Sachez où vous dépensez trop avec Google Ads Data Hub

Qu'est-ce que le centre de données Google Ads ?

Google Ads Data Hub est un outil d'analyse de données sécurisé conçu pour les annonceurs, les agences et les partenaires de mesure. Il vous permet de découvrir des informations précieuses au-delà de ce qui est disponible sur votre plateforme publicitaire.

Ce qui distingue Google ADH des autres plates-formes d'analyse de données, c'est la possibilité d'utiliser des données de première partie dans un environnement sécurisé. Les performances des campagnes peuvent être agrégées et mesurées à partir des canaux appartenant à Google suivants :

• Annonces Google
• Réserve YouTube
• DV360
• Gestionnaire de campagne 360

Les annonceurs peuvent ensuite combiner leurs données de première partie, telles que les données d'achat d'une base de données clients, avec les données agrégées des canaux répertoriés ci-dessus, pour obtenir une image plus claire des performances ainsi que des informations plus approfondies.

Comment fonctionne le hub de données Google Ads ?

Entrons dans les détails du fonctionnement réel de Google Ads Data Hub.

Ce qui alimente Ads Data Hub, c'est BigQuery, une base de données cloud appartenant à Google (basée sur Google Cloud Platform) qui permet le traitement et l'analyse des données.

Comme mentionné ci-dessus, Google ADH récupère les données de DV360, CM360, YouTube et Google Ads. Ces données côté plate-forme sont ensuite stockées sur le cloud en tant que projet BigQuery appartenant à Google.

Les données personnelles de première partie sont hachées (ce qui les protège de la confidentialité), puis combinées avec les données des plates-formes publicitaires pour fournir des informations importantes sur le comportement de l'audience et les performances de la campagne.

Schéma montrant ce que peut faire Ads Data Hub | Foule

Le résultat de ces données combinées est qu'elles peuvent ensuite être téléchargées, connectées à un tableau de bord - tel que Looker Studio de Google - ou même renvoyées aux plates-formes publicitaires pour l'activation des données.

Comment exécuter une requête dans Google Ads Data Hub

Voici les étapes à suivre pour créer et exécuter une nouvelle requête dans Ads Data Hub :

1. Pour créer une requête dans Ads Data Hub, commencez par accéder à l'onglet Requêtes.
2. Cliquez sur le bouton "+ Créer une requête" pour ouvrir la page des modèles de requête d'analyse.
3. Développez pour prévisualiser le modèle SQL avant de sélectionner un modèle. Vous pouvez utiliser des tables personnalisées pour créer la requête. Bien qu'il y ait une chose à noter, il est maintenant préférable de supprimer une partie de la syntaxe et d'utiliser des tables temporaires au lieu d'utiliser simplement les tables modèles.
4. Ensuite, choisissez le modèle que vous souhaitez utiliser en cliquant sur le bouton "Utiliser le modèle" ou sélectionnez l'option "Vide" pour créer une requête à partir de zéro.
5. Donnez à votre rapport un nom qui vous aidera à l'identifier facilement.
6. Rédigez ou modifiez la requête à l'aide d' un code SQL compatible avec BigQuery . Vous pouvez utiliser les tableaux et champs disponibles fournis dans l'onglet Tableaux Google.
7. Si nécessaire, configurez les paramètres pour personnaliser davantage votre requête.
8. Vous pouvez également configurer le résumé des lignes filtrées si nécessaire.
9. Une fois que vous avez terminé votre requête, cliquez sur le bouton "Enregistrer" pour l'enregistrer.

Pour plus d'informations sur l'exécution des requêtes dans Ads Data Hub, voici une ressource de Google .

Avantages de l'utilisation d'Ads Data Hub

Nous avons évoqué ci-dessus certains des avantages de l'utilisation de Google Ads Data Hub, mais voici un récapitulatif de certains des principaux avantages.

1. Confidentialité

Il y a beaucoup à dire sur le paysage publicitaire en ligne actuel concernant la confidentialité des utilisateurs. C'est un sujet brûlant depuis de nombreuses années et je m'attends à ce qu'il continue à l'être pour les années à venir. Ainsi, l'un des principaux avantages de l'utilisation d'Ads Data Hub est qu'il est conforme au RGPD et sûr du point de vue de la confidentialité.

Google déclare que les spécialistes du marketing et les partenaires de mesure bénéficieront de contrôles de confidentialité rigoureux qui protègent les données personnelles des utilisateurs en ligne tout en étant en mesure d'effectuer des analyses complètes.

À bien des égards, la navigation dans la confidentialité des utilisateurs dans le marketing numérique devient de plus en plus difficile - du RGPD à la mise à jour révolutionnaire d'iOS14. Le fait que Google Ads Data Hub respecte la confidentialité est un gros plus.

