Le ROAS cible de Google et les enchères intelligentes de Meta s’appuient tous deux sur le machine learning pour fixer une enchère à chaque mise aux enchères, mais ils n’optimisent pas la même chose. Le ROAS cible de Google prédit la valeur de chaque conversion potentielle à partir de l’historique de votre campagne et des signaux au moment de l’enchère, puis enchérit pour atteindre le retour sur investissement publicitaire que vous avez défini. Le système de Meta classe les publicités selon les taux d’engagement et de conversion prédits, en s’appuyant sur les données d’utilisateurs dont il dispose sur Facebook et Instagram.
Points clés
- Les deux systèmes enchérissent automatiquement au moment de la mise aux enchères, si bien qu’aucun ne nécessite d’enchère manuelle par mot clé ou par audience.
- Le ROAS cible de Google optimise la valeur de conversion et nécessite des valeurs de conversion suivies ; Google indique au moins 15 conversions au cours des 30 derniers jours pour les campagnes Search et Shopping.
- Les enchères intelligentes de Meta s’appuient sur l’engagement prédit des utilisateurs et sur ses propres données d’utilisateurs, et exigent donc un historique de conversions suffisant et une vision claire de l’audience cible.
- Le ROAS cible est rentable lorsque la valeur des conversions varie ; la force de Meta est d’atteindre les gens dans leurs fils d’actualité avant qu’ils ne cherchent.
- Aucun des deux ne fonctionne en pilote automatique : tous deux exigent des données de conversion propres, un suivi continu et des ajustements à mesure que le marché évolue.
Les algorithmes d’enchères intelligentes sont devenus centraux dans le marketing digital. Ils optimisent les dépenses publicitaires, améliorent la performance des campagnes et simplifient la prise de décision. Cet article compare deux des principales solutions d’enchères intelligentes : le ROAS cible (retour sur investissement publicitaire) de Google et l’algorithme d’enchères intelligentes de Meta.
Qu’est-ce que les enchères intelligentes ?
Les enchères intelligentes sont des enchères automatisées qui utilisent le machine learning pour fixer une enchère pour chaque mise aux enchères individuelle, au lieu d’une enchère manuelle unique valable pour tout un mot clé, un emplacement ou une audience. Le système estime la probabilité que cette impression débouche sur le résultat souhaité et la valeur de ce résultat, puis enchérit en conséquence. Comme l’estimation est faite au moment de l’enchère, elle peut pondérer des signaux qu’aucun humain ne pourrait traiter en temps réel, comme l’appareil, la localisation, l’heure de la journée et, en recherche, la requête elle-même.
Google regroupe ses stratégies automatisées sous le nom de Smart Bidding : CPA cible, ROAS cible, Maximiser les conversions et Maximiser la valeur de conversion. Meta propose des stratégies d’enchères automatisées comparables dans le Gestionnaire de publicités, que cet article désigne collectivement par « enchères intelligentes de Meta ».
Comment fonctionne le ROAS cible de Google ?
Le ROAS cible de Google montre ce que le machine learning peut apporter aux enchères. Il vise à maximiser la valeur de conversion tout en atteignant un retour sur investissement publicitaire précis que vous définissez.
Quelles sont ses principales caractéristiques ?
Décisions fondées sur les données : il s’appuie sur l’historique des campagnes et sur des signaux contextuels au moment de l’enchère.
Ajustements d’enchères en temps réel : il adapte l’enchère de chaque mise aux enchères à la probabilité d’une conversion de forte valeur.
Maximisation de la valeur de conversion : il privilégie la qualité des conversions plutôt que leur quantité.
Flexibilité et contrôle : les annonceurs peuvent définir des objectifs de ROAS différents selon les campagnes.
Insights de performance : il propose des rapports détaillés sur la performance de la stratégie.
