Un aperçu des stratégies d'enchères intelligentes et d'enchères automatiques de Google Ads

Vous avez travaillé dur pour créer un site Web stellaire. Vous avez créé des campagnes Google Ads de qualité et effectué des tests pour trouver les meilleures pages de destination post-clic pour chaque audience. Vous avez répété et réitéré les tests de contenu publicitaire, tout en gérant fidèlement vos enchères de mots clés et vos budgets. Peut-être avez-vous même passé du temps avec des événements déclenchés par des clics dans GTM pour vous assurer que toutes vos conversions sont correctement suivies. Et pourtant, vous avez encore du mal à atteindre les objectifs de CPA ou à développer votre compte.

Il est temps de laisser les robots commencer à aider.

Vous faites tout ce qu'il faut, mais vous n'avez pas assez de temps pour superviser parfaitement chaque enchère de mot clé, budget, variation d'annonce et cible d'audience. Heureusement, vous êtes un spécialiste du marketing technique avisé et êtes prêt à tirer parti de l'apprentissage automatique pour tirer encore plus parti de vos dollars PPC. L'un des meilleurs tests à effectuer lorsque vous explorez le monde de l'automatisation et de l'apprentissage automatique est celui des stratégies d'enchères Google Ads.

Comment Google Ads Smart Bidding utilise le machine learning pour une automatisation des enchères plus puissante

Google Ads a introduit des stratégies d'enchères intelligentes en 2016, en s'appuyant sur les précédentes options d'enchères automatisées annoncées dès la mi-2010. Au cours des deux dernières années, Smart Bidding n'a cessé de se développer et de gagner en puissance. Google a ajouté deux nouveaux objectifs stratégiques, et les algorithmes de support continuent d'évoluer à mesure que l'apprentissage automatique devient plus avancé. La liste complète des stratégies disponibles est examinée ci-dessous, mais examinons d'abord comment et pourquoi les stratégies d'enchères intelligentes fonctionnent.

Chaque utilisateur de la recherche Google possède plusieurs caractéristiques d'identification, ou "signaux". Ceux-ci incluent des choses comme :

• Appareil
• Lieu
• Le genre
• Âge
• Le niveau de revenu
• Moment de la journée
• Jour de la semaine

Google montre aux annonceurs des agrégations de performances à partir de l'un de ces signaux ou, dans certains cas, même une combinaison de deux ou plus. Les gestionnaires PPC expérimentés savent qu'il est judicieux d'implémenter des modificateurs d'enchères pour les signaux dont les performances agrégées diffèrent notablement de la norme. En même temps, cependant, ils reconnaissent également que personne ne peut jamais couvrir parfaitement toutes les variations et combinaisons de signaux qui peuvent survenir.

Pour rendre les choses encore plus compliquées, il existe d'autres signaux qui nécessitent des décisions tout ou rien lorsqu'ils sont confrontés manuellement :

• Les paramètres géographiques peuvent être définis pour inclure les utilisateurs intéressés par vos emplacements cibles, en plus de ceux physiquement présents
• Les annonces textuelles peuvent être susceptibles d'être diffusées sur tous les partenaires du Réseau de Recherche ou n'en choisir aucune
• Les paramètres de campagne et de groupe d'annonces peuvent utiliser une automatisation sélective pour une rotation d'annonces "optimisée" qui tient compte de diverses caractéristiques d'annonces

Plusieurs signaux sont totalement invisibles dans les segments de données Google Ads, notamment le navigateur et le système d'exploitation, les interactions antérieures avec le site Web, les attributs des produits, entre autres (voir la liste complète des signaux d'enchères automatiques). De plus, même si les données étaient disponibles pour analyse, il n'existe actuellement aucun moyen de modifier manuellement les enchères en fonction de ces signaux cachés :

Entrez dans l'apprentissage automatique.

Le machine learning de Google Ads suit et analyse chaque signal visible et caché de chaque recherche et de chaque clic. L'apprentissage automatique peut détecter les variations infimes mais significatives du comportement des utilisateurs qui découlent de différences démographiques, d'utilisation d'appareils et d'intérêts et de préférences exprimés ou inférés. Ces signaux sont ensuite recoupés avec des données de performance, telles que les taux de clics et de conversion historiques, et les enchères sont augmentées ou diminuées pour atteindre la cible sélectionnée.

En fin de compte, l'apprentissage automatique est une approche extrêmement dynamique et basée sur les données, ce qui lui donne le potentiel d'être un outil puissant dans votre arsenal PPC.

Comparaison des avantages des stratégies courantes d'enchères intelligentes

Avant de tester une stratégie d'enchères intelligentes, assurez-vous de comprendre les raisons pour lesquelles vous n'utilisez PAS une stratégie d'enchères PPC automatisées. Si vous êtes certain que vos campagnes répondent aux critères de réussite des stratégies d'enchères intelligentes (15 ou 30 conversions/30 jours, seules les actions de conversion de qualité sont signalées dans la colonne "Conversions", aucune date de fin de campagne à venir), la tâche suivante consiste à déterminer quelle stratégie d'enchères correspond le mieux à votre besoin.

