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Types de correspondance des mots-clés : Agrégation vs. Segmentation

Contributeurs : Tim Moorhead, Tracy McDonald, Forrest Schaffer, & Rachel Venner

À l’ère de l’automatisation et des enchères intelligentes, la  » meilleure pratique  » consistant à segmenter les types de correspondance des mots-clés (Exact, Phrase et Large / BMM) par campagne ou groupe d’annonces améliore-t-elle vraiment les performances ? Une recherche sur  » les meilleures pratiques en matière de structure de campagne d’annonces de recherche  » donnera lieu à une myriade d’articles faisant la promotion de diverses structures de campagne, dont la plupart penchent pour la segmentation.

Il s’agit d’une étude de cas faisant suite à notre précédent billet qui a testé cette question. Les tests précédents ont montré que l’agrégation améliorait les performances lors de l’utilisation du smart bidding. Cependant, quelques tests ne sont pas suffisants pour répondre définitivement à la question.

Nous avons donc étendu le test à 44 campagnes sur 10 comptes afin d’avoir un ensemble de données robuste pour répondre à la question.

Types de correspondance et structures de campagne

Google Ads propose quatre types de correspondance (large, correspondance large modifiée, phrase et exacte) que les annonceurs peuvent sélectionner pour leurs mots clés afin de contrôler les recherches qui peuvent déclencher une annonce. Chaque type de correspondance fonctionne différemment, où « large » correspond à la gamme la plus large de requêtes de recherche et « exact » à la gamme la plus étroite. Pour cette raison, le même mot-clé défini à différents types de correspondance verra des performances variées.

Les annonceurs se sont adaptés à ces différences de fonctionnalité et de performance des types de correspondance par des structures de campagne inédites. En général, les mots-clés à correspondance large sont supposés avoir les CPC les plus élevés et les performances globales les plus faibles, car ils correspondent au plus grand volume de requêtes de recherche (dont beaucoup ne sont pas pertinentes). En revanche, les mots-clés à correspondance exacte sont supposés avoir les CPC les plus bas et la meilleure performance globale parce qu’ils déclenchent des annonces qui correspondent au mot-clé exact.

Les annonceurs ont conçu des structures de campagne pour contrôler le flux de requêtes de recherche vers des types de correspondance spécifiques. Cela se fait par la segmentation des types de correspondance dans des campagnes/groupes d’annonces distincts, l’application de mots-clés négatifs directionnels entre les campagnes/groupes d’annonces, le mappage de requêtes négatives, les groupes d’annonces à mot-clé unique et de nombreuses autres pratiques structurelles.

Along Came Close Variants

Toutefois, au fil des ans, Google a déployé diverses mises à jour de  » variante de correspondance proche  » pour ces types de correspondance qui ont modifié leur fonctionnalité. Une « variante proche » inclut les recherches de mots-clés ayant la même signification que ces derniers, indépendamment des différences orthographiques ou grammaticales entre la requête et le mot-clé.

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Un autre développement qui a affecté la structure des campagnes est le smart bidding

Grâce au smart bidding, les enchères sont fixées en temps réel au niveau de la requête en fonction de centaines de signaux d’audience. Il est impossible pour les annonceurs humains d’émuler ce dont le smart bidding est capable, car les enchères en temps réel au niveau des requêtes ne nous sont même pas accessibles. Selon Google, « Ces algorithmes tiennent compte d’un plus grand nombre de paramètres ayant un impact sur les performances qu’une seule personne ou équipe ne pourrait calculer. » Chez Seer interactive, nous avons connu beaucoup de succès avec les enchères intelligentes, battant même les plateformes d’enchères tierces comme Marin et Kenshoo.

Et les enchères intelligentes ont des implications sur les structures de campagne. Selon le playbook de structure de compte Google (ce n’est pas un document public, demandez une copie à votre représentant Google Ads), « la segmentation granulaire des mots-clés est inutile car l’enchère intelligente se fait au moment des enchères et prend en compte divers signaux au-delà des mots-clés et de la requête saisie. »

À cause de cela, Google recommande de consolider le trafic dans des groupes d’annonces moins nombreux et plus importants en supprimant les segmentations de trafic évitables telles que : le type de correspondance des mots-clés, le dispositif, la géo, le jour et les audiences.

