Superposition des automatisations : comment garder le contrôle dans un monde d’automatisation PPC

Description de l’épisode

Avec l’automation layering, vous mettez en place vos propres stratégies d’automatisation par-dessus ce que Google ou les autres plateformes publicitaires font, afin de reprendre le contrôle.

Rejoignez cet épisode où Joe Martinez, Michelle Morgan et Aaron Levy — trois des plus grands experts et praticiens du PPC — vous expliquent comment y parvenir et en tirer un avantage concurrentiel.

Dans cet épisode, vous apprendrez :

• ce qu’est l’automation layering
• comment créer de l’automation layering
• des exemples d’automation layering pour les enchères, le ciblage et les messages
  et plus encore.

Points clés de l’épisode

Comprendre l’automation layering :

• L’automation layering consiste à ajouter vos propres couches d’automatisation au-dessus des automatisations existantes des plateformes (comme celles de Google) afin de conserver le contrôle et de mettre en œuvre les stratégies souhaitées.
• Ce concept découle du besoin pour les marketeurs de gérer et de superviser efficacement les systèmes automatisés, en veillant à ce que l’automatisation complète l’apport stratégique humain.

Créer de l’automation layering :

• Mettez en place des couches en définissant des conditions et des règles qui orientent l’automatisation principale en fonction d’objectifs précis ou d’insights issus des données.
• Utilisez l’automation layering pour effectuer rapidement des ajustements sur plusieurs campagnes ou mettre en œuvre des stratégies nuancées alignées sur des conditions business dynamiques.

Exemples d’automation layering :

• Pour les enchères : utilisez l’automation layering pour ajuster les enchères en fonction de données externes, comme la météo ou les tendances du marché, qui ne sont généralement pas prises en compte par les systèmes automatisés de base.
• Pour le ciblage : l’automation layering peut aider à affiner la sélection et le ciblage des audiences en intégrant des points de données supplémentaires, comme le comportement utilisateur ou l’historique d’interaction, afin d’améliorer la précision du ciblage.
• Pour les messages : utilisez l’automation layering dans les responsive search ads (RSAs) pour prioriser ou modifier les créations en fonction des métriques de performance ou de déclencheurs externes.

Mise en œuvre pratique :

• Utilisez des scripts et des outils tiers pour renforcer les capacités d’automatisation de Google, ce qui permet un contrôle plus granulaire des paramètres de campagne et une réactivité plus rapide aux évolutions du marché.
• Envisagez d’utiliser les enhanced conversions de Google pour un meilleur suivi des actions clients à forte valeur sur les différentes plateformes et appareils, afin d’alimenter les stratégies d’enchères automatisées avec des données plus précises.

Défis et points à considérer :

• Trouver le bon équilibre entre automatisation et supervision humaine est essentiel pour éviter une dépendance excessive à l’automatisation, qui pourrait conduire à des résultats moins optimaux en raison d’un manque de compréhension nuancée.
• Passez régulièrement en revue et ajustez les paramètres de vos couches d’automatisation afin de vous assurer qu’ils restent alignés avec les objectifs business actuels et les conditions du marché.

Transcription de l’épisode

Frederick Vallaeys: Salut, bienvenue dans un nouvel épisode de PPC Town Hall. C’est l’épisode numéro 50. Cela fait donc un bon moment que nous faisons cela, et je suis ravi que vous regardiez cet épisode très spécial. Aujourd’hui, nous allons parler d’automation layering, et l’automation layering est un sujet très brûlant en ce moment, n’est-ce pas ? Je veux dire, il y a tellement d’automatisation qui sort de plateformes comme Google, Microsoft, et la question est toujours, dans ce monde où tout semble automatisé, comment nous, en tant qu’humains, restons-nous pertinents ?

Nous, vous savez, il y a tout ce discours que nous avons eu sur les humains plus les machines, mieux que les machines seules. Mais ensuite l’automation layering est arrivée, parce que nous avons commencé à penser qu’il y a pas mal de travail que les humains doivent faire manuellement lorsqu’il s’agit de contrôler et de surveiller ces machines. Pourquoi ne pas essayer l’automation layering ?

et, en gros, ajouter nos propres automatisations par-dessus ce que fait Google afin de rester maîtres du jeu en utilisant une méthodologie que nous apprécions vraiment. C’est donc de cela que nous voulions parler aujourd’hui. Des robots qui se battent entre eux, c’est ce que disaient certains autres intervenants. J’ai donc hâte d’entendre leur point de vue sur tout cela, mais laissez-moi vous montrer qui nous avons comme intervenants aujourd’hui.

C’est parti pour PPC Townhall. Tous

bien. Merci de vous joindre à moi, Aaron, Michelle, et qui est ce type dans le coin supérieur de l’écran ? Je pensais que nous avions Joe aujourd’hui.

Aaron Levy: Je pensais que ma photo était obsolète.

Frederick Vallaeys: Oui, non ?

Michelle Morgan: C’est juste un sosie de Mr. T. Ne t’inquiète pas.

Joe Martinez: Oui. Je vous plains tous. Oui, j’adore ça. J’adore

Frederick Vallaeys: ça. Donc oui, vous êtes tous déjà passés dans l’émission.

Merci d’être revenus. Maintenant, pour ceux qui ne vous connaissent peut-être pas, dites-nous un peu qui vous êtes. Comme mon Alexa vient de se retourner, elle semble très intéressée par la façon dont vous êtes aussi en guerre. Joe, pourquoi ne pas commencer par vous ? Qui êtes-vous ?

Joe Martinez: Je suis Joe Martinez, cofondateur de la chaîne YouTube Paid Media Pros.

Je fais du paid media depuis, je crois que janvier marquait mon 10e anniversaire dans l’univers du paid media. Donc, bravo à moi. Nous célébrons plusieurs anniversaires dans cette émission. Oui.

Frederick Vallaeys: Et qu’en est-il de l’autre moitié de Paid Media Pros ?

Michelle Morgan: Oui, ce serait moi. J’attendais

Frederick Vallaeys: ça. Allons-y. Très bien, Michelle, ravi de vous avoir aussi.

Alors, dites-nous un peu plus sur vous également.

Michelle Morgan: Oui, donc ma bio va sembler assez similaire à celle de Joe, sauf que j’ai un nom différent et que je suis différente physiquement. Je suis donc Michelle Morgan. Je suis l’autre cofondatrice de Paid Media Pros. Je travaille aussi dans le PPC depuis environ 10 ans maintenant, en agence et en interne, tout ça.

Ravie d’être ici.

Frederick Vallaeys: Oui, et juste quand vous avez dit que vous aviez l’air un peu différente, je me suis dit, hmm, une crête et une barbe sur elle ? Ce serait intéressant. Ooh,

Michelle Morgan: ce serait

Frederick Vallaeys: Hé, si quelqu’un regarde et maîtrise Photoshop, on aimerait beaucoup voir ça. S’il vous plaît, s’il vous plaît.

Joe Martinez: Oh là là, je vous le donne, vous allez entrer. Oui !

Michelle Morgan: On fera en sorte que l’un d’eux coupe sa caméra pour le reste du stream.

Frederick Vallaeys: Et puis, malheureusement, nous avons Aaron qui se cache quelque part derrière notre bandeau inférieur. Le voilà. Oh, il est si petit. D’abord

Aaron Levy: Michelle, quand tu as hésité une seconde, j’ai eu ce moment, comme à l’école primaire, quand le professeur t’interpellait mais que tu n’écoutais pas.

Je me suis dit : est-ce que c’est mon tour ?

Joe Martinez: Oui.

Aaron Levy: Je suis Aaron Levy. Je travaille dans le SEM ou le digital depuis, je ne veux pas dire le nombre maintenant. Cela fait 15 ans. Je dirige notre équipe paid search chez Tenuity. Nous sommes environ 120 personnes, nous dépensons beaucoup d’argent. Et je connais Michelle et Joe depuis toujours. Donc si nous semblons trop à l’aise les uns avec les autres, c’est parce que c’est le cas.

Mais honnêtement, j’ai hâte d’en parler. Parce que des robots qui se battent entre eux, ça ressemble à une série télé géniale.

Frederick Vallaeys: Je sais. Vraiment. Quel robot gagne. Donc. Mais ces robots, n’est-ce pas ? Parlons de ce que sont vraiment les robots et pourquoi nous avons nos propres robots. Je veux commencer par ce qu’il y a de nouveau du côté des moteurs et, plus précisément, Google est toujours le plus intéressant, je pense. Mais y a-t-il quelque chose dans le domaine de l’automatisation dont vous pensez que nous devrions parler ? Les campagnes Performance Max me viennent certainement à l’esprit. Alors pourquoi ne pas commencer par là ?

Aaron Levy: Tout d’abord, je suis un grand golfeur, comme Michelle. Nous allons bientôt découvrir qui est le meilleur des deux. Je pense que ce ne sera ni l’un ni l’autre.

