3 Rapports Performance Max et limitations des données

Les campagnes Performance Max (ou PMax) gagnent du terrain parmi les annonceurs de recherche.

Les ressources de machine learning de Google optimisent les emplacements d'annonces sur l'ensemble du réseau d'inventaire de Google. Cela permet aux annonceurs de maximiser leurs efforts et d'atteindre leurs publics cibles plus efficacement.

Cependant, il y a toujours des compromis à faire lorsque l'on tire parti de ces capacités propriétaires, d'autant plus que nous perdons plus de visibilité et de leviers à tirer.

En général, nous avons une visibilité limitée sur les données de ces campagnes, ce qui rend difficile la prise de décisions éclairées sur la meilleure façon d'optimiser les campagnes et d'allouer le budget.

De plus, les annonceurs doivent souvent analyser leurs données agrégées sur tous les types de campagnes et toutes les plateformes. Cela peut nécessiter :

• Récupération des données via l'API Google Ads.
• Le charger dans un entrepôt de données plus grand pour une manipulation et une analyse plus poussées.
• Associez-le aux données de Google Analytics pour créer une image plus complète du parcours de l'utilisateur.

Voici quelques limitations à prendre en compte lors de l'extraction et de l'analyse des données de performances PMax à l'intérieur et à l'extérieur de l'interface Google Ads.

1. Granularité limitée des données PMax

Les campagnes PMax offrent des options de création de rapports limitées par rapport aux autres campagnes Google Ads, ce qui peut compliquer l'analyse des performances comme nous en avons l'habitude.

En règle générale, les données de campagne Google Ads peuvent être récupérées en accédant au rapport standard via l'API. Vous pouvez définir le niveau auquel vous souhaitez segmenter les données, même jusqu'au niveau des mots-clés.

Étant donné que les campagnes PMax utilisent l'apprentissage automatique pour déterminer les meilleurs emplacements pour la diffusion d'annonces, aucun groupe d'annonces ou mot clé n'est associé à ces campagnes.

Par conséquent, un rapport standard généré à n'importe quel niveau qui est plus granulaire que la campagne contiendra plusieurs champs non pertinents pour PMax et exclura entièrement toutes les données de ces campagnes plutôt que de simplement annuler les champs non pertinents.

Pour capturer vos campagnes standard et PMax, vous devez appeler l'API plusieurs fois et récupérer deux connexions de données distinctes qui peuvent ensuite être chargées et réunies dans votre entrepôt de données.

• Le premier doit être un rapport standard au niveau de granularité souhaité, qui ne contiendra aucune donnée de campagne PMax.
• Le second doit également être un rapport standard au niveau de la campagne, mais cette fois doit exclure toutes les campagnes qui ne sont pas PMax pour éviter les données en double.

Sachez également que de nombreux rapports et segmentations personnalisés peuvent être utiles pour l'analyse des campagnes, comme Performance Max Placement.

Ils ne peuvent pas être récupérés via l'API et ne peuvent être consultés que dans un environnement isolé au sein de l'interface Google Ads.

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2. Les informations de Google Analytics nécessitent une navigation réfléchie

Avec le déploiement de Google Analytics 4 et l'abandon ultérieur d'Universal Analytics, les annonceurs peuvent utiliser les données des sites Web et des applications pour comprendre le parcours client et l'activité d'engagement post-clic sur le site Web.

Tout trafic de site Web généré par les campagnes PMax doit être soigneusement examiné et analysé.

Pour commencer, vous ne verrez pas les données PMax tomber sous le groupe de canaux de recherche payante par défaut, mais un groupe distinct appelé Cross Channel contenant les données des campagnes PMax et Smart Shopping.

Méfiez-vous de placer des filtres de dimension incompatibles avec les campagnes PMax.

Contrairement aux problèmes d'API notés ci-dessus, où les données ne s'afficheront pas, ces filtres entraîneront un affichage incorrect des données dans l'interface GA4 et ne seront pas fiables.

Pour cette raison, il peut être difficile d'obtenir des informations cross-canal incluant des campagnes PMax dans GA4.

De plus, les campagnes PMax comptabilisent les conversions de vues engagées.

Ce type de conversion est très précieux, car il est plus spécifiquement adapté à la publicité vidéo et au comportement de l'utilisateur qui suit une annonce vidéo par opposition aux autres types d'annonces et constitue un indicateur fort d'engagement.

Sachez simplement que Google Analytics, par défaut, ne comptabilise pas ces conversions et devra être configuré intentionnellement pour le faire.

3. Les méthodes d'analyse traditionnelles peuvent ne pas s'appliquer

Compte tenu des problèmes ci-dessus, l'utilisation des plates-formes Google pour générer des rapports et des informations sur les campagnes PMax de manière isolée est toujours une option.

Lors de la visualisation des données disponibles sur la plateforme, il est essentiel de garder à l'esprit toutes les diverses limitations entourant ces données et de savoir que les tactiques d'analyse traditionnelles peuvent ne pas être efficaces ni possibles.

Par exemple, bien que certains modèles de rapports de base se trouvent dans la plate-forme pour les campagnes PMax, les annonceurs ne peuvent personnaliser aucun rapport ni créer de métriques personnalisées.

Un autre facteur à prendre en compte est que, puisque les campagnes PMax sont optimisées sur des données en temps réel, les performances des campagnes doivent être analysées plus près du temps réel et s'appuyer moins sur les données historiques et les tendances, car les algorithmes s'ajustent constamment pour maximiser les optimisations.

Cette dépendance aux données en temps réel rend également difficile la réalisation de tests A/B traditionnels, en particulier parce que nous n'avons aucun contrôle sur des éléments tels que les emplacements d'annonces, les formats, les éléments créatifs ou les audiences que nous pouvons isoler pour tester des hypothèses.

Au lieu de cela, vous pouvez uniquement effectuer des tests comparant vos campagnes PMax à des campagnes d'achat standard ou effectuer une expérience d'amélioration démontrant comment l'ajout d'une campagne PMax à votre mix de campagnes existant peut augmenter le volume de conversion.

D'autres exemples d'informations que nous perdons avec les campagnes PMax incluent le ciblage d'audience, le placement d'annonces et le contrôle du budget.

Bien que tout cela soit conçu, cela peut être un ajustement difficile pour les annonceurs de perdre la capacité d'avoir leur mot à dire sur l'allocation de leurs dollars.

Ils n'ont peut-être ni le temps ni le budget pour permettre à la campagne de durer suffisamment longtemps pour recueillir suffisamment de données pour maximiser l'efficacité.

Et bien que PMax optimise en fonction du comportement de l'audience et des créations publicitaires, il ne fournit pas de données détaillées sur ces comportements ni sur les performances des titres ou des images individuelles.