Il est difficile de changer de perspective stratégique. Nous construisons nos idées sur le monde à partir des données et en inférant la causalité et la corrélation. Reconnaître qu’un résultat n’est plus viable signifie soit que les circonstances ont changé, soit que la logique n’était pas solide. Les deux sont inconfortables. 

Dans cet article, nous allons plonger dans beaucoup de données, et je vais également exposer mon ancienne perspective et la manière dont j’y suis arrivé. 

Avertissement important : ce n’est pas parce que cet article examine beaucoup de données et qu’il existe une forte probabilité qu’une voie soit la bonne que l’autre voie est pour autant totalement incorrecte.

Cela signifie simplement qu’il y a une probabilité nettement plus faible que vous obteniez les profits et la victoire que votre marque mérite en choisissant le « perdant » dans les données.

Notre conclusion, d’emblée

Cet article est vraiment long. Alors, pour gagner du temps, voici un résumé TL;DR de l’étude que nous avons menée.

Nous avons analysé 2637 comptes, en menant une étude pour explorer l’efficacité de Broad Match par rapport à Exact Match. En raison du lien étroit entre Smart Bidding et Broad Match, nous avons également analysé Maximize Conversions et Maximize Conversion Value (1334 comptes). Les principaux enseignements sont les suivants :

• Exact Match a surpassé Broad Match en termes de CPC, CTR, CPA, ROAS et taux de conversion pour la majorité des comptes.
• Les métriques orientées conversion, comme le CPA et le ROAS, ont favorisé Exact Match.
• Le volume de conversions comme le volume de clics étaient meilleurs avec Exact Match. La valeur de conversion était stable entre les deux types de correspondance.
• Les données suggèrent de ne pas apporter de changements radicaux si Broad Match fonctionne déjà bien, mais d’envisager des tests pour en évaluer les bénéfices potentiels.

• Maximize Conversion Value a obtenu de meilleurs résultats en termes de CPC, CTR, CPA et ROAS pour la plupart des comptes.
• Max Conversion Value avait un CPC plus faible, probablement en raison des plafonds d’enchères et d’objectifs ROAS pratiques.
• Le CPA était généralement meilleur avec Max Conversion Value, ce qui remet en question l’idée qu’un CPA plus élevé peut conduire à des clients de plus grande valeur.
• Les données recommandent également d’utiliser Max Conversion Value et de déterminer la valeur de conversion en fonction de la valeur client et des taux de conversion par canal.

• Testez vos hypothèses et ne tenez pas la sagesse conventionnelle pour acquise.
• Continuez à évaluer vos comptes et vos stratégies d’enchères pour optimiser les coûts et les performances.
• Ne testez Broad que si vous le faites avec des garde-fous en place et avec un budget dédié à l’acquisition de données.

Mon point de vue initial 

J’ai longtemps soutenu fermement Broad Match et je défendais ce type de correspondance dans des articles qui l’attaquaient. Je le faisais pour les raisons suivantes :

• Le pragmatique en moi voyait bien que les types de correspondance, en tant que mécanisme, n’étaient plus vraiment aussi puissants qu’avant (du moins, c’est ce que je pensais). Plutôt que de lutter contre le courant, il semblait plus logique de tirer le meilleur parti possible de Broad Match.
• Broad Match faisait souvent apparaître Phrase Match et Exact Match « matched by » dans le rapport sur les termes de recherche, donc il n’y avait aucune raison de payer la prime perçue pour Exact Match si nous pouvions l’obtenir avec Broad Match. 
• Broad Match avait été enrichi pour inclure des audiences qui, autrement, n’auraient pas été incluses sans la sélection de Smart Bidding. 

Je privilégiais fortement Max Conversion Value parce que cela s’aligne sur le fonctionnement des algorithmes des canaux publicitaires. Cependant, je recommandais souvent Max Conversions, car la définition d’objectifs ROAS et de valeurs client représentait une difficulté pour les comptes de génération de leads.

