Stratégies Smart Bidding pour les campagnes Shopping

Smart bidding simplifie la gestion des campagnes Shopping en utilisant le système automatisé de Google pour ajuster les enchères en temps réel. Il s'appuie sur le machine learning pour optimiser des objectifs tels que la maximisation des conversions, l'augmentation du chiffre d'affaires ou l'atteinte de cibles ROAS spécifiques. Voici l'essentiel à savoir :

• Manual Bidding : Idéal pour les campagnes nouvelles, les budgets serrés ou lors de tests produits. Offre un contrôle total mais demande plus d'efforts.
• Automated Bidding : Parfait pour monter en puissance avec des campagnes établies et disposant de suffisamment de données. Ajuste les enchères efficacement selon les signaux de performance.
• Key Strategies :
  • Target ROAS : Se concentre sur la rentabilité. Nécessite des données historiques (15+ conversions en 30 jours).
  • Maximize Conversion Value : Vise à générer le chiffre d'affaires maximal dans les limites de votre budget.
  • Enhanced CPC : Combine contrôle manuel et légère automatisation pour une optimisation progressive.
  • Maximize Clicks : Génère du trafic mais ne priorise pas les conversions. Adapté aux nouvelles campagnes.

Pour réussir, assurez un suivi précis des conversions, des flux produits propres et des données suffisantes. Des outils comme Feedcast.ai peuvent aider à rationaliser la gestion des flux et optimiser les enchères pour de meilleurs résultats. Commencez par le manual bidding, passez à l'automatisation à mesure que les données augmentent et envisagez des approches hybrides pour plus de flexibilité.

Smart Bidding for Google Shopping

Main Smart Bidding Strategies for Shopping Campaigns

Plongeons dans les principales stratégies Smart Bidding conçues spécifiquement pour les campagnes Shopping. Ces approches prolongent la discussion précédente sur le mélange du contrôle manuel et de l'automatisation, chacune étant adaptée à différents objectifs business.

Target ROAS (Return on Ad Spend)

Target ROAS est une stratégie Smart Bidding recommandée pour les campagnes Shopping établies car elle se focalise directement sur la rentabilité. Avec cette approche, les enchères sont automatisées pour atteindre une cible ROAS spécifique. Par exemple, si votre Target ROAS est fixé à 400 %, le système cherchera à générer 4 $ de revenus pour chaque 1 $ dépensé en publicité.

Cette stratégie repose sur des données de conversion historiques pour prédire quels clics sont susceptibles de conduire à des achats à forte valeur. Elle ajuste les enchères en temps réel selon des facteurs comme le type d'appareil, la localisation, l'heure de la journée et le comportement utilisateur. Pour utiliser efficacement Target ROAS, votre campagne doit compter au moins 15 conversions au cours des 30 derniers jours.

L'un de ses atouts est la possibilité de définir des objectifs ROAS différents pour divers groupes de produits. Par exemple, les produits à forte marge peuvent viser un Target ROAS de 300 %, tandis que les articles à marge faible pourraient viser 500 % ou plus. Cette flexibilité permet d'aligner les enchères sur la rentabilité de chaque catégorie de produits.

Target ROAS convient également aux activités saisonnières. Pendant les périodes de pointe, lorsque les taux de conversion augmentent naturellement, la stratégie augmente les enchères pour capter plus de trafic de valeur. En période creuse, elle réduit les enchères pour préserver la rentabilité.

Passons maintenant à une approche axée sur la maximisation du chiffre d'affaires.

Maximize Conversion Value

Si votre objectif est de stimuler la croissance du chiffre d'affaires, Maximize Conversion Value peut être la bonne option. Contrairement à Target ROAS, cette stratégie ne vise pas un ratio de retour précis. Elle se concentre plutôt sur la génération du plus haut chiffre d'affaires possible dans les limites de votre budget.

