Les meilleures pratiques PPC proviennent de divers endroits. Certaines de ces sources sont:
- Google ADS Rep.
- Le centre d’aide.
- Certifications officielles.
- Application automatique et recommandations manuelles.
- Recommandations de la force de l’annonce.
- Et même les actifs automatisés dans une certaine mesure.
Cependant, selon ces sources, vous pourriez vous retrouver avec des réponses très différentes.
Alors, comment savez-vous quand postuler ou critiquer une «meilleure pratique»?
De nombreux professionnels du PPC peuvent se rapporter: vous voyez «Google» sur votre identifiant de l’appelant, et vous ressentez momentanément un coup de pouce dans l’ego.
Mais la réalité s’installe lorsque vous réalisez que c’est souvent un représentant de Google junior ou même un service tiers qui doit cocher certaines boîtes pour atteindre des objectifs trimestriels, pas nécessairement adaptés au contexte de votre compte. Ce conflit d’intérêts rend les «meilleures pratiques» qu’ils recommandent risqués.
En fin de compte, vous raccrochez et réalisez que notre rôle en tant qu’annonceurs est de nous assurer que nous fournissons les résultats les plus élevés avec le plus petit budget possible, et le rôle de Google Ads (ou tout autre réseau publicitaire) est de vous faire dépenser plus.
Donc, naturellement, notre relation avec les meilleures pratiques de Google Ads doit être équilibrée.
Explorons les pièges les plus courants et reconnaissons également quand Google Ads fait un travail fantastique.
Tirer parti des enchères automatisées
Il ne reste probablement que quelques personnes qui peuvent encore exécuter avec succès des campagnes manuelles CPC, et c’est une bonne chose.
Écoutez, je sais que la communauté PPC est en colère contre Google pour avoir augmenté les prix des publicités, et certains disent même que les stratégies d’appel d’offres automatisées ne sont censées que les annonceurs dépensent plus.
Mais pourtant, quiconque a effectué des tests A / B appropriés dans le passé sait que la configuration correcte des stratégies d’appel d’offres automatisées dépassent les enchères manuelles 99% du temps.
Je suis heureux que les publicités Google les ont déployées et ont fait un excellent outil il y a près de 10 ans. C’est une meilleure pratique que vous pouvez appliquer presque à chaque fois.
Pourquoi est-ce que je dis «presque» cependant?
Si Google ADS pouvait clarifier les configurations optimales (densité de conversion, latence, fréquence, etc.), ce serait parfait. En ce moment, la seule chose que nous avons est:
«Lorsque vous avez peu ou pas de données de conversion disponibles, les enchères intelligentes peuvent toujours utiliser des données au niveau de la requête au-delà de votre stratégie de soumission pour créer des modèles de taux de conversion initiaux plus précis.»
– «Comment apprennent nos algorithmes d’enchères», les annonces Google aident
Donc, si vous avez l’impression que votre stratégie d’offre automatisée ne fonctionne pas tout à fait comme vous le souhaitez, passez en revue les paramètres ci-dessus, mais sinon, vous devriez très probablement vous éloigner du CPC manuel.
Creusez plus profondément: les recommandations des publicités Google, vous devez toujours ignorer, utiliser ou évaluer
Grandir avec des mots clés de match larges
Tout comme les enchères automatisées, le ciblage automatisé (c’est à peu près ce qu’est un match large de nos jours) devient vraiment bien.
En tant que tel, je crois que Google Ads a raison de pousser ces types de matchs généraux plus difficiles.
Il existe de nombreuses études montrant à quel point les mots clés de correspondance surpassent les mots clés de la phrase de phrase.
Cela aide certainement à accélérer la formation du personnel PPC et à rationaliser la maintenance des campagnes avec des structures de campagne plus légères. Alors qu’est-ce qui ne peut pas aimer?