En d’autres termes, les annonceurs doivent supprimer les segmentations de trafic inutiles afin d’alimenter les algorithmes d’enchères intelligentes avec autant de données que possible.

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Résultats des tests

Comme nous l’avons mentionné précédemment, nos deux premiers tests sur ce sujet ont montré des améliorations du volume de conversion, du CPA, du CTR et du CPC lorsque les types de correspondance étaient regroupés dans les mêmes groupes d’annonces.

Pour cette étude, nous avons élargi la cohorte de tests à travers notre agence à 44 campagnes provenant de 10 comptes différents. Nous avons choisi des campagnes dont les types de correspondance étaient segmentés par groupes d’annonces, qui utilisaient déjà une stratégie d’enchères intelligente et dont le volume d’impression et de conversion était supérieur à la moyenne. Nous avons ensuite créé des expériences (trafic partagé 50/50) et modifié la structure de la campagne dans les campagnes d’expérience afin que tous les types de correspondance soient présents dans le même groupe d’annonces (les groupes d’annonces étaient toujours segmentés par thèmes de mots clés).

Notre hypothèse pour le test était que l’agrégation surpasserait la segmentation. Ce test s’est déroulé pendant 60 jours et nous avons été surpris par les résultats.

  • Tétral = Contrôle de la segmentation
  • Orange = Expérience d’agrégation
  • Violet = Différence entre les deux

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Dans l’ensemble, nous avons vu les campagnes d’expérimentation surpasser les campagnes de contrôle sur le coût, le volume de conversion, les CPC, le CVR et le CPA. Ces résultats semblaient confirmer notre hypothèse selon laquelle l’agrégation surpasserait la segmentation, jusqu’à ce que nous examinions les données de plus près.

En découpant les performances par campagne, nous avons vu qu’un compte composait plus de 60 % de toutes les impressions de l’ensemble de la population testée. Nous avons ensuite examiné les données par compte et nous avons constaté que les performances étaient mitigées. 50% des comptes ont vu des améliorations dans le CVR et seulement 33% des comptes testés ont vu des améliorations dans les CPC et CPA.

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Ce n’était pas la réponse définitive que nous attendions, surtout si l’on considère le large éventail de comptes, de stratégies d’enchères et de mots-clés inclus dans le test. Cependant, nous devons faire confiance à l’ensemble des données plutôt qu’à nos mentalités.

Un facteur qui n’était pas cohérent entre les campagnes était la stratégie d’enchères intelligentes que les campagnes utilisaient. La division des données par stratégie d’enchères a montré un autre sac de performances mitigées, mais nous avons constaté que les types de correspondance agrégés ont obtenu de moins bonnes performances pour le CTR et le CPC lors de l’utilisation d’eCPC ou de Max Clicks.

Les groupes d’annonces agrégés correspondent à plus de requêtes de recherche que les groupes d’annonces segmentés. Pour cette raison, l’eCPC et Max clics peuvent avoir obtenu de moins bons résultats pour le CTR et les CPC parce qu’ils dépensent plus sur les mots-clés à correspondance large par rapport aux autres stratégies d’enchères. En revanche, les autres stratégies d’enchères (Max Conv Value – Target CPA) optimisent en fonction d’objectifs spécifiques et sont probablement plus sélectives quant aux types de correspondance sur lesquels elles enchérissent.

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Conclusion

Donc, quelle structure de campagne donnera lieu à de meilleures performances, agrégation ou segmentation des types de correspondance des mots-clés ?

Sur la base des résultats de nos tests, nous n’en sommes pas certains.

Les performances semblent différer compte par compte. Il y a trop de facteurs, tels qu’une stratégie d’enchères intelligente, à prendre en compte sur ce qui déterminera le succès lors de l’utilisation d’une structure de campagne par rapport à l’autre. Dans l’ensemble, nous vous encourageons à tester cela sur vos comptes et à voir ce qui fonctionne le mieux pour vous.

Les développements de Google sur les types de correspondance et l’automatisation nous font tout de même nous demander ce qui va suivre pour les mots-clés et les types de correspondance. Avec l’avènement des variantes de correspondance proche et des campagnes intelligentes comme les annonces de recherche dynamique (qui ne nécessitent même pas de mots clés), cela nous fait nous demander si les types de correspondance seront même une chose dans cinq ans.

Si vous êtes inspiré de tester cela pour vous-même, faites-nous savoir comment cela s’est passé !

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