Update novembre 2022: n-gram désormais compatible avec les nouveaux scripts Google Ads !

Les campagnes Google Ads (Adwords) peuvent être optimisées de bien des manières.

L’une d’elles, assez basique sur le principe consiste à exclure toutes les recherches sur lesquelles nos publicités (annonces) apparaissent alors qu’elles ne sont pas pertinentes par rapport à l’intention de recherche.

Une autre, tout aussi basique, consiste à trouver et ajouter de nouveaux mots clés pertinents à notre compte de sorte à diffuser toujours plus auprès de personnes qui font des recherches pertinentes pour notre activité.

Google nous a compliqué la tâche depuis la suppression d’une bonne partie des termes de recherche (not provided sea)

Mais il reste un outil précieux pour vous aider à découvrir ces termes (à ajouter ou à exclure : il s’agit de l’analyse n-gram.

Blaise a enrichi l’un des scripts Google Ads les plus utilisés pour lui apporter de nouvelles fonctionnalités, plus en phase avec l’utilisation de Google Ads en 2022 (et au-delà), mais aussi pour simplifier ces analyses, pour les rendre plus accessible à tous.

Ce script vous est proposé gratuitement (contre un email), ainsi que les explications pour son installation, son utilisation et comment interpréter les analyses (sous format vidéo, de slides ou via ce billet de blog).

Sommaire

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Présentation Slideshare

Dopez votre rentabilité Google Ads avec une analyse n-gram de Bruno Guyot

Dopez votre rentabilité Google Ads grâce au script n-gram enhanced

Comprendre l’analyse n-gram

Déjà, qu’est-ce qu’un n-gram ? Une image vaut 1000 mots pas vrai ? 😄

Comme vous le voyez il s’agit de prendre une expression et ensuite de la décomposer selon le nombre de mots pour en faire apparaitre toutes les combinaisons possibles.

Ensuite, qu’est-ce qu’une analyse n-gram ?

Il s’agit d’obtenir tous les n-gram possibles d’un dataset d’expressions et de les évaluer selon des indicateurs de performance pertinents.

Exemple pour Google Ads avec un dataset « Termes de recherche » :

Maintenant, à quoi ça sert dans Google Ads ?

Une analyse n-gram permet d’identifier les combinaisons de mots les plus performantes et celles qui vous rapportent le plus de business et/ou les combinaisons de mot au contraire les moins performantes, où vous gaspillez votre budget publicitaire.

On pourra alors compléter le ciblage dans nos campagnes avec des pépites oubliées, mais aussi exclure des requêtes de recherche qui se révèlent contreproductives et/ou qui présentent des coûts par conversion excessifs.

Comment faire une analyse n-gram dans Google Adwords ?

Par défaut, Google Ads ne permet pas de faire une analyse n-gram.

Même si Google s’est inspiré de cette analyse pour proposer ce type de cartes, on est loin de l’efficacité fournie par une véritable analyse n-gram :

On utilisera donc un script pour extraire et compiler les données depuis les termes de recherche de Google Ads.

Et on enverra tout ça classifié dans Google Sheet.

L’analyse aura lieu dans Google Sheet.

Le script N-gram pour Google Ads (initialement créé par Brainlabs) est sans doute l’un de ceux qui a été le plus téléchargé.

Très utile, il permet de dénicher au plus vite de nouvelles opportunités parmi des centaines de combinaisons de mots utilisés dans vos termes de recherche, mais qui restaient jusque-là dissimulés dans la masse.

C’est toute la magie du n-gram: vous faire remonter à la surface des mots ou groupes de mots que vous n’auriez pas forcément remarqués sans effectuer cette analyse.

Le « problème » avec le script n-gram de Brainlabs

Ce script est sortit il y a 4 ans et aucune nouvelle mise à jour n’a été publiée depuis.

(on ne leur jette pas la pierre, c’est une contribution gratuite pour la communauté)

Cela étant, 4 ans c’est long et Google Ads est en constante évolution. 😅

Notamment, la plateforme publicitaire de Google permet maintenant de définir des conversions spécifiques (une ou plusieurs) par campagne.

Ainsi, si nous prenions l’exemple d’une école supérieure proposant des bachelors, des masters ou des mba nous pourrions avoir :

une/des campagne(s) « haut de l’entonnoir » dont l’objectif est de générer des téléchargements de brochures
une/des campagne(s) « milieu de l’entonnoir » dont l’objectif est de générer des visites de campus
une/des campagne(s) « bas de l’entonnoir » dont l’objectif est de générer des dépôts de candidatures

Pouvoir segmenter par type de conversion est primordial

Avec cette stratégie, comment analyser les n-grams de manière pertinentes en sachant que toutes les conversions y seront agrégées (dans notre cas, des téléchargements de brochures, visites de campus, dépôts de candidatures).