Michelle Morgan: Tout d’abord,

Aaron Levy: ce sera une pique à Google, mais dans le monde du golf, il y a eu une grande tendance à nommer des choses comme speed et max. Le max est toujours destiné au pire joueur, celui qui a le plus besoin de tolérance. Mais non, je veux dire, Performance Max va évidemment être énorme. Je pense que nous le voyons tous comme la dernière itération de Google qui dit : donnez-nous juste une carte de crédit, on s’en charge. Ce sera intéressant à voir, car, d’après nos observations limitées jusqu’à présent, Performance Max fait en quelque sorte ce à quoi on s’attend, à savoir aller chercher la conversion la plus facile. Il faut donc déterminer si cela apporte une valeur incrémentale ou si cela prend simplement le crédit pour des choses qui se seraient produites de toute façon.

Difficile à dire, mais cela va clairement dans la direction d’un avenir plus automatisé et d’une optimisation davantage basée sur les inputs que sur les mots-clés, les emplacements ou les thèmes comme nous en avons l’habitude.

Frederick Vallaeys: Oui, donc un peu le même problème que celui que nous avions avec Smart Shopping, où cela fonctionne un peu sur plusieurs canaux et où cela privilégie le remarketing parce que c’est la chose la plus simple et la moins chère à capter. Maintenant, avec Performance Max.

Je veux dire, tout le monde n’est peut-être pas super familier avec cela, mais cela diffuse essentiellement vos annonces automatiquement sur six types de canaux qui font partie de Google, n’est-ce pas ? Donc il y a la recherche, le display, YouTube, Discover, Shopping, et l’autre

Michelle Morgan: Oui.

Frederick Vallaeys: Je pense que ce sont les six principaux qu’ils définissent, mais en réalité, la direction prise est celle de n’importe quel endroit où Google peut placer une annonce : vous lui donnez quelques informations sur vous-même et sur votre campagne, puis il se débrouille.

C’est plutôt pratique parce qu’avant, si vous étiez un annonceur débutant, n’est-ce pas ? Donc probablement pas quelqu’un qui regarde l’émission, mais un annonceur débutant, pas très sophistiqué, c’était un peu pénible parce qu’il fallait configurer une campagne Shopping et connecter son flux Merchant. Puis il fallait donner à peu près les mêmes informations pour votre campagne DSA.

Et puis à peu près les mêmes informations pour une campagne d’app. Et puis tout un tas de types de campagnes qui ne pouvaient pas vraiment être automatisés. Je vois donc totalement la valeur pour quelqu’un qui débute, car cela rend les choses très faciles, mais ensuite, pour des gens comme nous qui se soucient réellement d’obtenir les meilleures performances possibles, parce que c’est ainsi que nous sommes rémunérés par les clients.

Oui, c’est un peu pénible quand tout devient opaque et boîte noire, oui. On finit par se retrouver dans une situation où, comme vous l’avez dit, vous donnez essentiellement une carte de crédit et Google prend les commandes pour vous. Je veux dire, dans certains domaines, cela peut très bien fonctionner. Je pense qu’une grande partie de cela finit sous couvert de : « Oh, nous essayons d’aider les petits annonceurs qui font tout eux-mêmes et qui n’ont personne pour les aider. »

Michelle Morgan: Donc nous simplifions les choses. Et au final, tout ce que cela fait, c’est retirer des éléments ou les restreindre, et rendre les choses plus difficiles pour ceux qui ont le budget, le trafic et tout ce genre de choses, pour lesquels il serait logique d’investir davantage de temps. Je pense que Performance Max peut être un bon ajout de valeur, mais comme l’a dit Aaron, il est parfois difficile de savoir s’il prend simplement des campagnes que vous avez déjà ou s’il apporte réellement de la valeur, et c’est assez difficile à cerner quand tout se passe dans le même environnement, vous savez,

Joe Martinez: Il y en a une que nous venons de tester avec un client sur lequel je travaille, qui est une startup, avec très peu de notoriété de marque.

Personne ne recherche ce qu’ils proposent parce qu’ils sont tout nouveaux. Donc nous avons essayé quelque chose pour obtenir une portée plus facile au lieu de devoir créer, puisqu’ils ont un budget plus limité, une campagne display séparée, une campagne Discover séparée, une campagne YouTube séparée, juste pour tout regrouper et obtenir un minimum de résultats.

Mais nous l’avons fait volontairement pour garder le budget bas, juste pour voir ce que cela donnait et obtenir un peu de traction, et, espérons-le, quelques enseignements. Et honnêtement, cela a plutôt bien fonctionné. Il n’y avait pas de conclusion claire du type : oui, ça va marcher à merveille, on va continuer à développer ça, mais cela a donné une idée du genre : d’accord, on a vu plus d’engagement du côté YouTube.

Alors maintenant, allons créer une campagne YouTube dédiée et être un peu plus contrôlés là-dessus.

Frederick Vallaeys: Eh bien, et c’est là, je suppose, que l’automation layering entre en jeu, n’est-ce pas ? Vous avez donc ce système très complexe de Google, que nous ne pourrions pas reproduire. Et comme vous l’avez dit, il a donné des résultats corrects et vous avez constaté du succès sur certains canaux.

Maintenant, comment prendre ce succès et le transformer automatiquement en une campagne peut-être un peu plus complète ? Ou comment déterminer quelle partie de cela génère le succès et, une fois ce succès établi, que faire ? Pour moi, c’est ça, l’automation layering, n’est-ce pas ? C’est comme si je ne voulais pas aller dans ces campagnes tous les jours pour refaire la même analyse. Je veux que ce soit fait pour moi. Je veux que mon système me dise : « Hé, cette chose automatisée de Google échoue complètement, donc arrête-la » ou « ça fonctionne bien, va y jeter un œil et transforme-la en quelque chose d’un peu mieux ». Comment voyez-vous l’automation layering dans ces exemples ?

Aaron Levy: Je veux dire, du moins pour nous, je suis un peu réticent étant donné que ces outils, Performance Max et certains autres nouveaux outils Google, ont évidemment pas mal d’angles morts en matière de données, ce que je pense que nous connaissons tous, selon votre point de vue. Je

Frederick Vallaeys: veux dire, partons du principe que tout le monde à l’écoute ne connaît pas ces angles morts de données.

Aaron Levy: Eh bien, du point de vue de Performance Max, vous obtenez très peu de choses, principalement tout ce que vous pouvez en extraire actuellement. Et même cela est un peu difficile, c’est essentiellement du reporting d’impressions, et c’est pareil pour les responsive search ads. Vous ne verrez donc pas nécessairement, comme Joe l’a lui-même constaté, qu’il a compris que YouTube fonctionnait très bien, vous n’aurez pas de reporting actif là-dessus et il n’y a pas forcément de moyen de l’automatiser.

Il faut en quelque sorte comprendre et aller creuser. Donc, quand nous pensons à l’automation layering, la première chose que nous voulons éviter, c’est que l’automatisation se trompe, ou du moins qu’elle se trompe à un endroit où cela devient destructeur. Si elle se trompe à un endroit où cela ne nuit pas, c’est acceptable. Si elle se trompe d’une manière où l’erreur crée des problèmes.

C’est un problème. Donc, en règle générale, vous savez, Fred, vous soulevez un bon point : automatisons tout ça. Disons, par exemple, qu’une vidéo fonctionne bien, lançons-la sur YouTube et faisons-en la promotion, quelque chose comme ça. Ce que nous faisons généralement à la place, c’est essayer de trouver un personnage de dessin animé vraiment drôle auquel associer cela, mais ça ne marche pas.

Mon cerveau de robot n’est pas aussi bon.

Joe Martinez: Non, nous allons

Aaron Levy: avoir un système d’alerte. Du genre : « Hé, cette chose a converti 10 fois ce mois-ci, tu devrais y jeter un œil. » Peut-être un robot désespéré en manque d’attention. Mais plutôt que de le laisser prendre toutes ces décisions, où il pourrait prendre des décisions budgétaires ou dépenser plus d’argent, ou des choses comme ça, cela peut nous rendre un peu sensibles, et malgré toute l’intelligence de Google, sa puissance de calcul massive, etc., ils ne comprennent pas la brand safety ni ce qu’est une marque.

Ils peuvent essayer, mais soyons sérieux. Ce n’est pas le cas. Il y a des domaines où nous devrons réfléchir à sa place.

Joe Martinez: Oui, cette partie-là, comme vous l’avez dit, la brand safety, ça me fait un peu peur. Je n’ai pas travaillé sur un client finance depuis un moment, mais ceux que j’ai eus il y a des années, chaque élément de copy que vous mettiez en place pour la banque et tout le reste devait passer par le service juridique.

C’est donc l’une des choses où, encore une fois, je n’ai rien en ce moment, mais si cela devait arriver à nouveau, je me dirais : on ne peut pas laisser Google générer quelque chose tout seul, vous savez, ou inventer ce qu’il veut de son côté. Il doit y avoir une vraie revue approfondie pour certains secteurs. Donc je comprends pourquoi certaines personnes ont peur ou sont carrément contre.

Aaron Levy: Les responsive search ads sont très amusantes.

Frederick Vallaeys: Celles-là sont amusantes, mais au moins on peut les épingler, non ? J’allais

Michelle Morgan: dire, oui,

Frederick Vallaeys: les vidéos, à quoi cela va-t-il ressembler ?

