La puissance du libellé des produits : l’ingrédient secret des campagnes Shopping rentables

Description de l’épisode

Dans cet épisode de Automation Layering Masterclass, vous découvrirez comment Simone Pardini, de Pardini Consultancy, a trouvé le moyen d’utiliser l’automation layering pour obtenir de bien meilleurs résultats avec ses campagnes Shopping. Il a catégorisé tous les produits en fonction de leurs performances et a utilisé une méthodologie de clustering basée sur les réseaux neuronaux pour mieux étiqueter les produits.

Vous apprendrez :

• Comment il a construit une structure de campagne basée sur les objectifs du client
• Comment il a utilisé des réseaux neuronaux pour créer des clusters de produits
• Que faire avec les produits peu performants ou ceux disposant de moins de données
• Comment il maintient les campagnes synchronisées
• Comment il applique les bons libellés dans le flux produit

Points clés de l’épisode

Étiqueter stratégiquement vos produits en fonction de périodes de performance est un excellent moyen d’améliorer votre ROI. Avec la bonne approche d’automatisation, vous pouvez orienter le budget vers les produits les plus performants tout en continuant à tester de nouveaux produits.

Fred et Simone discutent de son système unique pour maintenir les campagnes clients parfaitement synchronisées avec l’évolution des performances produits et des objectifs business.

1. Comment construire une structure de campagne alignée sur les objectifs du client

Simone Pardini commence par chercher à comprendre les principaux leviers business de ses clients. Cela inclut des éléments comme les taux de conversion, la rentabilité des produits, la saisonnalité et les niveaux de stock. C’est important car, même si les algorithmes d’enchères automatisées de Google sont efficaces, ils ne disposent pas vraiment de suffisamment de contexte business.

Par exemple, supposons que vous ayez un stock excédentaire à écouler rapidement afin de minimiser les coûts d’entreposage. Cependant, Google ne le sait pas et finit par optimiser uniquement sur la base des taux de conversion et des objectifs de ROAS, en ignorant potentiellement les produits que vous souhaitez vendre rapidement.

Une fois ces objectifs compris, il crée un système de libellés personnalisé qui reflète ces objectifs business. Il met ensuite en place différents paramètres de campagne en fonction des libellés.

• Un budget plus élevé est alloué aux campagnes de produits les plus performants ou prioritaires
• Les enchères sont plus agressives pour les produits prioritaires
• Un ciblage plus restreint pour les articles saisonniers ou de faible priorité, afin de se concentrer uniquement sur les acheteurs les plus susceptibles d’acheter

« Si nous savons que les produits étiquetés top 15 days vont être nos meilleurs produits, nous dépenserons davantage sur ces produits. Nous allouerons donc plus de budget à cette campagne et nous fixerons un tROAS plus bas. Nous autoriserons cette campagne à dépenser davantage pour trouver plus de clients potentiels.

Maintenant, si un produit est étiqueté top 90 days, nous fixons un budget plus faible et un tROAS plus élevé afin de limiter le gaspillage budgétaire sur ces produits », explique Simone.

Le plus intéressant dans l’approche de Simone, c’est qu’elle s’adapte automatiquement aux évolutions de l’activité. Les produits peuvent passer d’une campagne à l’autre en fonction de leurs performances, les paramètres de campagne sont ajustés selon les fluctuations saisonnières, et la structure de campagne réagit même aux variations des niveaux de stock sans intervention manuelle.

2. Comment construire des clusters de produits

Au lieu de simplement étiqueter un produit comme « bon performeur » ou « mauvais performeur », Simone a mis en place un système qui catégorise les produits selon leurs performances sur des périodes de 15, 30, 60 et 90 jours. Cela montre que la performance produit n’est pas toujours statique, et qu’un produit qui était très performant il y a 90 jours devrait être traité différemment d’un autre produit qui performe actuellement très bien.

