Parmi les méthodes auxquelles tous les comptes Meta devraient recourir, il y en a une très efficace que je ne vois sur aucun des comptes que j’audite.
Pour rappel, la publicité Meta c’est du marketing et bien cerner son persona et un des fondamentaux. D’autre part, connaître l’âge et le genre de son public cible ne constitue pas un persona. Bien l’identifier implique de définir un certain nombre de critères, mais puisqu’on parle ici de Facebook Ads, inutile de tergiverser. Rendez-vous dans le gestionnaire d’audiences.
Je te propose de créer une audience sauvegardée qui va servir de réserve pour identifier les centres d’intérêt correspondants à ton persona.
La première chose à faire est d’aller dans “Parcourir”. Tu trouves ici 3 catégories principales :
1/ Les données démographiques
2/ Les centres d’intérêt
3/ Les comportements
Je t’invite à parcourir a minima l’inventaire des centres d’intérêt Meta et de sélectionner tout ce qui te semble correspondre à ta cible.
Tu vas ensuite pouvoir créer une campagne de test dans laquelle tu vas répartir les centres d’intérêt entre les différents ensembles. Tu peux nommer tes ensembles en fonction de la catégorie à laquelle les centres d’intérêt appartiennent : food, environnement, sport…
Bien faire attention à avoir la même variété de pubs dans chaque ensemble. La variable qu’on veut tester ici ce sont les catégories d’intérêts. Tu pourras ensuite optimiser ta campagne et concentrer les dépenses sur les adsets qui ont les meilleures performances.
À ce stade il y a deux possibilités :
1/ C’est la mauvaise surprise et tu découvres que les centres d’intérêt ne sont pas intéressants pour ta marque.
2/ Tu as identifié les catégories d’intérêts qui marchent le mieux pour ta marque et tu peux les exploiter.
Petit rappel important avant d’aller plus loin : je pratique le game des Facebook Ads depuis 10 ans et j’ai fait deux constats en termes d’audiences larges.
Le premier, c’est que la seule période au cours de laquelle on pouvait parler de la toute-puissance du Broad de façon dogmatique, est celle qui a précédé iOS14 et durant laquelle le pixel fonctionnait à pleine puissance. Aujourd’hui il est nécessaire de tester une large variété d’audiences, car selon les comptes, l’audience la plus performante n’est pas toujours la même, même si le compte dépense beaucoup et même si cela reste parfois le Broad.
Le second concerne l’ASC. On est clairement sur une techno Meta très efficace et nous observons des résultats très intéressants sur les différents comptes où nous utilisons ce type de campagne. Mais il nous arrive aussi de travailler sur des comptes où l’IA de Meta bloque et l’ASC sous performe face à d’autres audiences sur lesquelles nous enregistrons de bonnes performances. En d’autres termes, il n’y a aucune version de l’histoire où il est pertinent de ne pas tester toutes les audiences disponibles.
Pour revenir à nos moutons, tu as maintenant un ou plusieurs ensembles de pubs qui offrent un bon niveau de performance et tu as un choix à faire. Soit tu te contentes des résultats obtenus sur ces ensembles et tu vas pouvoir exploiter tous les centres d’intérêt qu’ils abritent. Soit tu aimes la granularité et pour aller plus loin tu vas procéder à un tri à l’ancienne.
Quand je parle de faire le tri à l’ancienne, je veux dire créer des adsets dans une campagne ABO et tester individuellement les intérêts restants. Sachant qu’à ce stade il ne doit pas t’en rester 10k, le volume à tester est donc normalement raisonnable.
Une fois cette dernière étape franchie, félicitation 🥳
Tu disposes d’une liste de centres d’intérêt quali et performants pour ta marque et tu vas pouvoir faire plusieurs choses avec :
- Stacker ces centres d’intérêt dans un seul adset
Tu vas pouvoir simplifier la structure de ton compte et concentrer ton acquisition CBO dans une seule et même campagne.
- Coupler ces centres d’intérêt à du Lookalike
À l’aide d’une stratégie que j’expliquerai dans une prochaine newsletter tu vas pouvoir associer dans un même adset tes meilleures audiences Lookalike et tes centres d’intérêt les plus performants.