On retouche les campagnes au feeling
Faute de priorités claires, on intervient sur ce qui est visible, pas sur ce qui fera vraiment baisser le coût par lead.
Workflow documenté
Google Ads Test Engine
Backlog de tests automatisé, scores de priorité calculés, learnings documentés. Un système reproductible pour scaler l’optimisation sur plusieurs comptes.
Branché en 1 semaine sur votre stack. Brief hebdo généré automatiquement, zéro préparation.
−18 %
CPA moyen (estimé)
100 %
Tests documentés
0 min
Préparation du brief
1
Anomalie détectée
Le coût par lead grimpe de +60 % en une semaine
L’anomalie est repérée automatiquement, avant le prochain compte rendu
↓
2
Hypothèse générée
Un test est proposé : quoi changer, sur quel segment, en combien de temps
Créé automatiquement depuis les données du compte
↓
3
Score 8.4 · Priorité 1
Test remonte en tête du backlog
Impact × Confidence / Effort : calcul automatique
↓
4
Weekly brief
Lundi 9h : 3 actions dans votre boîte mail
What changed, why, what’s next. Zéro préparation.
Outputs concrets
Exemples illustratifs : structure et ordre du flux comme en production.
A : Backlog de tests
| Test | Hypothèse | KPI | Segment | Effort | Impact | Score | Statut | Learning |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Broad Match RSA | Broad + Smart Bidding améliore le volume à CPA stable | CPA | FR – Search Brand | M | High | 8.4 | Running | – |
| Ad Copy V2 | Messages axés « résultat » vs « produit » sur tCPA 25€ | CTR / CVR | DE – Perf Max | S | Med | 6.1 | Planned | – |
| Audience excl. | Exclure visiteurs 30j+ améliore le taux de conversion | CVR | UK – Retargeting | S | Med | 5.8 | Won | +12% CVR, −8% CPA |
| tROAS switch | Migrer de CPC max à tROAS sur 3 campagnes core | ROAS | FR – Shopping | L | High | 7.2 | Planned | – |
B : Signaux détectés
DETECTION RUN : J-14/J-1 vs J-28/J-15
SIGNAUX
[ANOMALIE] FR_Search_Brand : CPA +34% vs référence (47 € → 63 €)
[OPPORTUNITÉ] EU_PMax_Roas : IS Lost Budget 41%
[ANOMALIE] FR_Search_Generic : CTR −22% vs référence
[ANOMALIE] Ad Group « Logiciels_B2B » : 1 annonce à 81% IS sur 3 actives
C : Weekly Exec Summary
WEEKLY EXEC SUMMARY : Semaine 23
WHAT CHANGED
– CPA moyen : 38 € → 31 € (−18%) sur campagnes Search FR
– Impression Share : 54% → 61% après ajustement enchères tCPA
– Test #12 (Broad Match RSA) : significatif après 7j, CPA −14% vs contrôle
WHY
– Ajustement tCPA de 40 € à 35 € sur 3 campagnes à forte IS Lost (Budget)
– Rotation annonces passée en « Optimisé » sur campagnes Shopping DE
TOP 3 ACTIONS
[x] Valider test Broad Match RSA sur ES (impact : High)
[ ] Pousser test exclusions audiences (effort : S, impact : Med)
[ ] Revue Quality Score sur top 20 keywords (effort : M)
Le problème
Sur la plupart des comptes, les tests existent mais ne sont ni priorisés, ni documentés.
Les résultats des tests ne sont pas conservés
Les conclusions restent dans la tête du consultant. Au prochain compte similaire, on recommence les mêmes erreurs.
1 à 2h par semaine pour le compte rendu
Quelqu’un compile manuellement ce qui a changé sur les campagnes, chaque semaine, pour un document lu en diagonal.
Notion le propose… en partie
Backlog et statuts, oui. Score de priorité calculé automatiquement depuis les données réelles du compte : non. Ce workflow branche la même logique sur votre stack en 1 semaine.
Ce que ça change
| Indicateur | Avant | Après |
|---|---|---|
| Préparation du brief | 1 à 2h / semaine | Généré automatiquement |
| Gestion du backlog | 3 à 4h / semaine | 20 min de revue |
| Tests documentés | Informel, partiel | 100 % structurés |
| Décision de test | Intuition / urgence | Score automatique Impact × Confidence / Effort |
4 à 6h de travail hebdomadaire libérées sur la gestion des tests Google Ads.
Comment ça marche
5 étapes de la collecte de données à la génération du brief hebdomadaire.
1
Pull automatique des données
Extraction quotidienne via Google Ads API et GA4 : campagnes, ad groups, annonces, enchères, audiences.
2
Détection d’anomalies et d’opportunités
Les anomalies et opportunités sont repérées automatiquement : coût par lead en dérive, taux de clic en baisse, budget non utilisé, annonces sous-performantes.
3
Génération d’hypothèses structurées
Pour chaque signal : variable testée, KPI principal, segment cible et effort estimé (S / M / L) stockés dans le backlog.
4
Scoring et mise à jour du backlog
Score = Impact × Confidence / Effort. Les tests prioritaires remontent sans intervention. Suivi automatique des tests actifs.
5
Vous
Weekly brief : revue en 20 minutes
Synthèse envoyée chaque semaine : ce qui a changé, pourquoi, 3 actions. Vous décidez, le système documente.
Stack
Google Ads API
GA4
Google Sheets / BigQuery
Notion
n8n
LLM (optionnel)
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