La requête large, longtemps redoutée par les experts Google Ads

Pendant des années, les mots-clés en requête large ont souffert d’une mauvaise réputation auprès des spécialistes Google Ads. Ce type de ciblage était perçu comme trop permissif, générant un trafic peu qualifié en raison de correspondances parfois très éloignées de l’intention réelle de recherche.

Conséquence fréquente : des clics coûteux sur des requêtes hors sujet, sans impact commercial tangible pour l’annonceur.

Le revirement stratégique de Google en faveur du “broad”

Depuis toujours, l’objectif de Google est clair : maximiser les revenus publicitaires. Et pour cela, encourager l’usage des requêtes larges coche toutes les cases : plus d’annonceurs en concurrence sur un plus grand nombre de recherches, des CPC en hausse, et in fine, une augmentation du chiffre d’affaires.

C’est dans cette logique que le ciblage large est progressivement devenu un axe stratégique pour les équipes Google. Et naturellement, les premières études vantant ses bénéfices sont venues… de Google lui-même. Quelques exemples mis en avant sur Think with Google :

• Sykes Cottages a combiné requête large, enchères automatiques et deep linking, ce qui a permis d’augmenter ses réservations de 34 % et de réduire son coût par action de 55 % (Source : Think with Google).
• Sephora a simplifié la structure de ses campagnes Google Ads en adoptant les enchères automatiques et la requête large, entraînant une hausse du ROAS de 13 % (Source : Think with Google).

Une promesse portée par le Machine Learning

Au-delà de ces cas clients, Google a construit tout un argumentaire pour légitimer ce basculement vers la requête large. Son principal pilier : les progrès du Machine Learning. Selon Google, ses systèmes sont désormais capables d’interpréter l’intention de recherche à travers une analyse sémantique approfondie, en croisant de nombreux signaux, tels que :

• les autres mots-clés présents dans le groupe d’annonces,

• l’historique de recherche de l’utilisateur,

• sa localisation géographique,

• ou encore le contenu de la page de destination.

Autant de données qui, selon Google, permettraient au ciblage large de devenir bien plus précis — et performant — qu’auparavant. Voici le détail:

(Source : Google)

Peut-on faire confiance à Google ? Comment utiliser la requête large sans exploser son budget ?

Chez Snow Globe, bien que nous soyons Google Premier Partner depuis bientôt dix ans, nous avons appris à prendre les recommandations de Google avec une certaine prudence. Car si la firme de Mountain View prêche en faveur du ciblage large, c’est aussi — et surtout — pour servir ses propres intérêts, qui ne coïncident pas toujours avec ceux de nos clients.

Pour nous, un passage réussi à la requête large repose avant tout sur une approche progressive, encadrée et méthodique. