DTM #5 : Plus je cible précisément, plus mes campagnes sont rentables

User Acquisition myth #5 : Plus je cible précisément, plus mes campagnes sont rentables

Il est facile de penser qu’un ciblage précis équivaut à une audience qualifiée, susceptible de convertir et d’optimiser la rentabilité de ses campagnes publicitaires. 

En réalité, cette stratégie n’est pas toujours la plus judicieuse, tant du point de vue financier que stratégique. Opter systématiquement pour un ciblage précis peut non seulement être coûteux, mais aussi limiter les opportunités inexploitées, dont le potentiel positif pour l’efficacité des campagnes et leur rentabilité pourrait être sous-estimé.

1. Augmentation du CPM

En UA, le choix du ciblage impacte directement le coût par mille impressions (CPM). En effet, plus le ciblage est précis, plus le prix augmente. Cela s’explique de plusieurs façons :

• D’abord, un ciblage très précis restreint l’audience. Cela engendre une concurrence accrue entre les annonceurs pour capter l’attention de ce groupe réduit. En conséquence, les enchères augmentent, entraînant une hausse du CPM

• Un ciblage précis est souvent associé à une audience plus qualifiée et donc susceptible de mieux convertir. C’est d’autant plus vrai si l’optimisation choisie arrive plus loin dans le funnel comme un achat ou une mise au panier. Cela est souvent associé à une valeur plus élevée par les sources qui augmentent donc leurs tarifs. 

2. Espace d’apprentissage limité des algorithmes des sources 

Cibler très précisément empêche les algorithmes des sources de diffusion de fonctionner de manière optimale. 

En effet, cela réduit leur espace d’apprentissage en limitant leur capacité à collecter des informations détaillées sur les comportements, intérêts, goûts, habitudes d’un large éventail d’utilisateurs. Ceci est essentiel pour identifier ceux qui répondent ou non aux objectifs de la campagne. En privant les algorithmes de cette phase d’apprentissage, on risque de perdre de potentiels clients.

Ces informations limitées impactent la capacité des algorithmes à optimiser la diffusion de publicités qui s’adapte normalement aux utilisateurs en fonction des informations collectées. La diversité des données est donc cruciale pour un apprentissage efficace. 

3. Variété de campagnes limitée

Cibler de manière précise peut limiter l’utilisation de certains produits développés par les sources de diffusion, qui peuvent être très efficaces et pertinents dans le cadre des campagnes d’acquisition. 

C’est notamment le cas des campagnes Advantage+ sur Meta, qui s’appuient sur le machine learning. Ces campagnes automatisées permettent aux annonceurs de créer des campagnes qui identifient automatiquement les audiences et les placements les plus susceptibles d’atteindre l’objectif fixé.

Le même principe s’applique aux Smart Performance Campaigns de TikTok, des campagnes entièrement automatisées visant à maximiser les résultats sans intervention manuelle. L’algorithme génère plusieurs annonces à partir d’une sélection de textes et de vidéos, en tenant compte des affinités des utilisateurs, ce qui contribue à améliorer les performances des campagnes.

Finalement, même en optant pour un ciblage plus large, il est intéressant de noter que des résultats satisfaisants peuvent être obtenus. Un exemple concret se trouve dans les campagnes app de Google, où le ciblage précis n’est pas disponible. Malgré cela, de nombreux annonceurs diffusent sur cette source et obtiennent de bonnes performances.

4. La créa, un ciblage plus efficace

Avec les restrictions sur la confidentialité, notamment l’arrivée d’iOS 14 en 2021 et l’arrivée de la Privacy Sandbox, les sources de diffusion disposent de moins d’informations sur les utilisateurs. Cela entraîne un double impact : un manque d’informations et une baisse de la précision des données et donc des ciblages.

Chez Addict Mobile, nous avons mené plusieurs tests et constaté que l’utilisation de la créa comme outil de ciblage est plus efficace qu’un ciblage précis basé sur les intérêts ou les comportements.

Le ciblage par la créa va au-delà des critères démographiques et se concentre sur des éléments visuels, des messages, et des formats publicitaires adaptés à chaque segment ciblé. Pour cela, il est donc essentiel de comprendre les intérêts et comportements de ses utilisateurs cibles. Nous cherchons ici à toucher une audience spécifique en utilisant des créas qui résonnent avec elle sur le plan émotionnel, esthétique ou narratif, avec des visuels attrayants, des histoires captivantes, des couleurs spécifiques, etc.

Ainsi, trouver l’équilibre entre un ciblage pertinent et efficace tout en maîtrisant les coûts est un défi stratégique pour maximiser la rentabilité des campagnes d’acquisition d’utilisateurs.