Cette année, le Google Marketing Live à San José, Californie, a livré son pesant de nouveautés.
Si certaines avaient déjà filtré au travers de bêta ou de communications diverses, d’autres ont fait l’objet d’une après-midi entière de session sous NDA. Nous y étions, nous ne vous dirons rien et vous ne le répéterez pas, mais nous avons tout entendu !
Croiser l’information de toutes les plateformes et passer dans un monde multi-device
La première annonce importante c¹est le remplacement de Google Adwords par Google Ads et le regroupement d¹Analytics et des périmètres ex DoubleClick au sein de Google Marketing Platform.
Au-delà de la cosmétique marketing, ce qui est primordial, c¹est la volonté manifeste de Google d¹agréger au mieux toute l¹information recueillie par ses plateformes pour le plus grand profit des marketers. Youtube, le search, le display, Google Maps… L’objectif déclaré est de bénéficier au mieux de tous les signaux disponibles. Clairement, un enjeu majeur de ce mouvement stratégique est de passer d¹un tracking jusque-là multi-levier, mais essentiellement « mono-device », à un environnement de mesure « multi-device » au maximum, qui correspond beaucoup mieux à la réalité des parcours composites, qui deviennent la norme.
Notons quand même que durant ces deux jours, Google s’est scrupuleusement réclamé de GDPR pour tout ce qui touchait au croisement de données potentiellement personnelles. La contrainte est clairement intégrée. Par ailleurs, si Ads remplace Adwords, c’est que le périmètre adressé n’est plus uniquement le search. Après, toute la pub chez Google a dépassé le search depuis longtemps…
Faciliter les taches fastidieuses grâce au machine Learning
Second axe primordial, le machine learning, qui permet à Google d¹annoncer l¹intégration de l’IA dans toutes les composantes de ses plateformes :
- Des « Smart Campaigns » pour les PME / TPE, qui permettent non seulement l¹automatisation des campagnes, mais également la génération automatique de landing pages adaptées. Très utile quand on sait qu’un small business sur deux AUX US n¹a pas de site Internet.
- Les « Responsive Search Ads » qui vous permettent de tester automatiquement plusieurs combinaisons de titres et d’annonces. Donnez à Google 15 titres et 4 annonces. Le machine learning vous permettra de tester toutes les combinatoires et conservera la combinaison des 3 meilleurs titres et des 2 meilleures annonces.
- Des « Local campaigns », pour favoriser le trafic en magasin. Là encore Google utilise le machine learning et la géo localisation pour pousser du trafic vers le magasin le plus proche. Très utile puisque le nombre de requêtes incluant « … ouvert près de chez moi ce soir… » a été multiplié par 10. Même le pilotage budgétaire bénéficie de ces améliorations. Google met en place un pilotage par objectif, transverse, qui permet de choisir directement dans l¹interface les KPI en fonction desquels on souhaite piloter ses dépenses et ses campagnes.
Faire le lien avec les magasins
Google met clairement l’accent sur le lien avec les magasins physiques. On pourrait résumer ça en disant que Store Visit va se démocratiser. Concrètement, le lien entre parcours digital et vente en magasin reste complexe et dépend encore de la capacité à faire un certain volume de trafic, mais la mécanique s¹affine et la volonté de Google de matcher l’information de toutes ses plateformes va augmenter la pertinence et la disponibilité de l¹information. D’après une question posée en salle, la géolocalisation par le mobile, qui permet de vérifier si un passage en magasin a lieu après une visite du site, est précise à 5 mètres près. Ça ne marche pas à tous les coups pour la boulangerie du coin, mais plutôt pour un magasin de taille respectable.
La rapidité de chargement mobile entre dans le quality score
Ça nous pendait au nez. Après le switch des Index coté résultats naturels et tout le travail de sensibilisation l¹an dernier sur le Page Speed et AMP, Google prend en compte pour de bon la vitesse de chargement des pages mobiles dans le quality score des campagnes. C’est une façon de plus de rappeler à chacun que dans un monde où les requêtes mobiles ont dépassé les autres, l’optimisation de cet aspect de la relation client n’est plus une option. D’après leurs estimations, un internaute sur deux quitte un site mobile sans acheter parce qu’il en a marre d’attendre.
YouTube s¹oriente vers la performance
Google annonce Maximise Lift et un ensemble de format YouTube for Perf. En gros, jusque-là, l¹usage de YouTube était fortement axé sur la création et l’amélioration de l’image de marque, et si vos campagnes avaient assez de volumes, elles étaient éligibles au « Brand Lift Survey » qui vous
permettait d¹évaluer l’impact de YouTube sur votre notoriété et sur la préférence de marque. Avec Maximise Lift, Google utilise le machine learning pour automatiser des stratégies d¹enchères ciblées sur les internautes qui ont manifesté une préférence de marque suite au visionnage d¹une vidéo YouTube.
Ce dont on n’a pas beaucoup parlé
En fait les deux sujets dont on a le moins entendu parler, c’est le vocal et l’attribution. En ce qui concerne le second, il y a gros à parier que GDPR ne simplifie pas la tâche du leader mondial de la recherche. Pour le vocal, le marché des assistants est encore à son début. Pour l’instant, rien de très spécifique n’est évoqué. On verra l’an prochain.