Bertrand Charlot

Bertrand Charlot

Account Manager SEA @ Dolead


Astuce AdWords : quelle position est la meilleure pour votre campagne Google AdWords ?

Les performances d’une campagne Adwords sont impactées par un nombre important de variables. Pour rappel, un annonceur peut découper ses campagnes pour faire des ajustements spécifiques en fonction de l’appareil utilisé par l’internaute, de sa position géographique, de ses critères démographiques, de l’horaire de la journée ou du jour de la semaine. Dans chacun de ces cas, l’annonceur va effectuer des tests pour déterminer quel(s) critère(s) ou variable(s) lui apporte(nt) le meilleur ratio volume de conversion / CPA.

Mais c’est sans compter sur une autre variable impactant les performances des campagnes au PPC, la position moyenne. En effet, peu d’annonceurs se posent réellement la question de la pertinence de la position moyenne au sein de leur campagne, et de la façon dont son évolution impacte leurs performances.
Et bien que la position moyenne soit affichée dans la majorité des rapports, Adwords n’offre pas directement de tableau précisant quelle est - à un instant t - la meilleure position à atteindre pour optimiser le ratio volume de conversion / CPA.

Dans ce post, nous allons vous montrer une astuce sur Adwords : comment savoir quelle est la meilleure position moyenne à viser pour que vos campagnes soient les plus performantes et obtiennent le meilleur ratio volume de conversion / CPA, en utilisant des données réelles, issues de campagnes Adwords.

Trouver et extraire les données depuis Adwords

La première étape consiste à faire un extract des données dont nous avons besoin pour effectuer notre audit de la position moyenne:

  • connectez vous sur votre compte Adwords
  • cliquez sur la campagne concernée
  • choisissez la période de temps - sélectionnez une période de temps suffisamment longue pour obtenir un volume de conversion suffisant pour que votre analyse soit pertinente
  • rendez-vous dans l’onglet mots clés
  • personnalisez vos colonnes en affichant les KPI de bases (clics, impressions...etc) ainsi que les conversion, le taux de conversion et le coût par conversion
  • cliquez ensuite sur le bouton Icône de téléchargement sur AdWords puis sur “Télécharger” pour obtenir les données
    • choisissez le format xlsx
    • faites l’extract de vos statistiques en choisissant le segment “Jour”
Planification de rapport sous AdWords

On passe ensuite à l’étape 2 pour la mise en forme des données.

Mettre en forme les données d'Adwords via un tableur et déterminer la position moyenne optimale

  • ouvrez le fichier Excel téléchargé
  • supprimez la ligne 1 ainsi que toutes les lignes “Total”
  • convertissez les données chiffrées en nombre
Conversion des données en nombres sur Excel
  • si vous le souhaitez, appliquez les formats voulus aux nombres (€ pour le CPC, le CPA & les coûts par exemple) pour une meilleure lisibilité
  • si vous utilisez Excel, accédez ensuite à l’onglet “Insérer” puis cliquez sur “Tableau croisé dynamique”
  • une pop up apparaît, vérifiez que la plage présélectionnée est la bonne (tout le tableau) puis cliquez sur “Ok”
Menu de création de tableau croisé dynamique sous Excel
  • un nouvel onglet se crée, ou vous allez pouvoir faire votre mise en page
  • dans le panneau de droite effectuez les étapes suivantes :
    • cliquez sur “Position moy.” et placez-le dans l’encart “Lignes”
    • cliquez sur “Clics convertis” ou sur “Conversions” et placez le dans l’encart “Valeurs”
Sélection des données à insérer dans un tableau croisé dynamique sous Excel
  • vous avez ensuite le détail des conversions ou clics convertis par position :
Tableau des clics convertis par position sous Excel
  • une fois ceci effectué, pour obtenir le taux de conversion et le CPA, le mieux reste de passer par les champs calculés : pour cela, rendez vous dans l’onglet “Analyse”, puis “Champs, éléments et jeux”, puis cliquez sur “Champ calculé…”
Menu analyse et champ calculé sur Excel
  • pour le CPA : renseignez le nom (CPA) puis dans le champ formule, renseignez la formule pour calculer le CPA (Coût / Conversion). Cliquez sur ensuite sur OK
  • pour le Taux de conversion, répétez la même étape en adaptant la formule
    • vous obtenez ensuite le tableau suivant :
Tableau intermédiaire sous Excel
  • ce tableau est un peu indigeste et nous allons le rendre plus lisible, via la fonction “Grouper”. Faites un clic droit dans une cellule de la colonne A puis cliquez sur “Grouper”. Remplissez “1” dans le champ “Début” puis indiquez à excel que vous souhaitez regrouper les position moyenne par 0,5.
Manu grouper sur Excel
  • vous arrivez ensuite sur ce tableau
Tableau regroupant les clics convertis, le cpa et le taux de conversion sous Excel
  • ensuite, il ne vous reste plus qu’à faire la mise en forme. Pour cela, le plus simple est de copier le tableau et de le coller dans une nouvelle feuille, via un collage spécial (Valeurs), puis effectuez un peu de mise en forme conditionnelle. Vous pourrez avoir un tableau ressemblant à celui là :
Tableau regroupant les clics convertis, le cpa et le taux de conversion sous Excel mis en forme

Dans le cas de ce client, on remarque que les positions 1 à 1.5 sont à privilégier, tant au niveau du CPA que du volume. En effet, sur la période sélectionnée, les position 1 à 1,5 ont récolté 517 conversions pour un CPA de 44,15€, tandis que les position 1,5 à 2 ont obtenu 83 leads (-83%) pour un CPA de 46,54€ (+5%).

Conclusion

Pour l’annonceur et le secteur étudiés ci dessus, la position 1 est à privilégier. Ceci n’est pas toujours le cas et nous remarquons régulièrement qu’un annonceur à tout intérêt à cibler une certaine position moyenne (plus hausse ou plus basse que sa position moyenne actuelle) pour améliorer la rentabilité de ses campagnes.

Il est donc primordial pour l’annonceur de comprendre qu’il a tout intérêt à analyser l’impact de la position moyenne sur ses résultats Adwords ou Bing.

Remarques importantes :

  • pour rappel, nous vous conseillons de faire cette analyse au niveau campagne ou groupe d’annonces (si les volumes sont suffisants)
  • vérifiez que les données que vous analysez ne sont pas issues de termes Marque, car cela fausserait vos statistiques

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