Je déteste le DKI (dynamic keyword insertion) parce que la syntaxe finit par être étrange, et j’étais un fervent partisan du pinning créatif. 

• Le DKI forcerait les mots-clés dans les annonces, que cela sonne « juste » ou non.
• Le DKI est souvent associé à des annonces formulées de manière stéréotypée, qui ne s’adressent pas au prospect de façon pertinente. 

Les détails de l’étude

Nous voulions nous assurer que les données soient aussi propres que possible, nous avons donc défini des critères assez stricts pour les comptes que nous inclurions dans l’étude. 

Nous avons passé en revue quatre versions différentes des données et remis en question les résultats afin de nous assurer de pouvoir défendre les données en toute confiance. 

Voici les critères que nous avons pris en compte :

• Les comptes devaient disposer des deux éléments que nous comparions (Broad et Exact, Max Conversions et Max Conversion Value). 
• Les comptes devaient avoir au moins 90 jours de données de dépenses au point de départ de l’analyse (nous avons examiné le T1 2023).
• Les comptes pouvaient appartenir à n’importe quel secteur et avoir n’importe quel niveau de dépenses. Cependant, les valeurs aberrantes (comptes dépensant plus de 5 millions de dollars par mois et comptes ayant connu des périodes sans dépenses) ont été exclues de l’étude.
• Les données examinent les éléments suivants : lequel présentait le plus grand nombre de comptes ayant obtenu de meilleurs résultats avec le mécanisme en question, ainsi que l’ampleur de l’amélioration par rapport à l’autre mécanisme.

Dans l’étude Broad vs. Exact Match, nous avions 2637 comptes répondant aux critères. Ces comptes proviennent du monde entier et varient selon le secteur et le niveau de dépenses ; 1402 comptes dépassaient 10 000 $ par mois. En outre, 1235 comptes avaient des dépenses inférieures à 10 000 $.

En examinant Max Conversions vs. Max Conversion Value, nous avions 1334 comptes répondant aux critères. Il s’agissait d’un mélange de comptes avec et sans objectifs tCPA et tROAS.

Notre étude sur les annonces responsives sur le Réseau de Recherche a porté sur 13 671 comptes publicitaires.

Comment Broad Match se compare-t-il à Exact Match ?

Nous voulions d’abord examiner les performances globales et les gains de performance. Il est important de noter que les clients d’Optmyzr ont tendance à être plus avancés que l’annonceur moyen, ce qui signifie que nous partons du principe que les comptes, dans l’ensemble, auront des structures de compte saines.

Nous n’imposons pas de structure particulière à nos clients, il y aura donc un mélange de toutes les structures de compte dans l’ensemble de données. Toutes les comparaisons examinent la performance de Broad par rapport à Exact au sein d’un même compte.

Données globales

Pour le coût par clic (CPC) :

• 56.55% des comptes ont obtenu de meilleurs résultats avec EXACT, et l’écart médian en pourcentage est de 77.96%.
• 27.34% des comptes ont obtenu de meilleurs résultats avec BROAD, et l’écart médian en pourcentage est de 36.96%.

Pour le taux de clics (CTR) :

• 85.65% des comptes ont obtenu de meilleurs résultats avec EXACT, et l’écart médian en pourcentage est de 84%.
• 13.88% des comptes ont obtenu de meilleurs résultats avec BROAD, et l’écart médian en pourcentage est de 36%.

Pour le coût par action (CPA) :

• 70.79% des comptes ont obtenu de meilleurs résultats avec EXACT, et l’écart médian en pourcentage est de 100.71%.
• 27.48% des comptes ont obtenu de meilleurs résultats avec BROAD, et l’écart médian en pourcentage est de 52.52%.

