--- title: "Google explique comment tirer parti de ses outils d’IA pour des campagnes publicitaires rentables" serpTitle: "Google explique comment tirer parti de ses outils d’IA pour des campagnes publicitaires rentables" description: "Fred et Tetsuo font le tri dans le battage médiatique pour révéler comment l’IA prédictive et générative transforme les enchères, le comportement de recherche et la stratégie de campagne." author: "Vimal Bharadwaj" date: "2024-12-11" url: "https://www.optmyzr.com/fr/ppc-town-hall/google-explains-how-to-leverage-its-ai-tools-for-profitable-ad-campaigns/" --- # Google explique comment tirer parti de ses outils d’IA pour des campagnes publicitaires rentables > PPC Town Hall 102 Fred et Tetsuo font le tri dans le battage médiatique pour révéler comment l’IA prédictive et générative transforme les enchères, le comportement de recherche et la stratégie de campagne. **Author:** Vimal Bharadwaj | **Published:** December 11, 2024 **Watch:** [YouTube Video](https://www.youtube.com/watch?v=lr-oz0wLWPI) **Apple Podcasts:** [Listen](https://podcasts.apple.com/us/podcast/google-explains-how-to-leverage-its-ai-tools-for-profitable/id1508399985?i=1000680044529) **Spotify:** [Listen](https://open.spotify.com/episode/2RVp7C93TEbhLTECFzXEwf?si=Fk9LIp-XR2y1xNuS3tUkRA) --- ## Description de l’épisode Tetsuo Konno, Search & Performance Lead chez Google, explique comment Gemini et l’IA prédictive transforment la manière dont les marketeurs abordent les campagnes Google Ads. Il explique également comment configurer correctement vos données pour Google Ads et pourquoi cela est plus important que jamais. Voici ce que vous allez apprendre : * Comment utiliser l’IA prédictive et générative dans Google Ads * Pourquoi l’optimisation du flux produit est essentielle pour améliorer les performances * Des exemples concrets d’IA en action, comme la rédaction d’annonces et les insights sur les données * L’avenir des rôles et des compétences en PPC --- ## Points clés de l’épisode L’IA fait de grandes promesses en PPC, mais aide-t-elle réellement les annonceurs à obtenir de meilleurs résultats ? Fred et Tetsuo font le tri dans le battage médiatique pour révéler comment l’IA prédictive et générative transforme les enchères, le comportement de recherche et la stratégie de campagne. ## La puissance de l’IA prédictive en marketing Alors que tout le monde parle d’IA générative ces jours-ci, la discussion met en lumière la valeur toujours considérable de l’IA prédictive pour les entreprises. Tetsuo partage un exemple convaincant montrant comment l’IA prédictive a résolu un problème majeur pour un détaillant de mode néerlandais avec un taux de retour élevé.

"Je travaillais en fait avec un détaillant de mode néerlandais, Omoda, et leur objectif était évidemment de vendre beaucoup de vêtements de manière rentable. Cependant, un gros problème auquel nous étions confrontés était que 50 % des articles achetés étaient en réalité retournés, mais on ne s’en rend compte qu’environ 30 jours après coup. Alors, comment faire pour nous assurer que nous alimentons les enchères avec les bonnes données ? Ce que nous avons fait, c’est utiliser Vertex AI, notre environnement d’IA d’entreprise, pour prédire, à partir des données historiques et de BigQuery, la probabilité qu’une personne retourne un produit au moment d’une transaction."

  **Étape suivante👉** Si les retours grignotent vos marges, ne les acceptez pas simplement comme un coût inhérent à l’activité. Travaillez avec votre équipe data (ou avec un outil comme Vertex AI) pour analyser les tendances de retour et construire un modèle prédictif. Ensuite, commencez à ajuster les enchères en fonction de la probabilité de retour afin de protéger vos profits. ## Les enchères basées sur la valeur vont au-delà du simple ROAS La discussion montre comment les marketeurs avancés dépassent les simples métriques de ROAS (Return on Ad Spend) pour adopter des approches plus sophistiquées basées sur la valeur, qui intègrent la rentabilité réelle. Cela permet une optimisation beaucoup plus précise.

"De plus en plus d’annonceurs réalisent que se concentrer uniquement sur le ROAS n’est pas toujours la métrique la plus pertinente. Au final, la plupart des entreprises cherchent à maximiser leur rentabilité, à court comme à long terme... et même si le ROAS est important, les retours ont un impact disproportionné sur le résultat net."

  **Étape suivante👉** Faites évoluer votre stratégie en passant de la **course au ROAS élevé** à la **maximisation du profit réel**. Fournissez à Google Ads la valeur réelle de chaque vente en intégrant les données de marge, le risque de retour, ou même la valeur vie client attendue dans votre modèle d’enchères. ## Comment le comportement de recherche des utilisateurs évolue Tetsuo apporte des éclairages fascinants sur la manière dont l’IA générative transforme en profondeur la façon dont les utilisateurs recherchent des informations et interagissent avec les résultats. Il ne s’agit pas d’une simple mise à jour de la recherche, mais d’une véritable réinvention de l’expérience utilisateur.

"Quand je repense à mes débuts, la recherche n’était qu’une liste de liens bleus sur un ordinateur de bureau avec des arrière-plans jaunes. Aujourd’hui, nous avons plusieurs points d’entrée pour rechercher des informations, et l’IA générative joue un rôle énorme dans la transformation des types de questions que les gens posent et des réponses qu’ils reçoivent... Avec des outils comme Google Lens, vous pouvez filmer le problème puis demander : ‘Pourquoi cela se produit-il ?’ Dans ce contexte multimodal, l’IA est capable de fournir une réponse claire et concise : quelque chose que nous ne pouvions pas faire aussi facilement auparavant."

  **Étape suivante👉** Auditez votre site web et vos assets publicitaires pour vous assurer qu’ils sont compatibles avec l’IA ; autrement dit, des données structurées, des images de haute qualité et un contenu clair et informatif. Si vous vendez des produits, assurez-vous que vos flux Google Merchant Center sont optimisés avec des attributs détaillés afin d’améliorer leur découvrabilité. ## Un trafic de meilleure qualité grâce à la recherche enrichie par l’IA Contrairement à ce que certains pourraient penser, la recherche enrichie par l’IA génère un trafic plus engagé sur le site web, et non l’inverse.

"Les gens passent plus de temps sur les sites de destination une fois qu’ils y arrivent... ce qui indique la pertinence apportée par les aperçus générés par l’IA."

  **Étape suivante👉** Cessez de vous focaliser uniquement sur le CTR et commencez à vous concentrer sur ce qui se passe après le clic. Une landing page lente, confuse ou hors sujet peut faire chuter les conversions, quelle que soit la qualité de votre annonce. Accélérez le chargement, affinez votre message et facilitez le passage à l’action pour les visiteurs. Si vos taux de rebond sont élevés, il est possible que votre page ne corresponde pas à ce que les internautes attendaient. Et si vos landing pages ne fonctionnent pas, vos annonces non plus. Utilisez des outils comme URL Checker d’Optmyzr pour détecter et corriger les mauvaises URL avant qu’elles ne gaspillent votre budget publicitaire — afin que chaque clic ait une réelle chance de convertir. ## L’impact de l’IA sur la création et la gestion des campagnes Au-delà de la simple rédaction de meilleurs textes publicitaires, l’IA transforme la manière dont les campagnes sont conçues et gérées à grande échelle. Cela ouvre des possibilités pour des travaux créatifs qui étaient auparavant trop gourmands en ressources.

"Chez certains clients avec lesquels j’ai travaillé, elle est aussi utilisée pour l’idéation de campagnes. Nos équipes YouTube ont d’excellents exemples où Gemini a été capable de proposer des idées créatives et nuancées pour des campagnes. Par exemple, cela a aidé à localiser l’humour, en passant du style typique américain à quelque chose de plus adapté aux Pays-Bas."

