L’industrie de la publicité au paiement par clic est en constante évolution. Les nouvelles fonctionnalités se déploient sans interruption – la gestion d’une campagne il y a un an est probablement différente aujourd’hui.
Mais certaines tactiques Google Ads obsolètes restent utiles lorsqu’elles sont modifiées. En voici quatre.
Score de qualité
Google définit le quality score comme « un outil de diagnostic pour vous donner une idée de la qualité de votre annonce par rapport à celle d’autres annonceurs ».
Le score mesure chaque mot-clé sur une échelle de 1 à 10. Un nombre plus élevé indique une cohérence tout au long du processus de recherche. Par exemple, si un utilisateur recherche des « tables basses ovales », l’annonce et la page de destination suivante doivent parler des mêmes termes. Les mots-clés avec des scores de qualité plus élevés ont généralement des coûts de clic plus faibles au fil du temps.
Un problème avec quality score, cependant, est qu’il met davantage l’accent sur le taux de clics que sur la conversion. Un mot-clé peut avoir un mauvais score de qualité mais d’excellentes conversions. Peaufiner ce mot-clé pourrait améliorer le score de qualité et réduire Conversions.
Le score de qualité n’est pas sans importance, mais il ne devrait pas être le facteur décisif. Pour les mots-clés avec des scores de qualité faibles qui ne convertissent pas, considérez:
- Ajout de mots-clés négatifs,
- Insérer le(s) mot(s) clé(s) cible(s) plus fréquemment dans les annonces,
- Mise à jour de la page de destination pour la synchroniser avec le message de l’annonce.
Tests A/B
Les annonceurs ont déjà testé les composants publicitaires en les exécutant les uns contre les autres dans le même groupe d’annonces. Pour voir quel appel à l’action, quelle page de destination ou quel texte d’annonce fonctionnait le mieux, un annonceur créait deux annonces, que Google affichait uniformément au fil du temps.
Ce n’est plus le cas.
Les annonces responsives du Réseau de Recherche contiennent tous les titres et descriptions et affichent automatiquement les meilleures combinaisons dans les résultats de recherche. Les annonceurs ne savent pas quelles combinaisons convertissent, seulement les métriques globales. Même avec seulement deux annonces, l’une gagnera inévitablement une part d’impression plus élevée en fonction de l’objectif de conversion. Le manque de transparence et la diffusion inégale des annonces empêchent des tests précis.
La réponse est Variations d’annonces, qui teste un composant de base d’une annonce par rapport à un essai, 50/50. Pour tester les pages de destination, un annonceur demande à Google de remplacer cette entité la moitié du temps. Les annonceurs ne peuvent pas voir les statistiques pour chaque combinaison, mais ils peuvent voir si l’annonce de base ou d’essai a obtenu de meilleurs résultats.
À l’ère de l’automatisation, les variations publicitaires sont le moyen le plus efficace de tester les composants.
Groupes d’annonces de type de correspondance
La création de groupes d’annonces par type de correspondance était courante avant le type de correspondance Variantes et l’élimination progressive des correspondances générales modifiées.
Par exemple, les mots-clés sur le thème de la « table basse ovale » auraient nécessité deux groupes d’annonces avec les mêmes mots-clés. L’un ne contenait que des mots-clés de correspondance exacte, tandis que l’autre avait une correspondance de phrase. Et surtout, tous les mots-clés du groupe de correspondance exact seraient négatifs dans le groupe avec correspondance de phrase, permettant à l’annonceur de contrôler quelles annonces apparaissent. Les correspondances exactes montreraient un ensemble d’annonces, une phrase correspondrait à l’autre.
Définir la campagne sur les enchères manuelles permet aux annonceurs de contrôler le coût (et la copie) pour chaque variation, par exemple 2 $ sur un mot clé de correspondance exacte et 1,50 $ sur une correspondance de phrase.
Enchères manuelles
Les enchères manuelles permettent d’ajuster les enchères telles que l’appareil et l’emplacement, mais les enchères intelligentes s’ajustent automatiquement pour ces objets et plus encore. L’apprentissage automatique avancé qui enchères intelligentes fournit est de loin supérieur aux enchères manuelles. Par exemple, les enchères intelligentes prennent en compte les navigateurs et les systèmes d’exploitation des utilisateurs.
Cependant, les enchères manuelles sont encore parfois utiles. Par exemple, enchérir au-dessus d’un certain montant sur un ensemble de mots-clés pourrait ne pas être rentable pour un annonceur. Les enchères manuelles définiraient le coût maximal par clic, en échangeant les avantages des enchères intelligentes pour le contrôle des coûts.
Très intéressant comme article