Chaque vendeur avec qui nous discutons s’est vu proposer l’automatisation Amazon Ads comme un moyen de supprimer l’humain du compte. Ce n’est pas ce qu’elle fait de mieux. L’automatisation est excellente pour les tâches avec une règle claire, une fréquence élevée et un risque limité : ajuster les enchères dans une fourchette, mettre en pause un terme qui a dépensé un seuil sans conversions, signaler un produit en rupture de stock qui est toujours annoncé. Elle est médiocre pour tout ce qui nécessite un jugement sur ce que l’entreprise essaie de devenir.
La question utile n’est donc pas de savoir s’il faut automatiser, mais où tracer la ligne. Notre règle de travail est que l’automatisation gère les décisions qui sont réversibles, répétables et mesurables en quelques jours. Les humains gèrent les décisions qui sont coûteuses à inverser, dépendent d’informations extérieures aux données publicitaires ou définissent la direction que l’automatisation suit ensuite. Tracez cette ligne explicitement et par écrit, car si vous la laissez implicite, elle bougera sans que personne ne s’en aperçoive.
Ce que l’automatisation Amazon Ads gère bien
L’ajustement des enchères dans des limites définies est l’évidence même. Un moteur de règles ou la propre logique d’enchères d’Amazon réagira aux changements de performance plus rapidement et de manière plus cohérente qu’une personne vérifiant chaque semaine, et le coût d’un mauvais ajustement est faible car le cycle suivant le corrige. Le dayparting et le pacing budgétaire entrent dans la même catégorie. Tout comme l’hygiène : alertes pour les termes dépensant au-dessus d’un seuil sans conversions, pour les campagnes atteignant le budget avant midi, pour les produits annoncés qui sont en rupture de stock.
La récolte de termes de recherche peut également être partiellement automatisée, dans le sens où la liste des candidats peut être générée automatiquement. Nous vérifions toujours avant de promouvoir, car un terme peut bien convertir pour des raisons qui ne persisteront pas, comme un concurrent en rupture de stock.
- Changements d’enchères dans une fourchette limitée, basés sur une règle de performance définie
- Pacing budgétaire et dayparting par rapport aux modèles de demande connus
- Alertes pour les dépenses inutiles, l’épuisement du budget et la publicité pour des produits en rupture de stock
- Génération de candidats pour les négatifs et pour la récolte de termes de recherche
- Assemblage de rapports de routine, afin que les gens passent leur temps à lire plutôt qu’à construire
Ce qui devrait rester avec une personne
La structure de campagne est une décision humaine, car elle encode ce que vous croyez sur la façon dont votre catalogue se vend et il est coûteux de la défaire. Les ratios de rendement cibles sont des décisions humaines, car ils dépendent de la marge, de la position du stock, de la stratégie de lancement et de combien vous êtes prêt à perdre pour gagner un rang sur un nouveau produit. Rien de tout cela n’est visible dans les données publicitaires, et une automatisation qui optimise vers un chiffre auquel personne n’a réfléchi attentivement optimisera très efficacement vers le mauvais endroit.
Tout ce qui implique des politiques ou des réclamations reste humain. Tout comme la décision de passer à l’échelle. L’automatisation continuera joyeusement à alimenter une campagne qui fonctionne, jusqu’au point où l’exécution ne peut plus suivre et où les conséquences des expéditions tardives frappent tout le compte.
Le mode de défaillance que personne ne prévoit
L’échec d’automatisation Amazon Ads le plus courant que nous voyons n’est pas une dépense excessive dramatique. C’est la dérive. Les règles sont définies une fois, les conditions changent et personne ne les revisite. Un plafond d’enchères qui était généreux dans un trimestre calme devient une contrainte dure lorsque la concurrence augmente, et le compte perd lentement du volume sans aucune erreur expliquant pourquoi. Les chiffres semblent bons isolément. Seule la tendance le montre.
La solution est de traiter les règles d’automatisation comme des choses avec des dates de révision. Chaque règle a un propriétaire et une date où quelqu’un vérifie si ses hypothèses sont toujours valables. Les règles sans propriétaires deviennent permanentes par défaut, ce qui explique comment les comptes finissent par exécuter une logique qu’un entrepreneur parti il y a deux ans a mise en place.
Configurer sans perdre en visibilité
Commencez manuellement, automatisez ce que vous faisiez déjà à la main. Si vous ne pouvez pas décrire la règle que vous suivez, vous n’êtes pas prêt à l’automatiser, et encoder une règle vague produit des absurdités confiantes. Une fois qu’une règle est en ligne, gardez un journal des modifications, car lorsque la performance change, vous devez savoir si la cause était le marché ou quelque chose que vous avez changé.
Donnez à chaque automatisation une limite qu’elle ne peut pas franchir : une enchère maximale, une dépense quotidienne maximale, un seuil de données minimal avant d’agir. Les limites rendent l’automatisation sûre à exécuter sans surveillance, et elles ne coûtent presque rien à ajouter lors de la configuration. Les ajouter après un incident est une conversation beaucoup moins agréable.
La répartition pratique
Dans les comptes que nous gérons, l’automatisation gère le travail mécanique à haute fréquence et une personne passe son temps sur la structure, sur la qualité des fiches produits, sur les produits qui méritent un investissement, et sur la lecture des données de termes de recherche pour des choses qu’une règle ne remarquerait pas. Cette répartition tire le meilleur parti des deux. L’automatisation est plus rapide qu’une personne dans ce qu’elle fait. La personne fait un travail qui se cumule, ce qu’aucun moteur de règles ne produira.
Si votre automatisation prend des décisions que vous ne pouvez pas expliquer, ce n’est pas de la sophistication. C’est une lacune dans votre propre compréhension du compte, et cela finira par coûter plus cher que le temps qu’elle a économisé.
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