C’est très utile si votre activité vend des produits fortement saisonniers. Avec le système de Simone, les produits saisonniers passeront progressivement de « top 15 days » à top 30, 60, puis 90 days au fil de la saison. Cela permet de réduire progressivement le budget plutôt que d’arrêter brutalement la promotion de ces produits.

« En répartissant leurs produits selon leur performance quotidienne, nous tenons en quelque sorte compte des changements saisonniers, car l’idée est que si un produit s’est bien vendu au cours des sept ou quinze derniers jours, il est très probable que ce produit continue à se vendre avec la même vitesse de vente au cours des quinze prochains jours également », a partagé Simone.

3. Que faire avec les produits peu performants ou disposant de moins de données

Identifier les produits les plus performants et y consacrer du budget est plus simple. Mais il peut être difficile de déterminer quoi faire avec les produits disposant de données de performance limitées.

Ce que fait Simone, c’est définir des seuils quantitatifs précis pour identifier les produits à faible exposition. Vous pouvez ainsi identifier systématiquement ces produits sans revue manuelle, ce qui en fait une approche scalable, même pour les entreprises disposant de catalogues volumineux.

« L’idée était d’étiqueter tous les produits sous-performants ou ceux à faible exposition. Les produits qui répondent à certaines caractéristiques sont généralement ceux qui reçoivent moins de 10 clics ou moins de 10 impressions.

Ensuite, on étiquette tous ces produits et on les place dans une campagne séparée avec un tROAS extrêmement bas, puis on consacre un peu de budget à ces produits afin de lancer quelques tests », a déclaré Simone.

Cela indique à l’algorithme de Google d’être plus agressif avec ces produits afin de collecter davantage de données et d’identifier d’éventuels gagnants. En collectant en continu des données sur les produits à faible exposition et en évaluant régulièrement leurs performances, le système permet aux produits de passer vers des catégories plus performantes lorsqu’ils commencent à convertir.

4. Comment garder vos campagnes synchronisées

La synchronisation automatisée est essentielle pour aligner à grande échelle les libellés produits et la structure des campagnes. Sans cela, vous devriez effectuer des mises à jour manuelles, ce qui devient tout simplement fastidieux et source d’erreurs lorsque vous avez des milliers de produits qui passent d’une catégorie de performance à une autre.

« Cela se fait via Shopping Campaign Automator d’Optmyzr. Les groupes d’annonces sont actualisés quotidiennement, ainsi que les asset groups à l’intérieur de chaque campagne, à partir du flux Merchant Center.

Bien sûr, le flux est également mis à jour quotidiennement. Ainsi, dès qu’un nouveau groupe d’annonces doit être ajouté ou que de nouveaux produits doivent être intégrés à une nouvelle campagne, cela se fait automatiquement, sur une base quotidienne ou hebdomadaire selon la configuration choisie », explique Simone.

L’automatisation garantit également :

• Des structures de campagne cohérentes, alignées sur votre stratégie de libellés
• Une adaptabilité du système, afin que les campagnes s’ajustent automatiquement en fonction de l’évolution des schémas de performance produit
• Moins de revues et d’interventions manuelles

5. Comment appliquer les bons libellés dans le flux produit

Simone identifie Optmyzr comme un outil clé de son système.

« Optmyzr est vraiment l’outil clé, car il permet de réaliser cette analyse automatiquement, chaque jour, sur la base d’un ensemble de règles préconfigurées », partage Simone.

Simone insiste sur le fait que l’approche de labellisation doit être personnalisée pour chaque entreprise. Cette personnalisation nécessite une collaboration étroite avec l’entreprise afin de comprendre ses objectifs et contraintes spécifiques, ce qui permet d’aligner le système de labellisation sur des objectifs business plus larges, et pas seulement sur des métriques publicitaires.

Il a également réussi à créer un système auto-améliorant dans lequel les produits à faible exposition passent progressivement vers des catégories plus performantes en fonction des données, tandis que les produits auparavant très performants basculent vers des catégories moins performantes lorsque leurs résultats déclinent.