Pour la valeur de conversion/coût :

• 64.12% des comptes ont obtenu de meilleurs résultats avec EXACT, et l’écart médian en pourcentage est de 122.40%.
• 19.91% des comptes ont obtenu de meilleurs résultats avec BROAD, et l’écart médian en pourcentage est de 79.87%.

Pour le retour sur les dépenses publicitaires (ROAS) :

• 72.52% des comptes ont obtenu de meilleurs résultats avec EXACT, et l’écart médian en pourcentage est de 113.47%.
• 26.47% des comptes ont obtenu de meilleurs résultats avec BROAD, et l’écart médian en pourcentage est de 64.71%.

Pour le taux de conversion (CVR) :

• 56.73% des comptes ont obtenu de meilleurs résultats avec EXACT, et l’écart médian en pourcentage est de 68.63%.
• 22.72% des comptes ont obtenu de meilleurs résultats avec BROAD, et l’écart médian en pourcentage est de 50.12%.

On voit que la majorité des comptes obtiennent de meilleurs résultats avec Exact Match, et l’écart médian en pourcentage est également meilleur pour les utilisateurs qui ont obtenu de meilleurs résultats avec Exact Match.

Pour les comptes dépensant plus de 10 000 $ :

Il y avait au total 1402 comptes.

• 76.03% des comptes présents avaient un meilleur ROAS avec la correspondance EXACT. 22.54% avaient un meilleur ROAS avec la correspondance BROAD. 1.43% n’avaient aucune différence.
• 74.61% des comptes avaient un meilleur CPA avec la correspondance EXACT. 24.54% avaient un meilleur CPA avec la correspondance BROAD. 0.86% n’avaient aucune différence.
• 57.49% des comptes avaient un meilleur CPC avec la correspondance EXACT. 29.24% avaient un meilleur CPC avec la correspondance BROAD. 13.27% n’avaient aucune différence.
• 88.23% des comptes avaient un meilleur CTR avec la correspondance EXACT. 11.34% avaient un meilleur CTR avec la correspondance BROAD. 0.43% n’avaient aucune différence.
• 66.98% des comptes avaient une meilleure valeur de conversion/coût avec la correspondance EXACT.  16.98% avaient une meilleure valeur de conversion/coût avec la correspondance BROAD. 16.05% n’avaient aucune différence.
• 57.20% des comptes avaient un meilleur taux de conversion avec la correspondance EXACT. 17.76% avaient un meilleur ROAS avec la correspondance BROAD. 25.04% n’avaient aucune différence.

Pour les comptes dépensant moins de 10 000 $ :

Il y avait au total 1235 comptes.

• 69.07% des comptes présents avaient un meilleur ROAS avec la correspondance EXACT. 30.36% avaient un meilleur ROAS avec la correspondance BROAD. 0.57% n’avaient aucune différence.
• 67.21% des comptes avaient un meilleur CPA avec la correspondance EXACT. 30.04% avaient un meilleur CPA avec la correspondance BROAD. 2.75% n’avaient aucune différence.
• 55.71% des comptes avaient un meilleur CPC avec la correspondance EXACT. 24.45% avaient un meilleur CPC avec la correspondance BROAD. 19.84% n’avaient aucune différence.
• 83.00% des comptes avaient un meilleur CTR avec la correspondance EXACT. 16.44% avaient un meilleur CTR avec la correspondance BROAD. 0.57% n’avaient aucune différence.
• 61.78% des comptes avaient une meilleure valeur de conversion/coût avec la correspondance EXACT.  23.00% avaient une meilleure valeur de conversion/coût avec la correspondance BROAD. 15.22% n’avaient aucune différence.
• 56.36% des comptes avaient un meilleur taux de conversion avec la correspondance EXACT. 27.53% avaient un meilleur ROAS avec la correspondance BROAD. 16.11% n’avaient aucune différence.

Le nombre de comptes gagnants avec Exact Match est supérieur, que leurs dépenses soient supérieures ou non à 10 000 $. Mais on observe une légère baisse des pourcentages de comptes ayant de meilleures métriques avec Exact Match pour ceux qui dépensent moins de 10 000 $.