Cette stratégie est optimale lorsque les marges sont flexibles et que l'objectif est de capter le plus de parts de marché possible. Elle est particulièrement efficace pour les entreprises qui lancent de nouveaux produits, écoulent des stocks ou opèrent sur des marchés où le volume prime sur l'efficience. L'algorithme mise agressivement sur les opportunités à forte valeur, même si certaines conversions coûtent plus cher que d'habitude.

Comme cette stratégie utilise votre budget quotidien global, une gestion rigoureuse du budget est cruciale. Cependant, bien maîtrisée, elle délivre souvent le chiffre d'affaires total le plus élevé. Le système identifie automatiquement les produits performants et alloue plus de budget à leur promotion, créant un mix produit auto-ajusté.

Enhanced CPC (ECPC) and Maximize Clicks

Enhanced CPC (ECPC) combine contrôle manuel et automatisation. Vous définissez vos enchères CPC de base manuellement, et Google les ajuste à la hausse ou à la baisse (jusqu'à 30 %) selon la probabilité de conversion. Cette stratégie convient aux campagnes en transition vers l'automatisation ou aux annonceurs qui exigent un contrôle serré des coûts. Elle permet également de tester des niveaux d'enchères tout en bénéficiant des optimisations en temps réel de Google.

En revanche, Maximize Clicks vise à générer le plus grand nombre de clics possible dans votre budget. Contrairement aux autres stratégies, elle ne priorise pas les conversions : elle peut donc produire beaucoup de trafic dont la qualité est parfois inférieure. Cette approche est idéale pour les campagnes de notoriété ou pour collecter des données de trafic initiales lors du lancement de nouveaux produits. En règle générale, elle sert souvent de point de départ avant de passer à des stratégies axées sur les conversions.

Smart Bidding Strategy Comparison

Voici une comparaison rapide de ces stratégies pour vous aider à choisir :

Strategy	Best For	Data Requirements	Budget Control	Primary Goal
Target ROAS	Rentabilité et efficience	15+ conversions (30 jours)	Élevé	Atteindre des cibles ROAS spécifiques
Maximize Conversion Value	Croissance du chiffre d'affaires et part de marché	15+ conversions (30 jours)	Faible	Maximiser le chiffre d'affaires total
Enhanced CPC	Passage progressif à l'automatisation et contrôle des coûts	Minimal	Élevé	Améliorer les performances d'enchères manuelles
Maximize Clicks	Génération de trafic et collecte de données	Aucune	Moyennement contrôlé	Générer le maximum de trafic

Le choix de stratégie doit correspondre à vos objectifs business et au niveau de maturité de vos campagnes Shopping. À mesure que les campagnes accumulent davantage de données de performance, de nombreux annonceurs passent à Target ROAS ou Maximize Conversion Value pour des résultats plus affinés.

Balancing Manual and Automated Bidding Methods

Les campagnes publicitaires performantes combinent souvent contrôle manuel et automatisation. Plutôt que de s'en tenir à une seule méthode, les annonceurs avisés utilisent les deux de manière stratégique pour maximiser les résultats tout en gardant la flexibilité nécessaire. Voyons quand le manual bidding est pertinent et comment opérer la transition vers l'automatisation de façon efficace.

When to Use Manual Bidding

Le manual bidding s'impose quand vous avez besoin d'un contrôle strict des dépenses. Par exemple, les nouvelles campagnes sont idéales pour le manual bidding car elles manquent des données historiques nécessaires aux systèmes automatisés. Si vous lancez une nouvelle gamme de produits ou entrez sur un marché inédit, le manual bidding vous permet de tester différents niveaux d'enchères et de recueillir des insights de performance initiaux sans dépendre d'algorithmes qui n'ont pas encore assez d'informations.

Les promotions sont un autre cas où le manual bidding excelle. Pensez aux événements comme le Black Friday ou les ventes de fin d'année : vous pouvez vouloir augmenter agressivement les enchères pour des produits à forte marge tout en maintenant d'autres à un niveau standard. Le manual bidding permet d'opérer ces changements instantanément, ce qui est crucial lorsque le timing est déterminant.