Semblable aux enchères automatisées, cependant, je mettrais en garde contre l’utilisation d’un tel type de match aveuglément. Par exemple, je conseille fortement d’allumer:
- La recommandation automatique «Grow Your Smart Offredding avec un large match».
- Le paramètre de campagne des mots clés de match large.
Pourquoi donc? Parce que tout comme les enchères automatisées, Google ADS n’a pas partagé de détails sur les configurations optimales.
Par expérience, vous souhaitez alimenter votre stratégie de soumission avec certaines données initiales sur l’entonnoir (achats) avant de faire confiance à l’IA de Google.
Sinon, comme toute IA, elle produira des résultats superficiels car il ne verra pas au-delà des KPI haut de gamme (page vues, etc.).
Un autre thème récurrent est la suppression progressive des informations. Comme d’habitude, ces jours-ci, citant la vie privée a permis à Google de limiter les rapports sur les termes de recherche.
Bien que les performances s’améliorent définitivement avec des mots clés de match larges, la visibilité ne l’est pas.
Il s’agit dommage car les rapports sur les termes de recherche aident à mieux éclairer les décisions de marketing holistiques.
Grandir avec des mots clés de match larges est une meilleure pratique intéressante. Mais vous devez être conscient de ses limites.
Creusez plus profondément: votre guide sur Google Ads Smart Offre
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Passer à l’attribution basée sur les données
Vous commencez à remarquer un thème, non?
L’attribution basée sur les données (DDA) est encore une autre innovation axée sur l’IA de Google. Et tout comme les meilleures pratiques précédentes, il a certainement de la valeur, mais aussi des limitations.
Peut-être plus important encore, DDA montre que les spécialistes du marketing que les voyages croisés se produisent réellement.
Par nature, la distribution de conversions à travers plusieurs publics améliore les performances globales car elle est plus granulaire et moins angulaire.
Cependant, je crois que Google manque fortement de transparence sur celui-ci (je veux dire, encore plus que pour les offres automobiles et les types de matchs larges).
En effet, vous ne pouvez pas voir des chemins de conversion par cohorte utilisateur. Vous pouviez comparer DDA à d’autres modèles d’attribution, mais cela a maintenant disparu.
La seule autre option qui nous reste est l’attribution en dernier clic, ce qui est notoirement simpliste (selon votre voyage d’achat).
En fin de compte, c’est une grande fonctionnalité, mais cela montre les premiers signes du côté obscur de Google: cela ne se soucie pas de votre contexte et pense mal à vous, l’annonceur. Ne vous méprenez pas, j’adore le traitement et l’automatisation des choses chaque fois que possible. Et l’IA est un outil fantastique.
Cependant, penser que tout est mesurable est un péché, même dans le marketing des données.
Que se passe-t-il si votre parcours d’achat ne se reflète pas correctement dans les données disponibles pour les algorithmes de Google Ads pour une raison quelconque? Sur quoi DDA basera-t-il sa distribution de conversion? Votre supposition est aussi bonne que la mienne.
Ainsi, même si je crois que la plupart des annonceurs devraient suivre cette meilleure pratique, je pense que nous devrions tous être très conscients de ses limites – et des résultats DDA transférés avec d’autres résultats d’attribution ou d’incrémentalité.
Adopter des campagnes de performance max
Cette meilleure pratique s’aligne sur les mots clés de correspondance générale, DDA et les enchères automatisées. Mais cela va encore plus loin: la promesse est d’identifier le mélange de médias parfait pour vous, grâce à l’IA de Google. La partie choquante est qu’elle peut totalement livrer.
Alors pourquoi est-ce que je classe cette meilleure pratique avec un feu de circulation orange?
Parce que:
- La plupart des annonceurs ne sont tout simplement pas prêts à adopter un tel outil.
- Le suivi est trop souvent limité aux revenus pour les clients de commerce électronique et les MQL pour les clients de Gen, aucun sens de LTV ou de bénéfices.
Un autre trou dans les kits d’outils des annonceurs peut souvent être trouvé dans les pipelines de données:
- Les volumes de conversion sont trop faibles.
