Pourquoi confier toutes ses campagnes publicitaires à Performance Max est une erreur

Performance Max de Google affiche sur le papier des arguments séduisants pour gérer des campagnes : automatisation et performance. Mais mieux vaut ne pas s'y fier les yeux fermés...

Performance Max est considérée comme LA plus grande nouveauté parmi les dernières fonctionnalités lancées dans l’histoire de la régie Google Ads. En se basant sur le principe d’automatisation et profitant de toute la puissance de Google, Performance Max a pour objectif de créer, comme son nom l’indique, un maximum… de performance. Si la promesse est séduisante sur le papier, il n’en reste pas moins que Google s’apparente à une black box opaque, et que s’en remettre uniquement à sa suprématie serait une erreur. Alors, comment tirer parti de Performance Max sans faire l’impasse sur la maîtrise de ses campagnes ?

Du Far West à l'automatisme

Pour comprendre comment optimiser Performance Max, il est utile de faire un peu d’histoire. A ses débuts en 2000, Google Ads s’apparente à un “Far West” sans repères méthodologiques, structuré peu à peu autour du modèle d’enchères au Coût Par Clic. Ce modèle s'épanouit par la suite avec des structures de campagnes de plus en plus segmentées et granulaires (en matière de ciblage, de mots-clés, de pages de destination etc.), entraînant une complexité de gestion qui a favorisé l’essor des agences média comme intermédiaire privilégié entre Google et les annonceurs. A l’anarchie des premiers jours, pourrait-on dire en grossissant le trait, succède alors une phase d’industrialisation et de professionnalisation qui fait la part belle non seulement à l’expertise “manuelle”, mais également à l’innovation technologique, avec l’avènement de solutions d’automatisation intervenant en “surcouche” de Google. 

Après avoir enrichi son potentiel de ciblage et d’optimisation, Google amorce une nouvelle ère dont on peut dater l’origine à la création des Dynamic Search Ads en 2011 (génération automatique d’annonces en fonction de la correspondance entre une requête et le contenu d’un site). Une période caractérisée par un double mouvement : diversification de l’écosystème avec de nouveaux produits, formats, emplacements etc. (notamment Google Shopping créé en 2012), et développement d’algorithmes prenant en charge un nombre croissant d’actions précédemment manuelles (ajustement automatique des CPC avec la stratégie eCPC, sélection automatique des messages avec le format RSA etc.).

Avec ce changement progressif de paradigme, la nature même du métier des Account Managers se trouve considérablement transformée, dans un contexte où foisonnent par ailleurs les plateformes publicitaires concurrentes (au premier rang desquelles les réseaux sociaux et les régies display) et où s’accroît en conséquence la volatilité des comportements. Avant l’automatisation, l’Account Manager avait un rôle essentiellement opérationnel qui consistait à monitorer et coordonner en temps réel un ensemble complexe de paramètres techniques favorisant l’atteinte des objectifs de conversion et de rentabilité. Avec l’automatisation, il acquiert un rôle de stratège, devant élaborer les meilleurs inputs dont nourrir l’algorithme (assets créatifs, messages, audiences, couverture du funnel en fonction des formats et des emplacements, gestion du tracking et des flux) pour lui donner les moyens d’atteindre les objectifs qu’il lui assigne.

Ce double mouvement culmine donc aujourd’hui avec l’arrivée de Performance Max, qui permet de diffuser simultanément sur l’ensemble de l’inventaire Google (YouTube, Réseau Display, Réseau de Recherche, Discover, Gmail, Maps, etc.) au sein d’une campagne unique et complètement automatisée. D’un côté, on profite certes de la puissance de calcul et d’apprentissage des algorithmes pour exploiter à bon escient les innombrables signaux dont les utilisateurs alimentent quotidiennement Google. Mais de l’autre, on laisse la main à Google pour combiner lui-même les éléments qu’on lui fournit et sélectionner les requêtes sur lesquelles s’afficher ainsi que les pages de destination associées, sans qu’on ait le moindre droit de regard vis-à-vis d’une “black box” opaque dont il n’est même plus possible de tirer des enseignements. Seuls des insights très génériques sont proposés, sans vision détaillée de ce qui fonctionne en matière d'audience, de mots-clés, d’assets créatifs ou d’emplacements. 

Combiner puissance des algorithmes et expertise humaine

En se privant de toute médiation humaine, on perd d’abord la possibilité de traiter adéquatement toutes les spécificités inhérentes à telle ou telle offre, spécificités auxquelles ne répondent parfois que très partiellement les solutions de Google, mais on s’en remet aussi aveuglément à un acteur quasi monopolistique, à la fois juge et partie, qui distribue les conversions selon son propre agenda : maximiser les investissements des annonceurs… Par ailleurs, pour que le Machine Learning puisse garantir un minimum de pertinence statistique, il lui faut s’appuyer sur d’importants volumes de données, ce qui n’est plus à la portée de toutes les marques dans le cadre de la RGPD qui réduit significativement la taille des audiences. Last but not least, en perdant toute maîtrise sur les paramètres des campagnes Performance Max, on court le risque que celles-ci cannibalisent fortement les campagnes traditionnelles (étant entendu qu’il n’est pas envisageable dans ces conditions de s’en remettre exclusivement aux campagnes Performance Max…).

Avec les campagnes traditionnelles, nous conservons la maîtrise du budget, des messages et des pages de destination (A/B testing) afin d’affiner toujours la connaissance client et marché, et dans le même temps la structure incrémentale Performance Max nous permet d’alimenter le business en détectant de nouveaux axes de prospection à déverser par la suite dans les campagnes traditionnelles. 

Et s’il est déjà opérationnel, Performance Max n’en reste pas moins encore tout frais. Il a donc besoin d’un peu de temps pour trouver ses marques, avec un temps d’apprentissage important : environ 4 semaines. Pourquoi un délai aussi long ? Parce que beaucoup de tests doivent être lancés avant que l’on puisse juger réellement la performance de la campagne. 

Pour optimiser pleinement l’outil, nous conseillons donc de lancer les campagnes Performance Max en parallèle des campagnes traditionnelles, car il se nourrit de l’historique de ces dernières. Et le plus tôt sera le mieux, car il remplacera complètement Smart Shopping à compter de juillet prochain et de nombreuses nouveautés devraient venir l’agrémenter prochainement.