Les experts PPC adorent parler de tests et d'expérimentation, et pour cause : ce sont deux outils cruciaux dans la boîte à outils d'un spécialiste du marketing.
Pourtant, ils sont souvent utilisés de manière interchangeable bien qu’ils soient fondamentalement différents.
Les tests concernent l'optimisation (affiner ce qui est déjà en jeu), tandis que l'expérimentation est une question de découverte, vous aidant à explorer des idées audacieuses et à valider des changements stratégiques.
Expérimentation PPC et tests PPC : en quoi diffèrent-ils ?
Comprendre la distinction entre expérimentation et test est essentiel pour les utiliser efficacement dans votre stratégie PPC.
La façon dont vous abordez chacun doit refléter leurs objectifs et leurs résultats distincts.
Expérimentation
L'expérimentation est une méthode scientifique utilisée pour valider des hypothèses ou découvrir de nouvelles connaissances.
C’est exploratoire et se concentre sur l’apprentissage de quelque chose de fondamentalement nouveau.
Par exemple, vous pouvez lancer une campagne sur TikTok pour voir comment elle trouve un écho auprès d'un public plus jeune.
Essai
Les tests sont une procédure structurée conçue pour évaluer la qualité ou les performances d’une variable spécifique.
Il s'agit d'optimisation, pas de découverte.
Un exemple serait de modifier une seule variable dans une création publicitaire, telle que le titre, pour voir si le CTR s'améliore.
La distinction est cruciale car elle dicte la manière dont vous mettez en place vos initiatives et interprétez les résultats.
- Les expériences nécessitent souvent des configurations plus robustes. Ils sont conçus pour explorer des questions plus larges.
- Les tests se concentrent sur des changements tactiques plus petits pour optimiser les performances des campagnes existantes.
Au cours de mes deux décennies de carrière dans le marketing, j'ai constaté que les équipes les plus performantes trouvent le bon équilibre entre tester des gains rapides et expérimenter pour instaurer la confiance et découvrir de nouvelles opportunités.
Explorons les outils d'expérimentation intégrés à la plateforme, les méthodes de test manuel et même les techniques d'analyse avancées telles que la modélisation du mix média, qui vont au-delà des tests et de l'expérimentation.
Expériences sur la plateforme
L’un des avantages de la publicité sur des plateformes matures comme Google et Meta est qu’elles proposent des tests automatisés sur la plateforme. Celles-ci sont tellement bien définies qu’elles peuvent être qualifiées d’expériences en toute sécurité.
En plus d’offrir une méthodologie solide, ces modèles sont rapides et relativement faciles à mettre en place – bien plus que ne le seraient des tests faits maison. Ils comprennent :
Expériences Google Ads
Vous souhaitez tester des stratégies d'enchères, de nouvelles pages de destination ou un contenu publicitaire légèrement différent ?
Google vous permet de configurer des expériences sans perturber votre campagne d'origine.
Une mise en garde importante : les expériences Google Ads nécessitent un volume élevé de données pour être efficaces. En effet, l'audience doit être divisée en groupes de test et de contrôle, ce qui nécessite plus de données que ce dont vos campagnes globales ont généralement besoin.
Utilisez ces tests si vous générez plus de 100 conversions par mois. Si c'est moins que cela, vos résultats ne seront pas aussi fiables.
Si vous disposez de suffisamment de données avec lesquelles travailler, vous pouvez vous attendre à des résultats en noir et blanc comme celui-ci :
Google propose également des tests vidéo spécifiques aux publicités YouTube. Ceux-ci permettent aux annonceurs de tester et de comparer différentes variantes d'annonces vidéo pour trouver la plus efficace.
Google répartit le trafic entre les variantes d'annonces vidéo en fonction de paramètres définis (création, durée et format de l'annonce). Il mesure :
- Taux d'affichage.
- Augmentation de la notoriété de la marque.
- Intention d'achat.
Ce sont des mesures plus floues que le CPC ou le CVR, mais elles devraient faire partie de votre carquois si vous adoptez une approche plus complète de vos campagnes.
Options d'expérimentation de Meta
Meta propose plusieurs expériences conçues pour aider les annonceurs à mesurer et à optimiser l'impact de leurs publicités. Voici un aperçu des options les plus populaires :
- Tests A/B
- Également connu sous le nom de tests fractionnés, cela permet aux annonceurs de comparer deux versions d'une annonce pour voir laquelle est la plus performante.
- Études de brand lift
- Mesurez l'impact de l'exposition à une publicité sur les indicateurs clés de la marque, tels que la notoriété de la marque, la mémorisation de la publicité, l'association du message et l'intention d'achat.
- Études d’augmentation des conversions
- Visez à mesurer l'impact direct des méta-annonces sur les conversions en ligne ou hors ligne en isolant les personnes qui ont vu les annonces et en suivant leurs actions.
- Il s'agit de mon type d'expérience Meta préféré, car il permet de mesurer la véritable incrémentalité des publicités payantes de Meta, ce qui constitue un facteur important dans l'allocation budgétaire de nos agences clientes.