Michelle Morgan: Oui. Quand il s’agit de tout ce genre de choses, je pense que le plus important, et en réalité les seuls leviers de contrôle que nous ayons même sur certaines de ces choses, c’est simplement de nous assurer que nous pointons notre robot dans la bonne direction dès le départ.

Par exemple, pour les campagnes Performance Max, quand vous les configurez, vous devez lui dire quelles conversions vous voulez. Et il faut être conscient du fait que certaines de ces actions de conversion peuvent être créées pour vous. Cela peut être un appel téléphonique. Cela peut être un clic sur « obtenir l’itinéraire » sur la carte. Je ne sais pas combien d’entreprises gagnent réellement de l’argent chaque fois que quelqu’un clique sur « obtenir l’itinéraire » sur la carte. Cela peut être une étape vers quelque chose d’utile.

Donc il peut être logique pour vous d’essayer d’optimiser cela, ou cela peut être complètement inutile, surtout si vous voulez en réalité que les gens remplissent votre formulaire en ligne. Ce n’est pas une bonne action de conversion à utiliser, ni même à optimiser. Donc, même la première étape du processus de configuration est simplifiée, de sorte que vous n’avez pas autant de leviers à actionner ni autant de choses à prendre en compte. Cela peut donc être simplifié. Mais si vous orientez même accidentellement le robot dans la mauvaise direction.

Il va optimiser, comme on l’a dit, pour la conversion la plus facile. Et ce seront probablement ces clics sur « obtenir l’itinéraire » sur la carte alors que vous essayez en réalité de générer des ventes en ligne. Donc, même cette première petite étape d’entrée va être l’un des aspects les plus importants pour savoir si cela va bien fonctionner ou non.

Frederick Vallaeys: Oui. Je dis toujours que la conversion la moins chère. Elle est bon marché pour une raison, n’est-ce pas ? Je veux dire, nous sommes nombreux à enchérir sur les mêmes mots-clés. Si quelque chose est peu coûteux, c’est probablement parce qu’un annonceur plus sophistiqué a établi que ce n’est pas un clic de haute qualité. Ce ne sera pas un formulaire rempli de haute qualité.

Ce ne sera pas un appel téléphonique de haute qualité. Mais si c’est ce que vous avez indiqué à Google comme étant important pour vous, je me fiche des personnes à l’autre bout du fil. Très bien. Nous vous donnerons ces appels téléphoniques bon marché. Nous vous en donnerons beaucoup. Personne d’autre ne veut les acheter.

Joe Martinez: À cause de cela aussi, je pense que je me suis davantage orienté vers le suivi des conversions au niveau de la campagne, ce que j’admets ne pas avoir beaucoup fait, vous savez, pendant des années, quand cela a été lancé, nous avions la possibilité de le faire au niveau des campagnes, mais maintenant, vous savez, comme l’a dit Michelle, il y a eu des cas où, simplement à cause du nombre limité d’actions sur les sites web, pour obtenir plus de signaux, nous avons ajouté, par exemple, le clic pour appeler sur votre site web comme action de conversion.

Eh bien, maintenant, cela commence à générer davantage de déchets. Et maintenant, on nous dit que tout ce qui remonte n’est pas si bon que ça. Donc, d’accord, nous allons quand même le laisser pour certaines campagnes avec moins de points de contact, mais pour certaines autres, nous allons nous en tenir à ce qui est plus important, à savoir les soumissions de formulaires.

Aaron Levy: Eh bien, et je pense que Joe et Michelle, vous soulevez tous les deux un point intéressant, à savoir que Google est un système fermé. Google n’est pas votre entreprise. Et donc, évidemment, ceux d’entre nous qui ont travaillé avec nos différents représentants Google savent que Google essaie d’intégrer autant d’informations que possible dans le système, mais cela dépend, premièrement, de notre capacité à lui fournir tout ce dont il a réellement besoin pour prendre des décisions business intelligentes et, deuxièmement, de nous assurer que, et j’en parlerai à Hero Conference, la dimension humaine des données est bien réelle.

Nous pourrions. C’est juste un exemple que nous avons vu chez un vrai client, un client à nous, ils avaient ce système d’incitation aux ventes avec leur centre d’appels. Ils recevaient donc des bonus supplémentaires si les choses passaient au stade SQL, s’ils vendaient quelque chose en faisant passer un lead de MQL à SQL. Alors devinez quoi ? Le vendredi à la fin de cette période, ils ont eu un énorme pic de SQL parce que tout le monde voulait son bonus de 5 par SQL.

Donc, en retour, avec les enchères automatisées de Google, on leur renvoie l’information en disant : « Hé, on a tous ces SQL. » D’accord, il ne sait pas qu’on a eu une promotion. Il ne sait pas que c’étaient des motivations humaines un peu particulières. Du coup, le système se dit : « J’ai super bien réussi. » Il va donc reproduire très fortement ce qu’il a fait, mais nous avons ce qu’on pourrait appeler une fuite humaine.

Le défi, le défi quand des robots se battent contre des robots, c’est que parfois, si un humain fournit de mauvaises informations à l’un des robots, le combat va devenir sale. C’est toute l’idée d’un système en soi, non ? La qualité des données ou des entrées que vous mettez est la même que celle que vous obtenez en sortie.

Michelle Morgan: J’ai déjà utilisé ça, par exemple, pour alimenter des audiences similaires. Si vous y mettez juste une audience de n’importe qui ayant visité votre site web. C’est tout votre CRM sur les 45 dernières années. Vous n’obtiendrez probablement pas quelque chose de formidable à la sortie. Mais si vous n’avez que vos clients à forte valeur, vous aurez probablement un peu plus de chances, parce qu’il y a réellement un schéma dedans.

Donc oui, on s’appuie un peu là-dessus. Vous n’obtiendrez de bonnes performances que dans la mesure où les signaux que vous fournissez sont bons. Donc, pour revenir à cette idée, comme. Aller dans la bonne direction. Parfois, on pense qu’on fait un excellent travail et qu’on est la partie défaillante de cette relation, où l’on se dit : « Oh, je vais orienter mon robot dans cette direction. »

C’est comme : oh, attends, c’était droit dans la poubelle, peut-être pas le meilleur choix là. Garbage in, garbage out, hein ? Oui, donc c’est intéressant parce que vous parlez même de quelque chose de déjà plus sophistiqué que ce que beaucoup d’annonceurs font, à savoir penser aux marketing qualified leads, aux sales qualified leads et à des éléments qui vont au-delà du simple remplissage d’un formulaire. Je voulais un peu changer de sujet, mais il y a maintenant les conversions améliorées, non ?

Frederick Vallaeys: Et je pense qu’une grande partie des raisons pour lesquelles les gens n’ont pas suivi les MQL et les SQL, c’est que c’est compliqué. Il faut faire entrer le GCLID dans votre système. Il faut le conserver dans tout votre CRM. Ce n’est pas de la science-fusée, mais ce n’est pas non plus forcément super simple pour un marketeur qui n’a pas forcément le soutien de son équipe d’ingénierie.

Mais avec les conversions améliorées, est-ce que quelqu’un veut expliquer ce que c’est ? Peut-être que quelqu’un veut se porter volontaire ? D’accord. Alors

Aaron Levy: En fait, j’ai fait quelques lectures là-dessus l’autre jour, parce que, honnêtement, on ne les a pas beaucoup utilisées, mais pour moi, c’est un peu comme une bibliothèque, un Epsilon ou une plateforme d’enrichissement d’audience. En gros, ce que ça fait, c’est essayer d’assembler les données entre elles de manière plus précise que vous ne pourriez le faire vous-même, et les conversions améliorées peuvent aider à ça.

Je parle peut-être de la mauvaise chose.

Frederick Vallaeys: Oui, non, vous parlez de la bonne chose. Et donc j’ai lu quelques éléments,

Aaron Levy: mais ça commence à assembler ces choses ensemble, et exactement

Frederick Vallaeys: à les assembler. Et ce qui est fascinant pour moi, c’est qu’au lieu de dire que le GCLID est l’élément qui relie le clic initial et le GCLID — d’ailleurs, GCLID signifie Google Click ID, c’est bien ça ?

Donc le Google Click ID est unique lorsqu’une impression d’annonce est diffusée. Et ensuite, si quelqu’un clique sur cette impression, il y a un paramètre dedans, un identifiant unique que Google peut dire plus tard : « Ah, ça vient de cette recherche, avec cette annonce et ce clic. » L’idée, c’est que lorsque le formulaire est rempli ou que quelqu’un vous appelle, ce GCLID alimente votre CRM.

Puis, deux mois plus tard, après que ce client est devenu un MQL puis un SQL, et enfin un client, vous avez ce paramètre GCLID que vous pouvez renvoyer à Google en disant : cette nouvelle conversion, qui est en réalité une conversion plus significative, est associée à ce GCLID, et Google sait exactement de quel clic elle provient.

Donc maintenant, il peut y aller. Et le machine learning peut dire : « Ah, ce sont les clics qui ont mené non seulement à des remplissages de formulaires, mais à de vraies ventes. Priorisons-en davantage. » Et pour faire ça, d’ailleurs, il faut faire du bidding tROAS. On ne peut pas faire du bidding tCPA, n’est-ce pas ? Mais ça, c’est une autre histoire. Ce GCLID est difficile.