En effet, les candidatures ont une valeur nettement plus élevée que les téléchargements de brochures.

En conséquence, le CPA acceptable pour une candidature est nettement plus élevé que le CPA acceptable pour un téléchargement de brochure.

Mais si le script n-gram ne permet pas de séparer les conversions les unes des autres, alors son utilité reste très limitée.

C’est la raison principale pour laquelle avec Blaise nous avons décidé de créer une nouvelle version du script n-gram : le script n-gram enhanced par Blaise & Bruno.

Celle-ci permet désormais de filtrer par conversion.

Faciliter la mise en évidence des n-grams importants

Autre raison (et donc amélioration proposée) : une fois le script exécuté, vous obtenez un Google Sheet “brut de décoffrage” pour effectuer votre analyse et prendre vos décisions.

Alors bien entendu, les geeks comme nous en font leur affaire; nous avons l’habitude de gérer des données brutes, de les filtrer, trier, segmenter…

Mais ce script a une portée universelle: il doit pouvoir être utilisé par tous ceux qui diffusent de la publicité sur le réseau de recherche de Google Ads.

Y compris par des non geeks.

Alors comment faire pour simplifier l’analyse ?

En utilisant une solution classique: un dégradé de couleurs pour faire apparaître les écarts significatifs.

Un outil qui reste incontournable

Le script n-gram reste un outil incontournable dans la panoplie du spécialiste Google Ads et nous conseillons son installation sur tous les comptes publicitaires.

Signalons au passage qu’il n’y a aucun risque à installer ce script qui n’effectue aucune modification sur les données du compte.

Le bon usage de n-gram fait partie des processus d’amélioration de la productivité du spécialiste Google Ads que nous enseignons dans notre formation Google Ads avancée Le Tremplin ou dans notre formation pour les freelances Google Ads L’accélérateur.

Aujourd’hui, nous vous offrons donc une leçon gratuite tirée de nos formations avancées. 🤩

A noter qu’il est nécessaire de récolter suffisamment de données avant de pouvoir tirer des conclusions significatives, il faut donc se laisser assez de recul après l’installation du script (au moins 2-3 mois en général).

Installez le script Google Ads n-gram enhanced sur votre compte

Note: cette version de n-gram (ainsi que l’originale) n’est pas encore compatible avec la nouvelle version de Google Ads Script (ES 6). En attendant, vous pouvez néanmoins l’utiliser dans l’éditeur Google Ads sans basculer dans le mode Beta.

Notons encore qu’avant d’être obligé de basculer sur cette nouvelle version il va se passer quelques mois 😉

1ère étape : renseignez votre email sur la page de capture

Cliquez ici pour obtenir ce script pour analyser vos propres comptes.

Sur la page de capture, renseignez l’email sur lequel vous souhaitez recevoir le script

2ème étape: récupérer le script

Dans l’e-mail, vous recevrez le lien pour télécharger le code depuis notre plateforme d’hébergement.

Une fois sur celle-ci, il vous suffira de cliquer sur le lien « new-script-2022 ».

Cela vous permettra de voir le code en intégralité :

Sélectionnez tout et copier.

Note : Vous pourrez aussi consulter les instructions de mise en place dans l’onglet Wiki :

Pas d’inquiétude, nous allons tout faire ensemble, étape par étape… 🙂

3ème étape : ajouter le script dans Google Ads

Rendez-vous dans Google Ads donc, vous dépliez le menu Outils et Paramètres puis vous cliquez sur Scripts

Ici, vous ajoutez un nouveau script en cliquant sur le bouton + bleu :

Cela va créer un nouveau script (vierge) dans votre compte.

Ensuite, il faut lui donner 1/ un nom puis coller le code à l’intérieur (2/ en écrasant le function main() {} qui est apparu par défaut).

(notre script contient lui aussi le function main() {} c’est pour ça qu’on peut effacer celui mis par Google avant de coller).

Pour les points 3/ et 4/ il s’agit de précisions, vous n’avez rien à faire.

Le point 3/ précise que pour faire fonctionner le script il faudra l’autoriser (nous verrons ça dans pas longtemps).

