Les campagnes Google Ads Performance Max ont subi des améliorations significatives, notamment en matière de transparence et de contrôle. Les annonceurs bénéficient désormais d’informations clés grâce à des données améliorées sur les termes de recherche, à la fonctionnalité des mots-clés négatifs et aux métriques de performance par canal, permettant une optimisation plus stratégique des campagnes.

Origines et évolution de Performance Max

Performance Max a évolué à partir des campagnes Smart Shopping de Google introduites en 2019, qui offraient initialement une transparence et un contrôle limités. Les premiers utilisateurs ont rencontré un accès restreint aux contrôles promotionnels, aux modificateurs et aux rapports critiques tels que les données sur les termes de recherche et les emplacements. Conscient de ces limites, Google a fortement investi dans l’amélioration de la plateforme ces derniers mois, répondant à de nombreuses préoccupations liées à la nature « boîte noire » de l’automatisation.

De Smart Shopping à l’automatisation renforcée

Les campagnes Smart Shopping avaient établi une barre basse en termes de contrôle annonceur en éliminant les leviers essentiels d’optimisation. Performance Max a depuis réintroduit bon nombre de ces capacités, offrant une granularité accrue et des données exploitables tout en conservant les bénéfices de l’automatisation pilotée par le machine learning.

Extension des rapports sur les termes de recherche

Les données sur les termes de recherche sont un atout indispensable pour affiner les campagnes, révélant les requêtes qui déclenchent les annonces et génèrent du trafic. Les campagnes Performance Max allouent principalement les dépenses au réseau de recherche, ce qui rend la visibilité des termes de recherche essentielle.

« Avoir accès aux termes de recherche au niveau campagne dans Performance Max est un changement radical pour les annonceurs e-commerce souhaitant affiner leur stratégie de mots-clés », déclare Alex Chen, Directeur de l’Analyse Marketing Digital chez MarketSense.

Google a introduit deux éléments pour améliorer la transparence des termes de recherche : un rapport Search Term Insights avec des groupes de requêtes pré-agrégés, et un rapport détaillé consultable au niveau campagne disponible à la fois dans l’interface utilisateur et l’API. Le premier regroupe les requêtes similaires et normalise les fautes de frappe, mais ne contient pas de données de coût ni de conversion, limitant les décisions d’optimisation directes. En revanche, le rapport au niveau campagne fournit des métriques plus riches incluant coûts et conversions, permettant une évaluation précise.

Limites et interprétation

Malgré les progrès, les données restent combinées entre les formats recherche et shopping sans séparation par canal. Ce mélange implique que les annonceurs doivent interpréter les métriques de performance avec prudence, reconnaissant que les résultats reportés pour un terme de recherche peuvent agréger plusieurs formats publicitaires.

Rapports sur les thèmes de recherche et contrôles d’optimisation

Performance Max intègre les thèmes de recherche comme forme de ciblage positif, permettant aux annonceurs d’indiquer les domaines thématiques pertinents dans lesquels leurs annonces devraient apparaître. Ces thèmes sont reportés via l’outil Search Term Insights, offrant une visibilité sur les conversions et la valeur de conversion générées par chaque source thématique, qu’elle provienne d’URL fournies, d’actifs ou directement des thèmes eux-mêmes.

Google travaille activement à l’intégration de couches de reporting supplémentaires telles que les annonces dynamiques sur le réseau de recherche et les métriques AI Max dans Performance Max, ce qui devrait offrir une meilleure visibilité sur les titres, les pages de destination et les requêtes de déclenchement.

Mots-clés négatifs et exclusions de marque

Les mots-clés négatifs sont désormais pleinement pris en charge, une fonctionnalité cruciale pour protéger les budgets et optimiser la performance. Initialement limitée à 100 négatifs sans possibilité d’API, la fonctionnalité supporte désormais les listes partagées et le contrôle via API, permettant des exclusions stratégiques sur l’ensemble du réseau de recherche, y compris recherche et shopping. Des exclusions de marque existent mais restent moins fiables, une partie du trafic de marque passant encore ; l’utilisation des négatifs pour une exclusion stricte de la marque ou des concurrents demeure la meilleure pratique.

« L’intégration des mots-clés négatifs dans Performance Max via API a changé notre manière de protéger les dépenses de marque et de réduire le trafic non pertinent », note Sophia Martinez, spécialiste PPC chez AdOptimize.