  **Étape suivante👉** Testez des assets créatifs générés par l’IA pour vos campagnes. Essayez différentes variantes de textes publicitaires, d’images ou de vidéos et voyez lesquelles résonnent le plus auprès de votre audience. Ensuite, affinez votre message à partir de données réelles. ## L’optimisation du flux produit : une opportunité de croissance cachée L’IA ne sert pas qu’à rédiger des annonces ; elle peut aussi améliorer la qualité des flux produits. Des outils comme **FeedX** et **FeedGem** de Google utilisent l’IA pour générer des flux produits structurés et optimisés, améliorant ainsi les impressions et les conversions.

"Une meilleure qualité de flux entraîne davantage d’impressions, un meilleur CTR et un CPC plus faible, ce qui se traduit ensuite par de meilleurs résultats business."

  **Étape suivante👉** Assurez-vous que vos flux produits sont complets et bien structurés. Testez des optimisations pilotées par l’IA pour améliorer les taux de correspondance et réduire le CPC. ## La démocratisation de l’analyse des données L’un des impacts les plus profonds de l’IA est de rendre l’analyse de données sophistiquée accessible aux membres d’équipe non techniques.

"Vous n’avez plus besoin d’être bon en codage pour obtenir ces insights. Quand vous ouvrez le code SQL, vous voyez qu’il est écrit en arrière-plan pour produire les visuels à partir de la base de données. Même si je travaille beaucoup dans ce domaine, je trouve cela assez incroyable. Cela rend l’accès aux insights beaucoup plus simple pour tout le monde dans l’entreprise, car vous n’êtes plus dépendant des autres pour extraire et créer ces jeux de données."

  **Étape suivante👉** Prenez des décisions fondées sur les données en temps réel au lieu d’attendre des rapports formels. Utilisez des outils d’analyse alimentés par l’IA pour extraire des insights sur les performances des campagnes, les tendances d’audience et les opportunités d’optimisation. ## L’avenir des spécialistes PPC La discussion se conclut par une réflexion approfondie sur la manière dont les spécialistes PPC doivent faire évoluer leurs compétences pour rester pertinents dans un monde dominé par l’IA.

"En tant que marketeur, vous ne concurrencez pas l’IA, vous concurrencez les marketeurs qui l’utilisent efficacement et en tirent le meilleur parti. Pour être honnête, le rôle d’un véritable spécialiste PPC mono-canal n’est peut-être plus suffisant aujourd’hui. Avec l’IA générative et tous les outils disponibles, il n’y a vraiment aucune excuse pour ne pas élargir son champ de compétences. L’IA peut libérer beaucoup de temps pour des tâches plus stratégiques. Je pense que l’avenir d’un rôle de spécialiste consiste à être plus polyvalent, un peu plus en T."

