Prenez garde à ce que vous souhaitez:
Clickers ou Converters?

La publicité online dépend de plus en plus de l’utilisation de la data pour détecter: (1) quels utilisateurs cibler (ciblage prédictif) et (2) sur quelles pages web publier les annonces (ciblage contextuel). Les KPIs présentant le plus d’impact sont le Click Through Rate (CTR) et le Conversion Rate (CR). On choisit généralement le Conversion Rate, mais en réalité on constate que l’optimisation de campagne se fait sur le Click Through Rate (CTR).

La logique dominante est la suivante: ‘Plus élevé est le nombre de clics, au plus d’internautes il y a au début du processus, menant par essence à plus de conversions’. Toutefois, cela ne s’avère pas toujours vrai. Si vous mesurez uniquement les clics, vous perdez une grande partie des conversions (ex. les internautes ayant interagi après avoir vu l’annonce, mais sans avoir cliqué dessus).

L’analyse des campagnes de ces dernières années montre que les converters et les clickers présentent des profils très différents. Les solutions, les types de banner optimaux et même les profils à cibler seront différents selon que l’on optimise et mesure sur base du CTR ou sur base du taux de conversion.

De nombreux messages et articles disponibles en ligne démontrent que se focaliser sur le CTR ne signifie pas nécessairement atteindre le meilleur taux de conversion. Par exemple, la solution de targeting présentant le CTR le plus élevé (0,25% versus 0,10%) semble générer un CR beaucoup plus faible (0,04% versus 0,85%). Après analyse d’un échantillon de formats, nous constatons par exemple que le Billboard procure en moyenne le plus haut CTR (0,35%) mais que le Leaderboard (CTR moyen de 0,10%) délivre le CR le plus élevé (3,00%). On suggère même qu’il serait temps d’en finir avec notre obsession du CTR.


Comparaison de profil entre Converter et Clicker

Les converters montrent un intérêt particulier pour le produit ou le service dont il est question dans l’annonce: ils lisent les actualités relatives au produit (ex. nouvelles normes d’émissions des voitures quand il s’agit de publicité automobile, la guerre des tarifs quand il s’agit de publicité financière, etc.).

Ces converters ne sont souvent pas des clickers, et certainement pas lors des campagnes où l’annonce ne comporte pas de call to action clair. Après avoir vu l’annonce plusieurs fois, ils finissent par convertir après une recherche Google. Mais ces conversions sont difficiles à mesurer, car comment les attribuer à un canal en particulier? Le modèle basé sur le ‘dernier clic’ ne rend pas justice à la complexité de la situation, car il prend en compte le CTR comme KPI principal.

En revanche, les clickers semblent intéressés par les jeux et lisent plus d’infos divertissantes. De plus, le problème du fat finger est la source de nombreux clics. Les pages web présentant le CTR le plus élevé rencontrent souvent des problèmes avec des annonces qui chargent trop lentement ou qui apparaissent soudainement. Si vous optimisez sur base des clics, les algorithmes vont en fait chercher ce type d’utilisateur ainsi que les pages web présentant une probabilité accrue de clics. Les algorithmes ne tiennent pas compte du fait que cela soit dû à un réel intérêt ou à un clic accidentel. En d’autres mots: si votre KPI est le clic, l’algorithme vous procurera des clics.


Comment optimiser avec un faible taux de conversion?

Chez Predicube, nous optons pour l’optimisation sur base de la conversion et des visites sur la page produit. Notre seuil habituel est d’au moins 2.000 conversions uniques par mois pour pouvoir optimiser sur cette base. Mais en ce qui concerne de nombreux produits il y a trop peu de conversions pour dégager un modèle. Pensez par exemple à l’achat d’une voiture, à la réservation d’un essai automobile, à l’ouverture d’un compte, etc. C’est ce qu’on appelle des ‘hard conversions’.

Au plus les données sont étendues, au mieux l’algorithme sera capable d’établir les schémas lui permettant de faire des prédictions à propos des personnes vraiment intéressées par ces produits. Une ‘soft conversion’, telle que l’utilisation d’un configurateur automobile ou la lecture d’informations au sujet du produit sur la page de l’annonceur, générera immédiatement plus de données.


Conclusion

Google Analytics a grandement facilité le suivi des utilisateurs et des campagnes mais obscurcit parfois l’interaction entre clics et conversions. Nous ne sommes pas en train de dire que les clics sont une mauvaise chose, en particulier avec des campagnes call for action où les clics sont étroitement liés aux conversions. Mais comme nous l’avons démontré, c’est loin d’être une certitude. Vous voulez des converters, mais vous achetez et mesurez probablement des clickers. Dès lors, pensez-y lors de la mise en place de votre campagne: incluez le dans votre briefing et mesurez l’indicateur le plus pertinent pour vous.