C'est également un bon choix pour les campagnes avec des budgets limités, des produits saisonniers ou une incertitude de la demande. Si vous gérez un produit dont la demande est imprévisible — influencée par la météo ou des tendances soudaines — le manual bidding permet des ajustements rapides. Une fois suffisamment de données collectées, ces ajustements manuels peuvent informer les futures stratégies automatisées.

Moving from Manual to Automated Bidding

Le passage du manuel à l'automatique ne doit pas être précipité. Il est préférable d'opérer la transition progressivement à mesure que vos campagnes mûrissent et accumulent suffisamment de données. Un suivi fiable des conversions est indispensable avant de plonger dans l'automatisation.

Une manière d'entrer en douceur consiste à utiliser Enhanced CPC (ECPC). Cette approche conserve votre cadre d'enchères manuel tout en autorisant Google à appliquer de légères modifications selon la probabilité de conversion. Considérez-la comme une étape vers l'automatisation complète : elle offre du contrôle tout en vous faisant bénéficier d'optimisations algorithmiques.

Avant de vous engager pleinement, testez les stratégies automatisées via la fonctionnalité Experiments de Google Ads. Vous pouvez lancer un test en split 50/50 pendant au moins deux semaines pour comparer les performances de l'automatisation à votre méthode manuelle. Ainsi, vous récoltez des données significatives sans mettre en danger l'ensemble de la campagne.

Pendant la transition, évitez les objectifs trop agressifs dès le départ. Par exemple, en passant à une stratégie Target ROAS, commencez par une cible conservative en phase avec vos performances actuelles. Cela laisse au système le temps d'apprendre sans produire des résultats erratiques. Souvent, la meilleure approche se situe entre les deux : une stratégie hybride mêlant manuel et automatisé.

Hybrid Strategies: Combining Manual and Automated Bidding

Beaucoup d'annonceurs constatent qu'une approche hybride offre le meilleur des deux mondes. En combinant la précision manuelle et la scalabilité de l'automatisation, les stratégies hybrides permettent d'adapter les efforts aux besoins spécifiques de chaque campagne.

Par exemple, segmenter les campagnes par priorité ou par zone géographique. Les produits à forte marge ou les lancements peuvent rester sous contrôle manuel, tandis que l'automatisation gère les produits établis et performants. De même, vous pouvez utiliser le manual bidding sur vos marchés principaux où vous maîtrisez le comportement client, et recourir à l'automatisation pour les marchés d'expansion où vous accumulez encore des insights.

Pour que les stratégies hybrides fonctionnent, la structure des campagnes est essentielle. Gardez les approches manuelles et automatisées dans des campagnes séparées plutôt que de les mélanger dans une même campagne. Ce paramétrage garantit des données plus propres et un meilleur contrôle de l'allocation budgétaire.

Approach	Control Level	Scalability	Data Requirements	Best Use Cases
Manual	Élevé	Faible	Minimal	Nouvelles campagnes, promotions, budgets limités
Automated	Faible	Élevée	15-30 conversions/mois	Campagnes établies, croissance de volume
Hybrid	Moyen	Moyen-Élevé	Variable selon le segment	Portefeuilles mixtes, phases de test

Bien que les stratégies hybrides demandent davantage d'efforts pour la mise en place, elles offrent un équilibre entre contrôle et efficience. Vous bénéficiez de la précision du manuel sur les zones critiques et de la scalabilité de l'automatisation pour les tâches routinières. Cette approche combine expertise humaine et optimisation pilotée par machine pour améliorer les performances des campagnes.

Des outils comme Feedcast.ai peuvent simplifier la gestion des stratégies hybrides. Ces plateformes fournissent des tableaux de bord unifiés permettant de suivre les performances des campagnes manuelles et automatisées tout en garantissant la qualité du flux produit.

Pour maintenir l'efficacité des stratégies hybrides, planifiez des revues régulières de performance. Des points hebdomadaires vous aideront à identifier quels produits ou segments sont prêts à basculer entre manuel et automatisé en fonction de la stabilité et des données de performance.