Ainsi, les libellés produits évoluent pour refléter la performance actuelle des produits. C’est un excellent exemple de la manière dont l’automation layering comble l’écart entre les enchères automatisées de Google et les objectifs business.

Outils et ressources

• Shopping Analysis tool
• Rule Engine

Transcription de l’épisode

Frederick Vallaeys: Bonjour et bienvenue dans cette session de ALM— Automation Layering Masterclass. Aujourd’hui, nous allons parler de ce qu’il faut faire lorsque vous avez des centaines, voire des milliers de produits dans votre flux marchand, et que vous souhaitez obtenir les meilleurs résultats possibles en les diffusant sur Google Shopping ou sur l’un des autres moteurs de recherche.

Il existe des techniques qui permettent de tirer parti des enchères automatisées de Google tout en gardant davantage de contrôle sur les produits qui s’affichent et sur le profit que vous finissez par générer. C’est donc là qu’intervient l’automation layering. Et aujourd’hui, nous recevons Simone Pardini, qui a trouvé comment faire cela, et il va nous expliquer quelles techniques peuvent vous apporter le plus d’avantages.

Alors, lançons-nous dans cet épisode.

Très bien, Simone, bienvenue dans l’émission. Merci d’être avec nous. Présentez-vous un peu, dites-nous ce que vous faites et d’où vous nous appelez.

Simone Pardini: Oui, parfait. Merci beaucoup de m’avoir invité. Comme vous le dites, je suis Simone et, à mon nom, vous pouvez probablement deviner que je suis italien. Aujourd’hui, je vous appelle depuis l’Italie, même si je vis en Espagne, à Barcelone.

Mais aujourd’hui, je vous appelle depuis l’Italie.

Frederick Vallaeys: Oui, Barcelone, une très belle ville, et en Italie, je pense que vous êtes en Toscane en ce moment, donc je suis sûr que vous profitez de délicieux vins toscans.

Simone Pardini: Oui, absolument. Du bon vin et aussi de la bonne nourriture.

Frederick Vallaeys: Super. Alors, vous faites du PPC depuis un certain temps maintenant, et vous avez été ex-Googler en travaillant avec l’équipe agence, mais expliquez brièvement aux gens ce qui fait de vous un expert dans ce domaine.

Simone Pardini: Oui, comme vous le dites, depuis que j’ai commencé, dès le début de ma carrière, j’ai travaillé dans le PPC, principalement avec Google Ads. J’ai travaillé pour des entreprises. J’ai été ex-Googler. J’ai accompagné des agences, puis j’ai commencé à travailler en freelance pendant le Covid. La raison pour laquelle j’ai commencé à travailler en freelance, c’est que je pensais qu’il y avait énormément de choses à proposer en matière de solutions personnalisées pour différents clients, et surtout parce que j’adorais travailler principalement avec l’e-commerce.

Donc, en travaillant en freelance, je peux vraiment travailler avec les entreprises que j’aime, et je peux proposer des solutions sur mesure. C’est la raison pour laquelle j’ai commencé à travailler en freelance récemment.

Frederick Vallaeys: Très bien. Et j’adore ça. Des solutions personnalisées, n’est-ce pas ? Parlons-en. Il semble donc que ces deux dernières années, vous vous soyez concentré sur des clients e-commerce.

Et la structure de campagne traditionnelle que l’on voit chez les clients Shopping, c’est que les gens divisent le flux produit par catégorie et mettent tous les produits d’une certaine catégorie dans une campagne Shopping ou dans une campagne Performance Max différente, et ils s’arrêtent là. Mais il semble que vous ayez trouvé une façon de faire, et nous avons vu cette approche aussi.

Mais allez-y et expliquez-la, quelle est cette méthode que l’on peut réellement mettre en place ? Une structuration un peu meilleure.

