Comment évaluer vos paramètres de rotation des annonces PPC

La rotation des annonces est l'un des paramètres oubliés. Tout le monde a une préférence, "toujours tourner indéfiniment" ou "toujours optimiser par conversions", mais les paramètres choisis reflètent souvent la préférence par défaut du gestionnaire plutôt que l'utilitaire de configuration. Plutôt qu'une préférence, le cadre doit être utilisé comme un outil et un sujet pour une analyse plus approfondie.

Cet article couvrira les options dont vous disposez pour la rotation des annonces et comment identifier rapidement les opportunités. Cela peut sembler un gros sujet, et il existe de nombreuses opinions sur le sujet, mais une fois que vous aurez saisi le concept, vous le trouverez assez intuitif.

Paramètres de rotation des annonces

Les paramètres de rotation des annonces se présentent sous plusieurs formes. En utilisant AdWords comme exemple, nous pouvons :

• Optimiser par clics
• Optimiser par conversions
• Rotation indéfinie
• Rotation et optimisation

Chaque paramètre modifie le taux d'impressions potentiel d'une annonce individuelle dans le groupe d'annonces, ce qui peut avoir un impact important sur les performances.

Deux lignes de pensée

Nous pouvons diviser les paramètres en deux groupes principaux. On privilégie le contrôle humain et la sélection manuelle du gagnant. La seconde permet au système de modifier la rotation des annonces en fonction de ses propres données.

Les partisans des tests manuels utilisent une rotation uniforme comme « test équitable ». Chaque annonce a le même potentiel pour participer à une enchère. Cela devrait équilibrer les impressions de manière plus équitable en donnant à chaque annonce une chance de remporter le test et en créant un échantillon de données suffisant. Bien sûr, ce n'est qu'une chance de participer à l'enchère et une mauvaise annonce peut ne pas se qualifier dans autant d'enchères que les autres annonces.

Les partisans de l'optimisation automatique préconisent la nature plus rapide du système. L'optimisation est beaucoup plus rapide qu'un processus manuel. Le système a également plus de données que l'annonceur. Les données d'enchères, le comportement des utilisateurs, etc. peuvent être utilisés pour identifier les performances réelles des annonces. Le système peut également offrir plus de nuances. Il peut arriver qu'une annonce dont les performances sont en moyenne moins bonnes soit en fait la meilleure annonce pour un certain sous-ensemble d'utilisateurs. Le système pourrait théoriquement détecter cela et afficher cette annonce uniquement à ces moments-là. Les gains marginaux de ces optimisations peuvent s'additionner à des gains de performances substantiels.

L'inconvénient de l'optimisation automatique est la perte de contrôle. Cela peut perturber la valeur acquise en présentant et en s'en tenant à un processus de test publicitaire explicite tel que CTC. L'optimisation automatique peut également modifier la façon dont vous configurez vos tests d'annonces. Plutôt que des tests A/B, vous pouvez choisir de diffuser un plus grand nombre d'annonces par groupe d'annonces et de supprimer les annonces perdantes au fil du temps. Cela semble mineur, mais l'impact sur les processus ne doit pas être sous-estimé.

Identifier les opportunités

Et si vous vouliez évaluer les deux options dans votre (vos) propre(s) compte(s) ? Devriez-vous passer à l'optimisation par clics ou à une rotation uniforme ?

Nous pouvons évaluer avec quelques calculs approximatifs et pour cet article de blog, un tableau croisé dynamique. Notez que cela pourrait être complété plus facilement via PowerPivot ou SQL, mais nous allons l'ignorer pour des raisons d'accessibilité. Si vous souhaitez utiliser ces technologies, vous pouvez toujours utiliser la même configuration que nous utilisons ci-dessous.

Configuration de l'analyse

Dans cet exemple, nous supposerons que le compte est configuré pour tourner indéfiniment. Nous voulons évaluer l'impact du changement pour optimiser par clics. Nous allons d'abord télécharger toutes nos annonces et données. Nous pouvons soit utiliser des données récentes des 30 derniers jours, soit une période plus longue.

