3 façons d'améliorer les performances PPC en utilisant des données de première partie

Découvrez comment améliorer les performances PPC en incorporant des données de première partie pour influencer les enchères, le ciblage de l'audience et plus encore. Ici, nous démontrons 3 façons pratiques d'incorporer des données de première partie dans vos campagnes pour générer un meilleur retour sur votre investissement PPC.

Les données les plus précieuses disponibles pour toute entreprise sont celles collectées auprès de son propre public. Les données de première partie sont collectées via des plateformes d'analyse, des abonnements, des données de vente, des données d'appels entrants, des téléchargements de ressources et plus encore.

Bien qu'il existe des limitations du RGPD avec les données de première partie, il doit également y avoir suffisamment de données disponibles pour que les spécialistes du marketing PPC atteignent une signification statistique pour la prise de décision, ce qui peut être difficile pour les entreprises qui débutent.

Les données de première partie peuvent être utilisées de diverses manières pour permettre une prise de décision PPC plus intelligente. Dans cet article, je me suis concentré sur 3 cas d'utilisation généraux où les données de première partie doivent être utilisées pour générer de meilleurs retours sur l'activité PPC.

Identification des sources de données et intégration de plusieurs plateformes

La consolidation de vos données peut être une entreprise énorme. Nous trouvons souvent des données first party réparties sur plusieurs systèmes CRM, des feuilles de calcul hors ligne et des plates-formes de messagerie plutôt qu'à un seul endroit. Cela rend l'utilisation des données plus difficile car il peut y avoir des doublons et des données obsolètes provenant de sources disparates.

L'intégration des données est une première étape vitale pour utiliser les données de première partie pour l'optimisation du PPC. La source de la plupart des données de performance en ligne de l'entreprise est Google Analytics, et c'est l'outil que nous recommandons d'utiliser pour intégrer d'autres sources de données de première partie dans un premier temps.

Par défaut, Google Analytics collecte déjà une tonne de données marketing utiles, mais ce qui lui manque, ce sont les données « post-conversion ». Analytics vous indiquera le nombre total de conversions en fonction du nombre d'utilisateurs du site Web qui ont rempli un formulaire ou effectué une action sur votre site Web, mais il ne rendra pas compte du volume de prospects du site Web que votre équipe de vente parvient à convertir.

C'est là que les intégrations CRM / Google Analytics s'avèrent utiles, qui vous permettront de transmettre les données suivantes à Google Analytics :

• Valeur de vente réelle des conversions transmises au CRM
• Score de plomb basé sur l'activité CRM
• Opportunités CRM créées
• Taux de conversion des ventes

Une grande partie de ces données peuvent être renvoyées manuellement dans Google Analytics via le protocole de mesure, mais cela gonflera artificiellement le nombre de sessions car toutes les conversions hors ligne seront renvoyées en tant que nouveaux utilisateurs.

Parce que chaque CRM nécessitera une approche différente, je ne peux pas couvrir tous les scénarios d'intégration dans cet article. Cependant, je vous conseillerais de rechercher sur Google « votre connecteur CRM + Google Analytics », car il existe un marché croissant d'outils de connecteur de données disponibles pour rendre ce processus relativement facile.

L'un de ces outils est le connecteur GA, qui fonctionne avec les systèmes CRM les plus populaires, notamment Salesforce et Hubspot. Cela permet aux spécialistes du marketing d'extraire les données CRM de leur CRM vers Google Analytics avec peu d'intervention manuelle.

Une fois que vous avez synchronisé toutes les données de première partie pertinentes avec Google Analytics, la dernière étape consiste à lier vos comptes Google Ads et Google Analytics pour vous assurer que ces conversions sont toutes intégrées à Google Ads et peuvent être utilisées pour optimiser vos campagnes.

Ci-dessous, j'ai décrit quelques cas d'utilisation de la façon dont les données de première partie peuvent être utilisées dans Google Ads pour améliorer les performances.

1. Utiliser les données first party pour influencer les stratégies d'enchères

Désormais, les données first party peuvent bien sûr être utilisées pour influencer les stratégies d'enchères gérées par les scripts Google Ads. Cependant, nous avons constaté une amélioration des résultats ces derniers mois grâce à l'utilisation des stratégies d'enchères basées sur les conversions de Google sous leur parapluie d'enchères intelligentes, un sous-ensemble de leur logiciel d'enchères automatiques.