Simone Pardini: Bien sûr. Oui. Comme vous le dites, la plupart des structures de campagne sont basées sur les collections. Il y a donc peut-être, dans le meilleur des cas, une campagne par collection ou sous-collection, mais tout s’arrête vraiment là.

Google fait déjà la majeure partie du travail avec les stratégies d’enchères automatisées. Si l’on parle de tROAS, cet algorithme est déjà bien conçu pour pousser les produits susceptibles de générer les meilleurs résultats.

Il existe certaines informations supplémentaires que Google ne connaît pas, comme la rentabilité des produits, par exemple, ou d’autres informations liées au stock. Un client peut avoir un stock important sur certains articles qu’il doit pousser parce qu’il doit vendre et réduire ses coûts internes. Bien sûr, Google n’a pas cette information et vous devez la lui fournir afin de tirer réellement le meilleur parti de l’investissement que les annonceurs réalisent sur Google Ads.

L’idée ici est d’étiqueter les produits parmi les plus performants et de mener une analyse interne basée sur la performance produit, puis d’étiqueter ces produits en fonction de plusieurs facteurs. Utiliser un ensemble différent de règles pour identifier les produits les plus performants, les produits les moins performants et tous les produits de performance moyenne situés entre les deux, et attribuer différents libellés afin de pouvoir fournir à Google des informations supplémentaires sur ce qu’il faut pousser, ce qu’il faut promouvoir, et où investir la majeure partie de l’argent afin, encore une fois, de tirer le meilleur parti de l’investissement réalisé par les annonceurs sur Google.

Frederick Vallaeys: Cela a du sens. Et donc, il y a plusieurs étapes dans ce processus, n’est-ce pas ?

Il semble que l’étape numéro un consiste à déterminer, en fonction des leviers business de l’entreprise avec laquelle vous travaillez, quelle est la structure de campagne idéale et quelles sont ces divisions. Vous avez donc mentionné des éléments comme le taux de conversion, la rentabilité, la saisonnalité, les niveaux de stock, qui peuvent tous être des facteurs.

L’étape 1 serait donc de déterminer cela. L’étape 2 serait d’étiqueter votre flux Merchant. Et l’étape 3 consisterait à s’assurer qu’en fonction de ces libellés, les produits sont continuellement affectés aux bonnes campagnes. C’est comme cela que vous voyez les choses ?

Simone Pardini: Exactement !

Frederick Vallaeys: Oui. Et donc, vous aviez aussi des méthodes assez sophistiquées pour faire cette répartition, n’est-ce pas ?

Et je crois que vous parliez d’utiliser une technologie de réseau neuronal pour faire le clustering. Mais dites-nous un peu quels sont les différents clusters et les différents libellés que vous avez décidé d’attribuer aux produits.

Simone Pardini: Il y a beaucoup d’engouement en ce moment autour de ce sujet de la labellisation des produits.

Il existe différents points de vue sur cette approche. Beaucoup de personnes étiquettent les produits en fonction de leur performance, comme le taux de conversion, le nombre de transactions. J’ai trouvé cela un peu limitant, dans une certaine mesure, car cette approche ne prend pas en compte la saisonnalité.

Donc, en gros, ce que j’ai fait, c’est ajouter des informations supplémentaires, encore une fois la rentabilité du produit, donc quelque chose que nous avons également discuté avec le client, ainsi que la performance quotidienne du produit. Ce que je fais via Optmyzr, bien sûr, c’est examiner la performance des produits au quotidien sur les 90 derniers jours, puis, selon différentes règles, ces produits sont étiquetés comme les meilleurs produits des 15 derniers jours ou les meilleurs produits des 30, 60 ou 90 derniers jours.

Ainsi, en répartissant les produits en utilisant également cette performance quotidienne, nous tenons en quelque sorte compte de la saisonnalité, car l’idée est que si un produit s’est bien vendu au cours des sept ou quinze derniers jours, il est très probable que ce produit continue à se vendre avec la même vitesse de vente au cours des quinze prochains jours également.