Et maintenant, voici la chose qui est brillamment simple chez Google. Quand quelqu’un remplit un formulaire de génération de leads, il a probablement saisi son adresse e-mail. Quand quelqu’un devient client, vous connaissez probablement son adresse e-mail. Alors pourquoi ne pas utiliser l’adresse e-mail pour relier ces deux morceaux de données ?

Et en supposant que vous n’obteniez pas des milliers de clics à partir de la même adresse e-mail, ils peuvent probablement faire le lien avec un clic unique. Et voilà. C’est plus simple, plus rapide et moins cher. Un suivi des conversions hors ligne que pratiquement n’importe qui peut mettre en place. Vous n’avez plus besoin d’une équipe d’ingénierie.

Et cela ouvre cette possibilité dont vous parlez. Le suivi des MQL et des SQL à beaucoup plus d’annonceurs. Mais on se demande un peu : qu’est-ce qu’on pourrait mal faire dans ces scénarios ? Et je pense que vous avez un peu couvert le sujet, non ? Comme les influences humaines, mais y a-t-il autre chose que les gens pourraient mal faire ?

Aaron Levy: Eh bien, on en parle en interne. Et pour être clair, l’autre chose à laquelle je pensais, c’était Ads Data Hub, qui est un peu similaire, mais avec le mobile et la vidéo inclus. Mais je pense que le problème, c’est ça. Et on parle de déplacer la nourriture sur notre assiette, et dans beaucoup de nos conversations, il s’agit d’attribution ou autre, et il peut y avoir une prise de crédit excessive.

Une personne a peut-être fait plein de choses différentes. Oui, peut-être qu’elle a regardé une vidéo YouTube, mais ensuite elle a peut-être téléchargé un livre blanc quelque part hors ligne, ou lu un article de journal, ou quoi que ce soit d’autre. Et donc Google se dit : « On l’a touché. On était là en premier, on est impliqué. »

Donc, évidemment, on peut tirer cette déduction avec, franchement, n’importe quel type de suivi des conversions, mais cette automatisation qui dit : « On peut assembler tout ça, donc c’est nous qui l’avons fait », peut devenir un peu agressive. Cela dit, les quelques tests que nous avons menés, nous l’avons fait quelques fois, et nous n’avons pas vu de hausse énorme dans un sens ou dans l’autre.

Donc cette théorie du complot n’a pas vraiment été confirmée, mais bien sûr, elle reste dans un coin de ma tête : est-ce que vous vous attribuez simplement le mérite de choses qui ne sont pas les vôtres ?

Michelle Morgan: Tout le monde le fait. Toujours. On s’attribue le mérite de choses qui ne sont pas à soi. Je veux dire, rien que le fait que nous ayons même des fenêtres de rétrospective, alors que beaucoup de plateformes sont évidemment beaucoup plus courtes aujourd’hui sur ce que c’est, mais si vous avez plein de gens qui s’inscrivent à quelque chose et qu’ils sont d’abord dans un CRM parce qu’ils sont passés par la recherche Google ou quelque chose comme ça, puis qu’il y a peut-être une promotion de fin de mois — peut-être pas côté ventes, mais côté client — donc vous envoyez quelque chose comme : « Les deux derniers jours du mois, on offre 15 % de réduction. »

Ils viennent sur le site web, ils convertissent, et ensuite on a l’impression que la recherche Google a explosé. Et c’est comme : enfin, pas vraiment. Enfin, un peu, mais pas vraiment. Donc, vous savez, il y a beaucoup de choses floues là-dedans, ce dont vous parlez. Voici des présentations de comp. C’est justement ce dont je parle dans la mienne : essayer d’attribuer la performance au haut de funnel.

Et le meilleur enseignement, c’est que tout ça est juste un peu le bazar. Donc vous essayez de faire du mieux possible. Je pense que c’est la même chose ici : il y a tellement de choses différentes. Je veux dire, rien que le fait que Fred ait dû nous expliquer ce qu’était le suivi des conversions améliorées parce que ça a été légèrement confondu avec autre chose.

Mais aussi, ce sont des mots tellement génériques que, franchement, qu’est-ce que ça veut dire ? Et nous faisons ça tout le temps, tous les jours. Imaginez les personnes qui ne font pas ça tout le temps, tous les jours, en essayant de suivre le rythme. L’idée d’essayer de tout organiser et de s’assurer que tout fonctionne bien, surtout quand c’est déjà aussi compliqué avec l’automatisation, doit sembler impossible à beaucoup de gens, j’imagine.

Donc

Joe Martinez: alors comment se fait, c’est une vraie question. Comment les données hors ligne pour ces conversions sont-elles importées ? Qui peut faire ça ? De quel type de CRM avez-vous besoin ? Et comment les renvoyer dans Google ? Pour qu’ils puissent tout attribuer.

Aaron Levy: En général ou pour les conversions améliorées ?

Joe Martinez: Pour les conversions améliorées.

Frederick Vallaeys: C’est pareil qu’avant, non ?

Donc, auparavant, il y avait plusieurs mécanismes. Vous pouviez soit faire un import en masse, soit avoir un import automatisé planifié à partir d’un tableur, soit utiliser votre CRM, par exemple avec un intégrateur Salesforce. Salesforce n’est pas une condition préalable, n’est-ce pas ? Donc, dès que vous avez une adresse e-mail, vous pouvez essentiellement la renvoyer et dire : ceci devient cette action de conversion.

Et maintenant, vous pouvez avoir une action de conversion associée à un SQL, une autre action de conversion pour un MQL, et une autre encore pour votre vente réelle. Oui. Et donc, sur une base quotidienne ou nocturne, vous la renvoyez. Maintenant, il y a, sur la fenêtre de rétrospective,

Joe Martinez: Je voulais dire, j’ai posé cette question pour une raison. Parce que Aaron, Michelle, avez-vous déjà travaillé avec un client qui avait des données désordonnées dans son CRM ?

Michelle Morgan: Ai-je déjà travaillé avec un client qui avait des données propres dans son CRM ?

Joe Martinez: C’est une meilleure question. Et c’est ça aussi. C’est pour ça que j’en rigole. Je sais, c’est aussi un peu comme ces imports en masse. Il y a eu quelque part des équipes commerciales ou des personnes qui gèrent Salesforce et qui ne suivent tout simplement pas.

Donc, mais si on essaie de travailler avec ça, c’est exactement comme ça qu’on peut potentiellement orienter les robots dans la mauvaise direction, simplement en important des données désordonnées ou obsolètes, parce qu’ils ont oublié de mettre à jour le statut client et tout ça. C’est donc ce genre de bazar. Qu’en pensez-vous

Frederick Vallaeys: ?

Pensez-vous que c’est justement ce qu’il faut résoudre ? C’est votre valeur ajoutée, parce que la façon dont je le vois, c’est qu’avant, on faisait toutes ces choses comme gérer les mots-clés, gérer les enchères, rédiger les annonces, tous ces petits détails dans Google Ads, mais maintenant, il s’agit davantage de savoir comment orienter la machine et cette couche d’automatisation.

Donc, si les données dans le CRM sont désordonnées, est-ce que c’est là qu’on les aide à s’améliorer ? Ou est-ce qu’on leur dit plutôt : voilà ce qu’il faut faire, débrouillez-vous ? Michelle a figé. Je pense que c’est la grande partie de

Michelle Morgan: Non !

Frederick Vallaeys: C’est bon, vous étiez dans la petite partie encore, on va vous remettre dans la grande. Eh bien, vous allez devoir

Michelle Morgan: me dire quand je reviens, alors.

Frederick Vallaeys: Vous êtes revenue. Voilà.

Michelle Morgan: Oui, j’allais dire, il faudra me dire quand je reviens. D’accord, parce que je ne sais pas. Je pense qu’on finit par être beaucoup plus des coachs business qu’avant, parce qu’avant, c’était quelque chose où l’on pouvait un peu jouer dans notre propre bac à sable, mais maintenant, il faut vraiment faire entrer toutes ces données business.

Personnellement, je n’ai pas vraiment envie d’avoir, surtout avec beaucoup de clients avec lesquels je travaille, ils finissent par être orientés SaaS. Ils sont généralement au niveau enterprise, tout ça, ce qui comporte ses propres défis spécifiques. Et l’un d’eux est le fait qu’il faut beaucoup de temps pour passer d’un lead à un MQL, puis d’un MQL à un SQL.

En plus de ça, les données sont désordonnées et la fenêtre de rétrospective est limitée. Et si vous commencez à importer dans Google des données vieilles de six mois sur un clic qui a eu lieu en juin, il ne pourra pas en faire grand-chose. Donc, dans ce cas, j’essaierais probablement peut-être de faire entrer un MQL dans le système et de l’utiliser comme une sorte de guide.