Les dépenses ne sont peut-être pas le facteur principal ici, mais elles influencent légèrement les chiffres.

Les données se traduisent-elles aussi en volume de conversions ou en autres KPI ?

Même si nous ne pouvons pas montrer le volume moyen des métriques individuelles (en raison du nombre de variables dans chaque compte), nous pouvons montrer quel compte avait le pourcentage de volume le plus élevé au sein d’un même compte.

Pour les clics :

• 51.28% des comptes ont obtenu de meilleurs résultats avec EXACT, et l’écart médian en pourcentage est de 113.36%.
• 48.56% des comptes ont obtenu de meilleurs résultats avec BROAD, et l’écart médian en pourcentage est de 115.06%.

Pour les conversions :

• 50.32% des comptes ont obtenu de meilleurs résultats avec EXACT, et l’écart médian en pourcentage est de 131.82%.
• 47.26% des comptes ont obtenu de meilleurs résultats avec BROAD, et l’écart médian en pourcentage est de 130.37%.

Pour la valeur de conversion :

• 52.09% des comptes ont obtenu de meilleurs résultats avec EXACT, et l’écart médian en pourcentage est de 158.10%.
• 47.29% des comptes ont obtenu de meilleurs résultats avec BROAD, et l’écart médian en pourcentage est de 161.27%.

Pour le coût :

• 49.30% des comptes ont obtenu de meilleurs résultats avec EXACT, et l’écart médian en pourcentage est de 99.37%.
• 50.36% des comptes ont obtenu de meilleurs résultats avec BROAD, et l’écart médian en pourcentage est de 104.31%.

Pour les interactions :

• 51.28% des comptes ont obtenu de meilleurs résultats avec EXACT, et l’écart médian en pourcentage est de 113.16%.
• 48.56% des comptes ont obtenu de meilleurs résultats avec BROAD, et l’écart médian en pourcentage est de 115.06%.

Pour les impressions :

• 47.11% des comptes ont obtenu de meilleurs résultats avec EXACT, et l’écart médian en pourcentage est de 111.38%.
• 52.89% des comptes ont obtenu de meilleurs résultats avec BROAD, et l’écart médian en pourcentage est de 103.46%.

Broad fait légèrement mieux qu’Exact en termes de coût et d’impressions. Exact est meilleur sur toutes les autres métriques. Cependant, l’écart ne semble pas être très important. En termes d’ampleur, Broad est meilleur dans tous les cas sauf pour les impressions et les conversions.

Décomposition de chaque métrique et de ses conclusions respectives

CPC moyen

J’ai été sincèrement surpris que Broad Match perde face à Exact en termes de prix d’enchère. Il y a plusieurs raisons à cela :

• On suppose que Google accorderait un traitement préférentiel à Broad Match dans l’enchère et donc des tarifs réduits. Même si cela s’est avéré faux, il convient de noter que cette catégorie était l’une des plus proches entre Broad et Exact. À ce titre, je ne suis pas surpris que certains annonceurs constatent encore des CPC plus avantageux avec Broad qu’avec Exact.
• Broad Match est souvent associé à l’idée qu’il serait de moindre qualité, donc je pensais que l’élément humain de la baisse des enchères entrerait en jeu.
• Ce à quoi je n’avais pas pensé avant l’arrivée des données, c’est au nombre de comptes utilisant des enchères manuelles par rapport à Smart Bidding. Ironiquement, les améliorations apportées à Broad (par exemple, de meilleures audiences) ont peut-être poussé l’algorithme à enchérir davantage que nécessaire sur Broad, tandis qu’Exact obtenait les tarifs les moins chers. Il ne s’agit que de pure spéculation et je n’aurais aucun moyen de le prouver, mais c’est une idée intéressante.
• Le CPC moyen a tendance à être plus élevé pour les leads de meilleure qualité (du moins, c’est ce que nous avons été conditionnés à croire).
• La révélation selon laquelle Google avait augmenté le plancher du CPC de 5 % à 10 % suffit tout juste à combler l’écart entre les économies que nous attendrions de Broad vs. Exact. Il est possible que, si nous avions mené cette étude il y a quelques années, l’écart de CPC aurait été beaucoup plus important.

