Les stratégies d’enchères automatisées dans Google Ads utilisent l’apprentissage automatique pour définir les enchères de vos annonces au moment de la vente, dans le but d’optimiser les conversions ou la valeur de conversion. Cette approche, souvent appelée enchères au moment de la vente, élimine le besoin d’ajustements manuels en évaluant des millions de signaux en temps réel. Les annonceurs peuvent aligner ces stratégies sur des objectifs commerciaux spécifiques, tels que l’augmentation du volume de prospects ou la maximisation du retour sur les dépenses publicitaires, en permettant au système d’ajuster les enchères en fonction de la probabilité qu’un utilisateur effectue une action souhaitée.
Comment fonctionne Smart Bidding ?
Smart Bidding est un sous-ensemble d’enchères automatisées qui utilise l’IA pour optimiser les conversions ou la valeur de conversion à chaque vente aux enchères. Lorsqu’un utilisateur effectue une recherche, le système Google Ads évalue divers signaux contextuels, notamment l’appareil, l’emplacement, l’heure de la journée, les listes de remarketing, la langue du navigateur et le système d’exploitation. Ces signaux sont traités instantanément pour déterminer la probabilité d’une conversion. Comme le système calcule ces enchères au moment de la vente, il peut réagir à l’intention de l’utilisateur plus efficacement que ne le pourraient jamais les enchères manuelles.
Dans un compte typique, le système s’appuie sur des données de conversion historiques pour affiner ses prédictions. Plus le système dispose de données sur les interactions précédentes des utilisateurs, mieux il peut prédire la valeur d’un clic futur. Lorsque vous passez à une stratégie automatisée, la campagne entre dans une phase d’apprentissage. Pendant cette période, l’algorithme collecte des informations pour comprendre quels segments d’utilisateurs sont les plus susceptibles de convertir. Il est courant que les performances fluctuent légèrement pendant que l’IA calibre ses modèles internes sur votre configuration spécifique de suivi des conversions.
Quelle stratégie d’enchères automatisée choisir ?
Le choix de la bonne stratégie dépend de votre objectif commercial principal. Si votre objectif est de générer autant de prospects que possible, le CPA cible (coût par acquisition) pourrait être le choix le plus approprié. Cette stratégie définit les enchères pour obtenir autant de conversions que possible à votre coût cible défini. Si vous vous concentrez sur le commerce électronique, le ROAS cible (retour sur les dépenses publicitaires) vous permet de définir un objectif pour les revenus que vous souhaitez générer pour chaque dollar dépensé en publicité, en ajustant automatiquement les enchères pour atteindre cet objectif d’efficacité spécifique.
Pour les campagnes plus récentes avec un historique de conversion limité, Maximiser les clics est un point de départ courant. Cette stratégie se concentre sur l’obtention du plus grand nombre de trafic dans le cadre de votre budget quotidien, ce qui aide le compte à collecter suffisamment de données initiales pour éventuellement passer à une stratégie basée sur les conversions plus tard. Si vous souhaitez augmenter la visibilité de la marque plutôt que des conversions immédiates, le Taux d’impressions cible est une option qui se concentre sur l’affichage de vos annonces en haut de la page ou n’importe où sur la page de résultats de recherche, selon vos préférences.
Quels sont les avantages courants de l’utilisation de l’IA dans les enchères ?
Le principal avantage de l’utilisation des enchères automatisées est la possibilité de faire évoluer vos efforts sans augmenter le temps consacré à la gestion manuelle des enchères. En utilisant l’apprentissage automatique, vous évitez le piège de définir des enchères statiques qui ne tiennent pas compte des fluctuations quotidiennes de la concurrence ou du comportement des utilisateurs. L’IA gère les mathématiques complexes derrière chaque vente aux enchères, garantissant que votre budget est alloué aux utilisateurs les plus susceptibles d’agir, ce qui constitue un changement important par rapport aux approches manuelles traditionnelles.
Un autre avantage est l’analyse croisée des signaux qui se produit lors des enchères au moment de la vente. Un gestionnaire humain pourrait avoir du mal à ajuster manuellement les enchères pour chaque combinaison d’appareil, d’emplacement et de liste d’audience. Les systèmes automatisés traitent ces combinaisons systématiquement. Par exemple, si un utilisateur effectuant une recherche sur un appareil mobile dans une ville spécifique a montré une forte intention historique, le système peut enchérir de manière plus agressive pour cette vente aux enchères spécifique tout en réduisant les enchères pour le trafic moins qualifié, étirant ainsi efficacement votre budget.