Mais attention, généralement il faut un niveau de droit admin sur le compte pour donner cette autorisation. (niveau standard ne suffit pas)

Vous pouvez vérifier votre niveau d’accès en retournant dans le menu en allant sur Accès et sécurité :

Vous verrez alors votre niveau d’accès :

Pour le point 4/, veillez bien à ne pas transférer le script vers la nouvelle interface beta, il n’est pas compatible.

Nous ferons une mise à jour vers la nouvelle interface plus tard, rien ne presse pour le moment.

Mais revenons-en à nos moutons.

Maintenant vous devez coller le script récupéré dans l’interface de script (en écrasant, comme dit, le function main() {} posé là par Google par défaut :

Vous allez maintenant pouvoir l’enregistrer en bas à droite :

Puis autoriser le script :

Vous devrez alors autoriser le script à utiliser vos données (pour les analyser, personne ne les récupère hormis vous dans Google Sheet !)

Note: si à cette étape vous obtenez un message d’erreur, il est possible que vous deviez recommencer cette étape une seconde fois.

Si le message d’erreur persiste, vérifiez alors votre niveau d’accès.

4ème étape : créer un nouveau document Google Sheet

Rendez-vous cette fois dans Google Sheet et créez un nouveau document.

Une fois votre sheet créé, cliquez sur le bouton partager en haut à droite. Google vous demandera alors de nommer le document avant de vous présenter les options de partage.

Je vous conseille de l’appeler par exemple « n-gram NomDuClient », puis vous l’enregistrez :

Ensuite, au niveau des options de partage, vous souhaitez récupérer le lien du document avec un droit éditeur (qui permettra au script d’inscrire les données à l’intérieur) :

Pensez-bien à copier le lien 😉

5ème étape : modifier/paramétrer le script dans Google Ads

De retour dans l’interface de script de Google Ads, dans votre script n-gram enhanced ouvert.

Vous allez maintenant pouvoir ajouter l’url du sheet que vous venez de créer dans le script à la ligne 49:

Sans cela, impossible pour vous de collecter les données et de pouvoir en tirer quelque chose (pour rappel l’analyse se fait ensuite dans Google Sheet).

Autres paramètres que vous pouvez modifier :

la période d’analyse des données lignes 22 et 23
la devise exprimée dans votre sheet ligne 26

effectuer un filtrage sur les campagnes à analyser soit en incluant (donner une valeur à campaignNameContains) soit en excluant (donner une valeur à campaignNameDoesNotContains)

Personnellement, je n’exclus rien à ce niveau là (j’utilise plutôt les différents onglets du sheet au moment de l’analyse, mais on y reviendra)

effectuer un filtrage sur la conversion (voilà la nouveauté !) Il s’agit d’un filtre d’inclusion. Donnez à la variable ConversionTypeName le nom de votre conversion.

Pour rappel, vous pourrez copier-coller son nom dans votre compte dans le menu conversions:

Il vous suffira alors de copier le nom de votre conversion :

et de l’ajouter en valeur de la variable ConversionTypeName :

Vous pourrez aussi faire un filtrage en fonction des éléments mis en veille ou actifs (campagnes, groupes d’annonces) :

Par défaut, le réglage est sur true (vous pouvez aussi choisir false).

True: cela signifie que le script analysera par défaut les termes de recherches UNIQUEMENT pour les campagnes et groupes d’annonces actifs à date.

False: cette option permet d’analyser également dans les éléments en pause (vous l’aurez deviné)

Vous pouvez filtrer les termes de recherche qui seraient exclus par vos mots clés négatifs à date :

Si par exemple vous analysez les 6 derniers mois mais qu’il y a un mois vous avez exclu de nombreux termes non pertinents alors grâce à cette option vous ne verrez pas dans votre sheet les termes de recherche non pertinents collectés avant cette exclusion (j’espère que c’est assez ? 🤪)

Un schéma peut vous aider à comprendre :

Une option très importante : définir le nombre de termes à prendre en compte pour l’analyse n-gram :

Je vous recommande un minimum de 1 et un maximum de 4.

Si le compte a peu de volume mettez un max à 3. Si le compte a beaucoup de volume vous pouvez monter jusqu’à 5.