Mais on parle vraiment d’une couche d’automatisation. Je ne donnerais pas le contrôle total aux robots sur ce coup-là. Je ne l’importerais pas en disant : « D’accord, on veut optimiser pour ces actions. » Ce que je ferais à la place, c’est essentiellement une analyse manuelle et dire : « D’accord, de notre côté, nous avons toutes ces données dans Excel, et nous savons que ce mot-clé a généralement ce retour sur investissement. »

Alors faisons en sorte de pouvoir soit créer quelque chose de dynamique, soit créer une action de conversion différente avec une valeur différente associée, de sorte que, sur l’action de conversion initiale, vous puissiez avoir une certaine valeur associée. Et ensuite, peut-être optimiser pour des enchères au retour sur dépenses publicitaires ou quelque chose comme ça.

Quelque chose comme ça. Ou bien, quelque chose doit avoir un coût par conversion différent parce que ces leads sont mauvais. Ces leads sont bons. Donc ces campagnes doivent avoir un modèle de CPA cible différent, même si c’est la même action de conversion. Sinon, je pense que ça devient tellement embrouillé à vouloir être trop malin pour lui-même, si vous voulez, que ça finit par s’automatiser en boucle sans parvenir à obtenir réellement ce que vous voulez.

Frederick Vallaeys: Oui, c’est un excellent point. Changeons un peu de sujet. Alors, quels outils ou technologies aimez-vous utiliser pour vous aider à orienter la machine et à faire de l’automatisation par couches ?

Joe Martinez: Et je pense même

Frederick Vallaeys: au logiciel de reporting, où, au lieu de déplacer les éléments sur l’assiette, pour moi, c’est une technologie de couche d’automatisation, non ?

C’est-à-dire une suite de reporting qui vous donne réellement la vraie image.

Aaron Levy: Oui, on a beaucoup de jouets. Donc, numéro un, d’un point de vue opérationnel, utiliser évidemment un outil comme Optmyzr ou Analysis ou des choses comme ça, qui peuvent aider à construire et à faire des tableaux de bord. Beaucoup de ces choses, de la manière dont nous ne voudrions pas que Google le fasse, et qui peuvent aider à automatiser beaucoup de choses que nous ne faisons pas confiance à Google pour faire, ou qu’ils ne font pas très bien.

Les utiliser est utile. Nous les utilisons aussi. Nous avons en fait une base de données propriétaire. Un outil et un data warehouse et un data lake dans lesquels nous alimentons Tableau pour notre propre système appelé Mobius, mais avoir quelque chose comme ça et. J’ai le luxe d’avoir toute une équipe qui peut construire ces alertes et nous pouvons injecter des données météo et dire : « Hé, il va pleuvoir dans le Midwest. »

Donc vous allez avoir plus de bugs dans trois semaines. Mais avoir cette information, en réalité, si n’importe quelle source de données est en API, vous pouvez l’intégrer dans votre data warehouse, la question est de savoir à quel point vous l’utilisez. Et pour reprendre votre point précédent, Fred, combien de ressources cela demande et combien il y en a, c’est quelque chose sur lequel il faut être un peu prudent.

Mais je dirais aussi, d’un point de vue outil gratuit, que l’utilisation de Data Studio est extrêmement puissante. Les éléments s’intègrent très facilement. Vous pouvez configurer des alertes assez facilement. Même via le propre système d’alertes automatisées de Google et ses propres règles, vous pouvez faire clignoter des voyants d’alerte assez facilement et à moindre coût.

Encore une fois, notre philosophie n’est pas nécessairement de laisser la machine le faire à notre place, mais de laisser la machine nous dire où regarder.

Frederick Vallaeys: Donc une règle automatisée. Je suis aussi évidemment un grand fan des scripts. Et puisque nous parlons de Google Comp, malheureusement, ma session n’était pas en même temps que celle d’Aaron. Maintenant, ils nous ont mis en même temps.

Mais la session d’Aaron va être vraiment bonne, donc allez-y. Moi, je parle juste des scripts qui fêtent leurs 10 ans. Oui, la session de Fred va être brutale. Allez à la mienne. Je veux dire, c’est à peu près tout. Ce à quoi je me suis tenu, ce sont les scripts, les scripts et les règles, vous savez, pour l’essentiel, je n’ai rien de sophistiqué. Enfin, c’est à peu près moi, pour l’essentiel.

Joe Martinez: Donc je n’ai pas les énormes entrepôts de données qu’a la société d’Aaron, vous savez, alors que faites-vous ? Vous les écrivez vous-même. Vous avez quelqu’un, vous savez, je m’appuie sur des sources comme vous et Nails sur Google ou sur Twitter aussi. Je fais confiance aux codeurs et ingénieurs intelligents pour les créer, puis je vois si ça colle. Pas tout, je ne parle pas juste du reporting, de ces automatisations-là, oui, on peut les exécuter dans chaque compte, mais certaines, il faudra les examiner selon le type de compte, la fréquence et le volume.

Vous savez, j’en ai un qui est un centre médical en Floride, dans un petit rayon, donc les données là-dedans sont assez simples, ou on peut en extraire des informations. Google Data Studio examinera les comparaisons d’attribution et fera ensuite certaines hypothèses à partir de là. Donc on n’a pas besoin d’aller dans l’extrême, mais sur certains des plus gros comptes de génération de leads, c’est là que nous intervenons.

Même si j’ai un peu critiqué les données CRM, on continuera quand même à importer ces informations, ou à lancer des scripts d’enchères plus sophistiqués, simplement en comprenant les délais et tout ce qu’on observe sur la façon dont ils arrivent. Et encore une fois, cela dépend du volume et de la taille du compte.

Frederick Vallaeys: Et une chose intéressante avec les scripts maintenant, c’est que la nouvelle version est en train de passer aux Google Ads scripts au lieu des AdWords scripts. Ce qui, en gros, les aligne sur la nouvelle API. Elle est également en cours de déploiement actuellement. C’est d’ailleurs l’une des raisons pour lesquelles, par exemple, WordStream est en train de fermer.

Parce qu’ils ne passent pas à la nouvelle API, mais ces nouveaux ad scripts ont la capacité de définir des objectifs tROAS, ce que les scripts AdWords n’avaient pas, n’est-ce pas ? Ils sont devenus très datés pour la gestion PPC moderne et dans un monde d’enchères intelligentes. Maintenant, on peut à nouveau le faire.

Donc je suis assez enthousiaste à propos de cette capacité.

Michelle Morgan: Oui, je pense qu’en revenant à ce que vous avez dit, je pense que le fait d’automatiser votre reporting est l’une des choses les plus formidables parce que, un, nous détestons tous le reporting. Ça prend de toute façon une éternité à faire. Mais je rejoindrais un point plus précis que Joe a soulevé : incluez les données de votre CRM dans cela, c’est-à-dire trouvez comment imbriquer les rapports des canaux avec votre CRM.

Surtout pour beaucoup de comptes de génération de leads sur lesquels je travaille, vous seriez surpris de voir combien de personnes pensent qu’une campagne fonctionne très bien. Puis vous regardez les données du CRM et ce n’est pas le cas, ou ils pensent que le coût par lead est beaucoup trop élevé, mais ensuite vous l’intégrez au fait que les gens arrivent en tant que clients.

La valeur vie client est énorme. Donc, en réalité, un lead paie pour, ou un client paie pour, disons, un mois, parfois six mois de marketing. Il faut donc tout inclure pour que cela ait vraiment du sens. Mais personnellement, j’aime beaucoup les règles automatisées. Parfois, les scripts, selon ce qu’ils essaient de faire.

Franchement, je pense qu’ils essaient d’être trop malins pour ce qu’ils veulent faire. Il y a beaucoup de choses qui entrent en jeu, et plus vous les rendez avancés, c’est très bien, mais il y a beaucoup moins de cas d’usage, parce qu’il n’y a qu’un nombre limité d’endroits où vous pouvez utiliser les données météo, car pour beaucoup de mes comptes, cela n’a pas d’importance.

Mais je pense que l’utilisation des règles automatisées est une excellente façon de faire. C’est aussi un peu plus simple pour les personnes qui n’ont pas une maîtrise aussi solide des choses. Les règles automatisées sont juste un peu plus basiques. Il faut simplement s’assurer de ne pas sur-optimiser sur les mêmes données. Par exemple, ne faites pas en sorte que votre fenêtre de rétrospective soit de 30 jours puis que vous l’exécutiez chaque semaine, parce que dans ce cas, vous optimisez sur ce même jour quatre fois.

Assurez-vous donc de les espacer correctement. Mais, personnellement, j’aime bien le schéma qui consiste à passer d’une surveillance manuelle des éléments, comme notamment les enchères, juste pour un exemple de base, puis à repérer les tendances, puis à mettre en place des cadences de règles automatisées afin de ne pas avoir à le faire moi-même.

Ensuite, je mets en place des rappels dans le calendrier pour aller vérifier mes règles automatisées. Est-ce qu’elles font toujours ce que vous voulez qu’elles fassent ? Ont-elles toujours l’impact que vous souhaitez ? Et avoir ce type de système de contrôle, avec la certitude que nous avons intégré nos connaissances dans ces règles automatisées, puis revenir les vérifier de temps en temps pour s’assurer que la petite machine que nous avons mise en place fait bien ce que nous voulions qu’elle fasse.