En revanche, si un produit figurait parmi les meilleurs produits, mais sur les 90 derniers jours, il est probable que la saisonnalité de ce produit soit passée. Par exemple, prenons une entreprise qui vend des paddleboards. Les paddleboards, au moins en Europe, sont très saisonniers. Si l’on suppose que les mêmes annonceurs vendent aussi d’autres produits, en octobre, les paddleboards seront probablement étiquetés top 90 days, et nous n’allouerons pas autant de budget qu’aux produits étiquetés top 15 days.

Bien sûr, nous voulons toujours dépenser de l’argent sur les paddleboards parce que les gens peuvent encore en acheter, mais nous voulons y consacrer moins de budget, et nous voulons être un peu plus restrictifs dans le ciblage afin de pouvoir adopter un tROAS différent pour resserrer le ciblage, réduire le marché adressé et malgré tout obtenir un ROI correct pour ces produits hors saison.

Frederick Vallaeys: Très intéressant. Oui. J’aime beaucoup le fait que vous utilisiez plusieurs plages de dates pour voir cette baisse de saisonnalité et réduire progressivement le budget sans tout couper complètement. Maintenant, que faites-vous pour les produits qui n’obtiennent peut-être pas beaucoup de données ou qui sont peu performants ?

Simone Pardini: C’est vraiment là qu’a résidé le principal défi, car il est facile d’identifier les produits les plus performants, et il est facile de dépenser de l’argent sur les produits les plus performants, mais comment identifier les produits qui ont eu des performances moyennes ou qui n’ont pas suffisamment d’exposition ? Et combien d’argent devons-nous investir dans ces produits ? Quel tROAS devons-nous fixer sur ces produits ?

L’idée était donc d’étiqueter tous les produits sous-performants, tous les produits à faible exposition. Ce sont généralement des produits qui reçoivent moins de 10 clics ou moins de 10 impressions. D’accord ? Il faut donc étiqueter tous ces produits et les placer dans une campagne séparée avec un tROAS extrêmement bas, puis consacrer un peu de budget à ces produits afin de lancer quelques tests.

Bien sûr, si ces produits commencent à générer des transactions, alors ils seront étiquetés top 15, top 30, top 60 days. Et au fil du temps, le nombre de produits à faible exposition diminuera et le nombre de produits étiquetés top augmentera grâce à cette stratégie.

Frederick Vallaeys: Cela a du sens. Donc, ce que vous faites essentiellement, c’est apporter de la fluidité. Un produit n’a pas à rester bloqué avec un seul libellé, il peut toujours évoluer.

Simone Pardini: Oui, absolument. Les produits passent vraiment d’un libellé à un autre en fonction de la fréquence à laquelle l’analyse est effectuée.

Et c’est vraiment, c’est la beauté de cette approche, parce que nous n’avons pas vraiment besoin de tout modifier manuellement. Nous devons réaliser une bonne analyse des produits. Nous devons comprendre quels sont les meilleurs produits, et c’est la partie la plus chronophage. Ensuite, une fois que cela est fait et que l’analyse est effectuée quotidiennement, les produits passeront automatiquement d’un libellé à un autre et, en utilisant l’algorithme Google Ads, la performance est alors optimisée parce que, encore une fois, nous dépenserons la majeure partie de l’argent sur les produits étiquetés top 15 days, qui généreront le ROAS le plus élevé et cibleront le marché le plus large possible. L’investissement est donc en quelque sorte chirurgical. Et l’autre partie de l’investissement consiste à tester de nouveaux produits.

Frederick Vallaeys: Et cela serait bien sûr très difficile à faire manuellement. Je pense donc que la recette secrète réside dans le regroupement que vous effectuez.

