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Les publicités Facebook
améliorent les
performances du Search
marketing payant
Date de publication :
21 novembre 2013
Table des matières
3
Rapport de synthèse
4
Introduction
5
Méthodologie
7
Amélioration des performances
8
Résultats importants
30 % de retour sur investissement publicitaire (Return on Ad Spend
ou ROAS) en plus dans les publicités Search
Une augmentation de 24 % de la valeur moyenne par commande
(Average Order Value ou AOV) sur les publicités Search
Une augmentation de 7 % du taux de clics (Click-Through-Rate ou
CTR) sur le Search payant
Une diminution de 4,5 % du coût par acquisition (Cost-Per-Acquisition
ou CPA) sur le Search payant
10 Recommandations
11 Résumé
12 À propos de Kenshoo
13 Annexe
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Rapport de synthèse
L'étude suivante démontre clairement que les publicités Facebook ont
récents en matière de Search marketing d'un grand leader de la
distribution possédant plus de 2500 magasins aux États-Unis. Certains
segments du groupe cible ont été exposés à la fois aux publicités
Search et aux publicités Facebook tandis que d'autres ont été exposés
aux publicités Searc uniquement
Les résultats montrent que les segments d'audience exposés au
Search payant et aux publicités Facebook ont généré 30% de retour
sur investissement publicitaire supplémentaire (Return on Ad Spend
ou ROAS). Cette croissance a été alimentée par une augmentation
order value), de meilleurs taux de clics (CTR ou click-through rates) et
des coûts par acquisition (Cost-Per-Acquisition ou CPA) plus faibles.
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Introduction
Alors que le marketing numérique franchit une nouvelle étape de son évolution,
la plupart des annonceurs cherchent à répondre à une question très importante :
de mon audience cible et les convertir en clients à forte rentabilité ? » Il s'agit d'un
point particulièrement important compte tenu de la variété des canaux numériques à
la disposition des spécialistes en marketing. Cela fait longtemps que les spécialistes
en marketing savent que certains canaux comme la recherche et la réorientation
pour générer de la demande. Ce qui est moins clair, c'est de savoir si la création de
demande et les canaux qui la génère fonctionnent en synergie et si oui, comment.
campagnes, l'allocation des budgets, etc. Après tout, les clients ne découvrent
pas le marketing multi-canal d'une marque par fragments mais plutôt comme une
conversation continue – concevoir cette conversation à l'aide d'un mélange adéquat
Étant donné que les investissements en marketing numérique ne cessent d'augmenter,
les enjeux sont importants. Les spécialistes en marketing qui comprennent parfaitement
synergie et d'augmenter leurs retours sur investissements.
secteur à analyser. La plupart des spécialistes en marketing des sociétés de premier
ordre investissent beaucoup dans le Search payant, or, si les publicités Facebook
peuvent améliorer les performances en matière de marketing sur moteurs de recherche
Dans ce livre blanc, nous allons étudier une campagne de Search payant récente
Facebook ont permis d'en améliorer les performances.
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Méthodologie
Cette étude analyse les performances d'une campagne d'un leader de la distribution
possédant plus de 2500 magasins aux États-Unis, entre août et septembre 2013
Facebook. Kenshoo a collecté toutes les données, a dirigé l'analyse et écrit le livre
blanc. L'annonceur a payé pour tous les frais médiatiques et n'a pas reçu d'impressions
gratuites de la part Facebook.
Facebook sur les performances du Search payant. Le distributeur utilise un modèle
d'attribution basé sur les derniers clics (modèle « Prefer Last », veuillez consulter
l'Annexe pour de plus amples informations) qui répartit la valeur de conversion entre
plusieurs publicités ayant mené à l'achat, au lieu d'attribuer tout le mérite à la dernière
publicité sur laquelle le client a cliqué. Bien que la campagne n'ait duré que trois
Tout au long de la campagne, laquelle ciblait les ordinateurs de bureau, les ordinateurs
été exposé au Search payant et aux publicités Facebook sur certains marchés
(« Search + FB ») tandis qu'un groupe de contrôle n'a été exposé qu'au Search payant
sur des marchés comparables (« Search Only »). Les campagnes de Search payant se
concentraient sur les vêtements et les biens électroniques et contenaient quelques
produits de marque mais étaient principalement orientées vers les mots-clés sans
marque avec un classement moyen entre 3 et 6. Comme il s'agissait de campagnes
en temps réel, les annonces de Search payant ont été optimisées tout au long de la
période d'étude. Les publicités Facebook étaient constituées de liens publicitaires de
d'actualités.
