Jusqu’à présent, pour optimiser une campagne Google Ads, la meilleure option était de faire appel à un consultant SEA. Il est aujourd’hui possible d’aller plus loin dans le développement de campagnes intelligentes grâce à la diversité des profils présents en agence (data scientists, data engineer…).

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La collaboration entre experts SEA et spécialistes de la donnée permet d’intégrer aux outils de gestion de campagne des données business centric en temps réel afin de décupler les performances des campagnes en complétant la puissance des algorithmes de bidding. Seul prérequis : il faut disposer de bases de données “propres” et activables ainsi que d’équipes techniques en mesure d’implémenter cette nouvelle approche, en agence ou en régie. A ce jour, encore peu d’agences sont capables de proposer cette complémentarité d’expertises.

L’interface Google Analytics 360 (GA 360) permet depuis plusieurs années maintenant de collecter et d’utiliser des données annexes dans les stratégies d’enchères. Mais la clé du succès est d’utiliser ces données en temps réel pour optimiser les stratégies et maximiser leur rentabilité afin d’améliorer son ROI.

Cette approche, très prometteuse, est particulièrement adaptée aux besoins des enseignes d’e-commerce. Pour la mettre en place, quelques étapes clés sont nécessaires pour repérer les données les plus pertinentes.

1. Identifier les top produits

La business data permet d’adopter une approche intelligente du référencement payant en utilisant la donnée annonceur disponible sur GA 360, tels que la marge sur les produits, leur lifetime value ou encore les stocks, pour des campagnes Shopping pertinentes.

Cela permet d’aider les algorithmes à prioriser les enchères et la visibilité sur les articles les plus rentables. Il est ainsi possible de créer des objectifs de ROI adaptés aux différentes gammes de produits et, bien sûr, de prioriser les produits ayant les meilleures performances en matière de lifetime value.

2. Alimenter le flux de produit intelligemment

Il est possible d’utiliser la donnée annonceur afin d’aider les algorithmes à prioriser les enchères et la visibilité sur les articles les plus rentables. Cette approche est particulièrement intéressante pour les campagnes Shopping.

Ces données business peuvent être intégrées dans les flux marchands et sont donc directement accessibles pour la gestion de ce type de campagnes.

3. Activer les campagnes intelligentes

Une fois les campagnes Shopping segmentées grâce à ces données, il est possible de déterminer des objectifs de ROI tenant compte de la valeur produit. A cet égard, les données les plus pertinentes pour un annonceur sont souvent celles relatives à la marge. Elles permettent d’optimiser en fonction de la réelle rentabilité d’un produit.
Dans le cadre de cette approche, le travail de préparation et de qualification des données peut être difficile et chronophage si la structure et la gouvernance de la donnée n’est pas déjà mise en place. En alliant le savoir-faire des spécialistes de la donnée et des équipes activation, les enseignes d’e-commerce pourront exploiter au mieux les informations dont elles disposent et ainsi maximiser les performances de leurs campagnes Search.

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