Le ROAS cible a des conditions d’accès. La page d’aide de Google indique au moins 15 conversions au cours des 30 derniers jours pour les campagnes Search et Shopping, avec des seuils différents pour les autres types de campagne, et vous devez attribuer des valeurs aux conversions que vous suivez avant de l’appliquer. Google suggère aussi de remonter les valeurs de conversion pendant quatre semaines, ou pendant un à deux cycles de conversion si c’est plus long, avant de définir un objectif. Une fois en place, il demande un suivi continu pour s’adapter aux évolutions du marché.
L’objectif lui-même est un levier. Un objectif de ROAS plus élevé rend le système plus prudent dans ses enchères, ce qui peut protéger la marge mais réduire le volume de conversions ; un objectif plus bas lui permet de participer à davantage de mises aux enchères. Google note aussi que la performance s’améliore généralement avec des campagnes moins nombreuses mais plus grandes, qui collectent plus de conversions, car le modèle dispose de plus de données pour apprendre.
Comment fonctionne l’algorithme d’enchères intelligentes de Meta ?
L’algorithme d’enchères intelligentes de Meta, qui fonctionne sur des plateformes comme Facebook et Instagram, repose lui aussi sur un machine learning avancé.
Quelles sont ses principales caractéristiques ?
Priorité à l’engagement des utilisateurs : il classe les publicités selon l’engagement et les taux de conversion prédits.
Enchères au moment de la mise aux enchères : il ajuste les enchères en temps réel, un peu comme l’approche de Google.
Exploitation étendue des données d’utilisateurs : il s’appuie sur les vastes données d’utilisateurs de Meta pour le ciblage.
L’enchère de Meta ne récompense pas la seule enchère la plus élevée. Elle pondère l’enchère de l’annonceur avec la probabilité estimée que cette personne réalise l’action pour laquelle l’ensemble de publicités est optimisé et avec une évaluation de la qualité de la publicité. Une publicité à laquelle le modèle s’attend à ce que les gens réagissent peut remporter une enchère avec une mise inférieure à celle d’un concurrent, ce qui explique que la création et l’adéquation avec l’audience se reflètent directement dans vos coûts.
L’algorithme de Meta a besoin d’un historique de données suffisant pour optimiser et d’une compréhension claire de l’audience cible. Les nouveaux ensembles de publicités, ou ceux qui subissent des modifications importantes, passent par une phase d’apprentissage durant laquelle la diffusion est moins stable pendant que le système collecte des données. Les signaux de conversion proviennent du pixel Meta et de l’API Conversions, de sorte que les trous dans le suivi laissent le modèle deviner.
Comment les enchères intelligentes de Google et de Meta se comparent-elles ?
La comparaison fait apparaître plusieurs contrastes et similitudes :
Recours au machine learning : les deux utilisent un machine learning sophistiqué, mais Google met l’accent sur la valeur de conversion tandis que Meta se concentre sur l’engagement des utilisateurs.
Ajustements en temps réel : les deux ajustent les enchères de façon dynamique, mais leur logique de données diffère. Google analyse l’historique des campagnes, tandis que Meta s’appuie sur ses vastes données d’utilisateurs.
Flexibilité : les deux offrent des paramètres ajustables, mais leur efficacité varie selon les types de campagne et les objectifs.
Interface et intégration : la plateforme de Google est souvent jugée plus simple d’utilisation, tandis que le système de Meta offre une intégration plus poussée avec le marketing sur les réseaux sociaux.
| Critère | ROAS cible de Google | Enchères intelligentes de Meta |
|---|---|---|
| Optimise pour | La valeur de conversion à un retour cible | L’engagement et les conversions prédits pour le résultat choisi |
| Données principales | Historique des campagnes et signaux au moment de l’enchère | Données d’utilisateurs de Meta, plus événements du pixel et de l’API Conversions |
| Intention de l’utilisateur | Souvent active : sur Search, les gens cherchent quelque chose | Surtout passive : les gens parcourent leur fil, ils ne cherchent pas |
| Besoins en données | Valeurs de conversion suivies ; au moins 15 conversions en 30 jours pour Search et Shopping | Historique de conversions suffisant pour franchir la phase d’apprentissage |
| Principal point de vigilance | Des valeurs de conversion inexactes induisent le modèle en erreur | La dépendance aux données d’utilisateurs soulève des questions de confidentialité et de perte de signal |
Que montrent les études de cas ?