2. Données combinées

À elles seules, les données côté plate-forme peuvent être utiles, car leur suivi rigoureux des événements permet de comprendre les performances des campagnes et d'optimiser les campagnes avec succès. Cependant, combiner les données de la plate-forme avec des données de première partie détenues a l'avantage de booster essentiellement vos apprentissages.

Même avec un suivi des événements transparent, Google ADH fournira une meilleure compréhension des performances et du comportement des utilisateurs. Il comble une lacune dans les données que de nombreuses entreprises et annonceurs ont du mal à connecter. Soudain, les informations deviendront plus claires et plus précieuses et, en théorie, la prise de décision en tant que spécialiste du marketing deviendra plus facile.

3. Comportement du public

Après avoir combiné la plate-forme et les données de première partie, nous nous retrouvons avec encore plus d'informations sur le comportement du public. Il est possible de clarifier la façon dont les audiences interagissent avec les publicités sur différents canaux, ainsi que la façon dont les audiences se comportent sur différents appareils. Cela permet de comprendre plus facilement quels segments d'audience convertissent le mieux en général.

Et cet aperçu plus riche du comportement de l'audience - quelque chose qui est souvent une zone grise dans la publicité - est l'un des principaux avantages de l'utilisation de Google ADH.

4. Optimisation

Enfin et surtout (et à mon avis, le principal avantage de l'utilisation de Google ADH) sont les gains qui découlent de l'extraction de rapports et de l'analyse des données . Regrouper des données, obtenir des informations plus approfondies et mieux comprendre le comportement du public, c'est très bien. Mais c'est ce que vous faites avec ces connaissances qui compte le plus.

Suite à l'analyse des données, les annonceurs peuvent utiliser ces données pour effectuer des optimisations et améliorer les performances. Qu'il s'agisse de doubler la mise sur ce qui attire les clients à forte valeur ajoutée ou de réduire les performances des domaines sous-performants pour améliorer le ROAS.

Utiliser Ads Data Hub pour mieux comprendre les dépenses excessives

Google Ads Data Hub n'est pas conçu pour gérer les dépenses publicitaires ni pour empêcher les dépenses excessives de vos campagnes. Cependant, en fournissant un aperçu des performances actuelles et passées, ainsi que du comportement du public, il peut fournir une orientation en termes de meilleure façon de dépenser.

Les stratégies publicitaires peuvent donc être affinées et les annonceurs peuvent déterminer où dépenser au mieux pour maximiser le ROAS .

Voici quelques façons pratiques d'utiliser Ads Data Hub pour optimiser les dépenses et réduire les dépenses excessives :

• Analysez les dimensions et les segments d'audience tels que l'âge, l'emplacement, l'appareil, l'horaire et les intérêts - essentiellement tous les segments de données qui sont à votre disposition et pertinents pour votre objectif. Essayez de découvrir comment dépenser plus efficacement sur ces dimensions et segments et optimisez les campagnes en conséquence.

• De même, analysez les performances des emplacements pour identifier les sites Web, les applications, les vidéos et les autres emplacements qui fonctionnent ainsi que ceux qui sont moins performants. Ensuite, affinez vos campagnes en réduisant les dépenses sur les emplacements les moins performants et concentrez-vous plutôt sur les plus performants.

• Les performances des mots clés et des requêtes de recherche peuvent être analysées de la même manière pour réduire les dépenses sur les mots clés peu performants. Par exemple, un mot-clé peut faire un excellent travail pour générer des prospects, mais en combinant cela avec les données client, il est possible de comprendre quels prospects se convertissent en clients. Dans cet exemple, utilisez cet aperçu pour réduire les dépenses sur les mots clés qui génèrent des prospects de mauvaise qualité

• Comprendre les performances des canaux et déterminer les canaux les plus performants. Par exemple, vous constaterez peut-être que le reciblage YouTube génère des clients plus fidèles que le reciblage Display. Si tel est le cas, évitez les dépenses excessives sur le Réseau Display et investissez plutôt plus de budget dans YouTube

• Trouvez vos meilleures audiences en tirant parti des données d'achat de première partie, telles que les achats passés, les achats répétés et les achats de grande valeur, et associez-les à des canaux, des campagnes, des emplacements et des segments d'audience spécifiques. Encore une fois, déterminez comment optimiser les dépenses publicitaires afin de vous concentrer sur vos clients les plus rentables

• Modélisez de nouveaux segments d'audience en fonction des performances passées de vos audiences. Redynamisez ensuite votre stratégie d'acquisition en concentrant les dépenses publicitaires sur ces segments d'audience modélisés. L'utilisation de véritables données de première partie pour définir les audiences est une façon plus intelligente d'investir le budget

Utilisez les informations pour l'optimisation du marketing multicanal

Vous pouvez aller encore plus loin dans l'optimisation de vos campagnes Google Ads. Que vous exécutiez une campagne Performance Max, Google Shopping ou Search Ads, vous pouvez utiliser votre flux de produits enrichi des données de performances d'Ads Data Hub pour segmenter vos produits ou même vos stratégies d'enchères.  

