Pourquoi l’ancienne méthode de testing sur facebook ads atteint ses limites
Vous le savez, le testing sur Facebook Ads est hyper important. C’est le seul langage que la plateforme comprend lorsque vous voulez payer moins cher et trouver de meilleurs éléments publicitaires. Chez J7 Media, nous avons longtemps utilisé une structure bien implantée, les « quatre stades d’accélération », pour tester des éléments et augmenter nos budgets. Mais toute méthode doit s’améliorer. Aujourd’hui, on aimerait vous parler des nouvelles méthodes de testing qui émergent, car Meta change, et Facebook Ads aussi.
Antoine Gagné, CEO de J7 Media, explique le contexte de cette évolution : « J’ai dans les derniers mois remis énormément de mon temps dans la compréhension de chaque petit détail qu’on faisait dans notre entreprise. […] C’est toujours important de retourner dans le détail spécifique de chacune des opérations pour comprendre ce qui fonctionne et ce qui peut être amélioré. »
Les quatre stades d’accélération : un rappel de notre méthode historique
Notre technique de testing, que beaucoup connaissent, se base sur une logique simple. Comme le résume Antoine Gagné : « On crée une bonne publicité. Quand la publicité, elle est bien créée, on tente de la décliner. Quand on a été capable de créer des déclinaisons qui sont fonctionnelles, on essaie par la suite de trouver des nouvelles audiences. Et quand on a trouvé des nouvelles audiences mixées avec des publicités, on essaie de faire une sorte de recette de tout mettre ensemble et de scaler. »
Cette approche a longtemps été notre fondation. Cependant, deux facteurs majeurs sont venus la bousculer.
L’impact de l’ia et des campagnes advantage+
Le premier changement est l’avancement fulgurant de l’intelligence artificielle. Notre approche initiale était d’utiliser l’IA, notamment les outils Advantage+, principalement à la fin du processus, pour le scaling. « On va utiliser l’intelligence artificielle surtout à la fin du processus des quatre stades d’accélération pour venir accélérer littéralement des éléments gagnants qu’on aura reconnus un petit peu plus tôt », précise Antoine. À l’époque, c’était logique, car les campagnes Advantage+ n’étaient pas aussi performantes qu’aujourd’hui.
Mais le temps a passé. « Tranquillement, on se rend compte avec l’entièreté de nos comptes récemment que les campagnes Advantage+ commencent à devenir une évidence pour tous nos comptes. Énorme. », constate-t-il. Les meilleures campagnes, avec les meilleurs résultats, proviennent désormais de ces fameuses campagnes Advantage+. Cela pose une question cruciale : si l’IA trouve les meilleures audiences, à quoi bon passer autant de temps à les chercher manuellement ? Le stade 3 de notre méthode, dédié à la recherche d’audiences, perdait de son sens.
La nouvelle méthode de testing facebook ads : plus rapide et moins chère
Le second problème de l’ancienne méthode est le coût et le risque associés à la première phase de test (stade 1). Pour savoir comment tester une pub Facebook de manière scientifique, nous isolions chaque variable. Cela signifiait créer une campagne avec, par exemple, cinq audiences identiques, chacune contenant une seule publicité à tester et disposant de son propre budget.
Le problème du budget perdu en phase de test
Antoine Gagné illustre parfaitement le dilemme : « Si on vient tester cinq nouveaux angles marketing […] il va y avoir cinq audiences dans cette même campagne et ces cinq audiences seront les mêmes. […] Si on donne un budget discrétionnaire à chacune de ces audiences de 50 dollars par jour, […] ça veut dire qu’on va investir environ 250 dollars par jour. »
Le taux de réussite d’un test étant rarement de 100 %, une part importante de ce budget est dépensée sur des publicités non performantes. « Si on est très très bon, ça veut dire que 125 dollars par jour de ce budget-là vont donner des résultats concluants. Mais il y a 125 dollars qui ne donneront pas des résultats concluants. » C’est un coût non négligeable qui freine la vitesse et augmente le stress de l’acheteur média. Face à ce constat, une nouvelle approche s’est imposée pour réduire le coût des tests sur Facebook Ads.
Stade 1 revisité : consolider les tests dans une campagne advantage+
La nouvelle stratégie consiste à simplifier radicalement le processus. Au lieu de séparer les publicités, nous les regroupons. « Ces mêmes cinq pubs qui à l’époque auraient été testées dans cinq audiences séparées […] aujourd’hui dans la manière qu’on le teste, en stade 1, c’est qu’on va reprendre ces cinq pubs-là et on va les intégrer dans les audiences 3.0 maintenant qu’on appelle les Advantage+ », explique Antoine.
