel de croissance. Plus vous avez de données de conversion, plus l’IA de Meta a de matière pour comprendre qui est votre client type et le trouver au sein de l’audience large.
Scénarios spécifiques et utilisation stratégique pour le testing créatif
Au-delà de ces deux prérequis majeurs, il existe des situations où le ciblage large devient presque une nécessité. C’est le cas si vous avez ‘une entreprise locale qui opère sur un périmètre plus restreint’ ou si vous ciblez un petit pays comme la Suisse. Dans ces cas, l’audience de base est déjà limitée. Si vous commencez à ajouter des couches de centres d’intérêt ou des audiences similaires, vous vous retrouvez avec une audience minuscule que Meta n’aime pas du tout. Dans ce contexte, partir en Broad sur votre zone géographique est souvent la meilleure, voire la seule, option viable.
Enfin, l’une des utilisations les plus intelligentes et stratégiques des audiences larges est pour le ‘testing créatif’. C’est une méthode que nous appliquons systématiquement à l’agence. L’idée est d’utiliser l’audience Broad comme un terrain de jeu neutre pour ‘identifier des créas qui ont un potentiel de scale parce qu’elles ont fonctionné sur une audience qui était large’. Pourquoi est-ce si puissant ? Parce qu’une créa qui réussit à générer des conversions sur une audience aussi vaste et non qualifiée a prouvé qu’elle avait un message universel et percutant. Elle n’a pas bénéficié de l’aide d’un ciblage affinitaire. C’est la preuve ultime de sa performance intrinsèque. Une fois que vous avez identifié ces créas ‘gagnantes’, vous pouvez les scaler en toute confiance, que ce soit en augmentant le budget sur la campagne Broad elle-même ou en les déployant sur vos autres audiences.
Conclusion : Osez lâcher prise pour mieux performer
Nous arrivons au terme de cette exploration approfondie de l’audience Broad. Si vous ne deviez retenir qu’une seule chose, ce serait celle-ci : le marketing sur Meta a profondément changé. L’ère du micro-ciblage manuel laisse place à l’ère de la collaboration intelligente avec l’algorithme. Le succès ne dépend plus de notre capacité à trouver la combinaison parfaite d’intérêts, mais de notre capacité à nourrir la machine avec des données de haute qualité et des créatifs publicitaires percutants. L’audience Broad est l’incarnation la plus pure de cette nouvelle philosophie.
Nous avons vu qu’en donnant de la latitude à Meta, vous lui permettez de faire ce qu’il fait de mieux : analyser des milliards de signaux pour trouver, au sein d’une population immense, les individus les plus susceptibles de devenir vos clients. Les avantages sont clairs : une performance accrue sur le long terme, une capacité de scalabilité quasi illimitée et une meilleure résilience face aux aléas de la plateforme. Bien sûr, ce n’est pas une stratégie sans défis. Elle exige de la patience durant la phase d’apprentissage et, surtout, elle ne peut exprimer son plein potentiel que si votre pixel est déjà riche de centaines, voire de milliers de conversions.
Mon conseil est donc simple : ‘testez l’audience Broad sur votre compte si vous répondez aux critères que j’ai cités’. N’ayez pas peur de cette perte de contrôle apparent. Voyez-la comme une promotion : vous passez du rôle de cibleur manuel à celui de stratège qui pilote une IA. Cette audience pourrait bien vous apporter le gain de performance que vous attendiez depuis longtemps et vous permettre de faire passer vos campagnes publicitaires à un niveau supérieur. Le marketing de demain appartient à ceux qui sauront faire confiance à la technologie tout en excellant sur le message. Alors, êtes-vous prêt à faire le grand saut ?
Et comme toujours, si vous souhaitez un avis extérieur et expert sur vos campagnes et déterminer si cette stratégie est adaptée à votre compte, je peux auditer gratuitement votre compte publicitaire. Si ça vous intéresse, rendez-vous sur dhsdigital.eu/audit pour m’en dire plus sur votre entreprise.
Questions fréquentes sur l’audience Broad Facebook Ads
Pourquoi l’audience Broad est-elle souvent plus performante que les audiences par intérêt ?
L’audience Broad surperforme souvent les audiences par intérêt sur le long terme car elle ne limite pas l’algorithme de Meta. Les centres d’intérêt peuvent être imprécis ou obsolètes, et vous pourriez exclure des clients potentiels qui n’y sont pas classés. Avec le ciblage large, vous donnez à l’IA un champ d’action maximal pour qu’elle identifie elle-même les schémas comportementaux des acheteurs réels grâce aux données de votre pixel. L’algorithme crée en quelque sorte sa propre audience d’acheteurs idéale, qui est souvent bien plus pertinente et vaste que ce que l’on pourrait définir manuellement.
‘De plus en plus on remarque que le ciblage large finit par dépasser certaines audiences qui étaient historiques et qui fonctionnaient bien, les dépasser parce que ben au fur et à mesure du temps, Facebook apprend des choses sur les personnes qui sont dans l’audience large et finit par mieux optimiser les campagnes.’
Combien de conversions mon pixel Facebook doit-il avoir pour utiliser le ciblage large ?