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Campaign Structure for Better Smart Bidding

La manière dont vous structurez vos campagnes Shopping peut faire la différence pour l'efficacité des algorithmes Smart Bidding. Une structure bien organisée permet des enchères plus précises et un apprentissage plus rapide. En regroupant des produits similaires et en les séparant selon des facteurs business clés, vous créez un environnement où les algorithmes peuvent être plus performants. Cette approche améliore les résultats et produit des données plus propres et exploitables. À partir de là, vous pouvez approfondir les stratégies de segmentation et d'étiquetage pour affiner vos campagnes.

Segmenting Campaigns for Better Bidding Control

La segmentation par catégorie de produit est un moyen éprouvé d'améliorer votre stratégie d'enchères. Les produits comme l'électronique et les vêtements, ou les articles saisonniers et pérennes, ont souvent des performances différentes. Chaque catégorie présente ses propres défis — marges variables, concurrence et comportements d'achat distincts. En segmentant les produits, vous permettez aux algorithmes Smart Bidding de se concentrer sur des modèles spécifiques à chaque groupe. Par exemple, une stratégie Target ROAS pour l'électronique peut se focaliser uniquement sur les données électroniques sans être perturbée par des produits non liés, ce qui accélère l'apprentissage et stabilise les résultats.

La segmentation par marque est particulièrement utile si vous vendez plusieurs marques aux positions ou marges différentes. Les marques premium peuvent justifier des enchères plus élevées grâce à de meilleurs taux de conversion ou des paniers moyens supérieurs, tandis que les marques budget nécessitent souvent des enchères plus prudentes pour rester rentables. En séparant les marques en campagnes distinctes, vous adaptez la stratégie d'enchères aux caractéristiques de chaque marque.

La segmentation par tranche de prix prend en compte que les produits de forte et faible valeur demandent des approches d'enchères différentes. Par exemple, les produits à moins de 50 $ peuvent nécessiter des enchères agressives pour gagner en visibilité, tandis que les articles à plus de 500 $ bénéficient d'enchères plus prudentes ciblant un trafic qualifié. Cette segmentation facilite aussi la définition d'objectifs ROAS réalistes selon la performance de chaque tranche de prix.

La segmentation par marge place la rentabilité au cœur de la configuration de campagne. Les produits à forte marge peuvent supporter des enchères plus agressives, alors que les articles à faible marge demandent une gestion rigoureuse pour éviter les pertes. Associer cette approche à Target ROAS permet de définir des objectifs ROAS distincts en fonction du potentiel de marge de chaque segment.

La segmentation régionale est une autre stratégie efficace. Les produits peuvent bien se vendre en zone urbaine et moins bien en zone rurale, avec des différences de taux de conversion et de sensibilité au prix. En créant des campagnes séparées par région, vous captez mieux ces particularités locales.

Une fois les campagnes segmentées, les labels personnalisés permettent d'aller plus loin dans l'optimisation des enchères.

Using Custom Labels for Bidding Optimization

Les labels personnalisés sont décisifs pour apporter de l'intelligence business à votre flux produit. Ils permettent de construire des segmentations et des stratégies d'enchères sophistiquées, adaptées à vos besoins. En créant des labels basés sur la performance, le stock, la saisonnalité, la marge ou le cycle de vie, vous pouvez affiner vos campagnes pour une efficacité maximale.

Les labels basés sur la performance tels que "high-performer", "average-performer" et "low-performer" vous permettent d'ajuster les stratégies d'enchères selon le succès historique. Les produits performants peuvent bénéficier d'une stratégie Target ROAS agressive ou de Maximize Conversion Value, tandis que les faibles performeurs peuvent débuter avec Enhanced CPC ou le manual bidding pour accumuler davantage de données.

Les labels d'inventaire comme "high-stock", "medium-stock" et "low-stock" alignent les enchères sur les niveaux de stock. Les articles en surstock peuvent supporter des enchères agressives pour écouler l'inventaire, alors que les produits en faible stock nécessitent des enchères plus conservatrices pour éviter la rupture. Cela évite de dépenser sur des produits que vous ne pouvez plus livrer.