Heuristique pour une gestion efficace des mots-clés négatifs

Une stratégie efficace consiste à calculer le nombre moyen de clics par conversion et à identifier les termes de recherche dépassant cette moyenne sans conversions comme candidats aux négatifs. Cependant, il convient d’être prudent car certaines requêtes longue traîne peuvent générer des conversions ultérieurement, et la limite des mots-clés négatifs impose de prioriser les exclusions à fort impact.

Exploiter l’automatisation et l’IA pour la gestion des termes de recherche

La revue manuelle des termes de recherche est fastidieuse et inefficace. Les annonceurs sont encouragés à utiliser les API pour les comptes à fort volume, des scripts pour les volumes moyens, et des rapports automatisés pour les configurations plus petites afin de gérer efficacement la charge. L’ajout d’algorithmes IA peut aider à l’analyse sémantique pour signaler les termes non pertinents ou à faible valeur, permettant aux marketeurs de se concentrer sur les décisions stratégiques plutôt que sur l’exploration exhaustive des données.

Visibilité sur la performance par canal et emplacement

Le rapport de performance par canal décompose les résultats de la campagne selon les réseaux tels que Discover, Display, Gmail et Recherche. En distinguant la diffusion basée sur les flux des formats publicitaires pilotés par les actifs dans ces réseaux, les annonceurs obtiennent des informations sur le profil de retour des différents canaux. L’inclusion d’un diagramme de Sankey aide à visualiser le flux de trafic mais peut nécessiter une interprétation en raison de la complexité de l’étiquetage.

Google a annoncé l’intégration prochaine des données du réseau de partenaires de recherche dans le reporting de performance par canal, promettant une meilleure compréhension de l’efficacité des placements.

Exclusions et suivi des placements

Bien que les annonceurs ne puissent pas sélectionner directement des canaux individuels pour les campagnes Performance Max, ils peuvent exclure des placements spécifiques. Les données de placement sont accessibles via l’API avec segmentation des impressions et dates, ainsi que par l’éditeur de rapports. Le suivi de la qualité des placements est crucial, notamment sur YouTube où les contenus politiques ou pour enfants peuvent être inappropriés ou nocifs pour la sécurité de la marque. L’utilisation de la fonction GOOGLETRANSLATE de Google Sheets ou de formules à base d’IA peut accélérer la revue et le tri sémantique des placements.

Limitations du réseau de partenaires de recherche

Les campagnes ne peuvent pas se désinscrire complètement du réseau de partenaires de recherche mais peuvent exclure certains partenaires individuels dans certaines limites. Les domaines Google comme YouTube et Gmail restent inévitables. L’analyse des tendances du Shopping Standard montre que les partenaires de recherche ont souvent des performances moindres comparées à la recherche Google, rendant la vigilance sur l’exclusion des partenaires sous-performants recommandée.

Rapports et ciblage spécifiques par appareil

La segmentation par appareil est facilement disponible, permettant un examen granulaire des différences de performance entre desktop, mobile et tablette. L’analyse au niveau des articles peut révéler des préférences spécifiques selon les appareils qui éclairent la stratégie d’enchères et l’allocation budgétaire. L’analyse comparative des performances concurrentielles par appareil apporte des insights stratégiques supplémentaires.

Le ciblage par appareil dans Performance Max est possible mais doit être appliqué avec précaution. Fractionner les campagnes par appareil réduit le volume de données par campagne, ce qui peut nuire aux performances du machine learning. Seuls les annonceurs disposant d’un volume de conversions suffisant par appareil devraient envisager des campagnes spécifiques par appareil pour ne pas compromettre l’optimisation automatisée.

Conclusion

Depuis sa création, Performance Max a considérablement mûri, avec de nouveaux outils offrant une transparence bien plus grande et un contrôle accru aux annonceurs. Du reporting détaillé sur les termes de recherche aux contrôles élargis sur les mots-clés négatifs et les placements, la plateforme soutient désormais une optimisation plus informée. Bien que certaines limites subsistent – comme le ciblage restreint des canaux et l’agrégation des données – Performance Max représente aujourd’hui une solution robuste pilotée par IA qui, lorsqu’elle est exploitée avec les bonnes stratégies et outils, peut générer de solides résultats marketing.

« Performance Max est passé d’un défi ‘boîte noire’ à un canal gérable et piloté par les données avec la bonne approche et technologie », résume Daniel Briggs, Responsable Paid Media chez Digital First Group.

Comprendre les données disponibles, intégrer efficacement l’automatisation et l’IA, et appliquer judicieusement les exclusions basées sur les insights de performance restent les fondements des campagnes réussies à venir.