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Méthodologie - Suite
Le groupe « Search + FB » et le groupe « Search Only » ont utilisé le même ensemble
de destination du site web de l'annonceur. De plus, chaque groupe se composait de
données géographiques.
Étant donné que cette étude utilise une méthodologie de « comparaison par paires
comparabilité :
• Historique des ventes/revenus pendant la période d'étude
• Prévisions des ventes/revenus pendant la période d'étude
• Dépenses en matière de publicités prévues sur le marché pendant
la période d'étude
• Dépenses en marchandising prévues en magasin pendant la période d'étude
Les données présentées se concentrent sur les éléments de mesure (ROAS, AOV, CTR
appropriés dans le cas d'une comparaison entre canaux. Par exemple, une campagne
avec un taux de clics de 5 % est largement meilleure qu'une campagne avec un taux de
clics de 2 %, dans le cas où les dépenses et les volumes d'impressions sont quasiment
identiques pour les deux campagnes.
publicités Facebook mais plutôt une analyse à l'état pur des performances du Search payant au cours de la période
d'étude. Les publicités Facebook utilisées au cours de cette période ont directement généré d'importants retours sur
investissements. L'annonceur a considéré cette campagne de publicité comme une véritable réussite, indépendamment
de son impact sur les autres canaux. L'objectif de cette étude est de calculer l'impact des publicités Facebook sur les
performances du Search payant.
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Amélioration des performances
Le retour sur investissement publicitaire du Search payant pour le
groupe « Search + FB » était 30 % supérieur à celui du groupe « Search
Only » au cours de la période d'étude. Cela montre clairement que
améliorant les performances des campagnes de Search payant.
Les publicités Facebook améliorent les performances des campagnes de Search payant
www.Kenshoo.com/FBAddedValue
+
30 %
ROAS
+
24 %
AOV
+
Retour sur
investissement
publicitaire
Valeur
moyenne des
commandes
Source: "Added Value: Facebook Advertising Boosts Paid Search Performance»"
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7%
CTR
Taux de clics
Coût par
acquisition
- 4,5%
CPA
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Résultats importants
canaux, il est crucial d'isoler les éléments de mesure comme les ROAS,
totaux auraient pu être les conséquences de budgets plus élevés –
la comparaison n'est pas juste si l'un des canaux dépense 100 000 $
tandis que l'autre dépense 1 000 000 $. Bien évidemment, la possibilité
de réduire les retours et d'autres variables demeure une source
possible en matière de comparaison des médias.
Au cours d'une analyse post-campagne des performances de Search
payant du groupe « Search Only » et du groupe « Search + FB », nous
avons découvert que le groupe « Search + FB » avait obtenu de meilleurs
résultats pour toutes les mesures fondamentales.
30 % de retour sur investissement publicitaire (Return on Ad Spend ou ROAS) en
plus dans les publicités Search
Si les spécialistes en marketing ne disposaient que d'un indicateur clé de performance
(Key Performance Indicator ou KPI) pour comparer les canaux des médias, le ROAS
(ratio gains/investissement) constituerait le paramètre le plus intéressant. Par exemple,
si un annonceur a dépensé 20 $ et généré 100 $ de ventes, son ROAS est de x 5.
être évalués en se basant sur le rapport gains/investissement.
Pour le groupe « Search + FB », le retour sur investissement publicitaire était 30 %
supérieur à celui du groupe « Search Only ». Au cours de cette étude, les publicités
Facebook à elles seules ont été considérées comme une grande réussite ET ont eu un
énorme impact sur le Search payant, ce qui témoigne de la puissance de la plateforme.