Les labels de saisonnalité comme "summer-peak", "holiday-item" ou "year-round" sont utiles pour gérer les produits avec des tendances saisonnières prévisibles. Ils permettent d'ajuster les enchères selon la demande saisonnière, particulièrement pertinent pour les retailers qui mélangent articles saisonniers et permanents.

Les labels de marge — par exemple "high-margin", "medium-margin" et "low-margin" — facilitent l'orientation vers la rentabilité. Les articles à forte marge peuvent justifier des enchères plus élevées et des Target ROAS plus ambitieux, tandis que les produits à faible marge exigent une approche prudente.

Les labels de statut de lancement tels que "new-product", "established" et "clearance" permettent des stratégies d'enchères adaptées au cycle de vie. Les nouveaux produits peuvent commencer en manual bidding ou Enhanced CPC pour collecter des données initiales, les produits établis tireront parti de l'automatisation complète, et les articles en promotion peuvent nécessiter des enchères agressives pour écouler les stocks.

Combiner plusieurs types de labels dans une même campagne permet de créer des segments très ciblés. Par exemple, vous pouvez structurer des campagnes autour de "high-margin electronics" ou "seasonal clothing items", en utilisant les labels personnalisés pour affiner encore les stratégies d'enchères.

Des outils comme Feedcast.ai simplifient ce processus en vous aidant à créer et gérer des labels personnalisés dans votre flux produit. Grâce à des suggestions pilotées par l'IA, vous pouvez implémenter des segmentations avancées sans la charge manuelle.

Pour maintenir l'efficacité des campagnes, effectuez des revues régulières. Des contrôles mensuels par segment peuvent révéler des opportunités d'ajustement de la structure et améliorer les résultats du Smart Bidding au fil du temps.

Using AI-Powered Tools for Smart Bidding Optimization

Gérer le Smart Bidding sur plusieurs plateformes tout en maintenant des flux produits optimisés peut vite devenir complexe. Les outils pilotés par l'IA simplifient ce travail en automatisant les tâches complexes et en fournissant des insights exploitables. Ces outils effectuent des ajustements en temps réel pour conserver des stratégies d'enchères performantes et rentables. Pour tirer le meilleur parti de ces systèmes automatisés, l'affinement de vos flux produits est essentiel.

Simplifying Product Feed Management

La qualité de votre flux produit joue un rôle majeur dans le succès du Smart Bidding. Toutefois, garantir des flux sans erreur sur plusieurs plateformes est chronophage et sujet aux erreurs. C'est là que des outils comme Feedcast.ai interviennent. Ils automatisent l'importation des produits depuis des plateformes comme Shopify, WooCommerce et Prestashop, ainsi que depuis des fichiers Google Sheets, CSV et XML.

Mais cela ne s'arrête pas aux imports. Feedcast.ai utilise l'IA pour enrichir automatiquement les titres et descriptions produits. Ces améliorations augmentent la qualité des annonces, la visibilité et le taux de clics, ce qui aide à améliorer les résultats des algorithmes de Smart Bidding.

Les erreurs dans les flux peuvent entraîner des refus de produits et une détérioration des performances publicitaires. Le système de détection d'erreurs de Feedcast.ai identifie et corrige ces problèmes avant qu'ils n'affectent vos campagnes. Pour les entreprises américaines, cela signifie moins de perturbations et une performance de campagne plus cohérente, car des données propres et fiables alimentent des enchères plus intelligentes.

La plateforme veille aussi à ce que les attributs produits et le format monétaire correspondent aux attentes du marché américain, ce qui est crucial pour toucher les consommateurs locaux.

