Dernières mises à jour de Google Ads : Mise à jour des processus de correspondance des mots clés et modifications du modèle d'attribution

Google Ads a récemment publié deux grandes annonces, notamment une mise à jour de la façon dont les mots clés correspondent aux requêtes et une modification du modèle d'attribution par défaut. Voici ce que les annonceurs doivent savoir sur ces mises à jour.

Les règles de priorisation des mots-clés changent

Décomposons la dernière annonce de Google sur les types de correspondance de mots clés et voyons ce qu'elle dit :

Avec BERT, la pré-formation de Google pour le traitement du langage naturel, il est désormais plus facile de comprendre l'intention de recherche. Même la requête large peut désormais vous aider à trouver un trafic pertinent avec moins de mots clés.

Google a soutenu cela avec l'exemple, "une requête très spécifique comme '1995 5 speed transmission seal input shaft' est désormais en mesure de correspondre au mot clé en requête large ' auto parts' parce que nous pouvons dire qu'ils sont liés, même si aucun des les mots dans la requête et dans le mot-clé correspondent réellement.

Une expression exacte ou un mot clé en requête large identique à une requête sera désormais préféré, tant qu'il est éligible pour la correspondance.

Google a étendu ce qu'il a fait avec la correspondance exacte plus tôt cette année à la correspondance large et à la phrase. Voici l'exemple de Google pour expliquer cela : "supposons qu'une personne recherche "livraison de sushis près de chez moi" et que vous ayez les mots clés en requête large " livraison de sushis" et " livraison de sushis près de chez moi" . Avant cette mise à jour, ces deux mots clés pouvaient être diffusés. Désormais, le mot-clé « Livraison de sushis près de chez moi » est préféré car il est identique au terme de recherche. »

Reste tranquille cependant. Google poursuit en disant "que si vous avez un mot-clé de correspondance exacte éligible qui est identique à la requête, il sera toujours préféré à l'expression et au mot-clé de requête large".

La pertinence et le classement de l'annonce seront les facteurs décisifs lorsqu'une recherche n'est identique à aucun de vos mots clés.

En plus du classement des annonces, Google prendra désormais en compte les signaux de pertinence lors de la détermination du mot clé qui sera sélectionné. Expliquant ce que sont ces signaux de pertinence, Google a déclaré : "La pertinence est déterminée en examinant la signification du terme de recherche, la signification de tous les mots clés du groupe d'annonces et les pages de destination du groupe d'annonces." Les différents scénarios ont été décomposés dans le tableau suivant.

Comme pour la plupart des annonces importantes de Google, celle-ci a également suscité des réactions mitigées de la part de l'industrie du PPC.

Julie Bacchini a écrit : « Alors, qu'avez-vous fait exactement jusqu'à présent ? Sérieusement. Était-ce stupide en tant qu'annonceur de penser que c'était ce que vous aviez toujours fait ? » Lisez ses réflexions sur ce changement sur son blog.

D'autres, comme Amy Bishop et Greg Finn, ont fait valoir qu'il était toujours utile de conserver plusieurs types de correspondance pour le même mot clé malgré les efforts de Google pour inciter les annonceurs à passer à une combinaison d'enchères intelligentes + requête large.

Data-Driven est désormais le modèle d'attribution par défaut

En s'éloignant de l'attribution au dernier clic, Google a annoncé que l'attribution basée sur les données (DDA) sera le modèle d'attribution par défaut pour toutes les nouvelles actions de conversion, à partir d'octobre 2021.

Google a reconnu que le modèle d'attribution au dernier clic ne répondait pas aux besoins des annonceurs, car il ignore tout sauf la recherche finale avant qu'un utilisateur ne se convertisse. Jusqu'à présent, il était conseillé aux annonceurs ne disposant pas d'un volume de conversion suffisant pour bénéficier de l'attribution basée sur les données de passer à un modèle basé sur la position ou sur un modèle de décroissance dans le temps.

Google a abordé les exigences minimales en matière de données pour l'utilisation de DDA et a déclaré : "Nous supprimons les exigences en matière de données et ajoutons la prise en charge de types de conversions supplémentaires. Grâce à ces améliorations, nous faisons également de l'attribution basée sur les données le modèle d'attribution par défaut pour toutes les nouvelles actions de conversion dans Google Ads."

En quoi l'attribution basée sur les données est-elle meilleure ?

Prenons l'exemple d'un utilisateur à la recherche de chaussures de course. Cet utilisateur passe par plusieurs recherches différentes avant de se convertir. Elle peut commencer par rechercher des " baskets " ou des " chaussures de course " , et après avoir découvert la gamme de chaussures de course Adidas, effectuer une autre recherche pour un modèle spécifique dans sa couleur et sa taille préférées, et acheter les chaussures.

Le problème avec l'attribution au dernier clic est qu'elle accorde tout le crédit au dernier clic. Il va ignorer le fait que l'utilisateur a interagi avec plusieurs de vos annonces ; cela va ignorer le fait qu'elle est arrivée au mot-clé final parce qu'elle a été exposée en premier aux mots-clés de l'entonnoir supérieur. Tous ces différents mots-clés que l'utilisateur a recherchés avant la conversion sont complètement ignorés.

Les données vous donnent une meilleure image de l'ensemble du parcours d'achat. Google examine maintenant la séquence de recherches et voit comment une requête individuelle s'intègre dans cette séquence. Il estime la contribution de chaque mot-clé à la conversion finale. L'illustration suivante du livre blanc sur la méthodologie DDA de Google montre comment une requête particulière peut être pondérée.

En fin de compte, l'attribution basée sur les données vous aide à mieux comprendre la valeur de tous vos mots clés. Grâce à ces connaissances améliorées, vos optimisations manuelles et automatisées peuvent s'améliorer. Par exemple, lorsque vous trouvez un terme de recherche sans conversion, vous pouvez l'ajouter en tant que mot clé à exclure, décider de ne pas enchérir du tout ou enchérir moins. Si vous l'avez fait sur la base de données de conversion incomplètes, comme avec les données que vous obtiendriez de LCA, vous pourriez nuire aux performances d'un compte. Grâce à DDA, vous pouvez faire de meilleures optimisations.

Aucun modèle d'attribution ne vous donnera des informations précises à 100 %, mais les données sont les plus proches pour vous fournir les informations qui vous permettront de réduire les dépenses inutiles.

Enfin, encourageant les annonceurs à combiner l'attribution basée sur les données avec les enchères automatisées, Google a déclaré : "Combinée à des stratégies d'enchères automatisées, l'attribution basée sur les données peut générer des conversions supplémentaires au même coût par acquisition. En effet, nos systèmes peuvent mieux prédire l'impact supplémentaire qu'une annonce spécifique aura sur la conduite d'une conversion et ajuster les enchères en conséquence pour maximiser votre retour sur investissement. »

Si vous ne connaissez pas déjà les dangers de combiner les enchères intelligentes et l'attribution au dernier clic, vous pouvez en savoir plus ici.

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