Chercher les bonnes conversions

L’affaire est entendue. L’iA des régies publicitaires en ligne va trouver pour nous les bons internautes qui vont convertir sur les sites web. Ne reste plus qu’à donner quelques éléments, fournir des visuels, 2-3 bouts de textes et la machine va faire affluer le CA. Encore faut-il avoir bien paramétré les conversions.

Que l’intelligence artificielle veuille nous faciliter la vie, pourquoi pas. Même si en réalité, le choix nous est imposé et que Google Ads, Facebook Ads et les autres nous enlèvent des options pour nous simplifier leurs outils (et augmenter leur rentabilité), il nous faut faire avec. Chaque année, des options disparaissent et la machine est censée trouver toute seule les meilleurs réglages pour faire venir du trafic qualifié qui fera de belles conversions.

La réalité est plus nuancée. Avec l’IA, certains comptes publicitaires fonctionnent très bien mais d’autres pataugent complètement : il y a des métiers certainement plus simples à comprendre, des mots clés, des intentions et des parcours d’achat plus facilement modélisables et moins d’ambiguïté… Dans tous les cas, un machine qui fonctionne bien à besoin de recevoir le bon feedback et de connaître les moment clés : ce sont les fameuses conversions.

Faire remonter les conversions

Une conversion, ce peut être un appel, une venue en magasin après avoir fait une recherche en ligne, un téléchargement de livre blanc contre email, une création de compte, une demande de RDV, un achat en ligne etc. L’étape indispensable avant de faire de la publicité en ligne est donc d’avoir un tracking parfait capable de remonter ces informations qui comptent. Et ce n’est pas forcément une partie de plaisir avec les contraintes qui nous sont désormais imposées (consentement utilisateur, tracking plus difficile côté navigateur, sensibilisation des utilisateurs).

Malgré les difficultés de tracking, il existe des rustines : tracking différencié selon niveau de consentement, génération de conversions probables (invention de conversions plausibles), remontée d’informations en provenance d’autres outils. Le fait est, qu’aujourd’hui, on a quand même moins de de données qui remontent alors que les machines ont besoin de plus de données pour bien travailler.

Prioriser et ordonnancer les conversions

Pour que l’IA puisse mieux travailler, il faut l’aider. Les régies publicitaires en ligne proposent donc de classifier les conversions. Dans un monde idéal, on devrait pouvoir indiquer campagne par campagne :

• Quelle conversion est prioritaire ;
• Combien vaut une conversion ;
• Comment devrait s’enchaîner les conversions (création de compte -> mise au panier -> achat par exemple).

Toutes les régies ne le permettent pas. Ou pas complètement. Ainsi, on se retrouve parfois obligé de réaliser une configuration approximative. Ce n’est pas satisfaisant mais on fait comme on peut avec les outils dont on dispose.

Cibler les bons objectifs

Faire remonter de bonnes conversions et indiquer à l’IA quand et comment elles sont importantes est une chose. Il faut aussi indiquer aux régies ce que l’on souhaite. Laissons de côté les objectifs dont le but est de faire de la visibilité et des clics et regardons ceux orientés autour des conversions. Pour faire simple, on peut demander :

• Du volume : ici l’objectif est de maximiser le nombre de conversion. Peu importe le coût des conversions. C’est l’objectif le plus facile à atteindre pour les machines et c’est celui qu’il faut privilégier pour les nouveaux comptes, les nouvelles campagnes et lorsqu’il n’y a pas beaucoup de données exploitables. Ce n’est pas très satisfaisant mais au moins, des conversions remontent et c’est accessible à tout le monde.
• Un coût par conversion : je veux que chaque vente me coûte 25 euros. Cette stratégie simple à appréhender nécessite d’avoir déjà un bon nombre de conversion pour laisser les coudées franches à l’IA pour trouver ces conversions. Le risque est d’être trop gourmand. Très séduisante en théorie, cette stratégie peut assécher les conversions assez vite.
• Un retour sur investissement maximum : cette stratégie consiste à demander aux régies de trouver les conversions qui permettent la meilleure rentabilité. Pour un euro dépensé en publicité, il faut que la valeur de la conversion soit le plus important possible. À vouloir être trop gourmand, comme pour la stratégie précédente, le compte va passer à côté de nombreuses conversions pour privilégier que celles qui sont le plus rentable. C’est d’autant plus difficile que la rentabilité d’un compte n’est certainement pas la même que celle de ces concurrents. Ce qui peut être acceptable pour un acteur ne l’est pas pour les autres. Question de stratégie, de positionnement, de politique prix… Ce type d’objectif doit être utilisé une fois que la machine a déjà collecté un grand nombre de conversion afin d’avoir déjà des données fiables et exploitables.
• De la marge : plutôt que de chercher les meilleures conversions, on peut aussi viser un niveau de rentabilité et indiquer à l’IA que si on met 1 euro en publicité, on espère en récolter 2,5 par exemple. Le pilotage se fait ici par la marge. Ça fonctionne bien à condition d’avoir des campagnes avec des produits/services aux marges similaires et d’avoir des comptes publicitaires ayant de l’historique.