AI-Driven Bid Optimization and Campaign Management

Une gestion efficace des flux est la base, mais l'IA porte ensuite l'optimisation des enchères et la gestion des campagnes à un niveau supérieur. En analysant les données de performance sur plusieurs canaux, des outils comme Feedcast.ai améliorent les stratégies Smart Bidding. Par exemple, Feedcast.ai ajuste dynamiquement les enchères, génère des textes d'annonce personnalisés et concentre les efforts sur les opportunités à fort potentiel. Cela peut produire des résultats mesurables, comme une augmentation de 22 % des conversions et une réduction de 20 % du coût par acquisition [1].

Lors d'événements à fort trafic comme le Black Friday ou les ventes saisonnières, les évolutions rapides du marché rendent les ajustements manuels presque impossibles. Feedcast.ai traite instantanément les données de campagne, vous permettant de vous adapter en temps réel et de rester compétitif.

De plus, ses capacités de ciblage intelligent analysent le comportement utilisateur et affinent les stratégies d'enchères pour concentrer le budget sur les opportunités les plus prometteuses. Cela garantit que vos campagnes restent efficaces, même dans un environnement changeant.

Unified Dashboard and Performance Analytics

Gérer le Smart Bidding sur des plateformes comme Google, Meta et Microsoft Ads implique souvent de naviguer entre plusieurs tableaux de bord. Feedcast.ai simplifie cela avec un tableau de bord unifié qui consolide les métriques de performance de toutes vos plateformes connectées. Vous pouvez suivre des indicateurs clés comme la valeur de conversion, le retour sur dépense publicitaire et le taux de clics — le tout en temps réel.

Pour les entreprises américaines, cette vue centralisée offre plusieurs avantages. Les rapports personnalisés et la segmentation des performances vous aident à prendre des décisions basées sur les tendances régionales et les conditions du marché local. Plutôt que de passer des heures à consolider des données issues de sources variées, vous identifiez rapidement quelles campagnes et quels produits génèrent les meilleurs résultats.

Les métriques en temps réel et les outils de segmentation facilitent également la détection des zones sous-performantes et l'ajustement rapide des campagnes. Les analyses avancées de Feedcast.ai permettent de détailler la performance par produit, canal et audience, vous aidant ainsi à affiner en continu vos stratégies.

Cette approche unifiée fait gagner du temps et assure une cohérence des messages sur les plateformes tout en offrant une vue d'ensemble des performances. Pour les entreprises ciblant des audiences diverses aux États-Unis, cette analyse holistique est inestimable.

En tant que partenaire certifié Google CSS (Comparison Shopping Service), Feedcast.ai propose des avantages supplémentaires, comme des économies potentielles sur les campagnes Google Shopping grâce à des taux de clics réduits. Cette certification garantit également la conformité aux normes de Google et peut débloquer des fonctionnalités exclusives pour améliorer davantage vos stratégies Smart Bidding.

Key Takeaways for Smart Bidding Success

Summary of Smart Bidding Strategies

Le Smart Bidding exploite la puissance du machine learning pour ajuster automatiquement les enchères des campagnes Shopping. Chaque stratégie vise un objectif précis : Target ROAS fonctionne le mieux pour les campagnes matures cherchant à atteindre un retour spécifique tout en maximisant le chiffre d'affaires. Maximize Conversion Value convient aux campagnes à fort volume de transactions et aux paniers variables. Enhanced CPC (ECPC) est adapté aux entreprises en transition depuis le manual bidding, offrant un compromis entre contrôle et automatisation. Maximize Clicks est idéal pour les nouvelles campagnes nécessitant des données initiales de performance.

Pour les campagnes avec peu de données, commencez par le manual bidding. À mesure que les données de conversion augmentent, passez aux stratégies automatisées. De plus, une structure de campagne soignée avec des labels personnalisés peut améliorer le comportement des algorithmes et offrir un meilleur contrôle.

MoneyMe, une société de services financiers, a constaté une augmentation de 22 % des conversions et une réduction de 20 % du coût par acquisition après avoir adopté Performance Max avec Smart Bidding[1].