En lançant ces cinq publicités dans une seule et même campagne Advantage+ avec un budget global, que se passe-t-il ? La réponse est prévisible : « Il va y avoir un petit peu ce que j’appelle en anglais de Power Law Distribution. C’est-à-dire que tout va aller sur une ou deux pubs. »
Le bénéfice est immédiat. « Je viens de mitiger le risque. Les 125 dollars par jour de perte que j’avais autrefois, je l’ai quasiment plus. » L’IA de Facebook alloue intelligemment le budget aux publicités qui montrent le plus de potentiel, même si ce n’est qu’un potentiel de départ. On élimine ainsi une grande partie des dépenses inutiles et on gagne en sérénité.
La campagne de recyclage : une seconde chance pour vos publicités
Cette approche soulève une nouvelle question : les trois publicités qui n’ont pas reçu de budget sont-elles vraiment mauvaises ? Pas nécessairement. Elles n’ont simplement pas eu l’opportunité de faire leurs preuves. C’est ici qu’intervient une innovation clé : la campagne de recyclage.
« On crée ce que nous chez J7 maintenant on appelle une campagne de recyclage », révèle Antoine. « On va prendre notre campagne qui est en stade 1, on va sortir les trois pubs qui n’ont pas eu d’attribution et ces trois pubs vont aller dans une autre campagne qu’on appelle stade 1.1. Et ces mêmes trois publicités là vont recevoir un budget discrétionnaire aussi. »
Les résultats peuvent être surprenants. Antoine partage une anecdote récente : « Je les sors de cette campagne-là, je les mets dans une autre campagne de recyclage et la campagne de recyclage bat ma campagne principale. »
Attention cependant : cette technique n’est pas une solution miracle. Si le concept créatif de base (le « hook ») est mauvais et que même les publicités gagnantes de la première campagne ne performent pas, il y a peu de chances que la campagne de recyclage fonctionne. Son efficacité est maximale lorsque le concept de base est bon, mais que l’algorithme a simplement priorisé une ou deux variations au départ.
Comment scaler vos campagnes avec cette nouvelle structure
L’avantage principal de cette nouvelle méthode est la vitesse. On identifie plus vite les publicités qui ne fonctionnent pas et on se concentre sur celles qui ont du potentiel. Le second avantage est la simplification du processus global.
Un chemin direct vers le scaling
Une fois qu’une publicité est jugée fonctionnelle (générant 10 à 20 conversions en dessous du CPO cible), on passe au stade 2, qui reste inchangé : la déclinaison (technique RTDF – Rédaction, Tagline, Design, Format). Mais ensuite, on saute une étape.
« Quand ça c’est fait, vous pouvez directement aller maintenant dans ce qu’on appelle notre stade 3 qui est un stade scaling où est-ce que toutes vos publicités qui vont avoir généré au moins entre 10 et 20 conversions en bas de CPO cible, vous pouvez les regrouper dans une campagne avec un beaucoup plus gros budget, encore une fois en Advantage+. »
Cette approche est alignée avec les recommandations de Meta. Une étude récente a montré que les campagnes Advantage+ Shopping avec 20 créatifs actifs voient une amélioration de 29 % de leur coût par conversion. Le principe est simple : donner plus de marge de manœuvre à l’algorithme avec des éléments qui ont déjà prouvé leur efficacité.
Le fondement reste le même : trouver ce qui fonctionne
Il est crucial de comprendre que cette nouvelle méthode ne remplace pas la nécessité de tester. Elle change la manière de le faire. « Il y a une chose qui change pas, vous devez trouver, vous devez tester de manière scientifique pour savoir qu’est-ce qui fonctionne. Mais quand vous savez qu’est-ce qui fonctionne, là on peut simplifier le tout », conclut Antoine Gagné.
En résumé, la nouvelle direction est claire :
- Tester en batch : Lancer un lot de publicités dans une seule campagne Advantage+.
- Analyser et recycler : Isoler les gagnants et donner une seconde chance aux autres dans une campagne de recyclage.
- Décliner : Appliquer la méthode RTDF sur les publicités gagnantes.
- Scaler : Regrouper tous les éléments performants dans une campagne de scaling Advantage+ à gros budget.
Cette approche, encore en phase de test et de perfectionnement chez J7 Media, fait déjà ses preuves. Elle intègre l’IA dès le départ, réduit les coûts et permet d’augmenter le budget sur Facebook Ads plus rapidement et avec plus de confiance. Comme le dit Antoine Gagné pour finir, « Continuez à tester, l’idée même de faire du testing, c’est de continuellement remettre en doute le statu quo. »
Foire aux questions sur le testing facebook ads
Quelle est la nouvelle méthode de testing sur Facebook Ads en 2025 ?
La nouvelle méthode consiste à regrouper plusieurs publicités (par exemple, 5 créatifs) au sein d’une seule campagne Advantage+ au lieu de les isoler dans des audiences séparées. Cela permet à l’IA de Facebook d’allouer rapidement le budget aux publicités les plus prometteuses, réduisant ainsi les coûts et accélérant la phase de test.
