Affiner son cadre de diffusion Youtube dans un environnement au nombre infini de vidéos

Chaque jour, 720 000 heures de vidéos sont publiées sur YouTube, représentant pas moins de 82 années de visionnage. Contrairement aux stratégies Display où quelques URLs peuvent préempter la majorité des investissements d’une campagne, l’immensité de la plateforme rend cela quasiment impossible sur une campagne Youtube, où l’inventaire sera davantage morcelé. Dès lors, sur des campagnes d’awareness, être visible sur un environnement qualitatif et proche de son audience apparaît comme un véritable enjeu pour les annonceurs.

Conscients de ces enjeux, nous avons testé les différents ciblages disponibles sur Youtube et analysé l’impact sur le cadre de diffusion de nos campagnes. Premier constat, les stratégies contextuelles offrent un cadre de diffusion plus qualitatif que les audiences affinitaires, souvent très larges. Cela se ressent sur les coûts à la visite, entre 3 et 8 fois plus élevés pour les audiences affinitaires.

Parmi les différentes stratégies contextuelles, les catégories proposées par YouTube offrent de belles performances, avec un cadre de diffusion pertinent. Cependant, ces catégories sont généralement de taille modérée et leur nombre n’est pas assez conséquent pour concorder systématiquement avec notre cible. Nous nous sommes dès lors tournés vers un ciblage contextuel par mot-clé (KCT, littéralement Keyword Contextual Targeting), qui fonctionne via une technologie Google d’analyse sémantique capable de lire les métadonnées des vidéos Youtube.

Sur le papier, le KCT est séduisant : sa construction par mots-clés permet une grande flexibilité et précision. Cependant, le construire prend du temps, surtout si l’on veut cibler un grand volume de mots-clés afin d’assurer un fort volume de diffusion. Afin de gagner en efficacité et pertinence dans sa construction, nous avons mis à profit nos compétences search et défini une méthodologie data-centrée d’enrichissement et de catégorisation de mots-clés.

Cette méthodologie peut être divisée en 5 étapes :

L’objectif est ici de construire une première liste d’une dizaine de mots-clés gravitants autour de la cible et des personas que l’on souhaite atteindre.

A partir de la première liste de mots-clés, plusieurs outils permettent de proposer des mots-clés associés ; nous recommandons Google Keyword Planner, qui est gratuit via Google Ads, et offre plusieurs fonctionnalités intéressantes comme le filtrage des mots-clés. L’analyse des recherches associées, en bas des résultats Google peut également aider à étoffer le corpus initial.

Google n’offrant pas la possibilité d’estimer le reach potentiel d’une audience associée d’un mot-clé, le volume de recherche mensuel sur le moteur de recherche Google semble être le meilleur indicateur pour l’approcher. Google Keyword Planner ou d’autres outils comme SEMrush permettent d’obtenir ce volume de recherche.

L’objectif est d’ajouter une catégorie et éventuellement une sous-catégorie pour chaque terme du corpus de mots-clés. Cette étape peut paraître fastidieuse mais permet une meilleure compréhension du corpus et facilite la réutilisation de groupes de mots-clés sur les campagnes futures.

Afin de monitorer les performances des KCT, nous centralisons dans un même tableur les performances de chacune de nos listes de mots-clés. Ainsi, pour chaque campagne KCT, nous remontons le nombre de mots-clés, leur volume de recherche et leur performance via les KPIs media habituels. Cette étape permet d’optimiser les listes au fur et à mesure et de mieux anticiper les montants pouvant être investis.

Depuis l’adoption de cette méthodologie, nous avons systématisé l’utilisation des KCT lors de nos campagnes YouTube. En effet, cela nous a permis de pallier deux limites majeures dans l’usage de ces types de ciblages :

Concernant la diffusion, cette méthodologie nous a permis de développer un corpus de plusieurs milliers de mots-clés catégorisés. Nous pouvons donc, selon le nombre de mots-clés sélectionnés, atteindre des cibles très précises ou bien au contraire couvrir des thématiques entières. Cela se ressent au niveau des performances, où ce ciblage est désormais systématiquement celui offrant la meilleure combinaison coût d’achat versus performance site centric !

Petit conseil avant de vous lancer : bien que cette méthodologie soit simple en apparence, son exécution par des équipes Youtube l’est moins. En effet, elle requiert à la fois des outils peu utilisés par les media traders et des échanges réguliers avec les équipes search.