La plupart des équipes PPC ne se demandent plus s’il faut utiliser l’IA. La vraie question est laquelle choisir, et si la différence justifie de changer d’outil, de payer un abonnement supplémentaire ou de convaincre son équipe d’adopter une nouvelle solution.

Claude et ChatGPT sont les deux réponses les plus courantes.

Tous deux fonctionnent avec Optmyzr MCP et peuvent extraire des données de compte en temps réel, lancer des audits et générer des stratégies sans le moindre export CSV. Nous avons donc soumis les mêmes prompts aux deux, avec le même compte et les mêmes données.

Non pas pour désigner un vainqueur, mais pour voir où ils diffèrent, et ce que cela implique pour la façon dont les responsables PPC et les équipes d’agence travaillent au quotidien.

Voici ce qui en est ressorti.

Test-1 : Audit de compte mois par mois

Nous avons commencé avec un seul prompt demandant aux deux IA de récupérer quatre mois de données de compte, d’identifier ce qui évolue dans la mauvaise direction, de repérer les principaux moteurs de campagne et de rendre un verdict.

Ce que ChatGPT a renvoyé

L’analyse était exacte et approfondie.

ChatGPT a identifié les bonnes campagnes, signalé la même fuite budgétaire à ROAS nul, correctement lu l’amélioration du ROAS de 915 % en janvier à 1 807 % en avril, et abouti au même verdict.

Le problème, c’est que la réponse ressemblait à un mur de texte.

Exacte, complète, et à peu près aussi passionnante à lire qu’une page de conditions générales. C’était acceptable pour quelqu’un qui veut juste la réponse, mais pas idéal pour la partager avec un client ou la présenter en réunion d’équipe.

Nous lui avons donc demandé de rendre la réponse plus visuelle.

ChatGPT a bien produit des graphiques cette fois : barres de tendance, répartition des variations par campagne, tableaux de bord KPI.

Même si toutes les données étaient là, le rendu restait basique, avec des graphiques en barres au style texte brut et une mise en forme minimale, rien que l’on puisse intégrer tel quel dans un rapport client sans le retravailler d’abord.

Ce que Claude a renvoyé

Claude est revenu avec des cartes de métriques, des graphiques de tendance et une répartition codée par couleur de ce qui s’améliorait et de ce qui n’allait pas — dès la première réponse, sans qu’on le lui demande.

Le genre de rendu que vous pourriez capturer et envoyer tel quel dans un message Slack à votre équipe.

Consultez les résultats complets de l’audit ici !

Alors, quelle est la vraie différence ici ?

L’analyse était presque identique. Les deux IA ont appelé le même endpoint Optmyzr MCP, ont reçu les mêmes données et sont arrivées aux mêmes conclusions.

La différence réside uniquement dans la manière dont le résultat a été présenté.

Claude a mis l’accent sur le visuel et ChatGPT a privilégié le texte, puis a produit des visuels lorsqu’on l’y a poussé. Et même dans ce cas, les graphiques de Claude étaient plus riches et plus prêts à l’emploi.

Pour toute personne qui partage son travail — équipes d’agence, responsables internes qui rendent compte à des parties prenantes, ou quiconque a déjà dû préparer un deck Google Slides à 17 h un vendredi — cet écart est bien réel.

Test-2 : Audit des alertes et analyse des écarts

La plupart des comptes PPC ont des alertes configurées une fois, jamais mises à jour, et qui surveillent désormais des problèmes qui ne sont plus les plus grands risques.

Nous avons donc demandé aux deux IA d’auditer ce qui était déjà en place, de repérer ce qui manquait et de corriger le tir.

Ce que ChatGPT a renvoyé

ChatGPT a listé chaque alerte active, signalé celles qui s’étaient déjà déclenchées, et comparé la configuration existante aux données de performance pour trouver les lacunes.

Sa réponse mettait en avant deux points.

La part d’impressions de recherche du compte augmentait régulièrement (de 44 % en janvier à 50 % en avril), mais rien ne la surveillait. Si elle chutait, personne ne le saurait avant qu’une vérification manuelle ne le détecte.