Citation de l’expert : « On va reprendre ces 5 pubs là. Et on va les intégrer dans les audiences 3.0 maintenant qu’on appelle les Advantage+. On va mettre les publicités à l’intérieur de notre Advantage+. On va lancer un budget discrétionnaire qui peut être de 100 dollars ici. Pour voir qu’est-ce qui va se dérouler. »
Comment réduire les coûts lors des phases de test sur Facebook ?
Pour réduire les coûts, évitez de donner un budget distinct à chaque publicité testée. En les plaçant dans une unique campagne Advantage+, vous laissez l’algorithme minimiser les dépenses sur les créatifs les moins performants, ce qui mitige le risque et élimine une grande partie du budget qui aurait été perdu.
Citation de l’expert : « Les 125 dollars par jour de perte que j’avais autrefois, je l’ai quasiment plus. Tu gardes ton apprentissage aussi. Exact, tu peux garder l’apprentissage mais surtout ce qu’on vient éliminer ici, c’est le fait d’avoir à ultimement passer en stade 3 sur des audiences. »
Qu’est-ce qu’une campagne de recyclage sur Facebook Ads ?
Une campagne de recyclage (ou stade 1.1) est une campagne de test secondaire où l’on place les publicités qui n’ont pas reçu de budget ou d’attribution lors du premier test groupé. Cela leur donne une seconde chance de prouver leur efficacité avec un budget qui leur est propre, car elles ne sont pas forcément mauvaises.
Citation de l’expert : « On va sortir les trois pubs qui n’ont pas eu d’attribution et ces trois pubs vont aller dans une autre campagne qu’on appelle stade 1.1. Et ces mêmes trois publicités là vont recevoir un budget discrétionnaire aussi eux-mêmes. »
Faut-il encore tester manuellement des audiences sur Facebook ?
Avec la performance des campagnes Advantage+, le test manuel d’audiences perd de son importance pour les entreprises vendant en ligne à large échelle. L’IA est devenue très efficace pour trouver les bonnes personnes. Cependant, le ciblage d’audience reste pertinent pour des entreprises avec des contraintes géographiques spécifiques (restaurants, salles de sport).
Citation de l’expert : « Est-ce qu’on doit encore passer énormément de temps à trouver des bonnes audiences ? Et la réponse est oui pour certaines organisations, des organisations qui ont une empreinte géographique spécifique […] Nous chez J7, on travaille davantage avec des entreprises qui vendent en ligne dans plusieurs endroits géographiques. »
Comment savoir si une publicité est gagnante ?
Une publicité est considérée comme fonctionnelle ou gagnante lorsqu’elle atteint un certain volume de conversions tout en respectant le coût par acquisition (CPO) cible. Chez J7 Media, le seuil est généralement fixé entre 10 et 20 conversions en dessous du CPO cible avant de passer à l’étape suivante.
Citation de l’expert : « Pour nous une publicité fonctionnelle, c’est une publicité qui va générer entre 10 et 20 conversions en bas de CPO cible et que là vous l’amenez en stade 2 parce que le stade 2 reste la même chose. On décline la publicité. »
Quelle est la structure de campagne idéale pour scaler sur Facebook Ads ?
Une fois que vous avez identifié plusieurs publicités et déclinaisons performantes, la structure idéale pour scaler est de les regrouper dans une seule campagne Advantage+ avec un budget beaucoup plus important. Cela donne à l’algorithme une grande variété de créatifs gagnants pour optimiser la diffusion et maximiser les résultats.
Citation de l’expert : « Toutes vos publicités qui vont avoir généré au moins entre 10 et 20 conversions en bas de CPO cible, vous pouvez les regrouper dans une campagne avec un beaucoup plus gros budget, encore une fois en Advantage+. »
Combien de créatifs faut-il dans une campagne Advantage+ pour de bons résultats ?
Selon une étude de Meta, les campagnes Advantage+ qui contiennent 20 créatifs actifs obtiennent en moyenne une amélioration de 29 % de leur coût par conversion. Avoir une grande diversité de publicités testées et validées donne plus de flexibilité à l’algorithme pour performer.
Citation de l’expert : « Meta a sorti une étude sur le fait de lancer des shopping Advantage+ […] en disant que les shopping Advantage+ qui ont 20 créatifs actifs dans la campagne ont en moyenne une amélioration incrémentale du coût par conversion de 29 %. »
Pourquoi intégrer l’intelligence artificielle (IA) dès le début du testing ?
Intégrer l’IA dès le début via les campagnes Advantage+ permet de bénéficier immédiatement de sa capacité d’optimisation. Au lieu d’attendre la phase de scaling, on l’utilise pour mitiger les risques, réduire les pertes budgétaires sur les mauvais créatifs et accélérer l’identification des gagnants.
Citation de l’expert : « Au lieu d’intégrer l’IA à la fin, tu l’intègres dès le départ. »