Gardez à l'esprit:

• Toutes les promotions en cours sur la période
• Modifications majeures apportées au contenu publicitaire
• Formats d'annonces
• Modifications de l'état de l'annonce

Vous pouvez également choisir de segmenter par type d'annonce, en fonction de votre dépendance à l'égard des annonces textuelles standard à ce stade.

La table

Maintenant que nous avons les données, nous pouvons commencer à construire notre tableau croisé dynamique ! Nous souhaitons configurer des campagnes et/ou des groupes d'annonces sous forme de lignes. Cela nous permet de calculer l'impact à chaque niveau car nous pouvons prendre des décisions différentes par campagne. Si un groupe d'annonces est radicalement différent, nous pouvons identifier une opportunité de restructuration.

Dans nos colonnes, nous insérons le nombre total d'impressions, le CTR maximal et le taux de conversion moyen. Vous pouvez inclure des colonnes supplémentaires pour référence, mais les trois ci-dessus sont nécessaires. Vous pouvez également segmenter par impression ou par volume de clics. Cela devrait limiter le nombre d'annonces à faible volume avec des CTR irréalistes, comme une annonce avec deux clics et quatre impressions. Ci-dessous, j'utilise un indicateur VRAI/FAUX pour plus de mille impressions dans le filtre.

Calcul de l'impact

Nous avons toutes les données dont nous avons besoin. Le calcul ici est assez simple aussi. Si nous passons à l'optimisation pour les clics, l'annonce avec un CTR plus élevé devrait être diffusée plus souvent. En supposant que le compte ait enregistré le même nombre d'impressions, nous pouvons calculer les clics potentiels en multipliant le nombre total d'impressions par le CTR maximal des annonces éligibles.

Clics potentiels = Nombre total d'impressions x CTR max.

Maintenant que nous avons un maximum de clics potentiels, nous pouvons calculer les conversions potentielles en multipliant les clics potentiels par le taux de conversion moyen.

Conversions potentielles = clics potentiels x taux de conversion moyen

ou

Conversion potentielle = Nombre total d'impressions * CTR maximum * Taux de conversion moyen

À ce stade, vous pouvez effectuer quelques calculs pour examiner la différence entre les conversions réelles et potentielles et identifier les domaines à modifier.

Pourquoi le taux de conversion moyen ?

Vous vous demandez peut-être pourquoi le taux de conversion moyen, pourquoi pas le taux de conversion réel par annonce ? Pour cet exemple, nous supposons que le taux de conversion dépend de la page de destination et non du contenu publicitaire. Bien sûr, cela ne fonctionnera pas si vous testiez des pages de destination dans les URL finales, diffusiez des publicités très différentes telles que des promotions ou gonfliez les CTR des publicités en incluant des mots comme « gratuit ».

Si vous êtes plus à l'aise, vous pouvez utiliser le taux de conversion de l'annonce avec le CTR le plus élevé. Cela peut être approprié si vous avez une copie d'annonce radicalement différente qui peut attirer différents types de visiteurs. Vous pouvez également les peser dans un sens ou dans l'autre en disant que seule une partie de la différence était due à l'annonce.

Aie du plaisir avec ça! Vous pouvez toujours ajuster vos calculs au fil du temps au fur et à mesure que vous collectez plus de données pour chaque tour et obtenez une meilleure idée de ce compte en particulier.

Prendre une décision basée sur les données

Ce type d'analyse ouvre de nouvelles options pour la gestion des comptes. Qu'est-ce qui a le plus de valeur, l'augmentation du trafic et des conversions ou l'apprentissage d'un processus de test publicitaire ? S'il existe des écarts importants entre les conversions potentielles et les conversions réelles, cela pourrait changer votre tactique. Si vous entamiez la haute saison, vous pouvez opter pour une rotation des annonces en fonction des clics afin d'augmenter le trafic et les revenus. Ou si les chiffres sont proches, vous pouvez choisir de lancer un nouveau test au cours de la même période pour maximiser vos tests publicitaires. Le concept clé ici est de mieux comprendre vos options afin que vous puissiez prendre la meilleure décision commerciale et ne pas être lié aux pratiques par défaut.