Et les conversions avaient déjà baissé de 22 % entre mars et avril, mais l’alerte existante ne suivait cela qu’au niveau du compte. Une alerte au niveau de la campagne permettrait d’identifier la campagne responsable de la baisse dès qu’elle se produit.

Les deux recommandations étaient pertinentes, et les deux alertes ont été créées.

Ce que Claude a renvoyé

Claude a audité les mêmes huit alertes, identifié la même alerte de coût déclenchée montrant des dépenses 68 % au-dessus de l’objectif sur une campagne Search, puis a pris une autre direction.

En cherchant les écarts, il a trouvé quelque chose de plus précis.

Premier écart : le compte suivait le volume de conversions, mais pas le coût par conversion. Cela semble similaire, mais ce n’est pas le cas. Le volume peut rester stable pendant que le CPA grimpe, et rien n’était configuré pour le détecter.

Deuxième écart : une campagne du compte convertissait à 3 834 % de ROAS (chaque euro dépensé rapportant environ 38 euros de revenus). Mais elle ne remportait qu’1 enchère éligible sur 4, et aucune alerte ne surveillait sa part d’impressions.

Si ce chiffre baissait encore, rien ne le signalerait. Claude l’a signalé, a expliqué pourquoi c’était important, et a créé une alerte spécifiquement pour cette campagne.

La comparaison

Les deux IA ont mené la tâche à bien, trouvé de vraies lacunes et créé de nouvelles alertes sans quitter la conversation. Cependant, elles n’ont pas créé les mêmes alertes.

Les deux IA avaient une logique claire derrière leurs choix et aucune n’a tort.

La meilleure façon de déterminer quelle approche convient à votre compte est d’essayer les deux et de voir quel ensemble de recommandations a le plus de sens.

💡À lire aussi : Le test de résistance PPC : ChatGPT vs. Claude vs. Gemini (et pourquoi Optmyzr l’emporte)

Test-3 : Générer une stratégie Rule Engine

Construire une stratégie Rule Engine à partir de zéro signifie généralement partir d’un modèle, configurer les conditions manuellement et déterminer quelles campagnes cibler avant même d’avoir écrit une seule règle.

Nous voulions éviter tout cela et voir si les deux IA pouvaient utiliser le contexte d’audit déjà disponible pour construire quelque chose de précis et d’utile, sans qu’on leur dise quoi créer.

Ce que ChatGPT a renvoyé

ChatGPT est revenu aux résultats de l’audit et a ciblé le problème des budgets qui s’échappent vers des campagnes qui ne génèrent pas de résultats. Il a construit une stratégie à trois règles autour de cela :

La règle 1 cible les campagnes activées, avec plus de 100 € dépensés sur les 30 derniers jours, et zéro conversion. Au lieu de les mettre en pause automatiquement, elle applique un libellé :

Review: Wasted Spend / Low ROAS, afin que vous puissiez enquêter avant d’agir.

La règle 2 détecte les campagnes qui dépensent plus de 100 € mais génèrent moins de 200 % de ROAS (même libellé et même approche de vérification préalable).

La règle 3 est un détecteur de baisse des conversions. Elle signale toute campagne activée dont les conversions ont chuté de plus de 20 % par rapport à la période précédente, tandis que le coût est resté stable ou a augmenté.

En plus de créer ces règles, il les a exécutées sur le compte et a fait remonter trois campagnes signalées. Vous pouviez donc voir la stratégie fonctionner avant de décider de la conserver ou non.

📝Note : Avant toute mise en production, ChatGPT partage un lien d’aperçu direct dans Optmyzr où vous pouvez examiner chaque condition et modifier les seuils avant l’exécution.

Rien ne touche à votre compte tant que vous ne l’avez pas approuvé.

Ce que Claude a renvoyé

Claude est également revenu aux résultats de l’audit et a identifié le même problème de fond. Mais la stratégie qu’il a construite adoptait une approche différente.

Claude a construit deux règles avec des actions directes.

La règle 1 ciblait les campagnes sans conversion et réduisait leurs enchères de 30 %, une intervention plus douce qu’une mise en pause, mais un vrai changement plutôt qu’un simple signalement.

La règle 2 identifiait les campagnes affichant plus de 800 % de ROAS mais moins de 55 % de part d’impressions (des campagnes performantes privées de budget), et augmentait leur budget quotidien de 20 %.