Nous verrons un peu plus tard que les chiffres que vous allez renseigner ici détermineront les onglets que vous obtiendrez dans le Google Sheet 😉

Enfin, vous pouvez modifier le nombre minimum ou un terme est apparu (queryCountThreshold), le nombre minimum d’impressions (impressionThreshold), de clics (clickThreshold), de conversions (conversionThreshold) pour qu’il soit pris en compte (ou pas) dans votre analyse n-gram :

Cela peut présenter beaucoup d’intérêt selon l’objectif que vous recherchez avec vos analyses n-gram (trouver des coupables au gaspillage de votre budget ou des nouvelles pépites à exploiter).

Utiliser le script n-gram enhanced

Ok, passons aux choses sérieuses : on va maintenant utiliser concrètement le script 🎉.

Lancer l’extraction dans Google Ads

Maintenant que vous avez installé, autorisé et paramétré votre script, exécutons-le :

Perso, j’exécute sans aperçu (par principe de précaution, je vous recommande toutefois d’utiliser l’aperçu à la première exécution lorsque vous utilisez un script que vous ne connaissez pas).

A partir de là, le script va s’exécuter. Selon la taille du compte et le paramétrage du script, cela peut prendre plusieurs minutes :

Lorsque le script a terminé son exécution, vous devez voir apparaître un message confirmant son bon déroulement.

Vous pouvez maintenant commencer l’analyse dans Google Sheet 😁

Présentation des données extraites dans Google Sheet

Déjà, vous constaterez qu’un certain nombre d’onglets ont été ajoutés dans votre Google Sheet :

Comme je vous l’ai dit plus haut, le nombre d’onglets créés va dépendre de votre paramétrage des valeurs mini et maxi pour la longueur du n-gram.

Pour que vous compreniez bien comment cela fonctionne….

Le script va vous créer un onglet par longueur de n-gram par compte / campagne / groupe d’annonces.

Si vous avez renseigné une longueur de n-gram minimum de 1 et maximum de 2 par exemple alors vous trouverez dans le sheet :

un onglet Account Word Analysis qui va vous donner tous les n-grams avec un seul mot pour le compte entier
un onglet Campaign Word Analysis qui va vous donner tous les n-grams avec un seul mot pour chaque campagne
un onglet Ad Group Word Analysis qui va vous donner tous les n-grams avec un seul mot pour chaque groupe d’annonces

Ca c’est pour les n-grams d’un seul mot. Puis il y aura la même chose pour les n-grams de longueur 2 :

un onglet Account 2-Gram Analysis qui va vous donner tous les n-grams avec 2 mots pour le compte entier
un onglet Campaign 2-Gram Analysis qui va vous donner tous les n-grams avec2 mots pour chaque campagne
un onglet Ad Group2-Gram Analysis Analysis qui va vous donner tous les n-grams avec2 mots pour chaque groupe d’annonces

Si vous montez jusqu’à 4 en longueur de n-gram alors vous aurez 6 onglets de plus 3-Gram et 4-Gram par compte / campagne / groupe d’annonces.

Au niveau des onglets ils se présentent tous un peu pareil :

La première colonne correspond au n-gram. Pour chaque n-gram différent (chaque ligne) vous avez les indicateurs associés.

Ceux-ci vous permettront d’apprécier la performance ou non des différents n-gram (et ainsi découvrir si vous devriez exclure ou ajouter de nouvelles combinaisons de mot clés à vos campagnes).

Colorisation pour un diagnostic plus rapide

Je fais une petite synthèse sur la colorisation des cellules :

plus le coût pour un n-gram est élevé, plus la cellule des coûts (Cost) s’affiche en couleur jaune (sinon elle reste blanche).
plus un n-gram réalise de conversions plus la case de conversions s’affiche en vert (pour les petits montants la case reste blanche)
plus un n-gram a un CPA bas plus la case coût / conv. (cost / conv.) sera en vert. A contrario, plus le CPA sera élevé et plus le coût par conversion apparaîtra en rouge.
nous pourrions utiliser le même principe pour le ROAS (valeur de conv / coût).

L’objectif de ce coloriage conditionnel est de vous guider plus facilement sur les valeurs remarquables. Par exemple :

un n-gram avec une cellule des coûts en jaune (qui dépense bcp donc) et avec un CPA en rouge révèle un problème (➡️ il faudra sans doute retravailler le ciblage, procéder à des exclusions).
un n-gram avec une cellule de coûts en blanc (peu de dépense donc) et une cellule de conversion et une cellule de CPA en vert représente une super opportunité (➡️ faudra sans doute ajouter en nouveau mot clé dans le compte)

Dans les 2 cas, la mise en évidence par les couleurs permet de s’en rendre compte immédiatement.

