Les stratégies Smart Bidding de Google Ads utilisent le machine learning pour automatiser les enchères publicitaires.
Mais un algorithme reste dépendant de la qualité des données qu’il reçoit.
Le danger du mauvais apprentissage
Si les conversions envoyées à Google sont :
- peu qualifiées ;
- frauduleuses ;
- faciles à générer ;
- sans valeur business ;
…alors Smart Bidding peut progressivement optimiser vers davantage de trafic faible qualité.
Pourquoi le problème s’amplifie avec l’automatisation
Plus les campagnes deviennent automatisées, plus les mauvais signaux peuvent produire :
- de faux ROAS ;
- des leads inutilisables ;
- des campagnes trompeusement rentables ;
- du media waste.
Les signaux d’alerte
- hausse des conversions mais baisse du closing ;
- CPA artificiellement faible ;
- forte dépendance aux stratégies automatiques ;
- qualité CRM dégradée.
Comment réduire le risque
Les annonceurs doivent réinjecter :
- des conversions qualifiées ;
- des données CRM ;
- des signaux business réels ;
- des exclusions d’inventaire.
Conclusion Adnostik : Smart Bidding devient extrêmement puissant lorsqu’il apprend sur de bonnes données… mais très dangereux lorsqu’il optimise des faux signaux.