Chaque campagne concernée par l’une ou l’autre règle était automatiquement étiquetée afin que vous puissiez suivre ce qui a changé et quand. Comme ChatGPT, Claude a également partagé un lien d’aperçu direct dans Optmyzr où vous pouvez voir quelles campagnes seraient affectées, quelles actions seraient appliquées, et ajuster quoi que ce soit avant de confirmer.

La stratégie est construite, mais vous gardez un contrôle total sur son exécution et sur la manière dont elle s’exécute.

Test-4 : Analyse inter-comptes

L’un des plus grands avantages du travail en agence est de voir des schémas que vos clients ne voient pas. Vous êtes sur dix, vingt, trente comptes à la fois, et parfois ce qui ressemble à un problème isolé sur un compte est en réalité quelque chose qui se produit partout.

Nous avons donc donné aux deux IA un portefeuille de cinq comptes : un vrai compte récupéré en direct via Optmyzr MCP, et quatre comptes clients illustratifs avec des données fictives dans différents secteurs, afin de réaliser une analyse inter-comptes.

Ce que ChatGPT a renvoyé

ChatGPT est revenu avec une analyse détaillée compte par compte, un classement clair par urgence, et une section sur les tendances qui prenait du recul pour examiner le portefeuille dans son ensemble.

Le classement des urgences était exact.

• B2B SaaS en tête (28 300 € dépensés sur quatre mois avec zéro conversion)
• Services juridiques en deuxième position, avec des dépenses en hausse chaque mois tandis que les conversions et le ROAS s’effondraient simultanément
• Le vrai compte en troisième position, et E-commerce Fashion ainsi que HVAC en bas comme les comptes les plus sains.

La section sur les tendances a également identifié trois points à surveiller :

• Une distinction entre montée en puissance efficace et montée en puissance inefficace, qui scinde le portefeuille en deux groupes clairs
• La part d’impressions de recherche comme signal d’alerte précoce apparaissant avant que les pertes de conversions ne deviennent évidentes
• La nécessité de vérifier le suivi des conversions sur B2B SaaS avant de pouvoir prendre toute décision d’optimisation.

Autant d’éléments exacts et utiles à apporter dans des échanges clients, présentés sous forme de tableaux et de texte.

Ce que Claude a renvoyé

Claude a abouti au même classement des urgences et a signalé les mêmes problèmes de fond. Mais le rendu était complètement différent.

Au lieu de tableaux et de paragraphes, il a renvoyé un tableau de bord de portefeuille avec

• des cartes de compte codées par couleur
• des étiquettes d’urgence
• des barres de dépenses montrant la tendance mois par mois en un coup d’œil
• des encadrés d’insight sous chaque compte expliquant ce que signifiaient les chiffres.

Le genre de rendu que vous pourriez apporter en réunion d’équipe sans le retoucher au préalable.

La section sur les tendances allait plus loin. Au-delà de la distinction entre montée en puissance efficace et inefficace, Claude a signalé deux éléments supplémentaires qu’une agence voudrait connaître.

Premièrement : le suivi des conversions était le plus gros problème non résolu dans le portefeuille, et il ne concernait pas seulement B2B SaaS. Le vrai compte avait lui aussi des campagnes qui dépensaient chaque mois sans aucune conversion suivie.

Deux clients différents, même problème sous-jacent.

Pour une agence, c’est une tendance utile. Cela signifie que le suivi des conversions mérite d’être audité de manière proactive sur l’ensemble du portefeuille, et pas seulement corrigé de façon réactive lorsqu’un client se plaint.

Deuxièmement : la saisonnalité du printemps a stimulé trois comptes simultanément en mars et avril — la mode, HVAC et le vrai compte ont tous montré la même hausse.

Claude a signalé qu’une planification budgétaire saisonnière avant le T1 aurait permis de mieux capter cette fenêtre. Là encore, il ne s’agit pas d’un insight limité à un seul client, et c’est quelque chose qu’une agence pourrait exploiter sur plusieurs relations à la fois.

La comparaison

Les deux IA ont correctement classé les comptes et identifié les mêmes problèmes urgents. L’analyse de fond n’était pas sensiblement différente.

