Regard sur le PPC en 2018 : prévisions pour la nouvelle année

1. Plus de fonctionnalités de ciblage d'audience

Les changements les plus significatifs dans le PPC au cours des cinq dernières années ont été dominés par les fonctionnalités de ciblage d'audience, et 2018 ne fera pas exception. Nous prévoyons que le ciblage d'audience progressera de plusieurs manières différentes.

Extension du ciblage par correspondance client

Le Customer Match est un ciblage d'audience basé sur vos données CRM (Customer Relationship Management). Il vous permet de diffuser des annonces basées sur des données sur les clients actuels que vous choisissez de partager avec Google. Pour le moment, vous pouvez utiliser ce ciblage sur les propriétés de Google, telles que les annonces de recherche et Gmail. Cependant, il n'est actuellement pas disponible pour la publicité display générale de tiers.

Tout au long de 2018, nous devrions voir une expansion de la façon dont le ciblage par correspondance client peut être utilisé. Étant donné que ce ciblage est basé sur les données CRM, nous pourrions voir certaines restrictions dans l'UE et dans d'autres régions. Ces zones ont de nombreuses lois sur la confidentialité qui restreignent la manière dont les données des clients peuvent être utilisées dans la publicité. Cependant, nous pouvons toujours nous attendre à voir une augmentation des options de ciblage de correspondance client partout.

Extension des listes similaires

Les listes similaires sont des listes similaires à une liste d'audience que vous créez dans AdWords. Actuellement, si vous ne respectez pas une taille de données minimale, vous voyez rarement ces listes comme étant disponibles. À mesure que l'apprentissage automatique s'améliore pour modéliser les comportements des utilisateurs et les faire correspondre à d'autres personnes, attendez-vous à voir plus de listes similaires disponibles dans votre compte.

Gestion simplifiée des listes de tiers

L'une des fonctionnalités les moins utilisées d'AdWords est la possibilité d'utiliser des listes de tiers autres que Google dans votre compte PPC. Cette fonctionnalité dispose de plus de 92 000 listes d'audience. Ces listes proviennent de fournisseurs de données tiers, tels que BlueKai.

Il y a deux raisons pour lesquelles ces listes ne sont pas visibles sur la plupart des comptes :

• La plupart des gens ne louent pas de listes d'audience
• Ils paient au CPM (coût par impression)

Alors que la plupart des petits comptes n'auront jamais besoin de superposer des données tierces avec le ciblage de Google, cela est parfois utile, en particulier lorsque vous essayez d'atteindre un segment de marché très étroit. Malheureusement, lorsque vous payez au CPM au sein d'un produit CPC, la combinaison des modes de paiement peut se compliquer. Du coup, une impression n'est plus gratuite lorsque vous utilisez ce mode. Avec AdWords, vous payez pour le clic ; avec le CPM, vous payez pour l'impression. Mélanger ces deux systèmes de paiement opposés peut être délicat, vous devez donc être très prudent lorsque vous utilisez des listes tierces.

Attendez-vous à ce que l'intégration des données de listes tierces soit plus facile à gérer en 2018.

L'inconnu redouté continue de décliner

Ces dernières années ont vu plusieurs nouvelles fonctionnalités de ciblage démographique. Cependant, pour de nombreux annonceurs, ces fonctionnalités n'avaient que peu de sens, car leurs données démographiques étaient principalement composées d'utilisateurs "inconnus", par opposition à des utilisateurs dont l'âge, le sexe et d'autres caractéristiques sont connus.

La catégorie inconnue a considérablement diminué pour beaucoup en 2017. Nous prévoyons qu'en 2018, davantage d'utilisateurs appartiendront aux catégories connues, ce qui rendra bon nombre de ces fonctionnalités avancées utiles à un plus grand nombre d'annonceurs.

Adoption du ciblage d'audience ?

Dans le monde du PPC, il existe deux étapes principales pour l'examen des fonctionnalités :

• Lorsque la fonctionnalité est disponible pour une utilisation générale
• Quand il est réellement utilisé (si jamais) de manière cohérente

La plupart des entreprises ont essayé le remarketing sur le réseau display. Lorsque nous examinons de grandes quantités de comptes, beaucoup l'ont échantillonné pour le réseau de recherche, mais n'ont pas complètement adopté le remarketing pour la recherche. Lorsque nous examinons des listes similaires, la correspondance des clients et les informations démographiques, ces fonctionnalités ne sont pas utilisées dans la plupart des comptes. La raison de l'absence d'adoption est triple :

• Un manque de compréhension et d'éducation dans ce domaine
• Pas assez de données pour les petits comptes à utiliser
• Google n'a pas fourni d'outils pour mettre facilement à l'échelle toutes les fonctionnalités des comptes d'entreprise

Avec le changement d'interface de Google et la disponibilité d'un large éventail de fonctionnalités, 2018 devrait être l'année où Google facilitera l'adoption de ces fonctionnalités à grande échelle. Espérons que 2018 deviendra également l'année où le ciblage d'audience sera adopté dans la plupart des comptes PPC.

2. Modifications de la gestion des attributions

Si un utilisateur clique sur trois annonces de recherche, deux listes organiques, lit votre e-mail puis effectue une conversion, quelles visites obtiennent le crédit de la conversion ? C'est la question à laquelle la gestion de l'attribution cherche à répondre. En 2018, nous verrons deux changements principaux dans la gestion des attributions.