Plusieurs études de cas illustrent ce que ces algorithmes peuvent faire. Search Engine Land, citant Google, rapporte que les annonceurs passés de Smart Shopping à Maximiser la valeur de conversion avec ROAS cible ont enregistré jusqu’à 30 % d’augmentation de la valeur de conversion, tandis qu’un détaillant de mode a vu ses taux d’engagement progresser sur la plateforme de Meta.
Considérez tout chiffre mis en avant comme une hypothèse à tester sur votre propre compte. Les deux plateformes proposent des expérimentations intégrées, ce qui vous permet de comparer une stratégie automatisée à votre approche actuelle et d’en confronter les résultats avant de basculer l’ensemble de vos dépenses.
Quels sont les défis et les limites ?
Les annonceurs sont souvent confrontés à des préoccupations de confidentialité des données, notamment en raison de la dépendance de Meta aux données d’utilisateurs. Des changements liés à la vie privée, comme le cadre App Tracking Transparency d’Apple, introduit en 2021, ont réduit les signaux que les plateformes publicitaires reçoivent des applications, ce qui renforce l’importance des données first-party et du suivi côté serveur. Les deux plateformes exigent un suivi et des ajustements continus pour maintenir la performance.
Les deux modèles sont par ailleurs opaques : on voit ce qu’ils enchérissent mais pas pourquoi, et ils ne valent que par les données de conversion qu’on leur fournit : des conversions en double, manquantes ou mal valorisées leur enseignent la mauvaise leçon.
Quel avenir pour les enchères intelligentes ?
Les tendances à venir laissent entrevoir un ciblage publicitaire encore plus personnalisé et un machine learning plus efficace. L’importance croissante de la confidentialité des données et l’évolution de la technologie d’IA devraient continuer à façonner ces algorithmes.
Le ROAS cible de Google et l’algorithme d’enchères intelligentes de Meta présentent chacun des avantages et des défis distincts, et leur efficacité dépend des besoins et des objectifs de chaque campagne. À mesure que le marketing digital progresse, ces outils gagneront en sophistication, avec un ciblage plus précis et un meilleur retour sur investissement. Comme l’enchère de Meta récompense les publicités auxquelles les gens réagissent, la création que vous lui fournissez compte autant que l’enchère ; c’est pourquoi SOMIN vous permet de scorer vos publicités avant de dépenser.
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FAQ
Le ROAS cible de Google exige-t-il un nombre minimal de conversions ?
Oui. La page d’aide de Google indique au moins 15 conversions au cours des 30 derniers jours pour les campagnes Search et Shopping, avec des seuils différents pour les autres types de campagne. Vous devez aussi avoir configuré des valeurs de conversion pour les conversions que vous suivez.
Quelle est la principale différence entre les enchères intelligentes de Google et de Meta ?
Le ROAS cible de Google se concentre sur la valeur de conversion et s’appuie sur l’historique des campagnes et les signaux au moment de l’enchère. Les enchères intelligentes de Meta se concentrent sur l’engagement et les taux de conversion prédits et s’appuient sur les données d’utilisateurs propres à Meta.
Pourquoi les enchères intelligentes de Meta ont-elles besoin de données historiques ?
L’algorithme prédit qui est susceptible d’interagir ou de convertir, et il lui faut des résultats passés pour faire ces prédictions. Les ensembles de publicités nouveaux ou très modifiés passent par une phase d’apprentissage pendant que l’algorithme collecte ces données.
Puis-je laisser les enchères intelligentes fonctionner seules ?
Non. Les deux plateformes exigent un suivi et des ajustements continus, un suivi des conversions propre et des créations renouvelées pour maintenir leur performance à mesure que le marché évolue.
Sources
- About Target ROAS bidding, Google Ads Help
- Target ROAS in Google Ads: 5 key considerations, Search Engine Land