  **Étape suivante👉** Ne vous contentez pas de gérer des campagnes PPC et prenez du recul pour vous concentrer sur la stratégie, l’expertise cross-canal et l’intégration de l’IA. Apprenez à tirer le meilleur parti de l’IA, de l’automatisation et de l’analyse des données pour générer un impact business plus important. ## Prenez le contrôle du PPC alimenté par l’IA avec Optmyzr L’IA transforme la manière dont les spécialistes du PPC travaillent. Cependant, le succès ne consiste pas seulement à utiliser l’IA, mais à *bien l’utiliser.* C’est là qu’Optmyzr intervient, en vous aidant à **utiliser l’IA sans perdre le contrôle.** Si vous en avez assez des approximations, des dépenses inutiles et des optimisations manuelles chronophages, ces outils peuvent faire une vraie différence : * **Trop de tâches d’optimisation, pas assez de temps ?** Optmyzr Express vous fournit instantanément des suggestions en un clic pour améliorer les résultats * **Vous ne savez pas ce qui pénalise votre compte ?** Lancez un audit de compte PPC pour identifier les dépenses inutiles et les opportunités manquées * **Vous observez des variations de performance sans en connaître la cause ?** PPC Investigator identifie la cause racine afin que vous puissiez prendre la bonne décision L’IA est puissante, mais seulement si vous l’utilisez pour résoudre de vrais problèmes. Avec la suite d’outils d’Optmyzr, vous bénéficiez du meilleur de l’optimisation pilotée par l’IA tout en gardant le contrôle de votre stratégie. *Vous n’êtes pas encore client Optmyzr ? C’est le meilleur moment pour* vous inscrire à un essai gratuit de 14 jours avec toutes les fonctionnalités*.* --- ## Transcription de l’épisode **Frederick Vallaeys:** Bonjour et bienvenue dans PPC Town Hall. Je m’appelle Fred Vallaeys et je serai votre hôte. Je suis également le CEO et cofondateur d’Optmyzr, une suite logicielle de gestion PPC. Dans l’épisode d’aujourd’hui, nous allons parler d’IA générative et de marketing — un sujet que nous avons déjà beaucoup abordé, mais ce qui rend l’épisode d’aujourd’hui unique, c’est que nous recevons Tetsuo Konno de Google. Tetsuo est ici pour partager la perspective de Google sur la manière dont l’IA générative peut aider les marketeurs à améliorer leurs mots-clés, leur ciblage et leurs annonces. Et bien sûr, puisqu’il vient de Google, nous allons voir comment Gemini s’intègre dans tout cela. Je suis vraiment impatient d’entendre le point de vue de Google sur l’IA générative, et j’espère que vous l’êtes aussi. Sur ce, commençons cet épisode de PPC Town Hall. Tetsuo, bienvenue dans l’émission ! Nous sommes ravis de vous recevoir. **Tetsuo Konno:** Salut Fred, merci de m’avoir invité. Ravi d’être ici. **Frederick Vallaeys:** Vous appelez depuis Google aux Pays-Bas, c’est bien ça ? Dites-nous où vous êtes basé. **Tetsuo Konno:** Oui, exactement. Je suis basé dans les bureaux de Google à Amsterdam, ce qui correspond ici à la fin de journée. Mon rôle est celui de performance specialist, et je me concentre sur l’aide à apporter à nos plus grands annonceurs et agences de la région pour tirer le meilleur parti de Google Ads. Je fais cela depuis environ six ans et demi, et avant cela, j’ai travaillé chez iProspect pendant environ quatre ans. Donc, je suis dans le monde du PPC depuis l’époque des enchères manuelles. **Frederick Vallaeys:** Impressionnant ! Et certains des plus grands annonceurs mondiaux sont basés aux Pays-Bas, comme Booking.com, qui est une entreprise néerlandaise. Ils savent vraiment ce qu’ils font et ont tendance à être très sophistiqués dans leurs stratégies. J’aime toujours échanger avec quelqu’un du marché néerlandais, car c’est un environnement tellement intéressant. Il y a tellement d’agences basées là-bas, et beaucoup d’outils y sont également développés. C’est un marché où certains des esprits les plus brillants du PPC se retrouvent. Je suis vraiment impatient d’entendre parler de votre expérience, à la fois de votre passage en agence et maintenant chez Google. Et oui, je pense que certains des invités que nous avons déjà reçus dans PPC Town Hall sont en fait des amis à vous, non ? **Tetsuo Konno:** Oui, exactement. Comme je l’ai mentionné, j’ai travaillé chez iProspect, et quelques-uns de vos anciens invités, comme Leinand de TrueClix et Marcel de Roots, j’ai travaillé avec eux. Ils m’ont beaucoup appris sur le PPC et son fonctionnement. Nous avons beaucoup utilisé Optmyzr à l’époque où nous étions en agence. Pour moi, c’est un moment de boucle bouclée — avoir utilisé vos outils et lu vos livres, et maintenant être invité ici. Je suis vraiment ravi d’être là. D’ailleurs, si je suis ici aujourd’hui, c’est aussi parce que j’ai rencontré votre collègue Neva l’an dernier. Nous intervenions tous les deux à Friends of Search, une conférence ici aux Pays-Bas. Et je pense que c’est aussi une très bonne conférence, organisée depuis, encore une fois, la petite Amsterdam. **Frederick Vallaeys:** Oui, c’est vraiment intéressant parce que je revenais justement de Londres pour SMX London, et il semble qu’aux États-Unis, beaucoup de conférences soient largement passées au format virtuel. Ce qui est très bien pour moi, car je peux rester dans mon studio, enregistrer quelque chose pendant une heure et le diffuser à beaucoup de gens sans avoir à voyager. Mais en Europe, il y a encore beaucoup plus de lien humain en présentiel lors des conférences. Pour ceux qui n’ont pas encore découvert Friends of Search, c’est un événement assez important et très bien organisé. Il y a une excellente restauration, d’excellents intervenants, et cela se déroule dans une ville fantastique. L’événement a généralement lieu à la fin de l’hiver ou au début du printemps, donc je vous recommande vivement d’y jeter un œil. J’y interviendrai cette année, et ils ont tendance à faire tourner les intervenants, donc je pense que vous avez parlé l’an dernier, que vous faites une pause cette année, puis que vous reviendrez l’année suivante. Vous pouvez donc vous asseoir tranquillement dans le public et profiter du spectacle au lieu d’être un peu nerveux à l’idée de parler ! Je suis sûr que vous l’attendez avec impatience. **Tetsuo Konno:** J’ai clairement hâte de m’asseoir dans le public et de profiter du spectacle au lieu d’être un peu nerveux à l’idée de parler ! Mais oui, je suis aussi très curieux d’entendre votre intervention. **Frederick Vallaeys:** Oui, mon intervention portera sur l’IA — quelle conférence n’en parle pas aujourd’hui, n’est-ce pas ? Dites-nous, quel était le sujet de votre intervention l’an dernier à Friends of Search ? **Tetsuo Konno:** Mon intervention portait aussi en partie sur l’IA, mais nous avons présenté un cadre plus large sur la manière dont nous pensons que les marketeurs et le PPC en général pourraient réussir davantage en suivant un cadre en trois étapes. Nous l’avons appelé le flywheel marketing de l’IA. Nous nous sommes concentrés sur l’IA générative, mais nous avons aussi insisté sur l’importance de l’IA prédictive, de la définition des bons objectifs, de la qualité des données et de la mise en place d’un cadre de test solide pour valider les stratégies en continu. C’était le cœur de mon intervention l’an dernier. **Frederick Vallaeys:** Oui, et c’est intéressant parce que vous venez justement de mentionner l’IA prédictive, qui était la référence il y a quelques années, avant que ChatGPT ne nous montre ce qu’un transformer génératif pouvait faire. Mais honnêtement, Quality Score, qui existe chez Google depuis quoi, 20 ans maintenant ? C’était déjà une forme d’intelligence artificielle. C’était un système de prédiction basé sur le machine learning, et il l’est toujours aujourd’hui. Donc, d’une certaine manière, nous utilisons tous l’IA depuis bien plus longtemps que nous ne le pensons. Mais avec l’IA générative, cela a ouvert de toutes nouvelles portes, n’est-ce pas ? Il ne s’agit plus seulement de donner quelque chose à Google et de le laisser utiliser l’IA pour prédire ce qui va se passer. Désormais, nous pouvons aller vers Google et dire : « Hé, je ne sais pas quoi te donner — aide-moi avec les annonces, aide-moi avec les images, aide-moi avec les mots-clés. » Alors, peut-être pourriez-vous nous donner une vision plus large de l’état actuel de l’IA et de la manière dont vous la voyez évoluer. **Tetsuo Konno:** Oui, exactement. Je pense que, comme vous l’avez dit, l’IA générative révolutionne évidemment de nombreuses étapes du parcours marketing, mais comme je l’ai évoqué plus tôt, il existe encore beaucoup d’opportunités puissantes qui ne relèvent peut-être pas de l’IA générative et qui sont toujours utilisées par beaucoup d’entre nous, parfois sans même nous en rendre compte, comme le smart bidding par exemple, qui existe depuis des années mais reste très puissant, ainsi que l’IA prédictive dans d’autres domaines. Quand on pense aux étapes nécessaires pour réussir avec l’IA, je pense qu’en tant que marketeur PPC, définir le bon objectif dès le départ, disposer des bonnes données et des bons