Filtrer les données pour devenir un sniper

Avant de vous démontrer une analyse n-gram en intégralité, j’aimerais vous donner quelques principes fondateurs en analyse de données.

1er principe : le filtrage.

Un bon filtrage va vous supprimer la distraction et mettre le focus uniquement sur les informations importantes pour vous.

Pour rendre ça plus concret à travers un exemple, imaginons que je parcours un onglet Account 2-Gram Analysis à la recherche de n-gram non rentables :

Je détecte alors « jeux vidéo ». (n-gram de longueur 2 (mots))

Il dépense beaucoup (colorié en jaune dans la colonne de coût) mais a un coût par conversion assez élevé (coloriage légèrement orangé dans la colonne coût par conversion).

Problème : le n-gram n’est pas assez précis pour être actionnable.

En effet, si j’exclus « jeux vidéo » je risque d’exclure un mot qui fournit des conversions à un CPA très correct. Il me faut donc aller un peu plus dans le détail, sur un 3-Gram.

Il vous faudra donc (éventuellement) refaire la procédure pour obtenir un n-gram comprenant 3 mots (si lors de la première exécution vous aviez défini un minimum de 1 et un maximum de 2 mots).

Si dès le départ vous aviez prévu 3 mots, alors il faudra simplement changer d’onglet.

Sur l’onglet « 3-Gram », je souhaiterais donc me donner une idée de tous les 3-Gram qui contiennent le terme « jeux vidéo ».

On va donc commencer par sélectionner l’ensemble des données qui nous intéressent (les en-têtes de colonne + toutes les données en dessous) :

Puis, on va appliquer un filtre à ces données :

De là, nos colonnes se sont vues ajouter une icône de filtrage :

On va donc pouvoir filtrer la colonne Phrase pour n’afficher que les lignes qui contiennent « jeux vidéo » :

Vous cliquez donc sur l’icône de filtrage de la colonne phrase, vous allez dans la section filtrer par valeurs, (important💥) vous cliquez sur effacer, vous entrez jeux vidéo dans la case de recherche et enfin (important💥) vous cliquez sur Tout sélectionner et vous appuyez sur Ok.

Nous obtenons alors une liste de 3-grams qui contiennent « jeux vidéo ». Nous allons pouvoir actionner 🎬

Mais avant cela…

Trier les données pour mettre en haut ce qui aura le plus d’impact

L’affichage précédent est déjà intéressant, mais si l’on effectue un tri par coûts (ou par conversions), alors cela devient encore beaucoup plus clair.

L’idée à retenir ici: un bon tri nous permet de faire apparaître en haut les éléments qui auront le plus d’impact sur nos campagnes.

Très important : prioriser tout et commencez toujours par ce qui aura le plus d’impact. Cela peut s’appliquer à tous les compartiments de votre vie 😉

Nous allons donc trier par coût (je fais ce choix, car ici j’ai très peu de conversions).

Pour cela je clique sur l’icône de filtre de la colonne par laquelle je souhaite trier (ici coût) et la je trie de Z à A (du plus grand au plus petit).

J’arrive enfin à un résultat qui me permet d’actionner :

Sur la période analysée, le n-gram « formation jeux vidéo » a dépensé 138€ pour 68 clics et 0 conversions.

Imaginons que mon CPA cible pour la conversion analysée soit de 50€

(rappelez-vous de bien choisir la conversion à utiliser, si c’est pertinent).

Alors dans ce cas, ce n-gram n’est pas dans les clous.

Je pourrais donc soit :

le créer comme mot clé en exact avec une enchère basse, pour vérifier si j’arrive à l’amener à générer des conversions à 50€
l’exclure définitivement du compte en excluant le mot clé « formation jeux vidéo » en expression.

Cas concret : une analyse n-gram démontrée en intégralité

Le choix de l’onglet à analyser va dépendre de votre objectif (une fois encore).

Si c’est la première fois que vous analysez le compte, vous devriez commencer par les onglets Account.

Si ce n’est pas la première fois et que vous souhaitez vous focaliser sur une campagne ou un groupe d’annonces particulier, alors vous utiliserez plutôt les onglets Campaign ou Ad Group.

Admettons pour l’exemple que nous fassions une première analyse sur un compte Google Ads dans l’immobilier, dont l’objectif est de générer des leads de type vendeurs.

(c’est à dire des personnes qui souhaitent vendre leur bien immobilier).

J’irai donc dans les onglets Account.

