Ces données figuraient à l’origine dans la newsletter du 24 août 2022 que vous trouverez ici : https://www.trustinsights.ai/blog/2022/08/inbox-insights-august-24-2022-vague-content-ppc-ad-performance-market-research/
Dans les journaux de données de cette semaine, examinons certaines performances des publicités PPC. L’une des questions que nous nous posons toujours en tant que spécialistes du marketing est de savoir s’il existe ou non des moyens d’améliorer l’efficacité de nos publicités. Que pourrions-nous faire pour obtenir plus de résultats tout en dépensant moins ?
Tout d’abord, comme nous le faisons avec toutes les données, nous regardons quelles données nous pouvons obtenir. En utilisant l’outil SEO/SEM SpyFu pour une série de mots-clés autour du marketing, nous obtenons les données suivantes pour 14 435 annonces de moteurs de recherche :
Il n’y a pas une tonne de données ici, mais ça va pour l’instant. Ce que nous avons, c’est un objectif : le placement en position de l’annonce sur la page. Plus ce nombre est proche de 1, plus il est proche du premier emplacement d’annonce. C’est ce que nous voulons – notre annonce soit en haut du tableau.
Nous avons également quelques autres variables, dont certaines sont utiles et d’autres non. Nous avons, par exemple, le domaine des annonceurs concurrents, tels que amazon.com et d’autres sociétés. Nous avons le nombre de mots clés sur lesquels une annonce est diffusée. Nous avons le budget dépensé pour l’annonce. Et nous avons le texte d’annonce lui-même.
C’est un cas où nous n’avons pas beaucoup d’autres informations. Cependant, nous pouvons concevoir des données supplémentaires à partir des informations dont nous disposons. Quels types de données pourrions-nous en tirer ? Nous pourrions regarder la longueur de la copie publicitaire – titre et corps. Cela pourrait être utile. Nous pourrions même concevoir les différentes parties du discours des publicités pour voir si les publicités avec plus de verbes fonctionnent mieux, par exemple.
Lorsque nous effectuons une analyse de régression basée sur l’apprentissage automatique par rapport aux publicités, que trouvons-nous de nos nouvelles fonctionnalités ?
Ce que nous voyons ici est une indication claire que la longueur du texte de l’annonce (titre et corps) a une influence sur le fonctionnement de la position de l’annonce. Cependant, l’un des défis de ce type particulier de régression est qu’il ne nous renseigne pas sur la polarité. Pour cela, nous avons besoin d’une analyse plus nuancée :
Ce que nous voyons ici est une corrélation négative entre la longueur de la copie publicitaire et la position. C’est fascinant; plus l’annonce est longue, meilleure est sa position. Gardez à l’esprit que la position est une corrélation inverse – la position 1 est meilleure que la position 10. Si une copie plus courte était plus efficace, vous verriez une corrélation positive entre la longueur et la position, car à mesure que la longueur augmenterait, la position augmenterait (mauvaise).
Qu’est-ce que cela nous dit d’autre ? Cela nous indique ce qui n’est pas un facteur – et une énorme surprise pour nous est que le budget, les dépenses publicitaires, ne sont pas la principale variable motrice de la position. Ceci est cohérent avec ce que les sociétés de marketing des moteurs de recherche comme Google et Bing ont déclaré publiquement – ce n’est pas parce que vous dépensez plus que vous ferez nécessairement mieux. C’est toujours un facteur, mais ce n’est pas le facteur décisif.
Quelle est notre prochaine étape ? Si vous diffusez des annonces sur les moteurs de recherche, effectuez ce type d’analyse sur les annonces que vous diffusez et sur toutes les annonces de vos concurrents. Vous obtiendrez des informations sur ce qui fonctionne vraiment pour votre secteur ou votre créneau, et vous saurez quoi modifier ensuite en termes d’optimisation des annonces.
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