Au fur et à mesure de vos campagne, vous vous demanderez très certainement :
Qu’est-ce qui a incité l’internaute à cliquer ? Est-ce le texte, l’image, la vidéo,… ? J’aimerais tant savoir !
Cela tombe bien, je vais vous montrer comment faire, et ce grâce à la méthode d'A/B Testing :
Tirez partie de l'A/B Testing, un outil formidable
Vous ne pourrez pas connaitre tous les paramètres qui ont incité une personne à cliquer tout simplement car vous n’êtes pas vraiment avec elle, dans la même pièce, en train de regarder par-dessus son épaule 🙂. Néanmoins, vous pouvez créer des annonces similaires et faire varier un seul paramètre pour le tester individuellement.
Cette approche vous rappelle vaguement vos cours de SVT ? C'est normal, il s'agit d'une approche scientifique très classique qui consiste à faire varier un seul paramètre dans un contexte similaire pour mieux contrôler les résultats de l'expérimentation. Les conclusions sont alors plus faciles à déterminer.
Si, par exemple, j'hésite entre deux messages. Je vais créer deux annonces en tous points identiques à l’exception du message. De cette manière je pourrai mesurer la variation qui a remporté le plus de succès.
C’est ce que nous appelons l’ “A/B testing” car nous testons une première variation (A) et une seconde (B).
Évitez de créer trop de combinaisons pour une campagne. Demandez-vous simplement : quels paramètres ai-je envie de tester ? Je vous conseille de travailler sur le message et sur l’image associée pour vos premières variations.
Reprenons un autre exemple. Vous vendez des randonnées à dos d’âne et vous avez trouvé ces deux (fantastiques) phrases d’accroche : “Ras-le-bol de porter vos enfants pendant vos randonnées ? Offrez-leur une balade à dos d’âne !“ ou “Vous n’avez rien d’un âne alors pourquoi porter vos enfants en randonnée ? Laissez nos (gentils) ânes le faire pour vous !”
Vous avez également trouvé ces deux photographies :
Ça veut dire que je dois créer de zéro quatre annonces ?!
Effectivement, l’interface de Facebook n’est pas très pratique pour faire de l’A/B Testing. Je vous conseille d’utiliser AdEspresso (dont je vous ai déjà un peu parlé) dès que vous voulez vraiment faire de l’A/B Testing. Cet outil vous permettra de gagner des heures !
Créez votre campagne sur AdEspresso
AdEspresso est un outil pour gérer vos campagnes Facebook de manière bien plus organisée, efficace et fun. L’outil est payant, mais il offre une période d’essai de 14 jours, soit assez pour tester votre nouvelle campagne !
Cliquez sur “Signup” pour vous créer un compte gratuitement.
Pour créer une première campagne d’A/B testing, cliquez sur “New Campaign” dans votre tableau de bord. La page de création d’annonce s’affiche alors.
Donnez un nom à votre campagne, puis sélectionnez l’objectif de votre campagne en fonction de ce que vous souhaitez promouvoir : un site web, une page ou une application mobile. Puis cliquez sur “Proceed”.
Configurez votre annonce en sélectionnant le format, la page, le titre, le message associé, les images, le lien et ce que vous souhaiteriez ajouter.
Créez ainsi votre première annonce et prévisualisez-la tout en bas de la page.
Quand vous êtes satisfait, revenez en haut de la page pour configurer vos variations.
Vous verrez plusieurs croix bleues sur la droite de la majorité des champs de cette page. Elles indiquent les paramètres que vous pouvez utiliser pour vos variations.
Dans notre cas nous voulons tester à la fois le message et le visuel associé. Nous cliquons donc sur la croix à droite de "Ad text" et ajoutons notre variation. Quant aux images, nous en ajoutons une en cliquant sur "Upload new images".
Si vous descendez la page et que vous cliquez sur les flèches bleues vous verrez vos nouvelles variations apparaître !
Sélectionnez les emplacements en cliquant sur la coche bleue qui se trouve à gauche : Fil d’actualité sur ordinateur (Desktop Feed), Fil d’actualité sur mobile (Mobile feed), Réseau d’Audiences (Network Feed), Instagram et Colonne de Droite (Right column).
Enfin, les derniers paramètres vous donnent plus de possibilités que l’outil de Facebook.
AdEspresso vous offre un moyen extrêmement simple de suivre vos Campagnes avec Google Analytics (si vous utilisez l’outil). Vous pouvez laisser les valeurs par défaut.
Si vous souhaitez utiliser des objectifs qui utilisent le Pixel, cochez la dernière case et sélectionnez votre Pixel.
Puis cliquez sur “Proceed”.
Dans le nouvel écran qui s'affiche, configurez votre audience de la même manière que vous le feriez sur Facebook puis cliquez sur Proceed.
AdEspresso vous donne également la possibilité de tester votre audience, c’est à dire de déterminer quelle audience réagit le mieux à votre annonce. Je vous déconseille de tester à la fois l’audience et les publicités. La meilleure manière de procéder pour affiner votre audience et celle que nous avons vue lors du chapitre précédent car elle est plus qualitative et adaptée à votre business.
Donc pour ma part je vais uniquement sélectionner le positionnement ici puis je clique sur “Proceed”.
Tout comme sur Facebook, déterminez votre budget et cliquez sur Proceed puis sur “Publish”.
Votre campagne est lancée !
Analysez vos résultats
Cliquez sur votre campagne et sur “All Ads” afin de voir les premières différences.
Vous verrez certainement qu’une de vos annonces a eu un succès plus important que les autres. Optimisez-la de la même manière que vous optimiseriez une annonce sur la plateforme de gestion des publicités sur Facebook : ajustez le budget et répondez aux commentaires le plus vite possible.
Arrêtez l'A/B testing au bon moment
Très rapidement, vous vous apercevrez que des différences de performance se creusent entre vos annonces et vous pourriez être tenté de les laisser jusqu’à la fin de la campagne.
Mais en faisant cela vous dissolvez les interactions qu’un utilisateur peut avoir avec votre campagne. Plus vous testez de paramètres et plus un utilisateur peut voir de publicités différentes d’une même campagne ! S’il va certainement interagir avec la première, il y a peu de chance qu’il le fasse une seconde fois.
Vous devez donc repérer au plus vite les annonces qui fonctionnent bien et arrêter celles qui ne convertissent pas. Cela permettra de favoriser celle qui fonctionne et d’augmenter encore plus son taux de conversion.
Afin de repérer les pourcentages de conversion entre deux annonces, je vous conseille d’utiliser A/B Significance Test, un outil développé par Neil Patel.
Lorsque votre expérimentation est terminée, tenez un tableau des facteurs que vous avez testés et des bonnes pratiques que vous avez observées. Cela vous servira pour la suite !
En résumé
Une bonne manière d’optimiser vos campagnes et d’obtenir de meilleurs résultats est d’utiliser la méthode de l’A/B Testing qui vous permet de :
Tester différents éléments (texte, visuel, page de destination, etc.) ;
Identifier les éléments qui fonctionnent le mieux ;
Construire des annonces plus efficaces en vous basant sur les résultats de vos tests.
Vous êtes maintenant prêt pour optimiser vos campagnes et obtenir les meilleurs résultats possibles sur Facebook et les réseaux associés. À vous de jouer !