Final Recommendations for E-commerce Businesses

Pour tirer le meilleur parti du Smart Bidding, voici des recommandations actionnables :

• Commencez par le manual bidding ou Maximize Clicks pour les nouvelles campagnes afin de collecter des données de conversion initiales. Une fois les données suffisantes, basculez vers des stratégies comme Target ROAS ou Maximize Conversion Value pour maximiser les résultats.
• Adoptez une approche hybride en combinant le manual bidding pour les campagnes à faible volume et l'automatisation pour les campagnes établies et riches en données.
• Maîtrisez les fondamentaux : structurez correctement vos campagnes et mettez en place un suivi précis des conversions. Un flux produit propre et sans erreurs est crucial, car les problèmes de flux peuvent provoquer des refus d'annonces et nuire aux enchères.
• Exploitez les outils IA comme Feedcast.ai pour simplifier la gestion des flux et optimiser les enchères. Ces plateformes améliorent la qualité des données via l'enrichissement IA et offrent des tableaux de bord unifiés pour suivre les performances sur plusieurs canaux. En tant que partenaire Google CSS certifié, Feedcast.ai peut même contribuer à réduire les coûts sur Google Shopping.
• Surveillez et adaptez régulièrement : le Smart Bidding n'est pas une solution à « configurer et oublier ». Revuez les performances de façon régulière, ajustez les objectifs pour les aligner aux priorités business et adaptez-vous aux évolutions du marché.
• Fixez des objectifs réalistes : des cibles ROAS trop ambitieuses peuvent freiner les performances. Commencez par des repères atteignables et affinez-les à partir des résultats réels plutôt qu'avec des attentes trop optimistes.

FAQs

When should I switch from manual to automated bidding for my shopping campaigns?

Le passage à l'automatisation peut être judicieux dès que votre campagne Shopping a accumulé suffisamment de données pour que les algorithmes de Google fonctionnent efficacement. Cela prend généralement 1 à 2 semaines d'activité stable et un nombre raisonnable de conversions. Si les ajustements manuels des enchères deviennent trop chronophages ou si votre retour sur investissement (ROI) n'est pas au niveau attendu, des stratégies automatisées comme Target ROAS ou Maximize Conversions peuvent affiner les performances de votre campagne.

Ces stratégies automatisées sont particulièrement utiles lorsqu'il s'agit de scaler vos campagnes ou d'atteindre des objectifs précis, comme augmenter les ventes ou optimiser l'utilisation du budget publicitaire. En s'appuyant sur le machine learning, elles vous font gagner du temps et vous permettent de vous concentrer sur d'autres aspects de votre activité e-commerce.

How can custom labels improve smart bidding strategies in Shopping campaigns?

Les labels personnalisés dans les campagnes Google Shopping offrent la flexibilité de regrouper les produits selon des critères comme marges, demande saisonnière ou tendances de performance. Cette segmentation ciblée permet des ajustements d'enchères plus précis, contribuant à améliorer le ROI et à rationaliser les performances des campagnes.

De plus, les labels personnalisés facilitent les rapports et l'analyse au niveau des groupes de produits. En exploitant ces labels, les entreprises identifient rapidement les produits performants, affinent les stratégies d'enchères et optimisent les campagnes pour de meilleurs résultats. C'est un excellent moyen d'aligner le Smart Bidding sur des objectifs business spécifiques.

How can AI-powered tools like Feedcast.ai improve smart bidding strategies for shopping campaigns?

Les outils pilotés par l'IA comme Feedcast.ai transforment les stratégies Smart Bidding. En s'appuyant sur des algorithmes avancés, ils ajustent les enchères en temps réel pour améliorer le return on ad spend (ROAS) et augmenter les conversions. Ces outils exploitent des jeux de données massifs — comportement utilisateur, performance produit et tendances d'enchères — pour effectuer des ajustements très précis pour chaque enchère.

De plus, Feedcast.ai simplifie les processus complexes via l'automatisation, ce qui rend les campagnes plus fluides et libère du temps pour les équipes marketing. Ses insights pilotés par l'IA permettent des décisions plus intelligentes et garantissent que vos campagnes Shopping restent rentables et performantes.