Aaron Levy : Oui, je veux dire, je pense que Michelle et Joe, vous soulevez tous les deux un point intéressant, d’une certaine manière, sur le fait de trop automatiser. Et Michelle, j’aime l’expression « sur-optimisation ». Et Joe, pour reprendre votre point, si vous injectiez des données météo dans une petite installation régionale, vous prendriez des décisions comme si vous pilotiez un paquebot avec un jet ski : vous feriez des mouvements beaucoup trop importants avec un ensemble de données beaucoup trop petit. Je pense donc qu’il est important, à mesure que vous passez en revue tout cela, et franchement, je le vois quand j’examine certains comptes de pairs ou d’amis, qu’il n’est pas nécessaire d’utiliser tous les outils en même temps. Il faut donc réfléchir à l’outil qui offrira, pour reprendre la formule préférée de notre ami commun Perna, le meilleur rots, le retour sur le temps investi, par rapport à l’outil qui se contente de faire plein de choses pour le simple plaisir de les faire.

Je pense qu’il est important d’y prêter attention.

Joe Martinez : C’est ce qui m’a vraiment aidé à adopter un grand nombre de stratégies d’enchères automatisées, parce que, franchement, est-ce que j’ai vraiment envie d’aller examiner les ajustements d’enchères au niveau de l’audience, puis au niveau de l’appareil, puis au niveau du revenu du foyer, puis au niveau du genre ? Vous voyez, c’est beaucoup. Si vous pouvez faire confiance au fait que les données et vos actions de conversion sont correctes, je préfère qu’un script ou une stratégie d’enchères automatisée fasse cela pour moi plutôt que de devoir le faire manuellement chaque semaine. Personne n’a envie de faire ça. Donc, adoptez cette automatisation, c’est certain. D’accord.

Frederick Vallaeys : Et allons-y, j’adore ça. Allons plus loin. Parlons donc de la superposition de l’automatisation dans le cadre de la gestion des enchères.

Nous avons déjà abordé un certain nombre de choses, mais l’une des choses sur lesquelles je me penche aujourd’hui, ce sont les value rules. Les value rules permettent essentiellement de communiquer à Google, pour vos conversions, si vous souhaitez leur attribuer une valeur plus élevée, en fonction par exemple de la zone géographique, du type d’appareil ou du segment d’audience.

Je pourrais donc dire que si j’obtiens une conversion depuis la Californie plutôt qu’une conversion depuis New York, je vais attribuer une valeur plus élevée à celle provenant de Californie. Et cela repose en quelque sorte sur l’hypothèse que je n’ai pas mis en place une intégration CRM sophistiquée. Je ne communique donc pas réellement ma vente, mais je peux simplement communiquer le remplissage du formulaire.

Et je pense que mes remplissages de formulaire provenant de Californie convertissent à un meilleur taux. C’est donc une manière de faire ces ajustements d’enchères sur certains des facteurs que nous utilisions auparavant. Mais maintenant, il faut réfléchir à ceci : il ne s’agit pas seulement de la probabilité que la personne remplisse le formulaire, mais aussi de la probabilité que, lorsqu’elle le remplit, cela soit une meilleure chose que.

Une autre, et j’espère que j’explique cela à peu près correctement. Mais je suis curieux : est-ce que quelqu’un d’autre a examiné ces ajustements d’enchères ? Parce qu’une chose que j’aime, c’est le fait que vous puissiez regarder votre CRM et ces facteurs que Google a déjà analysés pour prédire le taux de conversion, mais que vous puissiez les utiliser pour prédire le vrai taux de conversion sans nécessairement transmettre toutes ces informations à Google, et simplement orienter un peu le navire, n’est-ce pas ?

Allouer plus de budget à la Californie, parce que c’est là que mes leads ont tendance à devenir des ventes.

Michelle Morgan : Oui, j’aime vraiment ce genre de choses. C’est un peu ce à quoi je faisais allusion quand je parlais de pouvoir attribuer des valeurs différentes à différentes actions de conversion, ce genre de choses. C’est simplement plus sophistiqué.

Donc, personnellement, j’aime beaucoup ce déploiement, le fait de pouvoir faire cela. Je ne l’ai pas encore utilisé, mais c’est parce que j’ai trop de domaines où les données ne sont pas aussi sophistiquées que je le souhaiterais pour pouvoir ensuite transmettre à Google les informations qu’il aimerait que je lui donne. Mais je pense que le fait d’avoir cela revient à la même chose que ce que je disais : orienter votre robot dans la bonne direction.

Et ce sont simplement des contrôles supplémentaires qui aident à s’appuyer sur ce qui fonctionne réellement. Donc, personnellement, je suis une grande fan de ce genre de choses. Je pense que ce sera vraiment utile de les superposer à certains éléments automatisés, parce que vous lui donnez simplement plus de données sur lesquelles s’appuyer, ce qui est vraiment ce que recherchent tous les différents types de composants d’automatisation.

Aaron Levy : Je vois cela un peu comme, je ne sais pas pourquoi je pense beaucoup à mon enfance et à l’éducation aujourd’hui, peut-être parce qu’ils ont dit depuis combien de temps je fais ce travail. Mais je vois cela comme le fait de suivre des cours AP au lycée pour ne pas avoir à suivre le cours à l’université. Vous ne payez pas à nouveau des frais de scolarité pour quelque chose que vous savez déjà, dans le sens où vous ne dépensez pas d’argent supplémentaire pour que Google apprenne que la Californie est un bon marché.

Maintenant, évidemment, si vous n’avez pas l’intégration API, il se peut qu’il ne l’apprenne pas de toute façon, mais en même temps, encore une fois, cela suppose que les éléments de type API sont configurés. En même temps, vous obtiendrez probablement davantage en réapprenant ce que vous savez déjà, parce que ce que vous avez déjà appris, c’est que les leads de Californie, c’est du passé.

Les gens ont beaucoup bougé ces deux dernières années. Donc les résultats que nous avions dans le passé, ou l’endroit où les gens vivent, ou l’endroit où ils sont, entre guillemets, basés, ne sont peut-être plus vrais aujourd’hui. Donc, avoir ce type d’apprentissage persistant est bien, mais cela dit, Fred, pour reprendre votre point, il y a certaines choses où, oui, nous savons déjà tout cela.

Nous n’avons pas besoin d’attendre que Google, Microsoft ou qui que ce soit l’apprenne à nouveau.

Joe Martinez : Oui.

Aaron Levy : Pareil. Nous ne l’avons pas beaucoup utilisé, mais c’est en partie parce que nous avons, je dirais, le luxe de travailler avec des comptes plus importants. Donc, en général, si une région fonctionne vraiment mieux, nous l’isolons simplement.

Frederick Vallaeys : Je veux dire, vous avez de meilleurs ensembles de données et, enfin, si vous pouvez réintégrer les données GCLID et le suivi des conversions hors ligne, c’est mieux, mais si vous n’avez pas ce luxe, alors oui, les value rules, sans aucun doute.

Joe Martinez : Oui. Et puis nous avions un client qui avait, enfin, je n’ai pas encore utilisé cela, mais il avait un client qui disposait de données d’entreposage et il savait déjà, en fonction de l’emplacement de son marché. Je veux dire, un entrepôt n’est pas quelque chose de virtuel. C’est un lieu physique situé à un endroit précis. Ils savent donc exactement où se trouvent les principaux hubs d’entrepôts à travers le pays.

Ils constatent donc clairement de meilleurs taux de conversion autour des principaux emplacements. C’est donc un exemple parfait de cas où vous souhaitez l’utiliser. Nous avons d’autres clients où, oui, il s’agit d’une marque logicielle nationale. Cependant, l’endroit où se trouvent leurs bureaux convertit beaucoup mieux, simplement parce que c’est là qu’ils ont commencé.

Ils bénéficient donc d’une bien meilleure notoriété de marque dans la zone plus large où se situe leur siège. C’est donc un cas où nous pouvons dire de manière proactive : nous savons que, même pour des mots-clés non liés à la marque, nous obtiendrons de meilleurs résultats dans cette zone parce que nous avons une meilleure affinité de marque dans cette zone. Nous pouvons donc être plus agressifs ici, et toujours être agressifs, et simplement transmettre l’information à Google.

Il existe donc certains cas où cela a parfaitement du sens.

Michelle Morgan : Je pense qu’un autre élément que nous avons ici, c’est que nous parlons de tout ce qui est basé sur la performance. Mais une chose dont nous n’avons pas forcément parlé, c’est l’élément humain, parce qu’il peut ne pas y avoir de raison tangible pour laquelle vous aimez travailler avec quelqu’un qui vient d’un État spécifique, si ce n’est le fait qu’il est facile de s’entendre avec lui. Il y a aussi des facteurs qui n’entrent pas réellement dans les chiffres, de sorte que la machine ne peut pas vraiment les apprendre, mais que vous pouvez orienter sur certains points.