Là où elles divergeaient, c’était sur deux points.

• Le format de sortie : ChatGPT a renvoyé une analyse textuelle approfondie et Claude a renvoyé un tableau de bord. Pour une agence où les analyses sont régulièrement partagées avec des account managers, des responsables d’équipe ou des clients, cette différence a de vraies implications pratiques.
• La profondeur des tendances : ChatGPT a repéré les tendances au niveau du portefeuille et Claude a repéré celles-ci ainsi que deux tendances supplémentaires (le problème de suivi des conversions inter-comptes et l’opportunité saisonnière) qu’une agence pourrait utiliser pour mener des conversations proactives plus pertinentes avec plusieurs clients à la fois.

Reste à savoir si cette couche supplémentaire de reconnaissance de tendances est systématiquement reproductible sur différents portefeuilles et prompts ; cela mérite d’être testé sur vos propres comptes.

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Test-5 : Examiner et appliquer les recommandations d’optimisation du compte

Chaque compte PPC a une liste de tâches. Le problème consiste généralement à savoir par où commencer : ce qui est urgent, ce qui peut attendre, et ce qui semble important mais ne l’est pas.

Nous avons demandé aux deux IA de récupérer toutes les recommandations d’optimisation d’Optmyzr, de les interpréter et de nous renvoyer quelque chose d’actionnable.

Ce que les deux IA ont renvoyé

ChatGPT et Claude sont tous deux revenus avec une liste de tâches priorisée, regroupée par catégorie, une explication claire de l’importance de chaque recommandation, et des liens directs pour examiner et appliquer chaque correction dans Optmyzr.

Le constat le plus urgent était le même dans les deux cas : plusieurs groupes d’annonces de campagnes Brand convertissaient de manière rentable sous Target ROAS, mais perdaient entre 73 % et 95 % des impressions éligibles parce que les objectifs de ROAS étaient fixés de manière trop agressive.

Les deux IA l’ont signalé, l’ont expliqué clairement, et ont renvoyé directement vers la correction recommandée dans Optmyzr, où vous pouvez examiner les groupes d’annonces concernés, voir les ajustements de cible suggérés et les appliquer quand vous êtes prêt.

Alors, Claude ou ChatGPT pour le PPC ?

Après cinq tests avec le même compte, le même Optmyzr MCP et les mêmes prompts, nous avons pu constater que cela dépend de ce que vous attendez du résultat.

Là où Claude avait un avantage constant

Claude a systématiquement mis l’accent sur le visuel. L’audit est revenu sous forme de cartes de métriques et de graphiques de tendance sans qu’on le lui demande. L’analyse inter-comptes est revenue sous forme de tableau de bord de portefeuille. Pour toute personne qui partage régulièrement son travail avec des clients, des responsables d’équipe ou des parties prenantes, cette différence se voit avant même d’avoir lu l’analyse.

Là où ChatGPT s’en est bien sorti

L’analyse de ChatGPT était exacte sur chacun des tests. Il a correctement classé les comptes, identifié les bons problèmes et construit une stratégie Rule Engine qui était sans doute plus prudente et plus sûre pour des comptes que vous connaissez moins bien. Le PPT téléchargeable issu du prompt d’audit est réellement utile pour toute personne qui doit rapidement mettre des résultats en forme pour une présentation client.

Et sur les recommandations d’optimisation, les deux IA ont renvoyé pratiquement le même résultat, parce que les recommandations venaient du moteur d’Optmyzr, et non de l’IA elle-même.

Ce qui n’a pas changé

Sur l’ensemble des cinq tests, l’intelligence PPC sous-jacente était la même. Les deux IA ont appelé le même endpoint Optmyzr MCP et ont reçu les mêmes données, les mêmes recommandations, la même structure de compte. Le niveau de qualité minimal de l’analyse était identique parce que ce à quoi les deux IA étaient connectées était identique. C’est cela qu’il faut retenir.

L’IA est l’interface, et Optmyzr est le moteur.

Quelle que soit celle que vous utilisez déjà, la connecter à Optmyzr MCP est ce qui la rend réellement utile pour le travail PPC, pas l’IA seule.

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