Enchères par attribution

À l'heure actuelle, la plupart des entreprises enchérissent au « dernier clic ». Cela signifie que si une personne visite votre site Web six fois, puis achète, le dernier clic reçoit tout le crédit. Dans un monde de réponse directe, cela pourrait convenir. Dans un long processus de parcours client, ce type d'enchère ignore comment un utilisateur vous a trouvé initialement. Il a également tendance à surévaluer les clics sur la marque, car les clics sur la marque sont généralement le dernier clic avant une conversion. Ainsi, l'attribution des enchères doit se concentrer davantage sur les options de distinction fine pour être utile dans le processus PPC.

Dans vos paramètres de conversion, vous pouvez choisir la manière dont les conversions sont comptabilisées dans votre compte en remplaçant le modèle d'attribution "Dernier clic" par l'une des autres options :

Une fois cette modification effectuée, vous commencerez à voir des données de conversion fractionnées dans l'ensemble de votre compte. Toutes les enchères que vous faites sur la base des données de conversion seront faites sur la base du modèle d'attribution que vous choisissez. Bien que cette fonctionnalité soit disponible depuis un certain temps, elle a été sous-utilisée. Avec la sensibilisation croissante à l'attribution et la facilité de mise en œuvre, nous verrons de nombreux autres comptes enchérir sur la base d'un modèle d'attribution qui n'est pas le dernier clic.

Conversation sur la gestion de l'attribution multicanal

Si vous modifiez votre modèle d'attribution pour qu'il soit "Basé sur la position" et que vous activez les enchères au CPA, vous avez alors automatisé vos enchères de recherche payée par un modèle d'attribution. Cependant, ces enchères ignorent complètement les clics sociaux, e-mail, organiques et autres. Les clics utilisés dans ce modèle d'attribution sont principalement vos clics PPC. L'analyse d'attribution cross-canal peut désormais être effectuée au niveau du canal. Une fois que vous avez commencé à connecter les points de contact individuels, y compris les requêtes de recherche, les offres réelles par e-mail et les mentions sociales survenues pendant tout le cycle de conversion, les modèles échouent. Cet échec n'est pas de nature mathématique, mais plutôt le résultat de la rareté des chemins lorsque vous creusez aussi loin dans chaque chemin de clic avant une conversion.

Bien que nous ne verrons pas ce type d'enchères se produire en 2018, nous devrions voir plus de conversations sur la façon de gérer correctement ces scénarios. Nous devons commencer à créer des modèles et des outils autour de l'analyse de l'ensemble du parcours du consommateur en ce qui concerne les points de contact, les enchères et l'allocation budgétaire nécessaires.

3. L'apprentissage automatique devient plus intelligent

L'apprentissage automatique est très utile au cours des étapes initiales, cependant, il semble qu'il devienne plus stupide avec le temps au lieu d'être plus intelligent. Plus de données devraient signifier un meilleur apprentissage, mais ce n'est pas toujours le cas. En 2018, nous devrions voir l'apprentissage automatique devenir plus intelligent. Considérez ce scénario simple : vous avez une annonce dans tous vos groupes d'annonces qui convient aux internautes tout au long de l'année. Une semaine avant le Black Friday, vous créez une annonce dans vos groupes d'annonces qui mentionne les soldes des fêtes. L'apprentissage automatique commence alors à examiner les performances de ces deux publicités. Il apprendra rapidement que l'annonce qui mentionne les soldes de vacances se porte beaucoup mieux que l'annonce qui ne mentionne pas de soldes. Ainsi, il diffuse ensuite l'annonce de vacances presque tout le temps.

Ensuite, la saison des fêtes passe et à mesure que janvier commence, les annonces spéciales de soldes pour les fêtes ne sont plus appropriées. Tout spécialiste du marketing serait d'accord qu'il est temps de mettre en pause l'annonce saisonnière, cependant, la machine n'est pas d'accord. Il continue de diffuser le plus souvent l'annonce de soldes pour les fêtes, car il fonctionne toujours sur la base des données les plus récentes. Finalement, la machine verra que cette annonce ne fonctionne pas bien et cessera de la diffuser, mais cela prend du temps. Il pourrait s'écouler mars ou avril avant que l'apprentissage automatique ne rattrape les tendances actuelles.

L'apprentissage automatique est bon pour trouver un modèle et prendre une décision. Le problème est qu'il faut du temps pour rattraper ou apprendre de nouveaux modèles lorsque les données ou les entrées changent. L'apprentissage automatique n'est tout simplement pas bon pour changer d'avis.

AdWords utilise le machine learning depuis plusieurs années et ces types de scénarios sont de plus en plus répandus. Tout au long de 2018, nous devrions voir l'apprentissage automatique devenir plus intelligent. En 2016-2017, l'apprentissage automatique avait besoin de moins de données pour prendre une décision permettant un apprentissage plus rapide. Maintenant, il doit apprendre que vous pouvez modifier les décisions précédentes lorsque les scénarios ont changé.

Comment avons-nous fait ?

Il peut être amusant de jouer à la diseuse de bonne aventure et de faire des prédictions sur l'avenir, car cela vous donne une raison de prendre du recul par rapport aux détails quotidiens et d'adopter une vision et une approche plus holistiques du PPC. Vous vous rendez compte qu'en tant que spécialiste du marketing, il est important de regarder le passé, le présent et l'avenir pour mieux servir les annonceurs. Le succès dépend d'un mélange délicat de beaucoup de choses, comme un examen de ce qui s'est passé dans le passé, quels moteurs sont actuellement capables de coder, où vont les conversations à l'avenir et ce qui suivra logiquement dans l'année à venir.

En 2018, nous prévoyons de continuer à écrire des articles et à produire des webinaires qui examinent le PPC, les développements actuels et comment rendre votre compte plus rentable. Notre prédiction finale est que 2018 sera une année merveilleuse pour les spécialistes du marketing PPC, et nous espérons que vous continuerez à nous suivre alors que nous partageons les derniers conseils pour réussir le PPC.