[Rencontre] Colin, Team Leader SEA, nous parle de l’automatisation des campagnes Google Ads.

Nouveau format sur notre blog, la Team JVWEB se prête au jeu de l’interview afin de vous faire découvrir l’envers du décor et partager son expertise métier. Pour cette première rencontre, Colin Fourel, Team Leader au sein du pôle SEA, nous parle de l’automatisation des campagnes Google Ads ? Est-ce un choix tactique raisonnable ? Quelles sont les conditions à réunir pour tirer parti de l’automatisation ? Que pouvez-vous y gagner ? Colin vous livre un regard stratégique avisé.

Quel est ton rôle chez JVWEB ?

Team Leader SEA. La moitié de mon temps, j’accompagne les clients de mon équipe. L’autre moitié, j’aide mes Account Managers à réussir. J’ai donc un rôle de coach au sein de mon équipe. C’est aussi simple que ça !

Qu’est-ce que l’automatisation Google Ads ?

L’automatisation, c’est donner la possibilité à l’algorithme de Google d’optimiser les enchères en vue d’atteindre l’objectif que nous lui fixons. Contrairement à l’humain, qui n’est capable de jongler qu’avec 4-5 critères croisés pour prendre une décision, la machine est entrainée pour en croiser des milliers. Et ce, beaucoup plus rapidement.

En théorie, la machine est donc plus forte que l’humain pour déterminer le bon prix du clic à fixer en fonction des milliers de critères relatifs à la requête de l’internaute (âge, sexe, heure de la journée, jour de la semaine, mois de l’année, historique de navigation, appareil utilisé, situation géographique etc…)

En pratique, la machine apprend plus vite, mais il lui faut de la matière pour combler cette connaissance. Pour cela, nous avons besoin d’un temps d’apprentissage et d’un volume de data suffisant. Il y a donc un nécessaire relai entre l’homme et la machine.

 

Avez-vous systématiquement recours à l’automatisation ?

Non, pour la simple et bonne raison que l’automatisation ne s’applique pas à toutes les situations.

Il y a, tout d’abord, des critères business qui ne peuvent pas être pris en compte par la machine, sauf après une période d’apprentissage particulièrement longue. L’automation ne laissant que peu de contrôle sur le contexte de diffusion, nous sommes souvent contraints de privilégier la gestion manuelle pour profiter d’une meilleure agilité, un meilleur contrôle à court terme. L’algorithme ne peut pas digérer des changements brutaux liés aux impératifs découlant de décisions business.

Ensuite, il y a la question du volume. Aujourd’hui, Google nous dit que l’automation fonctionne même sur des petits volumes de diffusion. En pratique, ce n’est pas systématique, car, sans volume, la machine n’apprend pas ou très lentement. Ce défaut de connaissance l’amène à créer des biais ou commettre des erreurs. Erreurs qu’un humain sait maitriser, par exemple, en identifiant les termes non pertinents.

Enfin, nous considérons le profil de l’annonceur. Une PME n’a pas toujours le luxe de dépenser durant des semaines entières, les yeux fermés, pour ensuite espérer atteindre son objectif.  La réalité, ce n’est pas ça. Donc, l’automation n’est nécessairement l’option la mieux adaptée.

 

Dans quel cadre est-elle utilisée ? Sur quels types d’actions et/ou optimisations ?

A partir du moment où le volume est suffisant – de l’ordre de plusieurs milliers de clics mensuels sur une campagne – alors l’automatisation peut avoir un fort intérêt.

Plus que de réaliser des économies budgétaires, l’automatisation est un outil efficace pour gagner des parts d’impression, et donc optimiser la diffusion.

Car, si notre part d’impression reste limitée, tout en atteignant notre objectif, l’automation peut être un moyen d’aller couvrir encore davantage de requêtes en optimisant les enchères plus efficacement que ne le ferait un humain. Là où nous arbitrons que le prix du clic sera 1€ (peu importe le contexte), la machine l’adaptera en temps réel à chaque requête. Le client profitera donc de davantage de ventes pour un même niveau de rentabilité.