Vous trouverez ci-dessous un exemple de résultats d'un test d'amélioration des méta-conversions.
Dans ce cas, les publicités ont généré 60 conversions incrémentielles, c'est-à-dire des conversions qui n'auraient pas eu lieu sans les publicités payantes.
L'expérience fournit également des données sur le coût moyen de chaque incrément conversion, qui sera toujours supérieure au coût de conversion global moyen de vos campagnes.
Annonces responsives sur le Réseau de Recherche
Les annonces responsives sur le Réseau de Recherche (RSA) sont les annonces de test de Google à la fois.
Vous pouvez donner à Google jusqu'à 15 titres et quatre descriptions, et il les mélangera comme un jeu de cartes jusqu'à ce qu'il trouve une combinaison qui fonctionne.
Les RSA sont les meilleurs pour tester les éléments du contenu publicitaire afin de voir lesquels résonnent le mieux auprès du public, améliorant ainsi les taux de clics et les conversions.
Expériences et tests manuels
Désormais, si vous êtes un puriste du PPC – ou si vous devez utiliser une source de vérité différente pour vos expériences – les options manuelles sont faites pour vous.
Voici quelques méthodes manuelles qui vous permettront de rester aux commandes :
Tests A/B (édition DIY)
Vous créez deux variantes d'une annonce ou d'une page de destination et comparez leurs performances pour déterminer laquelle fonctionne le mieux.
C'est simple :
- Divisez votre audience.
- Exécutez les deux versions.
- Regardez le spectacle comme un faucon.
Lorsque les données arrivent, vous pouvez déclarer le gagnant.
Tests séquentiels
Cela pourrait être votre meilleur choix si vous avez un petit public ou un marché de niche.
Vous diffusez une version de votre annonce pendant un certain temps, puis passez à une nouvelle version.
Il y a cependant des inconvénients :
- Cela prend du temps.
- La saisonnalité peut fausser les résultats.
Cela fonctionne bien pour des choses comme les restructurations de comptes, où il est difficile de former des groupes de contrôle et de test et où des modifications de l'ensemble du programme sont nécessaires.
Tests de répartition géographique
Pour les spécialistes du marketing soucieux du détail, vous pouvez lancer deux campagnes différentes ciblant différentes régions géographiques.
Vous voulez voir si votre annonce trouve un plus grand écho à Chicago qu'à San Francisco ?
Les tests de répartition géographique vous donnent des données claires.
C'est l'une de mes conceptions de test préférées car elle nous permet d'utiliser n'importe quelle donnée back-end (Salesforce, Shopify, parfois Google Analytics) et aide à établir un lien de causalité – pas seulement une corrélation.
L'une de mes initiatives d'analyse préférées à mener avec nos clients est la modélisation du mix média (MMM).
Ce modèle analyse les données historiques à l'aide de techniques de science des données telles que des méthodes de régression non linéaire, qui tiennent compte, entre autres facteurs, des tendances saisonnières.
Parce qu'il est basé sur des données historiques, il ne nécessite pas que vous exécutiez de nouveaux tests ou expériences ; son objectif est d'utiliser les données passées pour aider les annonceurs à affiner leur allocation budgétaire multicanal afin d'obtenir de meilleurs résultats.
MMM a de nombreux atouts :
Il existe des outils open source robustes.
- Il ne repose pas sur les cookies pour être conforme à la confidentialité.
- Il vous donne des informations à grande échelle qui peuvent conduire à une croissance transformatrice et à des gains de performances.
- C'est plus puissant que n'importe quelle méthode de test mais aussi de haut niveau. Il peut répondre à des questions telles que « Facebook est-il incrémentiel ? » sans faire d'expérience.
Cela dit, avoir un expert aux commandes est important lors de la construction et de l’interprétation des analyses MMM.
Dans certains cas, augmenter ou diminuer des initiatives spécifiques peut contribuer à améliorer la précision de votre MMM.
Cela est particulièrement vrai si vous avez toujours mené de nombreuses initiatives permanentes, ce qui rend difficile la dissociation de l'impact de plusieurs initiatives à la fois.
Équilibrer les tests, l'expérimentation et les performances dans PPC
Alors, faut-il tester ou expérimenter ?
La réponse est claire : les deux sont essentiels.
Les tests et expériences sur la plateforme fournissent des résultats rapides, ce qui les rend idéaux pour les campagnes à grande échelle et les informations stratégiques.
Parallèlement, l'expérimentation manuelle offre un meilleur contrôle, en exploitant vos données propriétaires pour des optimisations de compte plus approfondies.
Comme souligné précédemment, les équipes marketing les plus performantes allouent des ressources aux deux approches.
Si vous planifiez déjà pour 2025, envisagez de décrire des tests et des expériences spécifiques, en détaillant les apprentissages attendus et la manière dont vous appliquerez les informations pour réussir.
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