Comment Alien Road utilise les outils d'IA d'Amazon Ads dans les campagnes de ses clients

Amazon a ajouté des fonctionnalités d’automatisation et génératives à sa console publicitaire au fil des années. Celles que nous utilisons le plus souvent dans le travail avec les clients se répartissent en quatre groupes.

• Enchères : enchères dynamiques (à la baisse uniquement, à la hausse et à la baisse), ajustements de placement et enchères basées sur des règles pour Sponsored Products.
• Ciblage : ciblage automatique avec correspondance proche, correspondance large, substituts et compléments, plus ciblage basé sur les thèmes pour Sponsored Brands.
• Création : le générateur d’images par IA et le générateur de vidéos dans la console, qui créent des scènes de style de vie et de courtes vidéos à partir d’images de produits.
• Mesure et planification : Amazon Marketing Cloud (AMC) pour l’analyse personnalisée des audiences et des parcours, et les fonctionnalités de recommandation dans le gestionnaire de campagnes.

La disponibilité diffère selon le marché et le type de compte, et les fonctionnalités changent, nous vérifions donc la console de chaque client plutôt que de supposer qu’une fonctionnalité est présente.

Les campagnes automatiques permettent à Amazon de faire correspondre les publicités aux recherches et aux produits en fonction de la fiche produit. Ce sont des outils de découverte, pas une structure finale. Nous les exécutons avec des budgets modestes et traitons leurs rapports sur les termes de recherche comme de la recherche.

Chaque semaine, l’équipe exporte le rapport sur les termes de recherche et trie les termes en trois groupes. Les termes convertissant avec un coût publicitaire des ventes (ACOS) acceptable passent dans des campagnes manuelles exactes et d’expression. Les termes non pertinents ou déficitaires deviennent des mots-clés négatifs dans la campagne automatique. Les termes avec des clics mais trop peu de données restent pour un autre cycle.

Cette boucle de « récolte et négation » n’est pas nouvelle, mais la correspondance pilotée par l’IA la rend plus importante : l’algorithme trouve des correspondances plus lointaines qu’auparavant, et certaines sont utiles tandis que d’autres sont simplement coûteuses.

Les enchères dynamiques à la hausse et à la baisse augmentent les enchères jusqu’à 100 % pour le placement en haut de recherche et jusqu’à 50 % pour d’autres placements lorsqu’Amazon prédit qu’une vente est plus probable. Cela convient aux campagnes avec un ACOS éprouvé et une marge suffisante. Pour les nouveaux produits ou les marges serrées, nous commençons par « à la baisse uniquement », ce qui réduit les enchères lorsque la conversion semble peu probable.

Un ensemble de règles simple

Dans un compte typique, l’équipe écrit les règles d’enchères avant le lancement afin que les changements soient délibérés :

• Lancement de nouveau produit : dynamique à la baisse uniquement, ajustements de placement fixes à zéro, révision après 14 jours.
• Produit phare éprouvé : dynamique à la hausse et à la baisse, ajustement en haut de recherche basé sur les données du rapport de placement.
• Termes de marque défensifs : enchères fixes, car l’objectif est la couverture plutôt que l’efficacité.
• Stock de liquidation : enchères basées sur des règles qui réduisent les dépenses à mesure que l’inventaire diminue.

Ce sont des points de départ. Le rapport de placement décide des ajustements après quelques semaines de données.

Les petites marques n’ont souvent que des photos de produits sur fond blanc, qui sont nécessaires pour l’image principale de la fiche produit mais faibles pour Sponsored Brands et Sponsored Display. Le générateur d’images par IA place le produit dans une scène générée, comme un comptoir de cuisine ou un environnement extérieur, à partir d’une courte invite.

Nos designers l’utilisent pour des variantes rapides, puis examinent chaque image par rapport aux politiques créatives d’Amazon et au style de la marque. Le produit lui-même ne doit pas être modifié, et les scènes générées ne doivent pas impliquer des fonctionnalités que le produit n’a pas. Lorsqu’une marque dispose d’une photographie solide, nous utilisons de vraies photos et gardons le générateur pour tester de nouveaux concepts.

La vidéo suit la même logique. La vidéo Sponsored Brands a tendance à se démarquer dans les résultats de recherche, et le générateur de vidéos donne aux marques sans budget de production une première version à tester.

AMC est un environnement de salle blanche où les annonceurs exécutent des requêtes SQL sur des données publicitaires au niveau de l’événement, avec des règles de confidentialité qui ne renvoient que des résultats agrégés. Il répond à des questions que les rapports standard ne peuvent pas : combien de clients ont vu une publicité DSP avant de rechercher la marque, quelle est la durée du parcours d’achat, ou quelles campagnes attirent des clients nouveaux pour la marque qui achètent à nouveau.

Pour les clients éligibles, nous utilisons AMC pour créer des audiences, par exemple des personnes qui ont consulté une page de détails de produit mais n’ont pas acheté, et pour vérifier si les dépenses en haut de tunnel aident les résultats en bas de tunnel. AMC nécessite du temps d’analyste et une quantité minimale de données pour renvoyer des résultats, ce n’est donc pas le bon outil pour chaque compte.

Les recommandations dans la console sont écrites par la plateforme qui vend les publicités. Beaucoup sont sensées, comme l’augmentation des budgets sur les campagnes qui s’épuisent tôt. Certaines augmentent simplement les dépenses. Nous évaluons chacune par rapport aux objectifs convenus au lieu de les accepter en bloc.

La création générée nécessite une révision, tant pour la politique que pour l’honnêteté. Et le ciblage automatique nécessite une négation constante ; laissé seul pendant un mois, il peut dériver vers un trafic large et de faible intention.