C’est aussi un moyen de stabiliser les campagnes lorsque les performances varient trop d’une semaine à l’autre. Notamment pour des gros comptes, capables de drainer des volumes suffisants pour prendre des décisions pertinentes.

 

Peut-on considérer qu’elle fiable ? Confier notre budget à un automate les yeux fermés ?

« Avec beaucoup de volume, et des conditions de diffusion favorables, oui ça l’est ! »

Pour cela, les éléments de contexte comme la structure du site, sa navigabilité sur mobile ou la qualité des créas doivent être aussi alignés pour créer un environnement optimal.

Mais, jamais les yeux fermés !  Pour fonctionner au mieux, il faut régulièrement faire évoluer les créas, la structure et les audiences afin de nourrir la machine et l’aiguiller vers encore plus de performance. Car, naturellement, la machine peut avoir tendance à laisser de côtés certaines audiences ou requêtes. Il est donc indispensable d’assurer le suivi pour comprendre où ça bloque. Ceci permet d’ajuster sur la partie business et d’optimiser pour encore améliorer les conditions de diffusion.

Dès lors que les conditions sont réunies, nous pouvons raisonnablement espérer entre 15 et 20% de gain sur les parts d’impression. Nous constatons, toutefois, que certaines structures s’y prêtent mieux que d’autres, notamment du fait du comportement utilisateur. Nous observons, par exemple, une plus grande efficacité sur des sites où les réachats sont fréquents.
 

Que gagne-t-on à utiliser l’automatisation ?

Du temps, c’est la première utilité. Temps qui est alloué à des tâches à plus forte valeur ajoutée, comme l’optimisation de la stratégie d’acquisition. Nous pouvons alors nous concentrer sur les sujets qui comptent. Quels nouveaux leviers ? Quel message ? Quelles créas ? Comment améliorer l’expérience utilisateur ?  Quel mix budgétaire selon les canaux actifs ? Quelle analyse des modèles d’attribution ?

Et, quand les conditions sont remplies, de la perf !

 

Quelles sont les limites de l’automatisation ? Quand doit-on privilégier la gestion manuelle ?

Le machine learning, qui porte l’automatisation, a besoin de beaucoup plus de temps qu’un humain pour adapter ses décisions. Selon le contexte, nous ne pouvons pas toujours lui accorder ce temps d’apprentissage.

Nous ne pouvons pas changer entièrement un objectif de smart bidding du jour au lendemain sur une campagne, car c’est une machine. Si nous doublons le ROAS, par exemple, nous prenons le risque de couper drastiquement les volumes et de nous retrouver sans rien ! Nous devons réduire ou augmenter par petits pas. Le défaut d’agilité et le manque de réactivité sont, encore aujourd’hui, une limite à cette pratique.

De la même façon, l’automatisation va avoir beaucoup de difficultés à assimiler les données hors de l’écosystème. Pour intégrer une décision business impactante, comme la priorisation d’une boutique ou d’une ligne produits, par exemple, mieux vaut s’en remettre à la gestion manuelle, beaucoup plus souple.

Enfin, si les campagnes tournent déjà avec un taux d’impression optimal, l’automatisation n’est pas nécessairement la meilleure option pour gagner en performance.

 

As-tu un conseil à donner aux utilisateurs Google Ads qui seraient réticents à utiliser l’automatisation ?

Chaque client, chaque campagne est différente. Si l’automatisation est un vrai gain de temps, ce n’est pas le bon réflexe de chercher à tout automatiser. Mon conseil aux annonceurs est d’avancer par itérations. Commencer, peut être, par mener un test sur la campagne la plus pertinente, puis, affiner au fil des résultats jusqu’à trouver la bonne formule. Ce n’est qu’en multipliant les itérations et en maitrisant le risque que l’on peut s’appuyer sur cet outil durablement.

Merci à Colin Fourel, Team Leader SEA chez JVWEB, pour ses précieux conseils.

 

 

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