Le ciblage Amazon A+ Content est une expression maladroite, car le contenu A+ ne cible personne au sens publicitaire du terme. Il n’y a pas de sélecteur d’audience, pas d’enchère, pas de liste d’exclusion. Ce que les gens veulent dire lorsqu’ils utilisent cette expression, c’est ce qui décide réellement si le contenu enrichi est rentable : faire correspondre les modules de la page aux questions avec lesquelles l’acheteur est arrivé, et consacrer des efforts aux fiches produits où cette correspondance modifiera une décision d’achat. C’est un problème de ciblage dans tous les sens du terme, sauf au sens technique, et il vaut la peine d’être traité avec la même discipline que celle que vous appliqueriez à une campagne.
L’approche par défaut gaspille la plupart des opportunités. Une marque crée un modèle, l’applique à l’ensemble du catalogue, et les trois mêmes images de style de vie et l’histoire de la marque apparaissent sous un produit phare réalisant un volume important et sous un accessoire abandonné. Le produit phare méritait une réponse sur mesure à une objection spécifique. L’accessoire ne méritait rien du tout. Répartir le même actif uniformément sur les deux est la façon dont le contenu enrichi devient une simple décoration.
Commencez par la question sans réponse de l’acheteur
Lorsque l’acheteur fait défiler la page au-delà de la boîte d’achat vers le contenu enrichi, il a généralement déjà décidé qu’il voulait cette catégorie de produit. Ce qu’il n’a pas décidé, c’est s’il doit acheter le vôtre, et il fait défiler la page parce qu’un point n’est pas résolu. Est-ce que ça va aller ? Le matériau est-il ce que la photo suggère ? Comment se compare-t-il au produit moins cher au-dessus ? La marque existera-t-elle l’année prochaine si la pièce se casse ? Le contenu enrichi qui ne répond pas à l’une de ces questions remplit simplement l’espace.
Trouver la question réelle ne nécessite pas de devinettes. La section des questions des clients sur votre propre fiche produit et sur celles des deux concurrents classés au-dessus de vous est une transcription directe de la confusion. Les avis négatifs dans la tranche de trois et quatre étoiles ont tendance à décrire une inadéquation entre les attentes et la réalité plutôt qu’un défaut, ce qui est exactement l’écart que le contenu peut combler. Les données sur les raisons des retours, lorsque vous les avez, sont la source la plus honnête de toutes. Nous établissons une courte liste classée des objections par produit avant que quiconque n’ouvre un fichier de conception.
Le ciblage Amazon A+ Content commence par la sélection des fiches produits
Le contenu enrichi coûte du temps de conception et de rédaction, et ce temps est limité, donc la seconde moitié du ciblage Amazon A+ Content consiste à décider où il va. Les fiches produits qui justifient un travail sur mesure ont tendance à partager un profil : un trafic significatif qui arrive déjà, un taux de conversion inférieur à ce que réalisent des produits comparables dans la catégorie, et une décision d’achat avec une incertitude réelle. Un produit qui convertit déjà bien a moins de marge de manœuvre. Un produit que personne ne visite a un problème de trafic que le contenu ne résoudra pas.
- Trafic élevé, conversion faible : le candidat le plus clair, car l’audience est déjà là et quelque chose sur la page les fait fuir
- Achats réfléchis ou techniques où l’ajustement, la compatibilité ou les matériaux suscitent des hésitations, et où un module de comparaison fait un vrai travail
- Produits dont les avis décrivent à plusieurs reprises une inadéquation entre les attentes et la livraison, que le contenu peut corriger avant l’achat
- Familles de variations où les acheteurs doivent choisir entre des tailles ou des modèles, et où le choix leur est actuellement laissé sans aide
- Nouveaux lancements sans base d’avis, où le contenu apporte la crédibilité qu’un nombre d’avis fournirait normalement
Tout ce qui est en dehors de cette liste reçoit le modèle, et c’est très bien. Un modèle propre et cohérent appliqué largement est une base raisonnable. L’erreur est de croire que la base est une stratégie. Nous constatons généralement qu’une petite fraction d’un catalogue représente la majeure partie de l’amélioration de la conversion adressable, et concentrer le budget de conception là-bas produit plus que de le répartir uniformément.
Faire correspondre le module au message
Différents types de modules effectuent différents travaux et ne sont pas interchangeables. Un tableau de comparaison résout un choix entre vos propres variantes et est gaspillé sur un produit à variante unique. Un module de dimensions ou de spécifications répond à l’anxiété liée à l’ajustement, ce que le texte d’un paragraphe ne fera pas, car l’acheteur scanne plutôt qu’il ne lit. Les modules image-avec-texte portent bien une seule affirmation et mal une liste de quatre affirmations. L’histoire de la marque se trouve en bas pour une raison : elle compte pour un acheteur qui est déjà convaincu et qui vérifie s’il vous fait confiance.
La séquence compte autant que la sélection. L’objection la plus forte est répondue en premier, près du haut du défilement, car l’attention chute fortement. Nous avons déplacé un module de taille de la position quatre à la position un sur des fiches produits sans aucun autre changement, et l’amélioration était visible dans le taux de retour autant que dans la conversion. L’ordre est ce qui se rapproche le plus d’un contrôle de ciblage offert par ce format, et la plupart des marques ne l’ajustent jamais.
Mesurer sans se tromper soi-même
Le contenu enrichi ne peut pas être testé par test fractionné comme une publicité, donc la mesure doit être traitée avec soin. Déployer les changements par cohortes plutôt que tous en même temps, comparer avec des produits similaires laissés inchangés sur la même période, et observer le taux de retour parallèlement à la conversion donne une lecture défendable. Une augmentation de la conversion qui arrive avec une hausse correspondante des retours n’est pas une victoire, c’est une promesse que le produit ne peut pas tenir, et cela coûtera plus cher en avis que ce qui a été gagné en commandes.
Bien fait, le ciblage Amazon A+ Content est une discipline étroite avec une méthode peu glamour : trouvez l’objection, choisissez les fiches produits où sa résolution déplace de l’argent, choisissez le module qui y répond, placez-le là où il sera vu, et vérifiez le résultat par rapport aux retours ainsi qu’aux ventes. C’est moins excitant que l’expression ne le suggère et considérablement plus fiable.
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