En créant des étiquettes personnalisées qui intègrent des données de performances dans votre flux, vous pouvez mieux regrouper vos campagnes, ce qui améliorera les performances globales.

Exemples d'étiquettes personnalisées | Google

Des exemples de campagnes de segmentation qui utilisent des étiquettes personnalisées incluent l'allocation de plus de dépenses aux produits les plus vendus ou aux produits dont le stock est élevé, et l'adaptation de votre flux à votre public le plus performant. En savoir plus sur les libellés personnalisés les plus utiles à appliquer aux campagnes Shopping .

Autres cas d'utilisation de Google Ads Data Hub

Il existe de nombreux autres cas d'utilisation d'Ads Data Hub qui peuvent améliorer les informations et les apprentissages sur les données, vous offrant à nouveau des moyens de rendre vos dépenses plus efficaces et d'augmenter vos revenus :

• Créez des rapports personnalisés sur différents navigateurs et applications mobiles
• Exécutez une attribution personnalisée de base entre éditeurs sur les points de contact du navigateur et de l'application mobile
• Mesurez l'incrémentalité et comprenez comment chaque point de contact d'un parcours client influence les conversions
• Découvrez comment les différentes campagnes se chevauchent
• Mieux comprendre les performances vidéo des campagnes YouTube , avec des rapports moins l'utilisation de pixels de suivi

3 études de cas Google Ads Data Hub

Google Ads Data Hub peut être utilisé de multiples façons pour optimiser vos données et renforcer votre prise de décision. Mais ne me croyez pas sur parole.

Examinons quelques études de cas sur la façon dont trois marques bien connues ont utilisé Ads Data Hub à leur avantage, générant des résultats impressionnants.

Étude de cas sur l'EE

Sure : TechXpert

Le réseau mobile britannique EE a obtenu une image précise des performances de la campagne à l'aide d'Ads Data Hub et en combinant les données de la plate-forme avec les données de première partie. Ils ont déterminé quels clients étaient les plus susceptibles de mettre à niveau leurs forfaits téléphoniques, puis ont utilisé ces informations pour affiner leur stratégie d'acquisition. Le résultat a été une augmentation de +57 % du ROAS .

Du point de vue des dépenses, Ads Data Hub a permis à EE de dépenser sur les bons canaux d'acquisition et donc de ne pas dépenser trop dans des domaines moins susceptibles de générer de nouveaux contrats téléphoniques.

Étude de cas sur les rituels

Source : Prisguiden

Le détaillant de produits pour le bain et le corps Rituals a augmenté ses ventes en ligne et hors ligne grâce à Ads Data Hub, réalisant une augmentation massive de 85 % des conversions avec une baisse de 15 % du CPA .

Ils y sont parvenus en utilisant les données de première partie de Google Marketing Platform, leur CRM et les transactions en point de vente. Associé à la technologie d'apprentissage automatique de Google Cloud, Rituals a pu faire des prédictions sur la probabilité que les clients achètent à la fois en magasin et en ligne.

Suite à la création de segments d'audience utilisant ces apprentissages, une campagne a été créée dans DV360 ciblant des groupes spécifiques correspondant à leur modélisation client, avec une messagerie personnalisée.

Étude de cas de Domino

Source : VegNews.com

Domino's pizza - la division canadienne - a combiné des données provenant de plusieurs sources différentes pour savoir quand les clients étaient les plus susceptibles de commander à nouveau, afin qu'ils puissent être mieux préparés pour eux à l'avenir.

Lors de l'analyse des données, Domino's a découvert une idée intéressante : les clients qui ont commandé au moins deux fois en ligne au cours des 30 derniers jours représentaient 35 % de leur chiffre d'affaires total .

Il s'agissait d'une découverte importante pour Domino's Canada, car ils avaient auparavant sous-estimé la valeur de ce segment d'audience, sur lequel ils ont ensuite concentré leur attention.

Conclusion

Google Ads Data Hub est un outil puissant pour acquérir une compréhension plus complète de vos campagnes publicitaires et du comportement de votre public, permettant ainsi des décisions basées sur les données à l'aide d'apprentissages et d'insights. Utilisez ces informations pour optimiser vos campagnes, par exemple en tirant parti de DataFeedWatch pour mettre à jour les étiquettes personnalisées pour une segmentation plus poussée des campagnes.

Bien qu'Ads Data Hub soit plus avancé et que des efforts supplémentaires soient nécessaires pour le mettre en œuvre, l'impact qu'il peut avoir sur les performances rend l'effort supplémentaire utile, comme le soulignent les études de cas ci-dessus. Cela est particulièrement vrai pour les grands acteurs disposant d'une abondance de données qui souhaitent rationaliser leurs efforts de marketing multicanal.