Par exemple, si les gens en Californie sont tout simplement plus sympathiques et que vous voulez travailler davantage avec eux, et qu’il n’y a pas de valeur monétaire associée à cela. Pour les petites entreprises, ce genre de choses peut être vraiment important. J’ai plusieurs clients qui disent : « D’accord, nous allons cibler ces zones, mais ne ciblez pas là-bas parce que, franchement, nous gagnons de l’argent grâce à eux, mais je ne les aime pas. »

Il existe donc de nombreuses façons d’intégrer simplement le facteur humain dans certaines de ces choses, et de guider le système pour qu’il fasse ce que vous voulez. Il n’est pas toujours nécessaire que ce soit centré sur les chiffres et les données. Vous pouvez aussi prendre vous-même des décisions commerciales grâce à ces différents contrôles.

Aaron Levy : Donc, premièrement, c’est drôle d’être une personne en Californie, une personne à Philadelphie, en train de parler à deux personnes du Midwest, au sujet des gens avec qui nous voulons travailler et qui sont plus sympathiques.

Je ne pense pas que quelqu’un veuille travailler avec moi, mais je pense que l’autre facteur à prendre en compte, au-delà du simple B2B SaaS, quel qu’il soit, ce sont aussi les coûts d’expédition, les frais de transport, la chaîne d’approvisionnement, peut-être. Je veux dire, je repense à l’époque où je faisais du vrai travail et où j’avais quelques clients. Nous avions un client qui pouvait garantir une livraison en un jour partout dans un rayon d’une heure autour de l’I-95 sur la côte Est.

Nous avions littéralement des campagnes qui ciblaient une route afin de pouvoir dire que les taux de conversion pour la livraison en un jour seraient bien plus élevés sur cette petite chaussée. Pour tous les autres, ce serait une livraison en deux jours, et je dis cela parce qu’il n’est pas là. Désolé, Kirk Williams. Nous avons exclu le Montana parce qu’il était trop coûteux d’y acheminer les produits.

Donc, s’ils lançaient des campagnes de livraison gratuite, ils perdaient de l’argent à expédier des produits vers le Montana, le Wyoming, les Dakotas, ce genre d’endroits. Et donc, avoir un outil comme celui-ci où nous pouvions dire : « Écoutez, oui, nous expédierons des commandes vers le Montana, mais elles doivent avoir une marge bien plus élevée que ce que nous obtiendrions ailleurs. »

D’accord, fixons-y un objectif de ROAS beaucoup plus élevé que le long de notre cher ami l’I-95, où cela peut très bien fonctionner et rester peu coûteux.

Frederick Vallaeys : Oui, et je pense que ce qui est intéressant ici, c’est que vous avez ce type de décisions fondées sur des éléments fixes comme les routes et les États, n’est-ce pas ? Vous prenez donc une décision unique pour orienter la machine dans la bonne direction.

Mais là où cela devient fascinant, c’est que, comme vous l’avez dit, il y a des problèmes de chaîne d’approvisionnement. Il était peut-être possible auparavant d’assurer une livraison en un jour sur l’I-95, mais maintenant la moitié de mes chauffeurs sont malades à cause du COVID. Donc, peut-être que je ne peux pas assurer cette livraison. Pendant une très courte période, je dois donc modifier mes objectifs pour tenir compte de cela.

Et je pense que c’est vraiment là que la superposition de l’automatisation brille, n’est-ce pas ? Je n’ai pas envie d’avoir à aller modifier cent campagnes dans plusieurs comptes. Je veux juste avoir un système où je le mets dans un tableur, et il sait : « Hé, délai de livraison de un jour à deux jours », il sait quelles campagnes modifier, et il s’en charge pour moi.

Et puis, quand tous les chauffeurs reviennent et qu’ils peuvent assurer la livraison, il suffit de le remettre en place. Mais parlons un peu de la superposition de l’automatisation pour le ciblage. Et nous pouvons aussi aborder le message, n’est-ce pas ? Donc le ciblage, les emplacements, les mots-clés, tout ça. Et puis le message, les RSA. Avez-vous vu de bons exemples de superposition de l’automatisation dans ces domaines ?

Joe Martinez : Je veux dire, pour les RSA,

Aaron Levy : pour les RSA, les données restent encore assez limitées. Donc les outils sont assez limités. On ne peut donc pas vraiment superposer grand-chose. Nous avons essayé, croyez-nous. Nous avons essayé. Vous obtenez beaucoup plus de succès avec les campagnes régionales si vous mettez le nom du quartier dedans. Je ne veux pas créer des campagnes pour chaque quartier du monde.

J’ai donc essayé de faire cela avec des flux de données d’entreprise, et les RSA n’en sont pas encore vraiment là. Ce que je dirai du point de vue du ciblage, encore une fois, en reprenant ce que d’autres ont fait, je pense que c’est le branding de Pernod, mais Broadiance a été extrêmement efficace pour nous, et j’appellerai à contrecœur la nouvelle automatisation du broad match.

C’est discutable, mais

Frederick Vallaeys : hé, n’êtes-vous pas celui qui a dit que les mots-clés sont morts ? Donc, le simple fait de reconnaître que le broad match existe, c’est déjà…

Aaron Levy : Ai-je dit mots-clés ? Je n’ai pas dit mots-clés. C’est vous qui l’avez dit.

Frederick Vallaeys : D’accord.

Aaron Levy : J’ai dit, mais non, je veux dire, vous nous avez un peu mis sur cette voie. Enfin, ce que nous avons fait dans certains cas, comme l’exemple pour lequel nous avons réellement remporté un US Search Award, c’est que nous avions cette entreprise qui envoyait énormément de publipostage. Donc, oui, nous avions une campagne, entre guillemets, classique, ciblée sur ce mot que je viens de dire, je ne le dirais pas avec le TCPA, mais nous avions aussi une campagne qui était essentiellement un téléchargement automatisé des personnes ayant reçu du courrier.

Donc, lorsqu’une liste d’envoi était diffusée, leur logiciel de publipostage l’envoyait et disait : « Hé, voici les personnes qui ont reçu du courrier. » Nous enchérissions à fond sur ces personnes si elles effectuaient une recherche même vaguement proche, et cela fonctionnait très bien. Parce que nous savions que nous atteignions les bonnes personnes.

Nous savions que la marque était déjà dans le bon état d’esprit. Et donc, dans ce cas précis, les mots comptaient, mais ne comptaient pas. C’était un peu plus une question de savoir que nous disposons de cette information, que nous savons qu’ils ont déjà été contactés par nous. Nous pouvons le faire assez facilement, nous n’avons pas besoin de téléverser la liste nous-mêmes à chaque fois.

Et nous pouvons en quelque sorte nous en débarrasser après quelques semaines, parce que nous savons que les cartes postales ont déjà été distribuées, recyclées, et probablement pas ouvertes.

Michelle Morgan : Oui, je pense que la même chose peut aussi être faite pour les annonces dynamiques du Réseau de Recherche. Vous n’êtes pas forcément obligés d’utiliser le broad match, vous pouvez aussi utiliser votre site web, ce qui, je pense, aide parfois si votre site est bien adapté à cela. Donc, si vous voulez déterminer si votre site est adapté, il suffit de faire l’ingénierie inverse du planificateur de mots-clés, d’y mettre votre URL et de voir quels mots-clés il suggère.

S’ils sont bons, vous devriez utiliser votre site pour la DSA. S’il y a une tonne de mots-clés inutiles du type « contactez-nous » et « vos conditions de confidentialité », n’utilisez probablement pas votre site pour la DSA, ou utilisez un flux de pages, afin de contrôler les pages à partir desquelles il extrait réellement les contenus. Mais oui, pour revenir à l’idée du nouveau favori de Google, les mots-clés en broad match avec Smart Bidding, qui vont vous apporter ces conversions faciles à obtenir, ce genre de choses.

Le seul vrai cas où j’aime faire cela, c’est si j’ai aussi une audience de remarketing superposée, et Joe et moi en avons parlé lors d’une présentation SMX que nous avons donnée il n’y a pas si longtemps. C’est comme si vous pouviez tenir compte du fait que vous savez que l’audience est adaptée, je suis beaucoup plus indulgente sur les termes de recherche que les gens saisissent, les fautes d’orthographe et tout ce qui est tangentiel, et nous pouvons nous appuyer sur les enchères automatisées.

Mais si je ne sais pas exactement qui est l’audience, alors je suis un peu plus prudente avec ce genre de choses. Donc, cela devient un peu flou. J’aime vraiment utiliser les audiences, puis laisser un peu les machines prendre le relais dans ce terrain de jeu délimité, si vous voulez.

Joe Martinez : Et nous aimons utiliser le retargeting avec la DSA pour ouvrir un peu les vannes, parce qu’avec la DSA, vous pouvez voir, dans les termes de recherche et certains titres, puisque nous ne créons pas les titres pour la DSA, et cela peut vous donner de nouvelles idées de tests potentiels pour vos annonces responsives, ou si vous souhaitez encore utiliser les annonces textuelles développées, simplement pour obtenir plus d’informations, mais vous avez lancé cela dans une campagne de remarketing DSA, que vous utilisiez un flux de pages ou l’ensemble de votre site web.

Aaron Levy : Je pense qu’une autre chose à dire, et cela va peut-être un peu au-delà du PPC, parce qu’il y a d’autres choses marketing que nous pouvons faire. Mais si nous diffusons ces annonces Discovery, si nous diffusons ces annonces disco, si nous diffusons des RSA, si nous faisons du retargeting, mettez en place une alerte pour détecter des comportements étranges d’audience ou faites remonter les insights d’audience vers vous, puis transmettez-les à votre équipe contenu.