Liste de contrôle pour configurer votre première campagne automatisée
- Vérifiez que le suivi des conversions est correctement installé sur toutes les pages de votre site Web.
- Assurez-vous que vos données de conversion sont exactes en vérifiant les balises en double ou manquantes.
- Choisissez un budget qui permet à la campagne de rester active tout au long de la journée sans atteindre les limites prématurément.
- Évitez d’apporter des modifications fréquentes aux objectifs d’enchères au cours des deux premières semaines d’une nouvelle stratégie.
- Surveillez le statut d’apprentissage dans l’onglet des paramètres de la campagne pour confirmer que le système a terminé sa collecte initiale de données.
Comment gérer efficacement la phase d’apprentissage ?
Lorsque vous appliquez une stratégie d’enchères automatisée, la campagne peut afficher un statut ‘Apprentissage’ pendant plusieurs jours. Pendant ce temps, le système teste différents niveaux d’enchères pour trouver le point optimal pour vos objectifs. Il est essentiel de laisser ce processus suivre son cours sans interférence. Une erreur courante dans de nombreux comptes consiste à modifier les objectifs trop tôt, ce qui réinitialise le processus d’apprentissage et oblige l’IA à repartir de zéro, entraînant des dépenses inefficaces et des résultats de performance incohérents.
Si vous gérez une boutique Shopify vendant des articles ménagers, par exemple, vous pourriez voir des volumes de conversion plus faibles en semaine et des volumes plus élevés le week-end. L’IA identifie ces modèles au fil du temps et ajuste automatiquement votre comportement d’enchères. En laissant suffisamment de temps à la campagne pour accumuler des données, vous permettez au système d’anticiper ces cycles. Une patience constante au cours des 14 à 30 premiers jours fait généralement la différence entre une stratégie qui échoue et une stratégie très rentable.
Quand passer des enchères manuelles aux enchères automatisées ?
La transition vers les enchères automatisées est plus réussie lorsque vous disposez d’un flux constant de données de conversion. Une règle empirique consiste à avoir au moins 15 à 30 conversions au cours des 30 derniers jours avant de passer au CPA cible ou au ROAS cible. Cela garantit que l’algorithme a une compréhension de base de ce à quoi ressemble une conversion réussie pour votre entreprise. Si votre compte est nouveau, envisagez de commencer par les enchères manuelles ou Maximiser les clics pour établir cet historique de performance initial.
Si vous avez un compte bien établi mais que vous utilisez le CPC manuel, essayez d’abord d’implémenter les enchères automatisées sur une seule campagne. Cette approche d’« expérience » vous permet de comparer les performances automatisées avec votre référence manuelle actuelle. En utilisant les outils de brouillon et d’expérience de campagne, vous pouvez les exécuter côte à côte pour recueillir des preuves de la façon dont l’IA fonctionne pour votre inventaire spécifique. Ce test contrôlé aide à atténuer les risques tout en adoptant des normes d’enchères modernes.
Pièges courants à éviter avec les enchères par IA
- Définir un CPA cible trop bas, ce qui peut restreindre considérablement la portée de vos annonces.
- Ignorer l’impact des événements saisonniers externes sur vos données historiques.
- Segmenter excessivement vos campagnes, ce qui disperse trop les données de conversion pour que l’IA puisse apprendre efficacement.
- Modifier les stratégies d’enchères plusieurs fois dans un court laps de temps, empêchant le système de se stabiliser.
- S’appuyer sur des données de faible qualité ou des actions de conversion non pertinentes comme objectif principal.
Par où commencer cette semaine ?
Commencez par auditer votre configuration de suivi des conversions pour vous assurer que toutes les actions critiques pour l’entreprise sont capturées. Une fois confirmé, choisissez une campagne qui dispose de données de conversion cohérentes et passez-la à une stratégie d’enchères automatisée qui s’aligne sur votre objectif principal. Enregistrez vos mesures de performance actuelles avant d’effectuer le changement. Au cours des deux prochaines semaines, observez les fluctuations sans apporter d’ajustements manuels à vos objectifs. Les experts d’Alien Road suggèrent que se concentrer sur la qualité des données est le moyen le plus efficace d’améliorer les performances.
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