Reddit est rempli de marketeurs se plaignant que les outils d’IA sont trop génériques, trop vagues, ou trop “orientés copie” lorsqu’il s’agit de publicités payantes.

Au lieu de débattre de la théorie, nous avons soumis trois des outils d’IA les plus populaires : ChatGPT, Claude et Gemini, à cinq tests PPC réels basés sur des tâches que les annonceurs effectuent chaque semaine : rédaction de texte publicitaire, reporting, analyse de la saisonnalité, réalisation d’un audit et comparaison des KPI.

Nous examinons également ce qui change lorsque vous pouvez connecter ces outils directement aux données PPC réelles, sans le travail habituel d’exportation, de téléchargement et de nettoyage.

Voici donc ce qui a fonctionné, ce qui a échoué, et où Optmyzr comble le vide.

Résumé des performances globales

Cependant, la plus grande leçon reste valable. En PPC, le gagnant n’est pas le modèle qui semble le plus intelligent. C’est celui qui comprend les données de compte en direct, s’intègre au flux de travail, et vous aide à agir.

Test-1 : Obtenez des insights rapides sur les forces, faiblesses et améliorations de votre compte PPC

Objectif du cas d’utilisation : Comment les marketeurs PPC peuvent-ils utiliser les outils d’IA pour identifier rapidement les forces, faiblesses et opportunités d’optimisation dans la performance de leur compte Google Ads ?

Claude a étonnamment mal interprété les données (au premier essai)

Celle-ci était surprenante.

Claude est souvent mon premier choix pour résumer des documents riches en données, mais la première réponse ici était pleine d’erreurs de calcul.

Voici les principaux problèmes d’exactitude que j’ai repérés :

• A affirmé que le taux de conversion ‘a bondi de 193%’ alors qu’il a en fait diminué de 43%.
• A déclaré que ‘les conversions totales ont augmenté de 59%’ alors qu’elles ont en fait chuté de 69%.
• A rapporté que ‘le coût par acquisition a baissé’ même si les conversions s’étaient effondrées.
• A loué ‘des améliorations remarquables de l’efficacité des conversions’ alors que la performance s’était clairement détériorée.”

D’un autre côté….

ChatGPT était bien plus précis dans son analyse

• A correctement signalé une réduction de coût d’environ 22% (réel : -21,6%)
• A noté avec précision une baisse d’environ 50% des clics/interactions (réel : -45,6%)
• A correctement identifié un effondrement d’environ 69% des conversions (réel : -69,0%)
• A correctement souligné une baisse d’environ 14% des impressions (réel : -15,1%)
• A identifié la baisse du CTR comme le problème central derrière les changements de performance

Voici quelques recommandations qu’il a données basées sur les forces et faiblesses identifiées :

Je voulais donner une autre chance à Claude, oui, peut-être par favoritisme, alors nous avons refait le même test avec la même incitation et le même document.

Cette fois, Claude a produit la réponse la plus forte du lot.

Ce qui s’est démarqué :

• Analyse granulaire au niveau des campagnes
• Formatage propre avec sections claires
• Recommandations classées par urgence : haute, moyenne, basse
• Un résultat qui ressemblait plus à un rapport d’agence qu’à une sortie brute d’IA

Le vrai risque : une IA qui semble juste quand elle a tort

C’est le problème central avec l’IA générale en PPC.

Si j’avais pris la première réponse de Claude pour argent comptant, j’aurais avancé avec une histoire complètement fausse sur le compte. Le ton soigné rend ce risque facile à manquer.

Les outils d’IA générale sont souvent persuasifs avant d’être fiables. En PPC, cet ordre est inversé.

Gemini était concis et axé sur la conversion

Gemini a donné une réponse plus courte, mais il a identifié les principaux problèmes de performance et suggéré des étapes suivantes utiles.

Ce qui lui manquait, c’était le contexte. Il n’a pas suffisamment exploité les tendances d’efficacité plus larges et n’a pas accordé assez de poids au volume absolu.

Donc oui, c’était sûr. C’était aussi un peu mince.

Connectez les assistants IA à vos données PPC en direct

Ce que ce test montre vraiment, ce n’est pas seulement un problème de modèle, mais aussi un problème de contexte.

Claude n’a pas fait d’erreur de calcul parce qu’il ne peut pas calculer. Il s’est trompé parce qu’il travaillait sur un fichier statique, sans visibilité complète sur le compte, la structure ou l’intention derrière les données.

Et cela est vrai pour les trois outils. Ils ne savent que ce que vous leur donnez.

C’est pourquoi chaque flux de travail ressemble à ceci :

C’est là que Model Context Protocol (MCP) commence à changer les choses.

