Comment optimiser vos publicités sur Facebook ?
  • Mai 2017
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Il est fort probable qu’en amorçant la lecture de notre article vous espériez que les recettes secrètes de la publicité sur Facebook vous soient révélées. Nous devons malheureusement vous l’avouer : il n’existe pas de recette secrète…

Mais ne partez si vite car même si monter la campagne publicitaire parfaite n’est pas aussi simple que cuire des pâtes, cet article entend vous aiguiller dans vos tests de campagnes.

L’A/B Testing, c’est quoi ?

A moins d’avoir déjà créé des tonnes de campagnes publicitaires sur Facebook tel un robot désarticulé, il est quasiment impossible de prédire quel type de message fonctionnera le mieux. De même, il est compliqué de deviner quelle audience démographique sera la plus enclin à acheter votre produit.

C’est bien là que l’A/B testing devient indispensable.

Pour ceux qui ne sont pas familiers avec l’A/B testing, également appelé Split Testing ou test par répartition, la technique vous permet de tester des variables et d’identifier quel message atteint votre cible plus efficacement.

Visuel Schéma Split Testing Facebook

Schema Split Testing

En exploitant cette technique, une partie de votre audience de test (Groupe A) recevra la « Version 1 » et l’autre partie (Groupe B) recevra la « Version 2 ». La version à retenir sera bien évidemment celle apportant les meilleures performances telles que le taux de clics ou le taux d’ouvertures. Il ne restera plus qu’à envoyer la version retenue au reste de votre audience ciblée.

De fait, l’A/B testing permet de répondre à des questions telles que :

  • Quel message est le plus engageant pour mon audience ?
  • Quel type de contenu génère le plus s’engagement ?
  • A quel moment de la journée mon audience est plus enclin à cliquer sur la publicité ?
  • Quel Call-To-Action obtient le taux de conversion le plus élevé ?
  • Dois-je ajouter de l’huile à l’eau de mes pâtes ?

Cas pratique d’une publicité

Prenons un exemple et disons que Komunity Web souhaite tester deux designs pour la diffusion du nouveau livre blanc de Philippe Aïn.

Visuel Publicité Komunity Web Split Testing

Deux publicités avec deux variables

Tableau comparatif Split Testing

Tableau comparatif des publicités Komunity Web

 

On s’aperçoit très vite du bénéfice de l’A/B Testing !

La publicité n°2 performe moins bien que la publicité n°1. Cela résulte en une augmentation de 75% du coût de la publicité à chaque génération de téléchargement. Si nous avions uniquement diffusé une campagne en s’appuyant sur la publicité n°2, sur une audience plus large et avec un budget de 2.000€, nous aurions perdu 858€ pour seulement 253 téléchargements. La même campagne basée sur la publicité n°1 aurait dégagé 373 téléchargements.

Et c’est là toute la magie de l’A/B testing : vous faire économiser de l’argent.

Qu’apporte le « Split Testing » Facebook ?

Sur Facebook, il existe une multitude de possibilités pour tester vos publicités. Titres, textes, liens, placement, intérêts, ville… L’inconvénient ? Un test que l’on pensait simple peut rapidement devenir ingérable.

De plus, pour obtenir des résultats probants, un minimum de volume de réponses est attendu. Et par conséquent, un minimum de budget et de durée du test permettront d’atteindre cette taille critique d’échantillon.

Visuel définir le format gagant Split Testing

Définir le format gagnant Split Testing

Ainsi, Facebook estime que les tests de durées inférieures à 3 jours ne permettent pas de récolter le volume de données nécessaires. De même, les tests ayant cours sur plus de 14 jours ne sont clairement pas efficients. En effet, la durée de vie d’un annonce sur Facebook est très courte. Votre audience s’en lassera vite, soit parce qu’elle est déjà cliente, soit parce qu’elle n’est pas intéressée.

Du coté budget, le minimum suggéré est de 400€ par groupe testé. Autrement dit, considérez 800€ pour un test à deux variables et 1200€ pour un test à trois variables.

Un email et une notification vous seront envoyés à la fin de votre période test. Vous pouvez dès lors définir le format gagnant et écrire les actions conséquentes.

Au terme de vos tests, vous pourrez définir des groupes d’annonces spécifiques à chaque cible. Vous optimiserez ainsi vos objectifs et vos placements avec une efficacité maximum. Votre stratégie publicitaire en sera exponentiellement plus efficace en intégrant la mécanique du « Test & Learn ».

Pour aller plus loin

Afin d’agrémenter vos tests et approfondir votre expérience de l’A/B Testing sur le réseau social de Mark Zuckerberg, nous vous proposons de consulter notre article technique consacré au Split Testing.

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