Vous avez expliqué ce que vous faites, mais cela peut être différent selon les clients ou les scénarios, et une fois que vous avez défini cela, l’enjeu devient : comment faire cela quotidiennement, voire plus fréquemment, sans avoir à le faire manuellement ? C’est pourquoi nous parlons d’automation layering. Et c’est là que des outils comme Optmyzr entrent en jeu. Et je crois que vous utilisiez un autre outil appelé Catchr.

Vous utilisez donc maintenant ces outils pour mettre les bons libellés dans le flux produit. Parlez-nous un peu de ce processus.

Simone Pardini: Oui, bien sûr. Optmyzr est vraiment l’outil clé, car il permet de réaliser cette analyse automatiquement, chaque jour, sur la base d’un ensemble de règles préconfigurées.

Une fois l’analyse effectuée quotidiennement, toutes les analyses sont automatiquement placées dans un tableur. Ce tableur est ensuite relié au Merchant Center où les libellés sont appliqués. Bien sûr, comme vous le dites, faire cette analyse manuellement serait impossible, car si l’on parle d’une entreprise avec 2000 produits différents, réaliser cette analyse chaque jour signifierait probablement que je passe huit heures à faire de l’analyse.

Mais avec Optmyzr, cela se fait pendant la nuit et est automatiquement appliqué dans le Merchant Center, ce qui est vraiment la beauté de la chose. En utilisant les custom labels, nous pouvons créer les campagnes Shopping ou Performance Max et tout y est automatisé.

Frederick Vallaeys: Oui, je pense que vous avez en fait poussé la capacité de l’outil un cran plus loin. Nous avons certaines fonctionnalités intégrées dans Shopping Automator qui vous permettent de définir des conditions de base pour regrouper les éléments par ROAS, par exemple. Mais il semble que vous soyez allé encore plus loin en utilisant les rule engines, afin de pouvoir vraiment personnaliser, et c’est là que réside la recette secrète et votre valeur ajoutée, n’est-ce pas ?

Donc, si des personnes veulent travailler avec vous et comprendre, par exemple, quelle est la façon dont Simone regroupe les choses, cela demande un peu plus de sophistication, et c’est là qu’intervient le moteur de règles. C’est vraiment fantastique d’entendre que vous avez poussé l’outil à la limite de ce qu’il peut faire et que vous en tirez de la performance.

Simone Pardini: Oui. Oui. Comme vous le dites, l’approche est totalement personnalisée, vraiment, parce que chaque entreprise est différente. Et encore une fois, beaucoup d’entreprises ont des problèmes de stock. Très souvent, le stock signifie du stock excédentaire, donc des coûts supplémentaires, ou bien chaque produit a une marge différente, donc nous devons en tenir compte lorsque nous réalisons l’analyse, et c’est pourquoi il est si important d’avoir une discussion avec les entreprises, vraiment.

Vous avez aussi mentionné Catchr tout à l’heure. Le fait qu’avec Optmyzr nous puissions créer ces libellés personnalisés, comme top 15 days, top 30 days, est vraiment utile, car cela aide à améliorer les performances sur différents canaux ainsi qu’au sein de différentes campagnes. Pas seulement Performance Max et les campagnes Shopping, qui sont la plupart du temps, bien sûr, les principaux moteurs de performance.

Mais si, en gros, si nous utilisons Catchr, nous pouvons télécharger les données de Merchant Center dans une feuille Google, puis nous pouvons nous en servir pour créer des flux DSA, et ensuite nous pouvons construire une campagne DSA en utilisant uniquement les top 15 days. Nous pouvons donc investir de l’argent dans la recherche via une campagne DSA uniquement sur les produits les plus performants.

C’est pourquoi je dis qu’Optmyzr est au cœur du dispositif, puis Catchr aide vraiment à élargir le ciblage.

Frederick Vallaeys: Super. J’adore ça. Vous prenez vraiment à cœur la superposition des automatisations. D’accord, mais nous avons parlé de déterminer les regroupements, de savoir comment appliquer les libellés.

