Publicité sur les moteurs de recherche (SEA)

Beaucoup de choses ont changé dans le domaine de la publicité sur les moteurs de recherche (SEA). Ces dernières années, le domaine de la publicité est de plus en plus axé sur la recherche des bonnes données. Des technologies telles que le Machine Learning (ML) donnent aux spécialistes du marketing les outils nécessaires pour laisser les algorithmes s’occuper des enchères afin qu’ils puissent se concentrer davantage sur les données utilisées par les algorithmes.

Chez Seeders, nous sommes au fait de ces nouveaux développements et nous nous efforçons de faire de la publicité aussi efficacement que possible, sans perdre de vue l’objectif principal : les coûts par rapport aux revenus. Chez Seeders, nous déterminons donc un objectif de retour sur les dépenses publicitaires (ROAS, Return On Advertising Spend) dès le début du processus. Nous le faisons sur la base de la marge moyenne de votre produit. De cette façon, nous avons toujours un objectif clair en tête et nous recherchons constamment le juste milieu entre le plus grand nombre de conversions possibles et le bénéfice le plus élevé possible.

Nous le faisons, entre autres, à l’aide de scripts, afin que les publicités ne soient déclenchées que par les bons mots-clés. Les campagnes sont réparties de manière à ce que vous payiez toujours un coût par clic (CPC) approprié pour le bon mot-clé.

Nous pouvons également exécuter des scripts capables de mettre en œuvre la meilleure planification des annonces, les meilleures enchères par emplacement et par appareil en fonction des données.

Lorsque les données sont suffisantes, nous passons aux stratégies d’enchères automatiques de Google. Celles-ci fonctionnent souvent très efficacement en calculant la bonne enchère pour obtenir le ROAS, les conversions et les clics les plus élevés possibles. Bien que ces stratégies d’enchères soient souvent compliquées, nous avons l’expérience nécessaire en interne pour les utiliser de manière optimale.

Dans la phase finale d’optimisation, nous travaillons souvent avec Adchieve. Avec cette société de sciences des données, nous étudions la manière dont nous pouvons créer un algorithme ML sur mesure, adapté à votre boutique en ligne et à ses besoins. Dans cette phase, nous examinons comment nous pouvons obtenir un ROAS encore meilleur et nous nous penchons également sur la valeur du cycle de vie des clients (CLV). Par exemple, nous prenons en compte les produits ou les combinaisons de produits qui présentent une plus grande marge à long terme. Nous sommes convaincus qu’une stratégie de SEA comportant ces étapes offrira les solutions les plus adaptées à votre entreprise.