Il existe actuellement quatre stratégies d'enchères automatiques prises en charge par les stratégies d'enchères intelligentes Google Ads :

• CPC amélioré
• CPA cible
• ROAS cible
• Maximiser les conversions

Bien qu'il ne s'agisse pas techniquement d'une stratégie d'enchères intelligentes (car elle se concentre sur le trafic plutôt que sur les conversions), Maximiser les clics est également couramment pris en compte lors de l'examen des options d'enchères intelligentes.

Pour tirer parti des avantages des stratégies d'enchères intelligentes, vous devez tenir compte des objectifs de chaque stratégie en coordination avec les vôtres :

Choisir la bonne stratégie d'enchères intelligentes à tester

Chaque option de stratégie d'enchères intelligentes a sa propre approche unique pour générer un trafic, un engagement et des conversions de haute qualité. Ces approches déterminent l'algorithme sous-jacent utilisé pour manipuler vos enchères de campagne, de groupe d'annonces et de mots clés. Ainsi, faire le bon choix est crucial pour une application réussie.

Pour parcourir plus facilement les options, vous pouvez utiliser le tableau ci-dessous pour identifier la stratégie d'enchères intelligentes que vous devez tester en premier pour atteindre vos objectifs :

Il est recommandé de tester les nouvelles stratégies d'enchères via les tests Google Ads, qui vous permettent de comparer directement les performances de votre stratégie d'enchères précédente sur la période examinée.

Déterminer si les enchères intelligentes fonctionnent pour vous

Une fois votre test lancé, il peut être difficile de déterminer si les stratégies d'enchères intelligentes fonctionnent réellement en votre faveur. Google Ads affiche les résultats par rapport à la campagne source lors de l'affichage de n'importe quel onglet d'un test :

Avec une expérience bien nommée, cependant, vous pouvez plus facilement voir les performances comparées en téléchargeant un simple rapport de campagne et en examinant les KPI de votre campagne source et de l'expérience côte à côte (ou ligne par ligne, dans ce cas).

Exemple 1 : Maximiser les conversions

Une expérience récente conclue pour le compte d'un client de génération de prospects montre comment la stratégie Maximiser la conversion a pu améliorer considérablement les performances dans une campagne de recherche à budget limité.

Le test a été lancé dans deux campagnes générant un volume de prospects constant à un CPA inférieur à la moyenne. Étant donné que les prospects de ces campagnes particulières étaient plus difficiles à conclure en interne, l'objectif était de générer plus de prospects sans investir de dépenses supplémentaires. La stratégie d'enchères "Maximiser les conversions" a permis d'augmenter le trafic, l'engagement et les statistiques de conversion, avec un coût total et un coût/conversion inférieurs :

Les deux campagnes testant Maximiser les conversions avec des tests ont enregistré plus de conversions à un CPA inférieur que leurs homologues au CPC optimisé. Par conséquent, la stratégie Maximiser les conversions a été pleinement appliquée et a continué à bien fonctionner.

Un résultat comme celui-ci est celui que tout le monde veut voir lors de l'examen de leurs expériences de campagne, mais malheureusement, la plupart ne sont pas tout à fait cet idéal.

Exemple 2 : CPA cible

Considérez une autre expérience d'un compte de génération de leads, dans laquelle le CPA cible a été testé pour augmenter le volume de leads à un coût par conversion spécifié, et les résultats n'étaient pas du tout clairs.

Ce test a été lancé sur deux campagnes générant historiquement des leads de qualité, mais où le coût/conversion avait augmenté avec le temps. Étant donné que les campagnes n'étaient pas limitées par le budget, l'objectif était d'optimiser la diffusion des annonces afin de réduire les dépenses inutiles pour les utilisateurs peu susceptibles de convertir. La stratégie d'enchères au CPA cible a permis de réduire les coûts tout en augmentant le taux de conversion, mais au prix d'une baisse du trafic et du volume de conversion :

Les deux campagnes ont donné des résultats mitigés et la décision finale a été prise en fonction des objectifs initiaux de l'expérience. Le CPA cible est connu pour limiter parfois le trafic afin d'éviter de dépasser l'enchère de CPA, mais il a effectivement réduit le coût par conversion en réduisant les dépenses inutiles et en concentrant la diffusion des annonces sur les chercheurs de haute qualité. La diminution des impressions, des clics et des conversions a été ignorée au profit d'enchères plus efficaces pour générer des prospects de haute qualité à moindre coût.

Réflexions finales

Les enchères intelligentes sont conçues pour attirer davantage d'utilisateurs parmi les meilleurs sur vos pages de destination post-clic. Cependant, il faut comprendre que les algorithmes peuvent tenir cette promesse différemment. Parfois, ils l'accompliront principalement en fournissant une plus grande quantité de trafic. D'autres fois, le trafic peut diminuer en faveur de la conduite d'utilisateurs de meilleure qualité vers votre site ou votre page de destination post-clic.

Si les résultats de votre test sont mitigés, n'oubliez pas de réfléchir à vos objectifs initiaux lorsque vous déterminez un gagnant, et envisagez d'ajuster les variables si nécessaire afin de trouver la stratégie d'enchères la plus efficace pour chacune de vos campagnes.