Mon objectif sera alors d’identifier ce qui performe (pour ajouter en nouveau mot clé) et ce qui gaspille du budget (pour l’ajouter en mot clé à exclure).

Admettons également que mon objectif de CPA cible soit de 50€

J’installe, je paramètre et j’exécute mon script comme expliqué précédemment

(ce compte est volumineux et j’ai pris une période de données d’une année et demi. Le script aura mit 7 minutes a s’exécuter)

Ensuite, je vais dans Google Sheet pour procéder à l’analyse. Je commence par une analyse 4-Gram :

En effet, sur du 4-Gram c’est idéal pour trouver des intentions de recherche « pépites » en longue traine, mais aussi pour exclure des intentions longue traine peu pertinentes / peu performantes.

Vous verrez qu’ensuite on va monter sur des n-grams avec moins de mots.

Premièrement, comment rendre ça plus actionnable ?

Faisons un tri ! 😄

Je vais d’abord trier par coût pour obtenir les éléments qui auront le plus d’impact si j’actionne. On obtient donc ceci après tri :

Si l’on regarde les 2 premières occurrences, on voit que l’on est face à :

des termes qui coûtent très cher,
mais qui convertissent (sans être dans les meilleurs)
et qui ont un CPA supérieur à mon objectif de 50€

Qu’est ce que l’on peut faire de ça ?

Mon premier réflexe va être d’aller voir dans combien de groupes d’annonces / campagnes ces 4-grams sont diffusés.

Dans l’interface Google Ads, je me positionne sur la même période temporelle et je vais aller chercher ma première occurrence » prix du m2 par »au niveau des termes de recherche pour le compte en entier. Le tout classé par coût :

Cas n°1: détecter des termes qui convertissent à un prix trop élevé, qui ne sont pas ciblés spécifiquement et que l’on va isoler dans leur propre groupe d’annonces

🔥 On constate que l’on obtient pas exactement les mêmes indicateurs, raison pour laquelle vous devez vérifier systématiquement dans le compte avant de prendre une décision.

Cela étant les informations que l’on obtient dans l’interface Google Ads nous confirment que ce 4-gram « prix du m2 par » génère du volume à travers plusieurs campagnes et plusieurs groupes d’annonces, mais qu’il ne possède pas de groupe d’annonces bien à lui (on ne le cible pas spécifiquement) ET qu’il présente un CPA trop élevé (74€ vs une cible de 50€).

Dans ce cas, mon objectif va être de :

exclure ce 4-Gram de partout (toutes les campagnes et toutes les groupes d’annonces)
d’ensuite choisir une campagne (je m’assurerai de supprimer le mot négatif de cette campagne)
de créer un groupe d’annonces « prix du m2 par » avec un ciblage expression
de lui donner une annonce bien pertinente
de lui donner une page bien pertinente
et de jouer avec l’enchère pour l’amener à convertir le plus possible à un CPA de 50€

Comment je fais ça ?

Il y a plusieurs manières de le faire.

La première serait de le faire dans l’interface web de Google Ads.

Mais vous connaissez mon obsession pour la productivité n’est-ce pas ? 😁

Aussi, vais-je le faire par Google Ads Editor.

Note : je vous forme gratuitement sur Google Ads Editor (3h) si vous le souhaitez. D’ailleurs, je vous forme aussi gratuitement à Google Ads (10h) si vous préférez maîtriser d’abord les fondamentaux.

Ainsi, dans l’Editor je vais exclure « prix du m2 par » de toutes les campagnes sauf une (celle ou je compte créer mon groupe d’annonce dédié) :

Vous remarquerez que je n’ai pas exclu dans la campagne phrase puisque c’est la que je vais créer mon nouveau groupe d’annonces.

J’ajoute donc mon mot à exclure en expression à mes 3 campagnes :

Ensuite, je vais aller dans ma campagne phrase (celle ou je veux créer le nouveau groupe d’annonces).

Ici, je crée mon nouveau groupe d’annonces avec comme nom et mot clé « prix du m2 par ».

Side note : les structures de compte sont vues en détail dans notre formation avancée Google Ads le tremplin.

Une fois le groupe d’annonces créé, on va exclure le mot « prix du m2 par » de tous les groupes d’annonces existants.

L’idée ici est de s’assurer qu’on contrôle exactement où sont diffusés nos mots clés.

Si un mot clé est diffusé à plusieurs endroits (plusieurs groupes d’annonces différents, voire plusieurs campagnes) comment pouvez-vous contrôler précisément les enchères pour ce mot clé ?