Les enchères intelligentes utilisent un apprentissage automatique avancé pour modifier les enchères en fonction d'un large éventail de signaux en temps réel, notamment l'appareil, l'emplacement, l'heure, la liste de remarketing, la langue et le système d'exploitation. Il a ébouriffé pas mal de plumes dans l'industrie du PPC en raison des résultats mitigés de certains annonceurs, cependant Google est capable d'utiliser des milliers de signaux d'enchères en temps réel et peut analyser 70 millions de signaux en 100 millisecondes !

Les stratégies d'enchères intelligentes suivantes sont disponibles dans Google AdsL

• Enchères au CPA cible : définit des enchères pour aider à obtenir autant de conversions que possible à un coût par acquisition (CPA) cible défini
• ROAS cible : cible plus de valeur de conversion ou de revenus en fonction d'un retour sur les dépenses publicitaires (ROAS) cible
• Conversions maximales et valeur de conversion maximale : à l'aide des données historiques et de l'évaluation des signaux contextuels, cette méthode trouve automatiquement une enchère au CPC optimale.

Pour vous assurer que vos stratégies d'enchères sont optimisées pour des cibles pertinentes, vous pouvez utiliser des données internes pour effectuer une analyse post-campagne et affiner les cibles en fonction des performances réelles et de l'impact commercial. Par exemple, modifier les cibles ROAS/CPA cibles en fonction des performances réelles des campagnes, plutôt que de les baser sur les ROAS/CPA générés par les conversions signalées dans Google Ads par défaut.

Un exemple du fonctionnement pratique de cette analyse post-campagne est présenté ci-dessous. Pour un client fournissant des cartes de carburant, nous avons développé une méthode de suivi de la valeur client à vie basée sur le carburant « tiré » sur une carte de carburant. Cela nous permet de lier rétrospectivement les valeurs à la source d'origine d'un prospect dans Google Analytics.

Ces données peuvent être utilisées pour calculer des cibles de CPA/ROAS plus précises pour l'activité PPC, ce qui permet de définir des cibles d'enchères intelligentes à un niveau plus représentatif de l'impact commercial de toute activité.

Exemple : Utilisation des données d'appel pour optimiser les comptes B2B

Vous pouvez utiliser les stratégies d'enchères intelligentes Google Ads pour optimiser les conversions par appel téléphonique par défaut. Cependant, tous les appels téléphoniques que vous générez à partir de Google Ads ne se transformeront pas en un prospect qualifié. La vérité est que la grande majorité ne le sont pas, ils ne devraient donc pas tous être pris en compte comme signaux pour que les enchères intelligentes de Google fonctionnent. L'optimisation avec de mauvaises données va rapidement brûler votre budget.

Si vous utilisez un outil de suivi des appels, votre équipe de vente pourra enregistrer manuellement la qualité d'un prospect grâce à la notation des prospects, enregistrer si un appel a abouti à une vente et même saisir la valeur monétaire de toute vente effectuée par téléphone. En capturant des données plus significatives qu'un nombre total d'appels générés, les outils de suivi des appels suivront la source d'origine d'un appel au niveau des mots clés.

Plutôt que d'analyser ces données manuellement, vous pouvez boucler la boucle en transmettant les données de score de plomb, les résultats de conversion, la valeur monétaire de toutes les ventes basées sur les appels et plus encore à Google Analytics. Des outils tels que Ruler Analytics en font un processus relativement simple, en renvoyant les données à Google Analytics (et par la suite à Google Ads) afin que vous puissiez optimiser les domaines qui génèrent les appels les plus précieux.

Encore une fois, cette stratégie vous permettra d'obtenir de meilleurs résultats grâce aux stratégies d'enchères intelligentes telles que le CPA cible et le ROAS cible, car Google prendra des décisions sur la base de données plus complètes.

2. Utiliser les données de première partie pour l'efficacité budgétaire

Les données disponibles gratuitement dans votre compte Google Analytics sur le comportement des utilisateurs peuvent être utilisées pour optimiser les performances de vos campagnes Google Ads.

Les listes de remarketing pour les annonces du Réseau de Recherche (RLSA) vous permettent de personnaliser les campagnes du réseau de recherche Google Ads afin de cibler les utilisateurs qui ont effectué une action spécifique sur votre site Web. Cela permet aux annonceurs de cibler ou d'exclure un public spécifique, en utilisant plus efficacement leurs budgets.