KPI est un point de départ très intéressant. Ensuite, alimenter cela avec l’IA et l’enrichir avec l’IA générative pour l’améliorer est le cadre que j’utilise beaucoup. Mais quand on pense à ces objectifs, je pense que l’IA prédictive peut jouer un rôle très impactant en prédisant les résultats futurs, par exemple. Si je peux donner un exemple, j’ai travaillé sur un cas, donc je suis peut-être un peu biaisé parce que j’y ai moi-même participé. Je travaillais en fait avec un détaillant de mode néerlandais, Omoda, et leur objectif était évidemment de vendre beaucoup de vêtements de manière rentable. Cependant, un gros problème auquel nous étions confrontés était que 50 % des articles achetés étaient en réalité retournés, mais on ne s’en rend compte qu’environ 30 jours après coup. Alors, comment faire pour nous assurer que nous alimentons les enchères avec les bonnes données ? Ce que nous avons fait, c’est utiliser Vertex AI, notre environnement d’IA d’entreprise, pour prédire, à partir des données historiques et de BigQuery, la probabilité qu’une personne retourne un produit au moment d’une transaction. La valeur prédite à ce moment-là a été injectée dans les enchères. Ce n’est évidemment pas précis à 100 %, mais c’était précis à environ 75 % et cela a réellement généré beaucoup de rentabilité pour l’entreprise. Je pense que cela montre simplement que l’IA générative est évidemment formidable, et nous y reviendrons plus en profondeur dans ce podcast, mais n’oublions pas, je dirais, la puissance de certaines IA prédictives également, qui peuvent aider à anticiper ce que pourrait être un résultat business. **Frederick Vallaeys:** Et c’est super intéressant. Je pense que beaucoup d’experts parlent de cette nécessité de partager les bons objectifs avec la machine et de considérer la machine comme un collègue, car un collègue ne pourrait pas faire du bon travail si vous ne communiquez pas clairement ce que vous voulez. Et parfois, vous dites : je veux que des formulaires de leads soient remplis sur ma page, mais ce n’est pas vraiment ce que vous voulez, n’est-ce pas ? Vous voulez que ces leads soient de haute qualité. Et donc, nous voyons des problèmes aux deux extrémités du spectre : certains annonceurs sont tout simplement trop petits pour obtenir suffisamment de vraies conversions, même un bon remplissage de formulaire de lead. Le défi devient alors : comment remonter plus haut dans le parcours client pour peut-être détecter qu’ils ont téléchargé un livre blanc ou interagi avec certaines pages. Et peut-être que c’est un bon signal. Ce dont vous parlez, c’est l’autre extrémité du spectre, ou peut-être qu’il s’agit d’un annonceur plus important qui dispose déjà de vraies données de ventes. Ils ont de vraies données de rentabilité, mais quelle part de cela est retournée ? Et pour aller un peu plus loin, quand il s’agit d’utiliser Vertex AI, à quel point est-ce un projet important ? Est-ce vraiment réservé aux annonceurs de niveau enterprise ou qu’est-ce que cela implique ? De quelles ressources humaines avez-vous besoin ? De combien de données avez-vous besoin pour que cela fonctionne ? **Tetsuo Konno:** Oui, je pense qu’en général, personnellement, c’était clairement le cas il y a quelques années, mais il y a eu beaucoup d’évolutions récemment, pas seulement dans l’IA générative, mais dans l’ensemble, rendant ces modèles et leur mise en œuvre beaucoup plus accessibles. Par exemple, nous avons des modèles comme le modèle de prédiction des retours, qui était autrefois très personnalisé et nécessitait des data scientists ou une collaboration étroite avec une agence pour être mis en place. Cela fonctionnait bien, mais aujourd’hui, quand on pense à des sujets comme la prédiction de la valeur vie pour une audience spécifique, nous disposons de solutions standardisées, comme Crystal Value, qui est même hébergée sur GitHub. Même s’il faut encore comprendre comment naviguer dans un dépôt GitHub et déployer le modèle, la barrière à l’entrée a considérablement diminué. Cela ouvre des opportunités à un plus large éventail d’annonceurs pour exploiter ces outils et les appliquer de manière pertinente à leurs campagnes. Les ressources nécessaires pour faire fonctionner ce type de projets diminuent régulièrement, rendant les stratégies avancées pilotées par l’IA plus accessibles à tous. **Frederick Vallaeys:** Intéressant. Pensez-vous que certaines de ces capacités pourraient aussi être déployées dans un scénario où vous avez peut-être bien des data scientists, mais pas assez de volume de conversions au démarrage d’une campagne ? Vous cherchez peut-être à un niveau plus amont dans le parcours et vous dites : d’accord, nous avons attiré tous ces visiteurs sur le site et ils font quelque chose, mais utilisons un modèle prédictif pour déterminer, parmi ces comportements, lesquels sont corrélés à l’état final de lead qualifié pour les ventes. **Tetsuo Konno:** Exactement. Et je pense que vous faites ici référence à l’exemple de la génération de leads, mais ce principe s’applique plus largement. Pour les annonceurs en génération de leads, en particulier ceux qui ont des cycles de vente longs, il est difficile de fournir des données de bidding précises pour cette conversion finale, car le chemin vers l’achat peut prendre, disons, 90 jours après le clic initial. Pour y remédier, les grands comme les petits annonceurs s’appuient souvent sur des signaux ou des micro-conversions qui peuvent servir de bons prédicteurs de la conversion finale. En exploitant beaucoup de données historiques, vous pouvez établir une première prédiction de la valeur de cette conversion. En temps réel, lorsque vous injectez cette prédiction dans l’algorithme d’enchères, cela aide à optimiser le processus avant même que la conversion finale n’ait lieu. **Frederick Vallaeys:** Oui, et vous avez soulevé un excellent point sur le fait de nous orienter potentiellement vers la génération de leads, mais restons pour l’instant sur l’eCommerce, puisque c’était l’exemple que vous avez donné, n’est-ce pas ? Donc, dans le cas des ventes, disons qu’une marque de mode particulière a un taux de retour élevé, par exemple la moitié de ses ventes est retournée, voire 70 %, comme j’ai entendu dire que cela se produit en Allemagne. C’est un défi difficile à gérer. En ce qui concerne les retours, tenez-vous également compte des données de profit et de marge, ou vous concentrez-vous uniquement sur la valeur du panier ? Quelles sont les autres couches d’optimisation que vous pourriez appliquer ici pour vous assurer que vous optimisez ce qui compte vraiment pour l’entreprise, c’est-à-dire, au final, généralement le profit ? **Tetsuo Konno:** Exactement. Et je suis ravi que nous abordions ce sujet, car de plus en plus d’annonceurs commencent à réaliser que se concentrer uniquement sur le ROAS (Return on Ad Spend) n’est pas toujours l’indicateur le plus pertinent. Au final, la plupart des entreprises cherchent à maximiser leur rentabilité, à court comme à long terme. Je peux citer ici l’exemple d’Emoda, qui est un cas public mentionné jusque dans le *Wall Street Journal*. Si cela vous intéresse, vous voudrez peut-être y jeter un œil. Pour Emoda, la rentabilité est absolument essentielle, et ils ont compris que, même si le ROAS est important, les retours ont un impact disproportionné sur le résultat net. Ce que nous avons fait pour eux, c’est examiner de plus près le panier acheté. Nous avons calculé la marge pour chaque transaction, puis nous avons également intégré la prévisibilité des retours. Cela nous a amenés à créer ce que nous appelons une « profit value », qui intègre à la fois la marge et la probabilité d’un retour. Cela fournit à son tour un indicateur de rentabilité plus précis et plus exploitable, beaucoup mieux aligné avec leurs objectifs business. **Frederick Vallaeys:** Oui. Et c’est là qu’interviennent des termes comme value-based bidding, qui peut être, de manière générale, déployé pour l’e-commerce lorsque vous souhaitez communiquer la valeur réelle de quelque chose, mais vous pouvez aussi le faire en génération de leads, n’est-ce pas ? Vous pouvez donc dire : d’accord, ce lead vaut plus que celui-ci. Et ainsi, l’algorithme d’enchères peut devenir plus sophistiqué. Maintenant, lorsqu’il s’agit historiquement du value-based bidding, par exemple pour des sujets comme les retours, cela repose généralement sur le GCLID ou un identifiant de transaction, un paramètre que Google fournit à l’annonceur, que vous intégrez dans votre système, puis vous renvoyez ensuite l’information à Google. Pour cet identifiant de transaction, en réalité, ce n’était pas une transaction, ou peut-être qu’une partie a été retournée, ou pour ce GCLID, il s’est avéré que c’était un très bon lead ou un très mauvais lead. Mais ensuite, il y a des questions de durabilité, n’est-ce pas ? Google parle beaucoup de la durabilité de ces solutions de suivi dans un monde davantage centré sur la confidentialité. Alors, expliquez-nous un peu quel est l’état de l’art