Le principal enseignement de ce point de données (en particulier si l’on observe à quel point les comptes à faible et à fort budget sont proches) est que vous ne pouvez plus utiliser Broad Match pour obtenir des clics à prix réduit.

Si vous l’utilisez, c’est pour recueillir des données sur ce dans quoi vous devriez investir (et potentiellement sur les termes à ajouter comme mots-clés négatifs à votre compte).

CTR (taux de clics)

Je ne pense que personne ait été surpris de voir que Broad Match avait un CTR inférieur à Exact Match. Par sa nature même, Broad Match va s’exposer à davantage de requêtes et sera donc prédisposé à un CTR plus faible.

CPA (coût par action)

C’est une autre catégorie qui n’est « pas vraiment surprenante ». Cependant, il y a un peu plus à analyser ici que pour le CTR.

L’une des hypothèses que j’ai formulées avec l’équipe data d’Optmyzr en examinant les données était que tout ce qui est orienté conversion serait biaisé. C’est l’une des principales raisons pour lesquelles nous n’avons examiné les performances qu’au niveau des comptes individuels, puis agrégé ces résultats.

Ce qui m’a toutefois surpris, c’est que lorsque Exact Match gagnait, il faisait 100 % mieux que Broad, alors que Broad Match faisait 50 % mieux qu’Exact.

J’ai quelques réflexions sur les raisons possibles :

• Le niveau de sophistication des annonceurs peut signifier qu’ils savent définir des objectifs CPA plus réalistes ainsi que des budgets adaptés pour aider les campagnes à atteindre ces objectifs. Cela contribue probablement au fait que les annonceurs utilisant Broad Match et ayant de bons résultats ont observé une amélioration moyenne respectable de 50 % par rapport à Exact.
• Le CPA est lié aux actions de conversion considérées comme principales et secondaires. Bien que cet ensemble de données porte sur le T1 2023 (avant le bug de l’été 2023 où les annonceurs ont vu de nouvelles actions de conversion être créées dans leurs comptes lors de la migration hors de UA), cela reste dans la sphère d’influence. À mesure que les annonceurs migraient vers GA4, il est tout à fait possible que des actions de conversion supplémentaires aient été prises en compte.
• Comme nous avons examiné les performances au sein des comptes, ces erreurs/problèmes potentiels auraient été intégrés et pris en compte. Cela explique davantage pourquoi les chiffres ne sont pas totalement à sens unique.

ROAS (retour sur les dépenses publicitaires)

Comme pour le CPA, il existe un certain degré d’erreur humaine intégré à tout ce qui est lié à la conversion. Cependant, contrairement au CPA, cette métrique est très largement en faveur d’Exact, y compris dans les comptes dont les dépenses publicitaires sont inférieures à 10 000 $.

Je ne m’attendais pas à ce que cela soit vrai en raison de la réticence perçue à adopter les valeurs client et le value-based bidding. Je m’attendais à ce que cela freine l’adoption du ROAS.

Si l’on veut, c’est un excellent témoignage de la valeur du ROAS et du value-based bidding, car Exact Match fonctionnerait à partir d’un point de faiblesse perçu (sans les améliorations de Broad Match).

