UA Creative Lab #2 : Produire mieux (et plus) grâce à l’AB testing

Entre multiplication des formats, adaptation aux codes des plateformes et besoin constant de renouvellement, la production créative est devenue un défi central pour les équipes marketing. Qu’on produise quelques variantes ou des dizaines de visuels par semaine, il faut être capable de faire les bons choix, rapidement, et d’itérer avec méthode.

Mais produire plus ne suffit pas : encore faut-il savoir quoi produire, pourquoi, et comment itérer efficacement en s’appuyant sur des insights concrets. C’est là que l’A/B testing entre en jeu. Bien mené, il permet de structurer une démarche de création efficace, d’optimiser chaque élément, et de capitaliser sur ce qui fonctionne vraiment.

Pourquoi faire de l’A/B testing en UA ?

L’A/B testing n’est pas simplement un outil de validation ponctuel : c’est un levier stratégique pour guider sa stratégie créative dans la durée.

Il permet de :

• Identifier les mécaniques qui convertissent réellement, à partir de données tangibles.
• Adapter ses assets aux plateformes, en testant ce qui fonctionne sur Meta, TikTok, Google ou Snapchat, selon les placements et audiences.
• Renouveler intelligemment ses campagnes, en capitalisant sur ce qui a déjà prouvé son efficacité, plutôt que de repartir de zéro.
• Donner aux algorithmes les bons signaux pour améliorer la diffusion et baisser les coûts.

Mais surtout, dans un contexte où les marques produisent des dizaines de visuels ou vidéos par semaine, tester devient la clé pour transformer une logique de volume en une stratégie de performance.

Tester à l’ère de la production à grande échelle

Toutes les marques ne produisent pas at scale. Mais dès qu’il s’agit d’adapter ses créas aux différents marchés, aux multiples plateformes ou simplement de tester des variations de visuels ou de messages, la production à grande échelle devient vite incontournable. Pour autant, multiplier les créas sans logique claire revient à dilapider son budget. C’est là que la question de la priorisation devient centrale, et que le testing prend tout son sens.

Face à cette réalité, produire en masse sans stratégie de test revient à naviguer à l’aveugle. L’A/B testing permet de :

• Structurer la production : tester en amont permet de définir les meilleures combinaisons format/message/angle à décliner en volume.
• Prioriser les idées : dans un flux de production créative continu, tous les concepts ne se valent pas. Le test permet de valider ce qui mérite d’être développé.
• Éviter la dispersion : sans test, on risque de multiplier les créas sans cohérence. Le testing offre un cadre méthodologique pour produire moins, mais mieux.
• Itérer plus vite : plus les tests sont fréquents, plus les apprentissages sont nombreux. Ce rythme soutenu alimente une boucle d’optimisation vertueuse.

Bref, l’A/B testing n’est plus une étape à part, mais une brique centrale dans toute stratégie de création à grande échelle.

En effet, pour une de nos client gaming, plus de 4000 créas ont été produites en 6 mois pour répondre aux enjeux de diffusion multi-pays et multi-sources. Des tests à petit volume ont permis d’identifier les combinaisons les plus performantes avant de les déployer plus largement.

Résultats :

• ROAS multiplié par 3
• IPM en hausse de 70 %
• Diminution du budget nécessaire pour valider les concepts gagnants

Les bonnes pratiques pour structurer ses A/B tests

Tester est essentiel, mais encore faut-il bien le faire. Voici les principes à suivre pour que chaque test génère des apprentissages réellement exploitables, surtout lorsqu’ils doivent guider des dizaines de déclinaisons créatives.

• Une seule variable à la fois

C’est une règle fondamentale. Si on modifie en même temps le message, l’offre, le format ou l’audience, il devient impossible de savoir ce qui a influencé la performance. Un bon test repose sur une seule hypothèse à valider, par exemple : le hook émotionnel performe-t-il mieux qu’un message fonctionnel ?

• Un KPI défini en amont

Chaque test doit être associé à un objectif clair. On ne cherche pas les mêmes signaux selon que l’on teste une créa haut de funnel (CTR, VTR…) ou un asset plus orienté conversion (CPI, ROAS, taux d’install). Bien définir le KPI en amont permet d’éviter une lecture floue des résultats.

• Un volume de données suffisant

Un test doit tourner assez longtemps pour être interprété correctement. Cela implique un budget adapté, une période d’exposition cohérente, et un équilibre de diffusion entre les variantes.

• Un environnement stable

Pour que la variable testée soit la seule différence, tous les autres paramètres doivent rester constants : audience ciblée, pays, stratégie d’enchères, budget, période de diffusion. Même une variation involontaire peut affecter les performances.

• Une logique d’itération intégrée à la production

Un test n’est jamais une fin en soi. Il alimente les déclinaisons futures : une accroche validée peut être déclinée sur plusieurs formats, une combinaison gagnante peut être testée sur d’autres marchés. C’est ce lien direct entre test et production qui fait la différence en scale.

• Une capitalisation sur les résultats

Chaque résultat doit être capitalisé et laisser une trace : ce qui fonctionne, ce qui ne fonctionne pas, ce qui mérite d’être creusé. Cette base de connaissance est essentielle pour optimiser la production au fil du temps.

Ce qu’il ne faut pas faire (surtout en production à grande échelle)

Produire sans stratégie de test peut rapidement conduire à une perte d’efficacité. Voici les pièges à éviter :

• Tester sans hypothèse claire

Un test doit répondre à une question précise. Si l’on ne sait pas ce que l’on veut prouver ou améliorer, on perd du temps, de l’argent et on risque d’interpréter des résultats à tort.

• Tirer des conclusions sans conditions de test suffisantes

Un test ne peut pas être interprété correctement s’il tourne moins de 24h ou si le budget alloué est trop faible. Sans un minimum de volume et de stabilité, les résultats sont instables, non représentatifs, et les learnings souvent biaisés.

• Négliger la contextualisation

Un hook qui a bien fonctionné en France sur Meta ne donnera pas nécessairement les mêmes résultats sur TikTok au Brésil. Il faut toujours recontextualiser les conclusions et, idéalement, les revalider sur de nouveaux terrains.

• Oublier la saisonnalité et les dynamiques marché

Un test réalisé en pleine période de soldes, lors d’un pic concurrentiel ou dans un moment creux du marché peut fortement influencer les résultats. Intégrer ces éléments dans l’analyse permet d’éviter de tirer de fausses conclusions.

• Ne pas utiliser les insights

Tester n’a de valeur que si les résultats sont intégrés à la stratégie. Trop souvent, les insights restent théoriques et ne se traduisent pas en actions concrètes. Un test qui n’est pas suivi d’effet, c’est une opportunité gâchée.

Insights clés

• L’A/B testing est un levier stratégique pour structurer et affiner une production créative surtout à grande échelle.
• Il permet de transformer une logique de quantité en stratégie de qualité, en identifiant rapidement les combinaisons performantes.
• Chaque test bien mené permet de guider les prochaines productions : déclinaisons, adaptations, scénarios alternatifs…
• Tester permet aussi de mieux nourrir les algorithmes et d’augmenter durablement l’efficacité des campagnes.
• Sans testing, la production à grande échelle perd en impact, en cohérence, et en rentabilité.