aujourd’hui en termes d’éléments de données nécessaires, et à quoi devons-nous nous attendre demain pour nous assurer que cela fonctionnera à l’avenir ? **Tetsuo Konno:** C’est un point valable, et c’est quelque chose que nous discutons avec de nombreux annonceurs. Beaucoup s’appuient encore sur des éléments comme les order IDs ou les Google Click IDs, mais nous pensons que cette dépendance à des identifiants uniques ne sera pas viable à long terme. Notre recommandation est d’évoluer vers une approche de mesure plus robuste, basée sur des tags, côté client ou côté serveur. Cette évolution pourrait aider à résoudre les défis liés au fait que vous ne connaissez la vraie valeur d’un lead ou d’un produit qu’après coup. Une solution possible, surtout dans les cas où vous devez prédire les résultats avant qu’ils ne se produisent, consiste à utiliser l’IA pour la prédiction. Cependant, il existe clairement un équilibre délicat entre la rapidité avec laquelle vous pouvez fournir cette information et son niveau de précision. Mais compte tenu de l’état actuel de l’écosystème de la mesure, évoluer vers des solutions basées sur des tags a du sens, en particulier pour la génération de leads. Nous avons également des solutions, comme les enhanced conversions for leads, qui reposent encore sur des données HPII et permettent des imports a posteriori de manière durable. **Frederick Vallaeys:** Une question fréquente que j’entends à propos des identifiants et de l’import de données a posteriori concerne la fenêtre que Google autorise pour signaler des changements de valeur de conversion. Même si Google offre une période assez longue pour effectuer ces ajustements, j’entends souvent le message selon lequel « plus tôt, c’est mieux ». Même si les données sont moins précises, vous préférez savoir rapidement si quelque chose était bon ou mauvais plutôt que d’attendre deux mois pour obtenir une valeur exacte. D’après votre expérience, quel délai recommanderiez-vous pour ce type de reporting ? Et puis, la cohérence est un autre facteur que j’ai entendu mettre en avant. Est-ce plus important de renvoyer systématiquement les données après le même nombre de jours, plutôt que de faire varier le délai de reporting, par exemple parfois après 5 jours, parfois après 15 jours ? Parlez-nous de cela. **Tetsuo Konno:** Pour commencer par la deuxième partie, nous recommandons clairement la cohérence dans les délais d’import. Cela aide à maintenir la stabilité de l’algorithme. Si vous utilisez des imports de conversions hors ligne ou des ajustements de conversions, essayez de conserver un timing et une fréquence constants pour ces mises à jour. Cela sera bénéfique. Quant à la première partie de votre question — combien de temps est trop long — il est difficile de répondre de manière définitive, et malheureusement, nous n’avons pas de statistiques précises à ce sujet. Le principe général est que plus nous recevons cette information tôt, mieux c’est. Même si les données ne sont pas exactes à 100 %, il peut quand même être préférable pour les algorithmes d’enchères de travailler avec cela plutôt que de procéder à des ajustements en permanence. La cohérence et la fréquence sont essentielles, et cela dépend aussi beaucoup de l’annonceur. Donc, même si c’est un peu une réponse typique de Google, plus nous recevons les données tôt et de manière cohérente, meilleur sera le résultat. **Frederick Vallaeys:** Et je pense que c’est une réponse juste. En PPC, tout dépend toujours du contexte, mais c’est là que vous entrez dans ces situations complexes, n’est-ce pas ? Supposons donc que quelqu’un achète beaucoup de vêtements et en retourne deux pièces après une semaine. Puis, une autre semaine plus tard, d’autres pièces sont renvoyées. Vous vous retrouvez donc avec plusieurs étapes au cours desquelles vous pourriez communiquer à Google qu’une certaine valeur a changé. Mais je suppose que votre point est de ne pas faire ces micro-ajustements trop fréquemment. S’il y a un changement important et significatif, alors renvoyez l’information, et essayez d’être cohérent à ce sujet. Et généralement, la fenêtre de politique de retour est ce qui vous donne au moins un certain niveau de cohérence. Par exemple, après 30 jours, nous pouvons dire qu’il s’agit désormais d’une valeur de conversion figée. Mais si vous pensez au machine learning en général et aux statistiques, si vous passez essentiellement deux mois à supposer une chose, puis qu’après ces deux mois vous dites : d’accord, en réalité, qu’est-ce qui est différent, il y a comme une fenêtre plus large pendant laquelle les choses continuaient encore à fonctionner à l’ancienne, de sorte que ces 60 jours de mauvaises données soient lissés dans les nouvelles moyennes, là où c’est mieux. Il faudra plus de temps pour voir les résultats que vous souhaitez. Alors que si vous renvoyez à Google, dans les trois jours, qu’une chose était bonne ou mauvaise, vous ne gérez que cette fenêtre de trois jours pendant laquelle c’était imparfait. Et cela se lisse beaucoup plus rapidement. Je pense qu’à un certain niveau, il ne s’agit pas uniquement de ce que le machine learning sait bien faire, mais aussi des résultats que vous, en tant qu’humain, observez : êtes-vous capable de comprendre cela ? Oui. Au 61e jour, cela a commencé à mieux fonctionner. Mais si vous regardez deux mois de données, cette seule journée, qui représente environ un jour et demi pour cent, même si c’était une journée fantastique, vous pourriez quand même être confronté à des données médiocres. Et c’est cela que nous devons nettoyer. **Tetsuo Konno:** Il est important de garder à l’esprit la manière dont les données sont utilisées pour la prise de décision et les enchères. Même si certaines données sont importées 40 à 50 jours après un clic ou une conversion, cela peut toujours compter. Cependant, la récence est aussi un facteur clé lorsqu’il s’agit des valeurs de conversion. Plutôt que de viser la perfection, comme vous l’avez mentionné, la règle des 80/20 est une approche solide. Rester cohérent dans vos mises à jour de données vous aidera à obtenir les meilleurs résultats, à la fois en termes de performance et d’exploitabilité. **Frederick Vallaeys:** Très bien. Vous avez fait un excellent travail en couvrant les mécanismes de machine learning et de prédiction. Maintenant, explorons l’IA générative. Où s’inscrit-elle ? Jusqu’à présent, nous avons communiqué les bonnes valeurs de conversion au système, ce qui lui permet de prendre de meilleures décisions. Mais quel rôle l’IA générative joue-t-elle pour améliorer nos campagnes ? **Tetsuo Konno:** Oui, je pense qu’une grande partie de cela est extrêmement pertinente. Mais si cela vous convient, je pense que nous devrions prendre un peu de recul et regarder le tableau d’ensemble. En tant que marketeurs et professionnels du PPC, nous nous concentrons souvent sur ce que nous pouvons faire dans le marketing pour obtenir de meilleurs résultats grâce à l’IA générative ou prédictive. Mais c’est une période passionnante, non seulement pour notre manière de travailler, mais aussi pour la façon dont les consommateurs vivent la recherche à travers l’IA générative. Quand je repense à mes débuts, la recherche n’était qu’une liste de liens bleus sur un ordinateur de bureau avec des fonds jaunes. Au fil du temps, la recherche est devenue bien plus que cela. Nous avons désormais plusieurs points d’entrée pour rechercher de l’information, et l’IA générative joue un rôle énorme dans la transformation des types de questions que les gens posent et des réponses qu’ils reçoivent. Par exemple, il est difficile de décrire ce qui se passe avec un tourne-disque cassé à l’aide d’une simple requête textuelle. Mais avec des outils comme Google Lens, vous pouvez filmer le problème puis demander : « Pourquoi cela se produit-il ? » Dans ce contexte multimodal, l’IA est capable de fournir une réponse claire et concise : quelque chose que nous ne pouvions pas faire aussi facilement auparavant. L’IA générative révolutionne à la fois le marketing et la manière dont les consommateurs interagissent avec la recherche. Une évolution récente que nous avons observée est celle des AI overviews, qui, comme nous l’avons évoqué lors de notre earnings call, ont été déployés auprès de plus d’un milliard de personnes dans plus de 20 pays. Ce qui est intéressant, c’est que les gens sont plus satisfaits de ces résultats. Ils effectuent aussi davantage de recherches, en particulier les utilisateurs plus jeunes qui interagissent fortement avec les AI overviews. Nous avons constaté que le trafic généré par ces résultats tend à être de meilleure qualité, les utilisateurs passant plus de temps sur les sites de destination. Dans ce contexte, nous observons donc de véritables changements dans le comportement des consommateurs, ce qui ouvre de nouvelles opportunités pour les annonceurs d’être plus visibles, plus pertinents et mieux alignés avec l’intention des utilisateurs. **Frederick Vallaeys:** Oui, c’est fascinant. Et