Avec MCP, des assistants IA comme Claude peuvent se connecter directement à votre compte Optmyzr et accéder à Sidekick (l’assistant IA d’Optmyzr).

Il analyse la performance, met en avant des insights, et vous aide à construire et exécuter des flux de travail d’optimisation dans votre compte. Grâce à MCP, au lieu de travailler sur des données exportées, l’IA peut maintenant travailler sur votre compte réel, avec le même contexte que Sidekick utilise à l’intérieur d’Optmyzr.

Cela signifie que vous pouvez :

• Analyser la performance PPC en direct sans exporter de rapports
• Générer des stratégies d’optimisation à partir d’une incitation
• Récupérer des alertes et des insights de performance
• Découvrir et utiliser des outils Optmyzr pertinents
• Enchaîner plusieurs étapes ensemble en une seule interaction

Donc au lieu de reconstruire le contexte à chaque fois, vous partez de celui-ci.

À l’intérieur d’Optmyzr, cela se manifeste par Sidekick comme un point de départ beaucoup plus guidé.

Au lieu d’une incitation vierge, vous commencez par :

• Une victoire claire
• Une faiblesse
• Une prochaine étape exploitable

À partir de là, vous pouvez poser des questions de suivi, approfondir des campagnes ou mots-clés spécifiques, comparer des plages de temps, ou générer des graphiques et tableaux sans avoir à redéfinir le contexte à chaque fois.

La vue plein écran rend cela encore plus simple.

Vous pouvez poser des questions en plusieurs parties, comparer des plages de dates, générer des graphiques et tableaux, et construire des stratégies d’optimisation avec des outils comme Rule Engine.

C’est ce qui a marqué notre client Nathan Sodenkamp de HearWorks, qui a partagé :

“La configuration basée sur les incitations me rend beaucoup plus susceptible d’utiliser Rule Engine régulièrement. Cela simplifie le processus de transformation des idées en stratégies structurées.”

Ci-dessous un exemple de ce qui se passe avec une incitation simple : Afficher une carte thermique géographique pour visualiser la performance du compte par localisation.

Sidekick 6.0 a généré une carte thermique géographique avec un résumé des insights

Sidekick crée le visuel, l’explique, et garde le fil de la conversation à mesure que vous passez d’un outil à l’autre.

Test 2 → Comparaison de métriques AI en PPC : Test de précision Clics vs Coût

Objectif du cas d’utilisation : Comment les marketeurs PPC peuvent-ils utiliser les outils d’IA pour comparer avec précision des métriques clés comme les clics vs le coût dans les campagnes Google Ads ?

Note : Nous avons commencé par donner à l’IA le même ensemble de données complet utilisé dans les tests précédents, pour voir si elle pouvait extraire et créer des graphiques pour le mois spécifié avec précision.

Les forces et limites de ChatGPT dans l’analyse Clics vs Coût

ChatGPT a correctement traité les données et généré un graphique précis.

Le seul vrai problème était visuel : la ligne orange se fondait parfois dans la bleue, ce qui rendait le graphique légèrement plus difficile à lire. Il n’a pas non plus offert beaucoup d’interprétation d’emblée.

Cependant, cela était facile à corriger avec une incitation de suivi. Les mathématiques de base tenaient.

Gemini fournit des insights précis avec des explications claires

Gemini a très bien réussi ici.

Il a bien fait l’analyse, a correctement identifié les pics et les vallées, et ne nous a pas obligés à isoler manuellement juillet. Cela est important car cela montre que le modèle peut extraire la bonne tranche d’un ensemble de données plus large.

Cela montre que vous n’avez pas besoin d’extraire manuellement des données pour un seul mois pour obtenir une analyse précise, contrairement à Claude (plus de détails ci-dessous).

Avec Gemini, vous pouvez également demander des explications plus approfondies, et il les fournit avec précision.

Claude a eu du mal avec la précision des métriques PPC

Claude a eu du mal lorsque nous lui avons donné la plage de dates plus large.

Les problèmes comprenaient :

• Le mauvais CPC moyen
• Un pic manqué le 17 juillet, où les clics ont atteint 560
• Un graphique qui montrait seulement environ 90 clics pour ce même jour
• Une fausse affirmation d’amélioration du 24 au 31 juillet, même si le 24 juillet n’avait qu’un clic

Puis nous avons réduit l’entrée à seulement juillet 2025.

Cela a corrigé beaucoup de choses.

Claude a alors :

• capturé correctement le pic du 17 juillet
• utilisé un bon échelonnement double axe Y
• mis en avant les principaux enseignements dans une boîte d’appel jaune

Pourquoi le widget de comparaison de métriques d’Optmyzr surpasse GPT/Claude/Gemini pour comparer les métriques

Vous pouvez utiliser GPT, Claude ou Gemini pour comparer les clics et le coût.