Parlons brièvement de la manière dont vous vous assurez que les campagnes restent constamment synchronisées en fonction des libellés, au fur et à mesure qu’ils évoluent. Évidemment, ce n’est pas quelque chose que vous faites manuellement, n’est-ce pas ? Parlez-nous un peu de cela.

Simone Pardini: Exact. Bonne remarque. Cela se fait toujours via Optmyzr. C’était l’ancien campaign refresher. Je ne me souviens plus du nom maintenant, est-ce que c’est comme le campaign manager.

Frederick Vallaeys: Oui. Shopping campaign automator, je pense.

Simone Pardini: Oui. Shopping campaign automator. En gros, c’est une fonctionnalité intégrée à Optmyzr qui, au quotidien, actualise les groupes d’annonces et les groupes d’assets à l’intérieur de chaque campagne en fonction du flux Merchant Center, et bien sûr le flux est mis à jour quotidiennement. Donc, lorsqu’il faut ajouter un nouveau groupe d’annonces ou ajouter de nouveaux produits dans une nouvelle campagne, cela se fait automatiquement, au quotidien ou à la semaine.

Cela dépend de la manière dont nous le configurons, mais oui, bonne remarque.

Frederick Vallaeys: Beaucoup de clients utilisent les outils shopping campaign builder et automator pour dire, en gros : d’accord, nous avons un nouveau produit qui n’était pas dans le flux hier, mais qui y est aujourd’hui.

Et ensuite, grâce à notre outil, vous avez défini la structure. Donc, quand faut-il une campagne ? Quand faut-il un groupe de produits ? Quand faut-il un groupe d’annonces, selon que vous utilisez PMax, n’est-ce pas ? Et donc il sait : d’accord, ce nouveau produit s’intègre logiquement à cet endroit, puis il crée une nouvelle campagne, un nouveau groupe d’annonces, un nouveau groupe de produits, tout ce qui est nécessaire.

Mais ce qui est intéressant dans ce que vous avez fait, ce n’est pas seulement à propos des nouveaux produits, c’est aussi à propos des produits existants qui ont désormais un libellé différent parce qu’ils sont soudain passés d’un faible volume, nous ne savions rien, à ce que vous avez dit. D’un coup, nous avons augmenté le volume et c’est un produit top 15, donc il est déplacé dans la bonne structure et il fonctionne automatiquement, sans que vous ayez à vous en occuper.

Simone Pardini: Oui, exactement. Une chose supplémentaire, c’est que si un nouveau groupe d’assets est créé dans une campagne PMax, alors toujours dans Optmyzr, j’ai la notification indiquant que ce nouveau groupe d’assets n’a peut-être pas les signaux d’audience. Je sais donc que je dois aller dans le compte et ajouter tous les assets ainsi que tous les signaux d’audience.

C’est quelque chose qui doit être fait manuellement, mais au moins j’ai la notification qui m’indique que je dois le faire.

Frederick Vallaeys: Oui. Très bien. D’accord, donc vous faites tout ce travail difficile. Parlons un peu des résultats. Clairement, vous faites cela depuis un certain temps, donc cela doit porter ses fruits. Je vais donc afficher quelques chiffres à l’écran et nous expliquer un peu ce que vous avez observé.

Simone Pardini: Oui. Voici les résultats de ces libellés sur les 90 derniers jours. En gros, ce que nous pouvons voir ici, c’est que la plupart des conversions se produisent en réalité sur les produits étiquetés top 15 days, donc la grande majorité, soit 409 conversions au cours des 90 derniers jours, ont été générées par ce libellé top 15 days.

Et le deuxième meilleur performer est le top 30, top 60 et top 90. Donc, en gros, comme nous pouvons le voir ici, ces top 15, 30, 60, 90 days fonctionnent comme ils le devraient. La plupart des conversions se produisent ici, puis on observe une diminution progressive.