Le meilleur exemple que je puisse donner, c’est un exemple personnel, mais nous avions un client dans le secteur des robes de mariée. Selon vous, thématiquement, où les gens allaient-ils dans l’audience de remarketing ? Où allaient-ils d’autre ?

Michelle Morgan : Au régime.

Joe Martinez : J’allais dire la salle de sport, oui.

Aaron Levy : Oui. Oui, il y a ça.

Il y a ça. Il y a évidemment Pinterest. Beaucoup de gens regardaient des choses. C’était indexé vraiment, vraiment, vraiment très haut pour la météo.

Michelle Morgan : Oui, voilà.

Aaron Levy : Donc, bien sûr, maintenant vous avez une stratégie de contenu pour savoir quoi faire s’il pleut le jour de votre mariage, comment orienter votre cérémonie pour que votre audience ne soit pas éblouie et que vous n’ayez pas à porter des lunettes de soleil avec votre robe, peu importe. Mais trouver ces choses un peu étranges qui sont fortement indexées, et Fred, je vous ai vu rire.

C’était une vraie situation. J’ai officié le mariage de ma sœur et je n’arrivais pas à lire mon texte. Donc, littéralement, tout ce qu’on voit sur les photos, c’est moi qui regarde vers le bas et mon petit crâne chauve qui brille au soleil, tout près du cœur. Mais bref, utiliser ce genre de choses, utiliser, encore une fois, toute la richesse d’informations que nous avons encore dans la recherche pour faire ressortir d’autres éléments que vous pouvez transmettre à d’autres aspects de l’entreprise.

Premièrement, c’est un bon moyen de faire en sorte que d’autres personnes dans l’entreprise s’intéressent à la recherche. Et deuxièmement, c’est un moyen d’en augmenter la valeur à mesure que les CPC augmentent d’année en année. C’est un moyen de générer une valeur supplémentaire au-delà du simple fait qu’ils ont acheté des robes de mariée.

Joe Martinez : Oui. Il y a une chose qui est un peu liée à cela, pour toutes les campagnes de notoriété que vous pourriez diffuser sur Google : il existe des audiences auto-créées ou auto-suggérées.

Dans Google, lorsque vous examinez vos options de ciblage d’audience, vous pouvez dire que ce n’est pas vraiment une audience in-market, mais qu’elle est basée sur vos mots-clés actuels. Peut-être voulez-vous essayer ce ciblage d’audience pour vos campagnes de haut de funnel. Et nous avons constaté que certaines de ces audiences fonctionnaient mieux que certains des segments personnalisés que nous avons créés.

C’est donc simplement quelque chose que nous avons testé, mais tout est recommandé, soit sur la base du comportement sur le site web et de ce type de données, soit sur la base de ce que vous avez fait avec les performances de vos campagnes précédentes. Google a créé automatiquement des options de ciblage supplémentaires que vous pouvez essayer.

Frederick Vallaeys : Très bien. J’adore tous les exemples que vous avez partagés, et pour parler de la superposition de l’automatisation, à la fois du point de vue d’une grande entreprise avec beaucoup de spécialistes PPC, de gros budgets, des outils sophistiqués, jusqu’à Joe et Michelle, qui choisissent un peu les scripts là où ils peuvent les trouver en utilisant différentes automatisations.

Merci beaucoup d’avoir partagé tous ces exemples. C’était fantastique. Il y a aussi beaucoup de références à des conférences. Donc SMX Next. Je crois que c’est là que Michelle et Joe ont animé une excellente session sur la superposition de l’automatisation. C’est enregistré. Je pense qu’il faut payer, mais si vous voulez le voir, c’est disponible, cherchez SMX Next 2021. Et puis nous allons tous intervenir à HeroConf Austin. En supposant que les restrictions de voyage ne réapparaissent pas soudainement, mais nous espérons tous y être la semaine prochaine. Au moment où vous verrez cela, cette session aura probablement déjà eu lieu, mais venez nous parler. Nous partagerons ces diapositives.

Nous essaierons de rendre ces vidéos disponibles. En attendant, je vais donner à chacun d’entre vous une petite minute pour peut-être dire aux gens où vous trouver et ce que vous voulez qu’ils fassent. J’aimerais vraiment que les gens aillent acheter mon nouveau livre, Unlevel the Playing Field, sorti le 26 janvier, alors allez en acheter un exemplaire. Il aborde beaucoup des concepts que nous avons couverts aujourd’hui.

Aaron, commençons par toi. À mon avis, on peut adopter deux approches face à l’automatisation : soit la combattre, soit en faire son alliée. J’encouragerais donc les gens, plutôt que d’essayer de préserver ce qu’ils faisaient avant et de vouloir que l’ancien search dure éternellement, à ne pas lutter contre elle, mais à en faire une alliée. Comprenez ce que le robot essaie de faire, ce qui le rend heureux, ce qui le pousse à faire ses petites choses de robot, ou ses petites choses de robot à elle. Et puis, bien sûr, vous pourrez apprendre à en éviter les pièges.

Aaron Levy: Donc, plutôt que d’essayer de l’empêcher de faire ce dans quoi elle excelle, laissez-lui un peu de liberté, laissez-la apprendre, et assurez-vous simplement de ne pas la laisser tomber dans le vide.

Frederick Vallaeys: Faire du robot un allié. Bon conseil. Michelle, et toi ?

Michelle Morgan: Oui, je dirais que je n’ai pas de petites formules astucieuses qui riment et ce genre de choses comme Aaron, vous savez, je n’y ai pas tant réfléchi, mais je pense que c’est la bonne approche.

Donc, réservez une certaine part pour tester certains éléments d’automatisation. Vous seriez surpris de voir que certaines choses fonctionnent mieux que vous ne le pensez, et vous seriez aussi surpris de voir que certaines choses fonctionnent absolument de manière atroce alors que vous pensiez que c’était peut-être la bonne façon de procéder. Alors testez certaines choses. Ne vous accrochez pas trop fermement à ce que vous faisiez avant, surtout si vous êtes dans ce secteur depuis si longtemps. Se plaindre n’aide pas.

Vraiment pas. Mais n’abandonnez pas ces principes, d’accord ? Nous en sommes arrivés là pour une certaine raison. Alors essayez de prendre du recul et de vous dire : d’accord, je sais que c’est une théorie fondamentale de ma manière habituelle de faire les choses. Comment puis-je l’appliquer ici et m’en servir pour avancer et m’assurer de rester à jour ?

Parce que je peux vous garantir que vos concurrents essaient probablement de s’accrocher très fort à certaines choses. Donc, si vous restez à jour et qu’eux non, c’est un excellent moyen de battre vos concurrents.

Joe Martinez: C’est

Frederick Vallaeys: comme ça qu’on rééquilibre le terrain de jeu.

Michelle Morgan: Brown, n’est-ce pas. Bye le livre de Fred.

Joe Martinez: Il nous faut un lien d’affiliation pour ce livre.

Michelle Morgan: Je sais.

Frederick Vallaeys: En fait, oui, je vais vous donner des liens d’affiliation. Et puis, écoutez, tout le monde, ces idées et ces livres viennent de conversations avec des personnes vraiment intelligentes, comme tout le monde sur l’appel aujourd’hui. Donc, beaucoup de crédit leur revient aussi.

Michelle Morgan: Alors je vais juste prendre un pourcentage au lieu d’un lien d’affiliation.

Merci beaucoup. Vas-y, Jeff.

Aaron Levy: Donc je suis un, je suis un auteur ? C’est génial.

Joe Martinez: Non, enfin, je pense qu’Aaron et Michelle ont un peu dit non, ce que je recommanderais habituellement. Je veux dire, vous allez trouver sur Twitter la foule qui aime se plaindre que les choses changent, mais c’est comme, c’est, c’est fou.

Ça va toujours changer. Il y aura toujours de nouvelles fonctionnalités. La technologie va toujours progresser. Le comportement des utilisateurs va toujours changer. Alors adoptez-le dès que possible. Voyez comment cela s’intègre à votre compte. Vous n’avez pas besoin d’implémenter aveuglément tout ce que Google liste dans les recommandations, mais en même temps, ne les ignorez pas et ne les refusez pas, parce que parfois.

Ces recommandations ou l’automatisation peuvent être très bénéfiques pour votre compte. Il n’y a pas de solution universelle. Vous devrez faire ce qui est le mieux pour votre entreprise, mais assurez-vous toujours de placer vos objectifs business avant ceux de Google.

Frederick Vallaeys: Très bien. Alors retrouvez Joe et Michelle chez Paid Media Pros.

Retrouvez Aaron chez Tinuiti. Nous sommes tous sur Twitter. Nous sommes tous dans les conférences. Alors essayez de rester en contact. Nous adorons avoir de vos nouvelles. Merci d’avoir regardé cet épisode. Si vous l’avez apprécié et que vous voulez en voir plus, abonnez-vous à notre chaîne YouTube et nous reviendrons très bientôt avec un autre épisode. Merci de votre attention.