- La fraîcheur ne signifie rien pour les gestionnaires de la circulation.
- La fréquence est agréable à avoir au lieu d’un incontournable.
En fin de compte, les algorithmes MAX de performances de Google ADS fourniront approximativement des impressions.
N’oubliez pas: leur sortie ne peut être aussi bonne que l’entrée que vous le nourrissez. Pensez-vous que votre configuration est suffisamment forte pour nourrir une telle bête?
Donc, lorsque le représentant de votre Google Ads préféré vous dit de tout basculer vers Performance Max, détrompez-vous. Cochez-vous toutes ces cases:
- Dois-je alimenter les publicités Google avec des données de revenus, à tout le moins?
- Ai-je un voyage d’achat qui est assez court?
- Le mélange de médias actuel de mon entreprise est-il principalement basé sur le trafic non marqué et non ciblé?
- Suis-je prêt à abandonner de nombreuses informations marketing précieuses?
- Celui-ci est moins vrai aujourd’hui: Google a ajouté des tonnes de grandes fonctionnalités à des performances max maintenanttels que les rapports de canaux, les rapports sur les termes de recherche, etc. Doncc’est beaucoup moins une boîte noire qu’auparavant.
- Cela dit, il n’est toujours pas aussi polyvalent que les types de campagnes «traditionnels» (recherche, affichage, etc.), vous devez donc équilibrer ces idées que vous perdriez avec l’automatisation et les résultats potentiels que vous obtiendrez.
Il y a naturellement beaucoup d’autres questions que vous pourriez vous poser, mais ce sont les principales pour moi. L’adoption de la performance Max n’est pas une meilleure pratique simple, comme vous pouvez le voir.
Creusez plus profondément: Google ADS Optimisation: que s’arrêter, démarrer et continuer en 2025
Être critique: meilleures pratiques vs contexte
Les meilleures pratiques fonctionnent la plupart du temps, mais pas tout le temps. Tout comme les mesures moyennes, ils peuvent cacher des écarts standard fous.
Alors, restez critique envers les meilleures pratiques en fonction des connaissances de votre compte. Plus souvent qu’autrement, ce contexte est difficile, voire impossible, pour que l’IA saisisse pleinement. Et voici votre vraie valeur.
Permettez-moi de donner quelques exemples. Disons que vous gérez une entreprise de carte-cadeau. Vous savez probablement que c’est un marché très saisonnier, et le parcours client est fou rapidement.
Les gens qui achètent en retard les cadeaux de Noël Google « Card-Cart Card » quelques jours avant Noël – et achèteront immédiatement.
Dans ce cas, est-il logique d’utiliser DDA? Probablement pas.
Est-il logique d’utiliser les performances max? Probablement pas non plus.
Ces prospects utiliseront principalement la recherche. C’est ça. C’est le contexte qui stimule votre stratégie marketing. Ce n’est pas une meilleure pratique à une seule taille vous disant d’agir aveuglément.
Voici un autre exemple: disons que vous exécutez une entreprise basée sur l’abonnement. Serait-il logique de recibler les visiteurs du site Web et de saturer les mots clés de marque?
Probablement pas. Ces utilisateurs paieront déjà principalement des clients.
Alors, serait-il logique d’utiliser Performance Max avec un objectif en bas de Funnel (quelque chose comme un abonnement)?
Probablement pas, car Performance Max deviendrait fou de campagnes de marque et de reciblage. Et ceux-ci n’auraient pas une grande valeur incrémentielle.
Il est crucial que les annonceurs évaluent de manière critique les stratégies PPC. L’exécution d’une agence de marketing de données, je souligne que les stratégies ne devraient pas s’appuyer uniquement sur les données.
Ne vous sentez pas obligé de suivre strictement les publicités Google ou d’autres pratiques des réseaux publicitaires, surtout si leur argumentaire principal est «infusé à l’IA».