de mon point de vue, pendant plus de deux décennies, nous nous sommes habitués à ce que la recherche ressemble à quelque chose de précis. Comme vous l’avez dit, c’étaient ces liens bleus, des couleurs légèrement différentes, des mises en page légèrement différentes de la page. Google a continué à améliorer la pertinence au fil du temps, mais l’apparence elle-même est restée assez constante. Mais maintenant, c’est fondamentalement différent. Comme vous l’avez dit, vous utilisez votre caméra, vous formulez votre question à voix haute, et l’IA générative la comprend. Elle rassemble les meilleures sources et vous les résume, et soudain, vous êtes en conversation. Cela vous attire, n’est-ce pas ? Vous découvrez quelque chose de nouveau, et il est très facile de poser des questions de suivi que, par le passé, vous auriez peut-être simplement abandonnées. Maintenant, Microsoft a partagé certaines données par le passé, donc j’aimerais savoir si Google a dit quelque chose de similaire lors de l’earnings call. Microsoft a mentionné que le taux de clics sur les annonces dans l’expérience Copilot était plus élevé parce que le système génératif, avec son élément de mémoire, comprend fondamentalement mieux le consommateur et ce qu’il recherche. Il est donc meilleur pour faire correspondre les annonces, ce qui se traduit par des taux de clics plus élevés. Google a-t-il dit quelque chose sur les taux de clics et la pertinence des annonces dans ce contexte ? **Tetsuo Konno:** Non, pas directement, et pas avec des statistiques exactes, mais comme je l’ai mentionné, ce que nous observons, c’est que les gens s’engagent davantage. Ils effectuent réellement plus de recherches, en particulier dans le contexte des aperçus pilotés par l’IA, ce qui est intéressant parce que les réponses et les requêtes sont généralement assez longues et complexes, déjà très précises. Ce que nous constatons toutefois, c’est que les gens passent plus de temps sur les sites de destination une fois qu’ils y arrivent. C’est, je pense, un indicateur de la pertinence apportée par les AI overviews, et les gens semblent également plus satisfaits des résultats, ce qui est un bon signe au-delà du simple CTR. **Frederick Vallaeys:** L’un des points que j’ai avancés sur l’avenir des landing pages, c’est qu’elles pourraient devenir moins utiles. Mais ce que vous venez de dire me fait un peu revoir cette idée. Voici pourquoi je pensais que les landing pages étaient en voie de disparition : l’IA générative offre une expérience tellement engageante que les gens peuvent être mieux informés grâce à des outils comme ChatGPT ou aux fonctionnalités génératives de la recherche Google. Ils obtiennent ces réponses directement. Au lieu d’aller sur une landing page pour en savoir plus, il est souvent plus simple de poursuivre la conversation avec le chatbot et d’obtenir d’autres réponses. Au moment où vous arrivez sur une page, pensais-je, vous avez déjà compris ce que vous voulez, et vous cherchez simplement le bouton d’achat. Je voyais donc les landing pages comme moins importantes. Mais ce que vous dites, c’est que les gens passent plus de temps sur ces landing pages, alors je suis curieux : si le chat les aide autant, pourquoi finissent-ils par passer plus de temps sur la landing page ? **Tetsuo Konno:** Oui, honnêtement, je ne peux pas trop spéculer ici sans trop en dire. Mais ce que je peux dire, c’est que beaucoup de gens seraient probablement d’accord avec votre hypothèse initiale, et c’est quelque chose que nous entendons aussi de la part des clients. Comme je l’ai mentionné plus tôt, cela dépend beaucoup du type de question que vous posez. S’il y a une intention commerciale, comme vous l’avez souligné, il faut toujours acheter le produit. Cependant, la différence aujourd’hui, c’est qu’au lieu d’osciller entre 10 ou 14 produits, le produit recommandé par l’IA générative peut être tellement plus pertinent que la probabilité d’achat augmente. Lorsque vous arrivez sur la landing page, comme vous l’avez dit, il y a moins de recherche à faire parce que le produit semble mieux correspondre. Vous approfondissez un peu, puis vous finissez par acheter auprès de cet annonceur. **Frederick Vallaeys:** Non, cela a énormément de sens. Alors, que font les annonceurs pour faire partie de cette expérience générative ? Si je comprends bien à l’heure actuelle, vous avez simplement Google Ads, vous placez vos annonces et Google décide automatiquement quand afficher des annonces en parallèle de l’expérience générative. Et cela a du sens, n’est-ce pas ? Mais d’un autre point de vue, si je vais vers l’IA générative et que je dis : écoute, j’ai besoin d’un logiciel de gestion PPC. Elle va dire certaines choses sur Optmyzr et d’autres outils. Et vous voulez vous assurer que c’est correct. Et maintenant, nous parlons un peu de SEO, mais il s’agit de création de contenu, comme : comment les annonceurs ou les entreprises pensent-ils à cette interaction avec le SEO **Tetsuo Konno:** Donc, avec le PPC, je pense que la question est désormais : que doivent faire les annonceurs pour rester pertinents et s’assurer d’apparaître ? Comme vous l’avez mentionné, nous n’avons pas de recommandation spécifique qui dicte exactement quoi faire pour apparaître dans les résultats de recherche. Cependant, il y a un point de vue intéressant que j’ai partagé avec des collègues, et c’est le suivant : les éléments qui étaient déjà importants — fournir de bonnes informations structurées aux plateformes publicitaires, que ce soit du texte structuré et des détails produits via des flux, ou fournir des images et des vidéos de haute qualité — sont désormais simplement amplifiés et encore plus critiques pour les résultats de recherche. Cela reste ancré dans les systèmes de recherche de base de Google, mais avec les capacités supplémentaires des grands modèles de langage (LLM) superposées par-dessus. Ces modèles doivent extraire des informations, et plus ces informations sont structurées et facilement disponibles, mieux c’est. Disposer d’une variété de contenus visuels de haute qualité, en plus d’un texte clair et concis et d’informations de flux, est essentiel. En bref, la meilleure chose que nous puissions faire pour garantir la pertinence est de nous assurer que toutes ces informations sont parfaitement claires et facilement accessibles. **Frederick Vallaeys:** Oui. Et cela a énormément de sens. Et même d’un point de vue SEO, je sais que vous n’allez pas commenter cela, mais l’IA est très bonne pour la synthèse et pour trouver les bons éléments de données. Je pense donc que plus une entreprise produit de contenu sur ce que fait son produit, sur des cas d’usage spécifiques, plus cela donne à l’IA d’informations à exploiter pour fournir des réponses factuelles correctes. Alors, parlez-nous un peu de cela : quand vous dites flux et images, n’est-ce pas ? Nous faisons déjà beaucoup de ces choses en tant qu’annonceurs. L’IA générative peut-elle aussi nous aider à être plus créatifs avec ces éléments ou à obtenir une couverture de flux de 200 % ? Comment les annonceurs utiliseraient-ils ces éléments ? Et peut-être pouvez-vous aussi parler un peu de Gemini si possible. **Tetsuo Konno:** Oui, absolument. En PPC, je pense qu’il y a beaucoup à gagner avec les outils d’IA générative, que ce soit dans le processus de création ou plus largement, comme la création d’annonces ou de meilleurs flux. Honnêtement, je pense qu’en tant que communauté, nous avons beaucoup à gagner ici. Personnellement, quand j’écrivais des textes publicitaires, je n’étais pas particulièrement doué. En fait, je détestais ça. Je n’étais pas très créatif — je préférais les données et l’analyse des détails à la perfection. Mais au final, ce qui compte, c’est ce que les gens voient, n’est-ce pas ? Ils voient votre annonce, donc il est crucial de bien faire les choses. Je pense que vous avez abordé cela avec d’anciens invités du podcast comme Andrew Locke et Jill. Beaucoup des annonces que nous voyons en PPC et dans l’ER suivent encore un format simple du type « acheter produit pour prix ». L’IA générative peut nous aider à créer de meilleures annonces, plus attrayantes, et elle peut le faire à une vitesse et à une échelle sans précédent, avec des itérations constantes. Un domaine où l’IA excelle, en particulier avec Gemini, c’est la rapidité et la qualité de ce processus. Personnellement, je n’aime pas faire de comparaisons de fonctionnalités entre différents modèles d’IA, surtout parce que le domaine évolue si rapidement que comparer les modèles peut parfois devenir sans objet. Mais lorsqu’il s’agit de Gemini, de notre point de vue, notre objectif est de le rendre facile à utiliser. Une façon d’y parvenir est d’intégrer directement les modèles Gemini dans nos produits publicitaires, comme dans Google Ads. Je sais que cela ne résoudra peut-être pas tous les cas d’usage, en particulier pour les annonceurs enterprise et les agences, mais nous intégrons ces fonctionnalités directement dans le système Google Ads, par