CVR (taux de conversion)

Même si cette métrique rappelle le CTR, il est un peu moins évident qu’Exact l’emporte sur Broad. Il y a plusieurs raisons à cela :

• Étant donné le poids des audiences dans Broad Match, on peut supposer que les taux de conversion auraient été plus proches. De plus, comme Exact Match a obtenu en moyenne plus de clics/interactions que Broad, il est raisonnable de s’attendre à un taux de conversion plus faible en raison d’un plus grand nombre de leads dans le pool.
• Les taux de conversion dépendent fortement du texte publicitaire et de la page de destination. Je m’attendais à ce que les deux types de correspondance rencontrent des difficultés ou soient plus proches si le texte publicitaire ou les pages de destination posaient problème, mais Exact a clairement gagné.

Plan d’action par type de correspondance

Ce n’est pas le moment d’apporter des changements radicaux aux comptes si tout fonctionne pour vous. Si votre compte utilise actuellement Broad Match et obtient de bons résultats, ne pensez pas devoir mettre en pause ces mots-clés gagnants.

Cependant, si vous envisagiez de « passer » à Broad, il vaut la peine de faire une pause et de vous demander si votre compte bénéficiera réellement du test.

Si vous décidez de tester, assurez-vous de mettre en pause vos mots-clés existants et d’ajouter manuellement les variantes en Broad Match. Si vous supprimez un mot-clé, vous ne pourrez pas le récupérer, et vous voudrez probablement pouvoir revenir en arrière si le comportement de Broad ne vous convient pas.

Optmyzr n’a pas de structure de compte unique « recommandée », car nous voyons nos clients réussir avec différentes stratégies. Cependant, un thème assez universel est que si vous utilisez des campagnes/groupes d’annonces par type de correspondance, vous serez probablement pénalisé par une part d’impressions perdue en raison du classement et du budget.

Envisagez de les regrouper afin d’avoir moins de groupes d’annonces et de campagnes, mais plus solides. Là encore, il n’existe pas de structure « gagnante » définitive. Cependant, si vous avez du mal avec la part d’impressions, c’est une façon d’atténuer le problème.

Enfin, rien dans les données ne suggère, bien au contraire, que Performance Max soit mauvais. Je recommanderais fortement de réallouer tout budget Broad Match mis en pause vers Performance Max. Utilisez absolument les thèmes de recherche dans Performance Max pour aider à mieux cibler ces campagnes.

Lequel est le plus performant : Maximize Conversions ou Maximize Conversion Value ?

Nous n’avons pas inclus les enchères manuelles dans cette analyse. Cependant, il convient de noter que 12 % des clients d’Optmyzr utilisent actuellement les enchères manuelles, tandis que 66 % utilisent une forme de Smart Bidding (Max Conversions ou Max Conversion Value). Nous attribuons cela en grande partie à l’adoption massive de Performance Max, ainsi qu’à la taille moyenne des clients d’Optmyzr (nous nous concentrons généralement sur des dépenses publicitaires mensuelles de 10 000 $ ou plus).

Données globales

Pour le CPC :

• 44.98% des comptes ont obtenu de meilleurs résultats avec Maximize Conversion Value, et l’écart médian en pourcentage est de 64.30%.
• 36.73% des comptes ont obtenu de meilleurs résultats avec Maximize Conversion, et l’écart médian en pourcentage est de 60.61%.

Pour le CTR :

• 52.02% des comptes ont obtenu de meilleurs résultats avec Maximize Conversion Value, et l’écart médian en pourcentage est de 62.43%.
• 46.48% des comptes ont obtenu de meilleurs résultats avec Maximize Conversion, et l’écart médian en pourcentage est de 51.15%.

Pour le CPA :

• 52.55% des comptes ont obtenu de meilleurs résultats avec Maximize Conversion Value, et l’écart médian en pourcentage est de 86.29%.
• 46.40% des comptes ont obtenu de meilleurs résultats avec Maximize Conversion, et l’écart médian en pourcentage est de 81.04%.

Pour le ROAS :

• 60.19% des comptes ont obtenu de meilleurs résultats avec Maximize Conversion Value, et l’écart médian en pourcentage est de 107%.
• 39.58% des comptes ont obtenu de meilleurs résultats avec Maximize Conversion Value, et l’écart médian en pourcentage est de 91.31%.