Si l’on regarde le coût, on a vraiment le même graphique. La majeure partie du coût est allée ici sur top 15 days, top 30, top 60. Et puis nous avons des produits qui ne sont pas étiquetés. Comme je l’ai dit plus tôt, les produits qui ne sont pas étiquetés ou qui ont une faible exposition sont des produits pour lesquels nous ne pouvons pas vraiment déterminer s’ils sont bons ou mauvais, donc nous devons encore dépenser un peu d’argent dessus pour pouvoir les étiqueter correctement.

Si l’on regarde le taux de conversion, on retrouve encore les mêmes résultats, probablement ici entre top 60 et top 30 days. Ils sont inversés, mais les résultats sont très similaires. De mon point de vue, c’est la preuve que si nous étiquetons correctement les produits, si nous identifions les produits les plus performants sur les 15 derniers jours, et que nous continuons à dépenser de l’argent sur ceux-ci, nous réduisons vraiment le gaspillage budgétaire et nous augmentons les résultats. Nous augmentons le retour sur investissement. Nous investissons l’argent là où le taux de conversion est le plus élevé.

Regardons le ROAS. D’accord, ici encore, nous avons un graphique similaire, inversé entre top 30 et top 15 days, mais c’est un autre point de vue.

Mais encore une fois, l’immense majorité des conversions, l’immense majorité du chiffre d’affaires provient de ces produits top 15 days.

Frederick Vallaeys; Et bien sûr, l’une des choses qui est peut-être un peu passée sous silence, c’est qu’en mettant en place différentes campagnes pour top 15, top 30, vous pouvez leur attribuer des budgets différents, vous pouvez avoir différentes stratégies d’enchères.

Même si vous utilisez target ROAS pour toutes, vous pouvez avoir des objectifs différents. Et c’est ce qui offre cette flexibilité, où vous reliez vos objectifs business aux automatisations Google Ads. C’est vraiment cela qui vous donne le pouvoir d’orienter la performance et les résultats dans la direction que vous souhaitez.

Simone Pardini: Exactement. Et encore une fois, si nous savons que les produits étiquetés top 15 days seront nos meilleurs produits, nous dépenserons davantage sur ces produits. Nous allouerons donc plus de budget à cette campagne et nous fixerons un target ROAS plus bas. Nous permettrons ainsi à cette campagne de dépenser plus d’argent et de trouver davantage de clients potentiels sur la base de ces produits les plus performants.

Et à l’inverse, si un produit est étiqueté top 90 days, nous fixons un budget plus faible et un target ROAS plus élevé. Nous limitons ainsi le gaspillage budgétaire sur ces produits.

Frederick Vallaeys: Très bien. Simone, c’était fantastique. Merci d’avoir partagé votre façon de faire. Vous avez dit que vous êtes basé en Espagne, que vous êtes originaire d’Italie, mais que vous travaillez avec des clients un peu partout dans le monde, n’est-ce pas ? Si quelqu’un voulait.

Simone Pardini: Oui, exactement. Exactement. Je travaille principalement avec des entreprises au Royaume-Uni. Mais je travaille aussi avec des entreprises en Australie, aux États-Unis, donc dans tous les pays anglophones.

Frederick Vallaeys: D’accord, très bien. Et maintenant, si les gens veulent vous contacter, quel est le meilleur endroit pour vous trouver ?

Simone Pardini: Sur LinkedIn. C’est probablement le meilleur endroit parce que je suis toujours connecté sur LinkedIn, donc je peux répondre immédiatement.

Frederick Vallaeys: Très bien. Simone Pardini de Pardini Consulting. Nous mettrons cette URL, le profil LinkedIn, dans les notes de l’épisode. Mais Simone, c’était excellent. Merci encore d’avoir partagé cela. Merci à tous d’avoir regardé et d’avoir découvert l’automation layering.

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