Toujours surveiller

Le point faible de toute cette belle machinerie c’est le tracking. S’il est défaillant, tout est à requestionner. Nourrir l’IA des régies avec des données fausses ne les empêche pas de travailler mais elle vont mal apprendre. Constater que le tracking ne fonctionne plus va faire chercher à l’IA des conversions impossibles. Dans les 2 cas, le budget et l’effort sera gâché bêtement.

Pour ces raisons, il faut mettre en place des mécanismes de veille et d’alerte. On peut paramétrer des rapports automatiques, des emails d’alerte ou des tableaux de bord (DataStudio par exemple) pour toujours avoir un œil sur les données. On peut faire confiance aux équipes, aux machines et aux process mis en place mais la loi de Murphy nous rappellera tôt ou tard que si ça doit aller mal à un moment, ça ira mal. Autant prendre les devants et se préparer.

Faire avec ce qu’on a

Dans un monde parfait, le tracking est idéalement paramétré, les régies pub permettent de mettre en place des conversions justes et réalistes et les bonnes stratégies de conversions sont utilisées. En réalité, on a des problèmes à tous les niveaux :

• Problèmes de tracking : Pas le droit de tracker sans consentement, impossible de remonter les bonnes conversions, impossible de valoriser les conversions à cause de contraintes techniques. Des fois, si ça ne veut pas, c’est indépendant de notre volonté ;
• Problèmes de budget : Idéalement en B2B, il faut faire remonter les conversions d’un CRM. Idéalement en ecommerce, il faut pouvoir faire remonter la création de compte, les achats, leur valeur et la marge. Sauf que le « yaka faukon » se heurte avec le budget disponible pour mettre en place le tracking. C’est vrai avec certains outils, c’est vrai avec les petits comptes ;
• Problèmes d’accès aux fonctionnalités : toutes les options ne sont pas disponibles pour tous les comptes. Certaines options se débloquent en fonction de l’historique, du budget, du volume ;
• Problèmes émanant du site web : Si le site ne renvoie plus de formulaire de contact, ou au contraire si une attaque envoie des dizaines de spam via les formulaires de contact et que l’envoi de formulaires est une conversion importante, que se passe-t-il ? L’IA risque d’être complètement déboussolée et va vouloir chercher d’autres internautes plus intéressants (dans le premier cas) ou chercher absolument ce nouveau profil qui convertit apparemment si bien (dans le second cas). Dans les 2 situations, c’est mal parti. Heureusement, il est possible, de demander aux régies pub d’exclure certaines plages de date ou les conversions ont un comportement trop atypique ;
• Problèmes de paramétrage des conversions : Tracker c’est bien mais il faut aussi faire comprendre à la machine ce qui a de la valeur à nos yeux. Il y a eu pas mal de changements ces derniers temps sur le paramétrage des conversions et les vieux comptes qui ronronnent passent facilement à côté de nouvelles options intéressantes ;
• Problèmes avec les stratégies déployées : En théorie, les différentes stratégies sont toutes intéressantes. En réalité, il faut y aller crescendo. La stratégie que l’on choisit est parfois un compromis qui permet d’avoir des résultats. Ce qui est mieux que d’avoir une stratégie parfaite mais pas de conversion.
• Problèmes avec la saisonnalité : Certaines activités sont cycliques ou peuvent avoir de forts pics d’activité dans un laps de temps très court. Pour l’IA, comment lui faire comprendre que c’est simplement de la saisonnalité et pas des signaux soudainement extraordinaires à tenter de retrouver à tout prix ?

Prendre le temps de configurer parfaitement les conversions

Dans ce contexte ou l’intelligence artificielle ne veut que notre bien (on l’espère), il n’y a pas le choix. Pour l’aider à travailler au mieux, le tracking doit être soigné. Cela impose de passer peut-être plus de temps sur le paramétrage initial et le suivi plutôt que sur la gestion des campagnes. Concrètement, il faut adapter les devis et faire passer le message pour que les clients comprennent et acceptent que bien nourrir l’IA fait partie de l’équation incontournable de la réussite.