Mais regardez le processus : exporter des données, les télécharger, écrire l’incitation, revoir le graphique, demander une correction, répéter lorsque vous voulez une paire de métriques différente.

C’est aussi là que le même écart du Test 1 réapparaît.

Le modèle n’est aussi bon que les données que vous préparez pour lui.

Avec MCP, cette partie peut disparaître. Au lieu d’exporter et de retravailler les données, les outils d’IA connectés à Optmyzr peuvent travailler directement sur les données de compte en direct et générer la comparaison pour vous.

Mais même alors, vous demandez toujours à l’IA de recréer quelque chose qui devrait déjà exister.

C’est là que le widget de comparaison de métriques d’Optmyzr entre en jeu. Il est déjà là. Deux clics, et vous pouvez comparer n’importe quelle paire de métriques que vous voulez.

Widget de comparaison de métriques d’Optmyzr montrant Coût Vs. Clic

Vous voulez passer de Clics vs Coût à Coût vs Conversions ? Il suffit de changer le menu déroulant.

Vous voulez lisser le bruit et voir hebdomadairement au lieu de quotidiennement ? Changez la fréquence et c’est fait.

La meilleure partie est que le widget ne s’arrête pas au graphique.

Il vous donne un résumé IA écrit pour le contexte PPC, juste à côté du visuel. Cela signifie que vous n’essayez pas de tirer une interprétation utile d’un outil d’IA général. Vous obtenez le graphique et la conclusion au même endroit.

Puis allez plus loin avec PPC investigator

Comparer deux lignes est utile. Savoir pourquoi la ligne a bougé est mieux.

Optmyzr’s PPC Investigator identifie l’élément derrière le changement - mot-clé, placement, réseau, et plus, et ajoute un résumé IA pour que vous puissiez comprendre le changement rapidement.

PPC Investigator d’Optmyzr montrant les changements dans différentes métriques avec résumé IA

Donc au lieu de voir que les conversions ont chuté le mois dernier, vous pouvez identifier le moteur et décider quoi faire ensuite.

Voyez-le en action : Dans la vidéo ci-dessous, nous parcourons comment enquêter sur les changements de performance PPC avec PPC Investigator et d’autres outils Optmyzr.

Optmyzr inclut beaucoup d’outils comme celui-ci. Et si vous n’êtes pas sûr de comment fonctionne un outil, Sidekick 6.0 peut également vous guider à l’intérieur de la plateforme.

Sidekick 6.0 donnant une présentation de l’outil

Vous pouvez lui demander d’expliquer ce qu’un outil fait ou demander un guide étape par étape, et il vous guidera directement dans la plateforme pour que vous puissiez apprendre en faisant, sans quitter votre compte.

Test 3 → Analyse de la saisonnalité AI en PPC : Prévision de la demande avec GPT, Claude, Gemini

Objectif du cas d’utilisation : Comment les marketeurs PPC peuvent-ils utiliser les outils d’IA pour l’analyse de la saisonnalité afin de prévoir la demande, optimiser les budgets et améliorer le ROAS pendant les périodes de pointe et de creux ?

ChatGPT a proposé un plan soigné..

Nous avons commencé avec ChatGPT 5 (instantané), et il a commencé par élaborer un plan d’analyse sensé.

Il a utilisé la décomposition des séries temporelles et a expliqué le résultat en langage clair, ce qui n’est pas trivial avec ce type de tâche. Les graphiques étaient clairs, et le texte les rendait plus faciles à comprendre au lieu de répéter ce qui était déjà visible.

Il a également mis en avant des modèles de jour de la semaine et des tendances mensuelles et trimestrielles d’une manière qui semblait pratique.

Si vous vous souciez de la qualité des explications, ChatGPT a fait un très bon travail ici.

Si vous voulez un guide plus approfondi sur ce flux de travail, voici un article qui peut vous aider !

Claude a été un peu submergé par les données au début

Claude a été plus lent à traiter l’ensemble de données de 900+ jours.

Une fois qu’il a terminé l’analyse, cependant, le résultat était utile. Il a produit un document complet avec un raisonnement clair et des explications accessibles.

Il n’a pas généré de graphiques par défaut, mais des incitations supplémentaires ont résolu cela.

Il a également prévu la performance pour Q4 2025 et Q1 2026, puis a suivi cela avec un plan d’action stratégique et une liste de contrôle hebdomadaire.

C’est cette combinaison d’analyse et de planification où Claude brille encore.