Il y a eu des critiques mitigées sur l'utilisation des RLSA avec les enchères intelligentes. Cependant, en ajoutant une liste d'audience à une campagne ou à un groupe d'annonces à l'aide d'enchères intelligentes, vous ajoutez effectivement un indicateur à l'algorithme d'enchères intelligentes. Cela met en évidence que la liste des utilisateurs est importante et qu'il faut enchérir de manière plus agressive chaque fois qu'ils effectuent une recherche.

Exemple : Créer une liste d'utilisateurs qui ont visité votre site un nombre optimal de fois avant l'achat

Savez-vous quelle visite Web génère généralement la plus grosse part de revenus pour votre entreprise ? Sinon, le rapport sur la longueur du chemin dans Google Analytics vous le dira.

Ce rapport affichera la valeur de toutes les conversions divisée par le nombre de sessions que l'utilisateur a eues avant de faire un achat.

Dans l'exemple ci-dessus, il est clair que la plus grosse tranche de revenus est générée par les utilisateurs qui visitent le site une deuxième fois avant de faire un achat.

Pour rendre cette liste utilisable dans Google Ads, nous devons d'abord créer une liste d'audience dans Google Analytics > Admin > Audiences. Ici, vous créeriez une nouvelle audience personnalisée en spécifiant que l'utilisateur doit avoir eu au moins une session, mais pas encore terminé une transaction.

L'étape suivante consiste à appliquer cette liste à tous les groupes d'annonces applicables dans votre compte Google Ads. Vous pouvez le faire dans l'onglet Audiences :

Nous pourrions alors soit définir manuellement des modificateurs d'enchères pour les utilisateurs de cette liste, soit appliquer la liste aux groupes d'annonces à l'aide d'enchères intelligentes, fournissant à Google un autre signal d'optimisation.

3. Utilisez les données de première partie pour l'expansion de l'audience ciblée

Google Customer Match permet aux annonceurs de cibler des clients ou des prospects en important des données client sous forme de listes de diffusion dans Google Ads. Facebook a activé la même fonctionnalité sur sa plate-forme via des audiences personnalisées , tout comme Twitter via des audiences personnalisées et Linkedin via des audiences correspondantes.

Le concept ici est qu'un utilisateur déjà familier avec une marque sera plus susceptible de se convertir, ce qui signifie que les annonceurs peuvent être plus ciblés dans leur approche chaque fois que les clients de ces listes parcourent ces plateformes.

En plus de cibler les utilisateurs qui connaissent déjà votre marque, chacune de ces plateformes offre la possibilité d'étendre ses options de ciblage en créant des listes de ciblage d'utilisateurs qui présentent des caractéristiques similaires à celles des clients de la liste téléchargée.

Prenez la fonctionnalité d'audience similaire de Google, par exemple, qui peut être utilisée pour trouver d'autres personnes ayant un comportement de recherche similaire à celui des clients de votre liste de première partie.

Exemple : étendre la portée en ciblant des audiences similaires grâce à la publicité display

Des audiences similaires peuvent être configurées en fonction des listes d'audience standard que vous avez importées dans votre compte Google Ads. Il s'agit d'un excellent moyen de cibler les annonces sur les utilisateurs partageant des caractéristiques similaires aux visiteurs de votre site Web et aux clients existants afin d'élargir votre portée.

Ces utilisateurs ne recherchent peut-être pas encore activement vos produits ou services, donc une méthode pour les atteindre dès le début consiste à utiliser la publicité display.

Des audiences similaires peuvent être appliquées aux campagnes display pour étendre leur portée, garantissant que les utilisateurs qui voient vos annonces présentent des caractéristiques similaires à celles de vos clients existants.

Audiences similaires dans le gestionnaire d'audience Google Ads

Cela augmentera la portée de vos campagnes et aidera à attirer de nouveaux utilisateurs vers votre site qui ont des habitudes de navigation similaires à celles des visiteurs ou clients précédents du site Web.

Prenez toujours le temps de segmenter des audiences similaires en groupes d'annonces distincts pour surveiller les performances relatives et modifier les enchères en conséquence.

Conclusion

L'utilisation de l'apprentissage automatique et de l'automatisation permet une gestion à une échelle avec laquelle nous, les humains, ne pouvons pas rivaliser. Cependant, si les données utilisées pour entraîner les machines ne donnent pas une image complète, de mauvaises décisions seront prises et de mauvais résultats s'ensuivront.

En intégrant des données de première partie entre les plateformes CRM et d'analyse Web, vous ouvrez la porte à l'utilisation de données plus précises pour influencer les décisions dans l'ensemble de votre activité PPC, ce qui conduira inévitablement à des résultats plus solides et à des rapports plus précis au niveau de l'entreprise.

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