Votre intuition au secours de l’intelligence artificielle de Google Ads

L’intelligence artificielle (IA) de Google Ads n’a peut-être jamais été aussi efficace, mais elle ne s’avère pas toujours fiable au moment de faire des choix

Jean-Michel Fontaine, marketing director

Par JEAN-MICHEL FONTAINE

Google, l’un des grands pionniers mondiaux de l’intelligence artificielle, affirme souvent que l’IA de sa plate-forme publicitaire n’a jamais été aussi puissante. S’il est vrai que Google teste et affine en permanence ses algorithmes et introduit de nouvelles fonctionnalités, son intelligence artificielle ne peut pas encore remplacer l’intuition. Les annonceurs ne doivent donc pas s’appuyer complètement sur cette IA s’ils souhaitent maximiser leur retour sur investissement.

Vélo et bicyclette : la méprise de Google

Parmi nos clients internationaux figure un grand magasin de e-commerce proposant une large gamme de biens de consommation. Afin de maximiser son champ d’action, nous avons lancé des campagnes spécifiques à chaque catégorie de produit, avant de créer des groupes d’annonces adaptés à chacune d’elles. Or l’analyse des performances de l’un des groupes nous a valu quelques surprises. Explications.

En juillet 2019, nous avons créé un groupe d’annonces ciblant les anglophones destiné à promouvoir les bicyclettes vendues par le magasin. Bien sûr, nous avons veillé à intégrer le terme « bicycle » dans tous nos mots clés, ainsi que d’autres termes associés relevant des produits et services proposés par notre client. Nous avons ainsi trouvé plus de 1 000 mots clés, que nous avons ajoutés au groupe d’annonces, et chaque publicité mentionnait au moins deux fois le mot « bicycle ». Le groupe d’annonces était donc parfaitement optimisé.

Les performances de la campagne ont connu une progression constante jusqu’en février 2020. En mars, compte tenu des problèmes provoqués par la pandémie, nous avons décidé d’analyser en détail les termes de recherche associés à nos campagnes, afin de traiter les problématiques liées à la brand safety – le risque que court une marque de voir ses annonces publiées suite à des requêtes nocives pour son image. C’est alors que nous avons fait cette découverte surprenante : le groupe d’annonces assurant la promotion des bicyclettes enregistrait un score de qualité de seulement 3,8 sur 10, malgré une page de destination optimisée en termes de mots clés et des publicités mentionnant clairement des bicyclettes.

La raison à cela s’est avérée encore plus étonnante. Alors que nous n’avions utilisé que des mots clés contenant « bicycle », Google a décidé d’afficher nos publicités pour les utilisateurs cherchant des vélos. Si cette décision est somme toute logique, c’est le motif de la mauvaise note qui nous a le plus surpris : Google nous a pénalisés car nos publicités ne mentionnaient pas le terme « bike ». Le taux de clic (CTR) était donc plus bas, tandis que cette mauvaise note faisait descendre la position des publicités et augmentait les coûts par clic.

Une solution simple pour pallier les limites de Google

Si l’IA de Google Ads est incontestablement perfectionnée et s’améliore en permanence, elle a clairement montré ses limites dans ce cas précis. Pour optimiser son fonctionnement, nous avons donc dû intégrer des connaissances humaines et de l’intuition.

En mars 2020, nous avons dupliqué le groupe d’annonces « Bicyclettes » en donnant le nom de « Vélos » au nouveau groupe ainsi obtenu. Nous avons également remplacé toutes les mentions « bicycle » par les termes « bike » dans le texte des publicités. Immédiatement, les deux groupes d’annonces ont vu leurs performances s’améliorer.

Nous enregistrons à présent d’excellents résultats, si nous comparons les groupes d’annonces « Bicyclettes » + « Vélos » au groupe d’annonce « Bicyclettes » avant sa séparation en deux groupes :

  • Le coût par clic (CPC) a baissé de 2 %.
  • Le coût par conversion a baissé de 35 %.
  • Le taux de conversion a augmenté de 54 %.
  • Le retour sur les dépenses publicitaires (ROAS) a augmenté de 62 %.

Conclusion

Le problème initial s’explique par la stratégie suivie par Google ces dernières années, qui a accordé de plus en plus de liberté à son IA tout en laissant moins de contrôle aux annonceurs. Trois grandes dates illustrent cette tendance :

  • 2018: Google Ads ne tient plus compte des correspondances exactes de mots clés.
  • 2020: Google Ads ne montre plus tous les termes de recherche.
  • 2021: Google Ads n’autorise plus le BMM (ciblage large modifié des mots clés).

Suite à ces changements, il s’avère donc nécessaire de procéder à des tests et à des ajustements en continu plutôt que de s’appuyer entièrement sur l’IA de Google Ads pour définir des termes de recherches et des mots clés.

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À propos de l'auteur

Jean-Michel Fontaine
Jean-Michel is a well of knowledge in all things digital, as well as an incurable spreadsheet fanatic. He genuinely likes to share his experience and to build up our clients digital competencies.