Impossible 👀

Je ne m’attarderais pas plus sur cette notion dans ce billet. La encore, c’est quelque chose que l’on voit en profondeur dans notre formation avancée Google Ads le tremplin.

Dernière étape: régler l’enchère pour que l’on obtienne un CPA de 50€.

Cette dernière étape dépendra du type de stratégie d’enchères que vous utilisez.

Quoi qu’il en soit, maintenant que vous centralisez tout ce qui touche à cette expression dans un seul groupe d’annonces, il vous sera facile d’ajuster vos enchères au fil du temps pour parvenir à votre CPA cible de 50€.

Evidemment, j’appliquerai la même démarche avec les autres mots clés de mon analyse n-gram, ceux qui correspondent aux mêmes critères.

Cas n°2: détecter des termes qui coûtent, qui ne convertissent pas et que l’on peut exclure globalement

Reprenons notre exemple initial :

Cette fois mon objectif est différent. Je vais donc faire un filtrage.

Je vais filtrer de sorte à ne voir que les n-gram sans conversion, le tout trié par coût décroissant. Je pourrai même aller plus loin en filtrant aussi par CPA et demander à ne voir que les n-gram sans conversion ET qui ont déjà dépensé au moins 2x le CPA cible (soit 100€)

Faisons-le. Appliquons d’abord un filtre pour faire apparaître les termes qui ont zéro conversion :

Ensuite tout ce qui coûte plus de 100€ :

Petite subtilité ici, on filtre par condition plutôt que par valeur.

Ce qui nous amène à ça :

Par principe, rappelez-vous: on va vérifier dans l’interface de Google Ads. Donc comme précédemment on s’assure d’être sur la même période temporelle, on se fait au niveau des termes de recherche sur l’ensemble du compte et on filtre :

Cette fois on obtient le même résultat.

Je vais donc pouvoir exclure ce 4-gram de manière globale au niveau du compte (pour ça rien de tel qu’une liste d’exclusion appliquée à toutes les campagnes)

Remarque 1 :

Le mot clé dépasse de 2x le CPA certes, mais il n’a que 41 clics.

L’exclure maintenant peut faire du sens, mais obtenir plus de clics serait aussi une bonne idée (peut être ce mot clé peut convertir s’il obtient plus de clics, avec une meilleure annonce, une meilleure page de destination…)

Après, c’est une histoire d’enchère pour le rendre rentable. Dans ce cas, on paie le clic en moyenne 2,55€, mais peut être qu’à 1,00€ on arriverait à faire quelque chose de ce mot clé.

Conclusion : tout dépend du contexte. En mode chasse au gaspillage, on exclurait ce mot clé tout de suite. En mode découverte / augmentation de reach, on conservera ce mot clé un peu plus longtemps.

Remarque 2 :

Comme vous le voyez mon filtrage ne m’a donné qu’un seul résultat :

Du coup c’est pas ultra actionnable n’est-ce pas ?

La raison est simple, nous sommes sur du 4-gram. Plus vous allez en profondeur et moins il y a de volume.

On fera donc exactement le même filtrage et tri sur du 3-Gram et on recommencera la même opération. Ensuite sur du 2-Gram et enfin sur du 1-Gram.

Cas n°3: détecter des termes qui performents très fortement et que l’on ne cible pas encore spécifiquement (recherche de mots clés)

Reprenons notre exemple :

Je vais cette fois faire un double tri :

Conversions Z =>A
Coût/ conv A => Z

Ainsi, je découvrirai en premier les termes qui performent le mieux (plus de conversions, à un CPA le plus faible possible).

Pour ça, je sélectionne toute ma plage de données et je vais choisir l’option Trier une plage dans le menu

(cela a l’avantage de permettre plusieurs tris d’un seul coup):

De là, j’obtiens ça :

Ensuite, je vais prendre les n-grams dans l’ordre en m’assurant que tous ces top performers ont leur propre groupe d’annonces et que je leur donne toutes les chances possibles pour en tirer le meilleur (annonce, page de destination, enchères, score de qualité).

Pour ça, je prends le premier n-gram « estimer un bien immobilier » et je vais regarder, comme précédemment, si ce terme est ciblé spécifiquement, s’il déclenche plusieurs groupes d’annonces ou juste un seul.

