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Nov. 12, 2024, 7:34 a.m.
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Google dévoile les tests A/B pour l'outil publicitaire Performance Max.

Google a introduit une fonctionnalité de test A/B pour son outil publicitaire basé sur l'IA, Performance Max (Pmax), permettant aux annonceurs d'évaluer des modifications telles que les éléments créatifs et les pages de destination. Annoncée fin octobre, la mise à jour permettra d'ajouter des actifs et de sélectionner dynamiquement des pages de destination dans une version bêta en novembre. Certains annonceurs ont accédé à cette fonctionnalité grâce à un programme de liste blanche pendant plus d'un mois. Andy Goodwin de Brainlabs a noté que les tests A/B fournissent des informations essentielles, contrant la nature « boîte noire » de Pmax, précédemment critiquée pour son manque de transparence. Michelle Merklin de Tinuiti a exprimé des préoccupations similaires, affirmant qu'il était difficile de comprendre l'impact des campagnes. Le nouveau test montre les effets en temps réel, contrairement aux méthodes avant-après peu fiables. Malgré les contrôles supplémentaires, certains annonceurs remettent en question la fiabilité des résultats. Google a répondu aux demandes de longue date pour plus de contrôle, ayant précédemment suggéré cette fonctionnalité il y a 18 mois mais ayant fait face à des retards.

Désormais, les annonceurs peuvent exécuter simultanément une campagne de base et une campagne expérimentale, répartissant équitablement le trafic sur des plateformes comme la recherche et YouTube pour déterminer laquelle fonctionne mieux. Merklin a rapporté que près de 10 clients cherchaient à accéder à des stratégies de test pour l'acquisition de clients, les enchères intelligentes, le ciblage de l'audience, et plus encore. Cela offre aux annonceurs des informations plus claires prenant en compte des variables telles que la saisonnalité. Cependant, tous ne se réjouissent pas de cette fonctionnalité. Un dirigeant d'une agence de marketing anonyme a déclaré que l'adoption complète par les agences est freinée par le désir de contrôler les éléments de test. Contrairement aux tests traditionnels, les tests A/B de Pmax dans les comptes Pmax peuvent rendre difficile l'isolement des impacts des changements, soulevant des inquiétudes concernant la transparence. Les tests antérieurs de Rain the Growth Agency ont révélé que les rapports de Google ont tendance à surestimer les performances, avec la directrice Stacia Fulginiti se montrant prudente quant à l'adoption complète de ces expériences. Un porte-parole de Google a clarifié que les annonceurs peuvent définir les répartitions de trafic des expériences, garantissant des conditions de test équilibrées.



Brief news summary

Google a lancé une fonctionnalité de test A/B pour son outil publicitaire Performance Max, visant à accroître la transparence et à aider les annonceurs à évaluer l'impact des modifications des éléments créatifs et des pages de destination sur les résultats des campagnes. Les préoccupations antérieures concernant la transparence de l'outil sont en cours d'adressement, bien que la fonctionnalité soit encore en version limitée, accessible principalement par le biais d'un programme de liste blanche. Andy Goodwin de Brainlabs note que le test A/B accroît la transparence et le contrôle, transformant Performance Max au-delà de son modèle initial "réglez-le-et-oubliez-le". Cependant, certains marketeurs, dont Michelle Merklin de Tinuiti, expriment des réserves concernant la transparence et la précision des résultats en raison de problèmes précédents. La fonctionnalité permet des comparaisons en temps réel entre les campagnes expérimentales et de référence, offrant aux annonceurs plus de contrôle sur le contenu créatif, les stratégies d'enchères et le ciblage d'audience. Malgré cela, le scepticisme persiste, les représentants de l'agence Rain the Growth mettant en garde contre le risque que les résultats ne surestiment l'efficacité des dépenses médiatiques. Un porte-parole de Google déclare que l'outil assure un trafic équilibré lors des tests. Cependant, des experts comme Stacia Fulginiti avertissent que le rapportage de Google pourrait biaiser les résultats vers des résultats positifs, affectant potentiellement la perception des performances dans les tests fractionnés.
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