exemple via des assets créés automatiquement et le générateur d’images récemment introduit pour PMX et la recherche. L’autre façon dont nous appliquons Gemini, c’est via des solutions plus personnalisées. Ce ne sont pas toujours des produits Google officiels, mais nous avons beaucoup d’excellentes solutions disponibles sur GitHub. Nos équipes G tech ont développé des solutions basées sur des modèles qui répondent à des cas d’usage spécifiques. Un exemple est Feed Gen, qui utilise le modèle Gemini et est entraîné selon les bonnes pratiques d’optimisation des flux. En fournissant seulement quelques exemples de haute qualité, vous pouvez créer un flux de bien meilleure qualité. Donc, voyez Gemini comme une IA puissante que nous intégrons dans beaucoup de nos produits, Google Ads étant l’un des plus importants. En parallèle, nous avons aussi développé des solutions plus concrètes et personnalisées que vous pouvez utiliser pour des besoins spécifiques. **Frederick Vallaeys:** Oui, et cela a beaucoup de sens. Avec la génération de flux et le fait d’indiquer à l’IA générative le format dans lequel le flux doit être produit, c’est une capacité à laquelle beaucoup de gens ne pensent pas en profondeur. Mais on peut même l’appliquer aux landing pages. Une landing page est souvent un modèle avec certains champs remplis. C’est essentiellement une variante de markdown, par exemple, ou cela peut être un fichier JSON qui détermine quels éléments de texte vont dans quelles sections de la page. Donc, si vous donnez à Gemini la structure de ce JSON ou de ce markdown, puis que vous lui dites : « Voici le produit que nous essayons de promouvoir », il peut générer le fichier structuré complet que vous pouvez téléverser directement sur votre site web. Cela vous permet d’avoir une meilleure landing page sans l’éditer manuellement ni aller dans la base de données pour trier le markdown. Cela peut vraiment vous aider à passer à l’échelle si vous commencez à tirer parti de ces capacités nuancées de l’IA générative. **Tetsuo Konno:** C’est un point super intéressant, parce qu’on parle beaucoup des annonces, mais chez certains clients avec lesquels j’ai travaillé, c’est aussi utilisé pour l’idéation de campagnes. Nos équipes YouTube ont de très bons exemples où Gemini a pu proposer des idées créatives et nuancées pour des campagnes. Par exemple, cela a aidé à localiser l’humour, en passant du style typique américain à quelque chose de plus adapté aux Pays-Bas. Je travaille aussi avec un retailer qui a un taux de rotation des stocks très élevé. Ils reçoivent souvent seulement une image du produit et peut-être une phrase décrivant le produit. Je pense que l’IA générative peut vraiment aider dans ce cas, d’autant plus que la plupart des modèles aujourd’hui, y compris Gemini, sont multimodaux. Elle peut prendre les informations de l’image et les transformer en descriptions produit bien rédigées, ce qui est très puissant. De plus, disposer d’informations produit de cette qualité vous permet d’être mieux associé dans la recherche, par exemple. Donc oui, très bons points — il faut clairement penser au-delà des annonces et aussi réfléchir à la manière de fournir des instructions aux modèles Gemini, par exemple via FeedGem. **Frederick Vallaeys:** Exact. Ensuite, vous obtenez de meilleures annonces, un Quality Score plus élevé, ce qui signifie que vous payez un CPC plus faible pour ces mêmes clics. Votre ROAS augmente, et tout le monde est content. **Tetsuo Konno:** Oui, exactement. Et avec la génération de flux, c’est agréable d’utiliser l’IA générative, mais cela peut en réalité avoir un impact important sur la qualité du flux. Nous l’avons constaté chez pas mal d’annonceurs. Une meilleure qualité de flux entraîne davantage d’impressions, un meilleur CTR et un CPC plus faible, comme vous l’avez dit, ce qui se traduit ensuite par de meilleurs résultats business, et c’est le plus important. Et je veux aussi en parler : nous avons une solution intéressante appelée FeedX, disponible sur GitHub. Elle aide à faire de l’A/B testing pour les flux, ce qui a toujours été un sujet assez difficile. Je sais qu’il existe des entreprises qui proposent des solutions pour cela, mais c’est un package open source que vous pouvez utiliser pour essayer et tester FeedX. Vous pouvez ainsi constater concrètement que ces optimisations par IA générative produisent de meilleurs résultats. **Frederick Vallaeys:** D’accord. Je mettrai certains de ces éléments dans les notes de l’épisode — exactement où les trouver sur GitHub pour découvrir ces super projets Google. Merci de les avoir partagés. **Tetsuo Konno:** Et pour préciser, nous disons toujours que ce n’est pas un produit Google officiel, mais cela utilise certaines technologies et forces de Gemini de manière structurée. Ainsi, vous n’avez pas à tout faire vous-même. C’est une solution basée sur des modèles que vous pouvez utiliser pour des cas d’usage spécifiques, comme l’optimisation de flux ou le test de flux. Nous avons aussi des solutions pour générer des assets image et les associer au bon groupe d’annonces, ou pour créer des RSA via l’IA, et ce genre de choses. **Frederick Vallaeys:** J’ai beaucoup utilisé l’IA générative pour écrire des scripts et pour ses capacités multimodales. Je vais simplement sur le tableau blanc, je dessine ce que je ferais, et elle génère le script. Surtout avec les derniers modèles GPT, qui ont un meilleur raisonnement, cela m’a vraiment bien servi à cet égard. Et je suis sûr que, puisque Google est derrière les scripts d’annonces, Gemini doit être plutôt bon aussi dans ce domaine.   **Tetsuo Konno:** Oui. Pour être honnête, je n’ai pas beaucoup d’expérience récente en rédaction de scripts, mais ce que j’entends des annonceurs, c’est que l’IA générative, de manière générale, peut évidemment beaucoup aider pour des choses comme le code. Nous avons aussi dans notre environnement cloud quelque chose appelé un assistant de code. Pour les scripts Google Ads, cela peut également être très puissant. Cela accélère vraiment le time-to-market, de l’idéation jusqu’au script final. **Frederick Vallaeys:** Oui, pour ma part, avant, j’avais une idée de script puis je passais deux jours à l’écrire. Maintenant, c’est souvent le vendredi à 16 h quand je me dis : « J’ai envie d’écrire un script cette semaine », et à 17 h, l’IA générative a déjà produit quelque chose qui fonctionne. Je le mets sur Gist sur GitHub, et c’est en ligne. C’est un petit outil utile dont les gens peuvent profiter gratuitement. Mais changeons un peu de sujet et parlons du reporting et de l’analyse avec l’IA générative. Qu’observez-vous dans ce domaine ? **Tetsuo Konno:** Oui, je pense que c’est aussi un domaine super intéressant. Exploiter l’IA générative pour mieux comprendre les données dont nous disposons change vraiment la donne. Ce que nous avons aussi dans Looker avec l’IA générative est particulièrement intéressant, car cela crée une expérience plus conversationnelle. En posant des questions ou en formulant des prompts, vous pouvez en fait obtenir des visualisations à partir des jeux de données sous forme de graphiques ou de tableaux. En plus de cela, vous pouvez lui demander de vous expliquer les données. Cela devient presque comme un commentateur ou un narrateur. Vous pouvez dire : « Donne-moi ces données », puis vous verrez un graphique. Ensuite, vous demandez : « Explique-moi la tendance ici. Quels sont les trois principaux enseignements ? » Ce sont le genre de choses que nous avons avec Gemini dans Looker, mais nous avons aussi un générateur de rapports Google Ads, lui aussi basé sur Gemini. Il peut vous aider à donner du sens aux données et même à créer des slides ou des résumés. Donc, dans ce domaine, je pense que c’est clairement très puissant. **Frederick Vallaeys:** Super, j’adore. Et nous avons aussi certaines fonctionnalités dans Optmyzr Labs, dont un générateur de slides. Il vous permet de raconter la performance de votre PPC et de dire : « Regardez les 30 derniers jours de données et dites-moi cinq choses que j’aurais pu faire mieux » — cinq suggestions d’optimisation, ou autre. C’est amusant parce que quand vous allez vers l’IA générative et que vous demandez : « Donne-moi cinq points positifs sur le compte », vous prenez ces suggestions et vous en parlez à votre client en disant : « Hé, nous avons fait un travail incroyable cette semaine/ce mois-ci », et il vous répond avec un pouce levé : « Continuez comme ça. » Ensuite, vous vous retournez vers la même IA et vous demandez : « Quelles sont cinq choses que j’aurais pu mal faire dans ce compte ? » et elle répond : « Voici cinq choses que vous pourriez corriger pour rendre votre client encore plus heureux le mois prochain. » C’est vraiment génial la façon dont elle agit comme ce joueur de soutien, ce coach. C’est aussi vraiment excellent pour la formation, j’ai trouvé. Si vous voulez vous mettre aux statistiques sans les comprendre complètement, l’IA générative vous sortira un graphique, mais vous pouvez