Je me repositionne donc sur la même période (plage de dates), au niveau du compte entier, dans les termes de recherche et je filtre :

Si j’obtiens plusieurs groupes d’annonces et campagnes qui diffusent ce terme (c’est souvent le cas par l’intermédiaire du broad match et/ou des variantes proches), alors je devrai procéder comme dans le cas n°1 :

exclure le terme de toutes les campagnes (sauf une, celle ou vous allez créer votre groupe d’annonces dédié)
créer le nouveau groupe d’annonces
exclure de tous les groupes d’annonces de la campagne le terme
Ecrire une annonce qui corresponde parfaitement à l’intention de recherche
Définir la page la plus pertinente par rapport à l’annonce et l’intention de recherche
Définir la bonne enchère et essayer de prendre tout ce qu’il est possible de prendre, tout en restant dans les clous en termes de CPA (que vous piloterez notamment avec les parts d’impression).

Pour tout ce qui est lié aux stratégies d’enchères et à comment définir les bonnes enchères, je vous guide vers notre formation avancée Google Ads le tremplin.

Résumé : stratégies d’utilisation des n-grams

Je vais vous donner 3 approches pour utiliser au mieux votre script n-gram enhanced :

Rechercher des pépites : dans un Account 3-Gram au moins, triez par CPA de A => Z. Pour le top 5/10 des n-grams, est-ce que vous ciblez spécifiquement ces mots clés ? Si non ajoutez-les
Rechercher des termes à exclure : commencez par 3-gram, puis triez par coût et filtrez tout ce qui a 0 conversion. Vous pouvez même aller plus loin en filtrant tout ce qui a dépensé au moins 2x votre CPA. Dans la plupart des cas, les n-grams qui resteront seront à exclure (ou à tester avec une autre landing page et/ou une autre annonce)
Rechercher des opportunités de segmentation : dans un Ad Group 3-Gram au moins, regardez pour chaque groupe d’annonces les différents n-gram que vous pourriez générer pour en faire un groupe d’annonces à part, avec une annonce et/ou une landing page plus précise.

Une autre logique que j’applique : je commence toujours par les grams les plus grands (4-Grams, 3-Gram) et ensuite je remonte pour arriver aux 1-Gram (généralement peu actionnable, mais parfois ce rapport nous réserve une bonne surprise).

Conclusion

Le script n-gram reste une arme très importante dans votre arsenal d’optimisation.

Et c’est encore plus vrai depuis que le rapport sur les termes de recherche a été bridé par Google (voir mon article sur le sujet du not provided SEA).

Ayant moins de détails sur les termes de recherche, l’agrégation nous sera encore plus utile pour essayer d’apprendre au plus vite sur ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas en termes de ciblages mots clés.

Cette nouvelle version du script vous donne la possibilité de filtrer par conversion, ce qui a totalement du sens notamment dans les comptes où vous avez plusieurs conversions différentes et que celles-ci ont des valeurs business très différentes.

Notez qu’il est nécessaire de récolter suffisamment de données avant de pouvoir tirer des conclusions significatives. Je vous donne deux éléments :

soit un nombre de clics (en dessous de 100 danger, je préfère même 200 clics). A 200 clics je suis « sûr » que c’est significatif.
soit un CPA (généralement 2x CPA cible). Un n-gram à 2x le CPA cible dépensé sans conversion j’actionne. Un terme avec conversion à 2x le CPA cible j’actionne aussi (il faut travailler l’annonce, la page, l’enchère)

J’espère que ce billet vous donne tout ce qu’il faut pour que vous deveniez des chevronnés de l’analyse n-gram.

Je compte sur vous pour partager cet article (Twitter, Linkedin, allez-y taguez-nous, ensemble on va faire du bruit 😁).

Et je compte aussi sur vos commentaires.

Que pensez-vous de cette amélioration du script n-gram ? Réelle utilité ou fioriture ?
Aviez-vous déjà utilisé du n-gram avant ? Pourquoi ?
Vous avez obtenu une hausse de performance forte suite à l’utilisation de ce script ? Témoignez, racontez-nous !

Ce sera tout pour aujourd’hui, à bientôt 😘

Auteur : Bruno Guyot

Docteur hollistique en marketing digital avec bien des kilomètres au compteur (ouch!). Triple approche, transverse : tracking, page de ventes & copywriting, campagnes Google à la performance. Formateur des professionnels Google Ads d'aujourd'hui et de demain, salariés ou freelances : https://www.bruno-guyot.com/formations-google/ Afficher tous les articles par Bruno Guyot

Optimisation de campagne Google Ads avec le script n-gram enhanced