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Résultats importants - suite
Une valeur moyenne par commande (Average Order Value ou AOV) de
24 % supérieure sur les publicités Search
comprendre la véritable valeur de performances marketing. Par exemple, si deux
canaux génèrent 1000 commandes suite à 100 000 visites du site, on pourrait penser
que leurs performances sont similaires. Toutefois, si l'un des canaux a pu générer
24 % de revenus supplémentaires pour chaque commande, il devient immédiatement
évident que ses performances sont meilleures.
Au cours de notre analyse de la campagne, l'AOV du groupe « Search + FB » était
présentent une plus forte rentabilité pour ce distributeur.
Une augmentation de 7 % du taux de clics (Click-Through-Rate ou CTR) sur le
Search payant
Les spécialistes en marketing numérique voient le CTR comme un indicateur important
de l'intérêt que les clients portent au message de la marque – ex : plus les clients sont
intéressés, plus ils cliquent sur les publicités. Le taux de clics du groupe « Search +
FB » était supérieur de 7 % à celui du groupe « Search Only », ce qui implique que les
publicités sociales ont eu un impact positif sur la reconnaissance et la perception de
la marque.
pour faire apparaître les publicités de la marque. Les spécialistes en marketing utilisant
possible depuis cet inventaire plein.
Dans cette campagne, les publicités Facebook ont permis de préserver et améliorer
la conversation marque/client grâce aux recherches des clients mais aussi de générer
plus de clics par mille impressions que le groupe « Search Only ». Il pourrait bien s'agir
de la meilleure méthode de faire interagir ces deux canaux.
Une diminution de 4,5 % du coût par acquisition (Cost-Per-Acquisition ou CPA)
sur le Search payant
Le CPA constitue très certainement un paramètre important pour les spécialistes en
moins coûteux. À première vue, lorsqu'on compare cette réduction de 4,5 % aux
demandez à annonceur s'il aimerait réduire son CPA de 4,5 % et il sautera sans aucun
doute sur l'occasion.
En plaçant toutes ces données dans leur contexte, la valeur moyenne par commande
du groupe « Search + FB » est 24 % supérieure, les publicités Facebook ont permis
apparaît donc évident.
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Recommandations
1. Tirez profit de plusieurs canaux pour contrôler la conversation
Les publicités Facebook constituent un excellent complément du Search payant pour
améliorer la conversation marque/client entre les recherches. D'ici à ce que le client
recherche à nouveau les mots-clés importants de l'annonceur, il y a plus de chance qu'il
clique sur une publicité et dépense plus pour une commande sur le site de la marque
s'il a aussi été engagé par la marque sur Facebook. Les spécialistes en marketing
doivent se concentrer sur les méthodes permettant de préserver la relation du Search
payant avec leurs clients sur les plateformes sociales.
2. Tirez les bonnes conclusions pour votre organisation
Les spécialistes en marketing devraient mener des études similaires à celle présentée
d'une campagne.
3. Effectuez des mesures trans-canaux
trans-canaux. Les outils d'attribution multi-touch (Multi-touch attribution ou MTA) sont
nécessaires pour bien comprendre le chemin de conversion emprunté par chaque
de chaque canal. Dans cette étude, le distributeur utilise un modèle MTA dit « Prefer
Last », où le mérite revient au dernier média consulté par le client, mais aussi aux
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Résumé
Les spécialistes en marketing ont toujours su que les relations entre
négligez un canal et les répercussions sur les autres canaux peuvent
être positives ou négatives.
Étant donné que la plupart des grands annonceurs considèrent le
Search payant comme une source de découverte et de conversion
fondamentale, le canal SEM constitue le meilleur endroit pour analyser
cette interaction. De plus, comme Facebook et les autres formes de
publicités sociales gagnent en importance sur le plan médiatique grâce
à leur capacité à atteindre l'audience cible et à produire des réponses
directes, il est désormais temps de déterminer comment ces deux canaux
maximum les performances globales d'un programme.