Lorsque nous avons comparé l’ensemble des comptes, la majorité a obtenu de meilleurs résultats avec Maximize Conversion Value, et les gains médians en pourcentage étaient également meilleurs.

Les 645 comptes avec plus de 10 000 $ de dépenses en Search

Pour le CPC :

• 46.67% des comptes avaient un CPC plus favorable avec Maximize Conversion Value, 36.9% avaient un CPC plus favorable avec Maximize Conversion

Pour le CTR :

• 52.09% des comptes avaient un CTR plus favorable avec Maximize Conversion Value, et 45.74% avaient un CTR plus favorable avec Maximize Conversion

Pour le CPA :

• 53.18% des comptes avaient un CPA plus favorable avec Maximize Conversion Value, 46% avaient un CPA plus favorable avec Maximize Conversion

Pour le ROAS :

• 63.26% des comptes avaient un ROAS plus favorable avec Maximize Conversion Value, 36.4% avaient un ROAS plus favorable avec Maximize Conversion

Les 662 comptes avec moins de 10 000 $ de dépenses dans les campagnes Search

Pour le CPC :

• 43.50% des comptes avaient un CPC plus favorable avec Maximize Conversion Value, 36.86% avaient un CPC plus favorable avec Maximize Conversion

Pour le CTR :

• 52.57% des comptes avaient un CTR plus favorable avec Maximize Conversion Value, et 46.53% avaient un CTR plus favorable avec Maximize Conversion

Pour le CPA :

• 51.81% des comptes avaient un CPA plus favorable avec Maximize Conversion Value, 46.83% avaient un CPA plus favorable avec Maximize Conversion

Pour le ROAS :

• 57.4% des comptes avaient un ROAS plus favorable avec Maximize Conversion Value, 42.45% avaient un ROAS plus favorable avec Maximize Conversion

Les dépenses n’ont pas eu d’impact sur la victoire de Max Conversion Value, et les performances ont très peu varié entre les comptes ayant dépensé plus de 10 000 $ et ceux ayant dépensé moins de 10 000 $ par mois en publicité.

Analyse de chaque métrique

CPC moyen

La plus grande surprise pour moi a été que Max Conversion Value affichait un CPC meilleur (moins cher), car cela va à l’encontre de ce que nous savons du fonctionnement des enchères de l’algorithme. Traditionnellement, on s’attendrait à ce que l’algorithme enchérisse de manière plus agressive pour un lead ayant une probabilité plus élevée d’atteindre l’objectif (objectif de valeur de conversion). 

Le fait que Max Conversion Value ait eu le CPC le moins cher implique ce qui suit :

• Une superposition d’automatisation supplémentaire pour imposer des plafonds d’enchères.
• Les objectifs de ROAS étaient plus réalistes que je ne le pense généralement, si bien que l’algorithme n’a pas fait grimper les enchères autant qu’il aurait pu le faire autrement. Cela en dit long sur la source des données et sur la probabilité plus élevée que les clients d’Optmyzr gèrent leurs comptes à un niveau plus élevé. 
• Les planchers d’enchères rééquilibrent les chances, de sorte que ceux qui utilisent les enchères fondées sur la valeur ont accès à un algorithme « plus intelligent ». 

Le principal enseignement ici est que les annonceurs ne doivent pas partir du principe que « moins cher » est intrinsèquement moins bon ; en revanche, obtenir des clics à moindre coût dépend bien davantage des données fournies à l’algorithme que d’un Quality Score parfait.

CTR

Je n’ai pas été particulièrement surpris que le CTR soit meilleur avec la valeur de conversion, car si un annonceur prend le temps de renseigner des valeurs de conversion, il fera probablement aussi davantage d’efforts pour aligner le message et la création.