Il n’y a pas de chiffre officiel, mais l’efficacité de l’audience Broad dépend directement de la quantité de données de conversion que votre pixel a accumulées. Sans données, l’algorithme n’a aucune direction. En tant que règle générale, je recommande d’avoir au minimum 100 conversions (achats, prospects) par mois avant de se lancer. Idéalement, plus vous en avez, mieux c’est. Un pixel avec des milliers d’événements de conversion donnera à Meta une base de données extrêmement riche pour identifier avec précision les profils d’acheteurs au sein de la large audience.
‘Idéalement, moi j’aime bien dire qu’il faut au moins 100 conversions par mois avant d’utiliser le ciblage large. Alors, sur le coup, c’est une règle arbitraire qu’on s’est donnée, mais dites-vous que plus vous avez de conversion, au mieux c’est.’
Est-ce que le ciblage large fonctionne pour les produits de niche ?
C’est contre-intuitif, mais la réponse est : parfois, oui. La logique voudrait que pour un produit très spécifique, comme un logiciel B2B ou de l’équipement spécialisé, il faille utiliser des intérêts très précis. C’est souvent un bon point de départ. Cependant, il ne faut pas exclure de tester l’audience Broad. Si votre pixel a déjà enregistré un nombre conséquent de conversions, l’algorithme peut être capable de trouver des ‘jumeaux statistiques’ de vos clients, même pour un produit de niche, au sein de la population générale. J’ai eu l’exemple d’un fondateur de logiciel SaaS très niché pour qui l’audience large était la plus performante.
‘J’ai envie de vous dire, c’est pas toujours vrai parce que récemment, j’ai eu un invité sur le podcast qui s’appelle David Sox […] et sa meilleure audience pour générer des prospects pour son logiciel est une audience qui est large.’
Comment l’audience Broad aide-t-elle à scaler les campagnes publicitaires ?
L’audience Broad est l’outil de scalabilité par excellence. Lorsque vous utilisez une audience restreinte (par intérêt ou similaire), vous en faites rapidement le tour en augmentant les budgets. La fréquence publicitaire explose et les coûts d’acquisition grimpent. Avec une audience large de plusieurs millions de personnes, l’algorithme dispose d’un réservoir quasi inépuisable de prospects. Il peut constamment aller chercher de nouvelles ‘poches’ d’utilisateurs qui correspondent au profil de vos acheteurs, vous permettant ainsi d’augmenter significativement vos dépenses publicitaires tout en maintenant des coûts stables.
‘Elles sont plus faciles à scaler étant donné la taille de l’audience. […] quand vous commencez à dépenser des budgets plus importants, si votre audience, elle est restreinte, malheureusement, Facebook va un peu tourner en rond.’
La phase d’apprentissage est-elle plus longue avec une audience Broad ?
Oui, c’est l’un des principaux inconvénients à anticiper. Comme vous ne donnez aucune indication de départ à l’algorithme, il lui faut plus de temps et de données pour identifier les profils les plus pertinents. Cette phase d’apprentissage peut durer de quelques jours à plusieurs semaines, période durant laquelle les performances peuvent sembler décevantes. Il est crucial d’être patient et de ne pas couper la campagne prématurément. Considérez le budget dépensé pendant cette phase comme un investissement pour que l’algorithme puisse ensuite atteindre sa vitesse de croisière et optimiser la diffusion de manière durable.
‘La phase d’apprentissage est parfois plus longue. C’est-à-dire que même pour les comptes avec un budget important et des pixels qui sont bien nourris avec de la data, Meta peut avoir besoin de plus de temps pour trouver les personnes dans l’audience qui sont les plus susceptibles de convertir.’
Comment les centres d’intérêt sur Facebook peuvent-ils être imprécis ?
Le ciblage par centres d’intérêt est basé sur les actions passées d’un utilisateur, mais ces actions ne reflètent pas toujours ses intérêts actuels. Une personne peut avoir interagi avec du contenu sur un sujet il y a des années sans plus s’y intéresser aujourd’hui, mais reste classée dans cette catégorie par Meta. À l’inverse, une personne peut avoir un intérêt naissant pour un sujet que l’algorithme n’a pas encore ‘capturé’. Le ciblage par intérêt n’est donc pas une science exacte et peut à la fois inclure des personnes non pertinentes et exclure des prospects qualifiés.
‘Meta ne capture pas toujours de manière très précise les vrais centres d’intérêt d’une personne. Je vous donne un exemple. Si je me suis intéressé au tennis il y a 3 ans et que depuis 2 ans, j’ai plus lu un seul article, ça veut fondamentalement dire que je ne suis plus intéressé par le tennis. Mais pour Meta, je le suis toujours.’
Quel est le principal avantage de tester ses créatifs sur une audience large ?
Tester ses créatifs sur une audience Broad est une méthode extrêmement fiable pour identifier les publicités qui ont le plus fort potentiel. Une créa qui parvient à générer des conversions sur une audience aussi vaste et non-pré-qualifiée le fait uniquement grâce à la puissance de son message et de son visuel. Elle n’est pas ‘aidée’ par un ciblage affinitaire. C’est la preuve ultime de sa pertinence. Une publicité qui gagne dans cet environnement neutre est une publicité que vous pouvez ensuite scaler massivement en toute confiance, car elle a démontré sa capacité à résonner avec un public très large.
‘Je vous conseille d’utiliser les audiences larges pour faire du testing créatif et donc identifier des créas qui ont un potentiel de scale parce qu’elles ont fonctionné sur une audience qui était large.’