Les recherches présentées dans cette étude démontrent clairement qu'il
s'agit d'une excellente opportunité pour les spécialistes en marketing
résultats. Le Search payant et les publicités sociales représentent plus
de la moitié des budgets en marketing numérique, il est donc temps de
se projeter vers une approche marketing omni-canal et d'abandonner la
stratégie de silo par canal.
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À propos de Kenshoo
Kenshoo est une société de technologie du marketing numérique qui
développe des solutions premium pour le Search marketing, marketing
sur les réseaux sociaux et la publicité en ligne. Les marques, agences
Média et développeurs utilisent Kenshoo Search™, Kenshoo Social™,
Kenshoo Local™ et Kenshoo SmartPath™ ce qui leur permet de générer
est un « Preferred Marketing Developer » stratégique pour Facebook,
avec des solutions API natives pour la publicité Facebook et Facebook
Exchange (FBX), mais aussi pour Twitter, Google, et Bing Ads.
La
plate-forme
Kenshoo
propose
une
approche
d’optimisation
plateforme d’intégration universelle, de l’attribution dynamique, et des
outils d’analyses prédictives. La technologie adaptative de Kenshoo, ses
algorithmes éprouvés, et de puissantes campagnes à échelle sans égale
dans plus de 190 pays sont utilisés par près de la moitié des sociétés
Fortune 50 et les 10 plus grand réseaux d'agences internationaux. Les
clients de Kenshoo incluent entre autres CareerBuilder, Expedia, KAYAK,
iREP, John Lewis, Resolution Media, Tesco, Travelocity, Walgreens,
et Zappos. Kenshoo compte 18 sites internationaux et est soutenu
par Sequoia Capital, Arts Alliance et Tenaya Capital. Veuillez visiter
www.Kenshoo.com pour de plus amples informations.
[email protected] | Kenshoo.com
12 || [email protected]
12
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Annexe
Modèle d'attribution « Prefer Last »
Avec le modèle d'attribution « Prefer Last », la dernière publicité consultée par le client
reçoit la majorité du mérite et on accorde de la valeur à chaque touche précédente de
manière linéaire et dégressive.
Cas d'utilisation du modèle d'attribution « Prefer Last » :
Sur les marchés très compétitifs, les clients sont constamment bombardés de publicités
et d'informations. Dans cet environnement, les annonceurs peuvent accorder plus de
valeur aux derniers leviers ayant aidé la vente à parcourir le dernier kilomètre pour
franchir la ligne d'arrivée. Contrairement au modèle « Last Ad » (dernière pub), où l'on
accorde uniquement de la valeur au dernier levier, l'emplacement initial du client reçoit
une part de mérite, si bien que les spécialistes en marketing sont en mesure d'estimer
sa véritable valeur. Le modèle d'attribution « Prefer Last » permet aux spécialistes
en marketing d'essayer les modèles d'attribution multi-touch sans trop s'éloigner du
modèle « Last Ad ».
50$
10$
10$
10$
Clic 1
Clic 2
Clic 3
20$
Clic 4
Clic 5
Paramètres utilisés au cours de cette étude :
Retour sur investissement publicitaire (ROAS)
• Calcul du rapport Revenus/Dépense média
Taux de clics (CTR)
• Calcul du rapport Clics/Impressions
Coût par acquisition (CPA)
• Calcul du rapport Dépenses média/Acquisitions
(dans cette étude, acquisitions = commandes sur le site web)
Valeur moyenne des commandes (AOV)
• Calcul du rapport Revenus/Commandes
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Valeur de la conversion
Par exemple : Lors d'une conversion d'une valeur de 100 $ (une vente, le remplissage d'un
formulaire, etc.) ayant 5 points de contact avec le convertisseur, le dernier levier pourrait
recevoir 50 $ du mérite, tandis que l'avant-dernier levier recevrait 20 $, celui d'avant recevrait
10 $ et ainsi de suite.