Cela dit, les deux étaient proches, ce qui laisse entendre que cela dépend davantage de la personne qui gère les campagnes que de la stratégie d’enchères elle-même, qui influencerait directement le CTR.

CPA 

Pour être honnête, je m’attendais à ce que Max Conversion Value ait un CPA plus élevé, car nous avons été conditionnés à penser qu’un CPA peut être plus élevé pour obtenir des clients à plus forte valeur. Pourtant, le fait qu’il ait affiché globalement le CPA le plus bas est surtout un signal d’alerte : il ne faut pas se reposer sur ses acquis en matière de CPA. 

Il convient de noter que les comptes à plus forte dépense ont légèrement mieux performé sur le CPA que les comptes à plus faible dépense (mais, au final, l’écart était négligeable).

Si votre CPA pose problème, demandez-vous si vous n’attendez pas trop de votre budget ou si la campagne ne génère pas suffisamment de clics dans la journée pour aboutir à des conversions. Ces deux mécanismes peuvent faire artificiellement grimper les CPA.

ROAS

Il ne devrait pas être surprenant que la majorité des campagnes Max Conversion Value aient obtenu de meilleurs résultats que Max Conversions en ROAS. Ce qui est intéressant, c’est qu’il y a eu des comptes pour lesquels Max Conversions a généré un meilleur ROAS.

J’ai quelques hypothèses à ce sujet :

• Certaines marques ne sont pas autorisées à utiliser les conversions conventionnelles, et il est possible que, dans ces comptes, Max Conversions puisse faire mieux que le ROAS simplement parce que les utilisateurs représenteront plus d’une conversion (et c’est bien l’intention de l’annonceur). 
• Max Conversions pouvait se trouver dans des campagnes plus anciennes, donc naturellement plus susceptibles de bien performer.

Il est important de noter que nous n’avons pas inclus le taux de conversion dans les données, car il était essentiellement identique.

Plan d’action pour la stratégie d’enchères

Il n’y a aucune bonne raison de ne pas utiliser Max Conversion Value. Se cacher derrière l’absence de valeur client claire revient simplement à laisser à vos concurrents l’occasion de vous dépasser.

Pour déterminer la valeur de conversion, la meilleure approche consiste à comparer la valeur moyenne de vos clients au taux de conversion de chaque canal. Si vous ne savez pas quelle serait cette moyenne, vous pouvez commencer avec un SQL minimum (sales-qualified lead) ou un prix d’abonnement minimum. Même si ce ne sera pas parfaitement exact, cela vous donnera un point de départ.

Ma nouvelle perspective

Le principal enseignement de l’analyse des données est qu’il ne faut rien tenir pour acquis. Même si l’on nous dit qu’une chose est vraie, il est important de la tester et de prouver qu’elle est viable dans nos comptes avant de l’adopter ou de l’écarter.

Par ailleurs, étant donné que la sagesse conventionnelle — selon laquelle Exact Match et Max Conversion Values sont plus coûteux parce qu’ils apportent plus de valeur — ne s’est pas vérifiée à grande échelle, il vaut la peine d’examiner vos comptes en profondeur s’ils font grimper vos coûts. 

Envisagez d’être plus agressif sur les mots clés négatifs et les exclusions, et déterminez également si vous disposez du budget nécessaire pour aller chercher le trafic transactionnel souhaité, ou si vos budgets seraient mieux utilisés sur des réseaux moins coûteux (Microsoft) ou en haut de funnel (Performance Max, social, vidéo).

Nous sommes très reconnaissants à nos clients de nous permettre de les accompagner sur la voie de la rentabilité et de la réussite, et cela compte énormément de pouvoir continuer à les aider grâce à l’automatisation et à la liberté de structure.

Et si vous n’êtes pas client Optmyzr, mais que vous avez besoin d’aide pour mener des campagnes plus rentables, inscrivez-vous dès aujourd’hui à notre essai gratuit de 14 jours pour tester nos outils.

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