en fait dire : « Explique-moi ce graphique. Comment les données ont-elles été analysées ? Quelles étaient les fenêtres d’observation ? Quels sont les pièges potentiels auxquels je devrais faire attention ? » Ce qui est si génial, c’est que l’éducation que nous recevons habituellement vient de la lecture de pages web, du visionnage de vidéos YouTube, et tout est structuré selon la manière dont quelqu’un d’autre pense que nous devrions consommer l’information. Mais avec l’IA générative, vous pouvez aller et venir librement et l’adapter à votre style d’apprentissage préféré. C’est ce qui la rend si unique et puissante. **Tetsuo Konno:** Oui, et je pense que ce qui est aussi intéressant dans le reporting, c’est que j’accompagnais un collègue de l’équipe cloud qui faisait une démo de Looker. En posant des questions, il générait automatiquement des rapports, etc. Mais ce qui est fascinant, c’est qu’il n’est plus nécessaire d’être bon en code pour obtenir ces insights. Quand vous ouvrez le code SQL, vous voyez qu’il est écrit en arrière-plan pour produire les visuels à partir de la base de données. Même si je travaille beaucoup dans ce domaine, je trouve cela assez bluffant. Cela rend l’accès aux insights beaucoup plus simple pour tout le monde dans l’entreprise, car vous n’êtes plus dépendant des autres pour extraire et créer ces jeux de données. Comme je l’ai dit, vous n’avez plus besoin d’être développeur. En posant simplement un prompt, du code SQL est généré en arrière-plan, ce qui rend les insights et les données plus accessibles à un public plus large au sein d’une entreprise. Donc, je pense que c’est clairement un aspect très puissant de l’IA générative. **Frederick Vallaeys:** Et je pense que c’est une transition parfaite vers l’idée que vous pouvez désormais faire vous-même des choses que, par le passé, vous auriez dû demander à d’autres membres de l’équipe de prendre en charge. Quel est votre point de vue sur l’avenir du spécialiste PPC ? Comment nous préparer pour l’avenir et nous assurer de continuer à gagner notre vie ? Nous n’aurons peut-être pas nécessairement besoin d’un emploi, mais nous aurons quand même besoin de revenus. Alors, comment maintenir cela ? **Tetsuo Konno:** Oui, exactement. Il y a plusieurs angles intéressants ici. D’abord, une réflexion qui peut sembler un peu cliché, du moins je pense que les Néerlandais diraient ça. Mais je crois toujours qu’il y a du vrai dans une phrase que nous utilisons dans certains de nos supports : en tant que marketeur, vous ne concurrencez pas l’IA, vous concurrencez les marketeurs qui l’utilisent efficacement et en tirent le meilleur parti. Donc, premier point : ne luttez pas contre elle. Au contraire, assurez-vous de devenir vraiment bon dans l’utilisation de l’IA prédictive et générative dans votre travail. Apprenez à travailler avec elle et à progresser continuellement dans ce domaine. Cela vous aidera à mieux comprendre ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas. Pour être honnête, le rôle d’un véritable spécialiste PPC mono-canal n’est peut-être plus suffisant aujourd’hui. Avec l’IA générative et tous les outils disponibles, il n’y a vraiment aucune excuse pour ne pas élargir ses compétences. L’IA peut libérer beaucoup de temps pour des tâches plus stratégiques. Je pense que l’avenir d’un rôle de spécialiste est d’être plus polyvalent, un peu plus en T. Il existe encore des domaines, du moins aujourd’hui, que l’IA n’a pas totalement maîtrisés — en particulier les projets complexes et pluridisciplinaires. Par exemple, l’activation des données nécessite toujours un alignement entre l’équipe data et le PPC. Comment garantir cet alignement ? Ou encore, comment prouver au CFO que nos investissements portent leurs fruits ? Comment démontrer l’incrémentalité d’un certain canal ou montrer le rôle de la recherche dans le mix média global et la manière dont ces données de recherche alimentent le modèle ? Donc, je pense qu’il faut prendre du recul et devenir plus stratégique, plus en T, c’est clairement la voie à suivre. J’ai même demandé à Gemini, inspiré par votre livre, où vous parlez des rôles de médecin PPC, pilote et enseignant, de proposer un quatrième rôle basé sur ce que je viens de mentionner. Ils ont suggéré quelque chose comme un chef, un prédicateur ou un chef d’orchestre, quelqu’un qui supervise plusieurs éléments en mouvement, les relie et définit la direction de chaque canal. C’est ainsi que je décrirais le futur rôle d’un spécialiste PPC. **Frederick Vallaeys:** Très bien. Oui, j’ai écrit un jour un article où je comparais cela à un restaurateur. L’analogie était que, lorsque vous utilisez des assistants de chat, vous pouvez leur demander de « cuisiner un excellent plat », et ils créeront quelque chose d’incroyable, mais vous pourriez le détester. C’est parce que, par défaut, vous n’avez pas précisé vos restrictions alimentaires ni les ingrédients que vous aimez. Une chose intéressante avec ces systèmes de chat, c’est que plus vous leur imposez de contraintes, plus ils deviennent en réalité capables de proposer des idées innovantes et intéressantes. Donc, l’astuce consiste à leur donner davantage de limites et à leur dire pour qui vous préparez ce plat. Une fois que vous faites cela, ils peuvent proposer quelque chose de formidable. Il s’agit de savoir comment les prompt-er et travailler avec eux pour obtenir les meilleurs résultats. Cela rejoint aussi l’exemple de localisation que vous avez mentionné plus tôt. L’un de mes exemples préférés est exactement ce que vous avez dit : il ne s’agit pas seulement de traduire une annonce de l’anglais vers le néerlandais. Il faut la rendre drôle pour un Néerlandais. Un Néerlandais est différent d’un Américain. Nous regardons des émissions différentes, nous avons des sensibilités différentes. Je l’ai d’ailleurs fait pour une annonce d’un service de livraison de fleurs. Je lui ai demandé de localiser l’annonce pour un public parisien, et il a commencé à introduire le mot « élégance » — qui est un terme courant utilisé à Paris. Le lendemain, j’ai vu une annonce pour Air France, et elle contenait le mot « élégance ». Au début, j’ai pensé que GPT l’avait juste inventé, mais il comprend clairement que « élégance » est une sensibilité locale pertinente à intégrer dans le message. **Tetsuo Konno:** Oui, exactement. Une autre façon de voir les choses, et je pense que cette analogie a toujours été valable pour le PPC, surtout en regardant vers l’avenir, c’est qu’il faut être un « maître des inputs ». Il s’agit d’entrer les bonnes données dans le système, d’avoir des objectifs clairs et de s’assurer que les données sont alignées. Mais dans l’univers de l’IA générative, comme vous l’avez dit, être un « maître des inputs » va au-delà de cela : cela signifie avoir les bons prompts et le bon contexte pour ces modèles. Donc, vous êtes toujours un maître des inputs, mais aussi un « évaluateur des outputs ». Tout ce qui se trouve entre les deux peut probablement être pris en charge par l’achat média piloté par l’IA — les différents types de campagnes dont nous avons parlé dans Google Ads. Mais évaluer ce résultat, le replacer dans le contexte du mix marketing global et prouver l’incrémentalité restent des tâches extrêmement précieuses. À mesure que nous nous éloignons de la gestion de campagnes, l’accent devrait se déplacer vers le fait de devenir un maître des inputs et un excellent évaluateur des outputs. **Frederick Vallaeys:** Oui, absolument. C’était fantastique de vous recevoir, Tetsuo, et merci d’avoir partagé ces incroyables insights sur l’IA générative et sur la manière de l’exploiter dans le cadre de Google Ads. Si les gens veulent vous contacter ou en savoir plus sur ce dont vous avez parlé, que doivent-ils faire ? **Tetsuo Konno:** Oui, vous pouvez me suivre sur LinkedIn. Je n’ai pas une belle URL ici, mais peut-être que vous pourrez l’ajouter plus tard. Mais oui, suivez-moi sur LinkedIn, et si vous me contactez, je vous répondrai sans aucun doute. Et nous pouvons aussi rester en contact via mon adresse e-mail Google. Si vous êtes à des événements autour d’Amsterdam, n’hésitez surtout pas à me contacter. Je ne pense pas être aux États-Unis de sitôt, mais je serai à Friends of Search en mars. Donc, n’hésitez pas à me contacter si vous avez des questions. **Frederick Vallaeys:** Super ! Et pour tous ceux qui regardent, nous inclurons le LinkedIn de Tetsuo dans les notes de l’épisode, ainsi qu’un certain nombre d’autres ressources qu’il a mentionnées. Sur ce, nous allons conclure un autre épisode. J’espère que vous l’avez apprécié ! Si c’est le cas, merci de liker et de vous abonner afin d’être informés des prochains épisodes. Merci d’avoir regardé PPC Town Hall. À bientôt pour le prochain. --- *Source: [Google explique comment tirer parti de ses outils d’IA pour des campagnes publicitaires rentables](https://www.optmyzr.com/fr/ppc-town-hall/google-explains-how-to-leverage-its-ai-tools-for-profitable-ad-campaigns/)* *© Optmyzr. All rights reserved.*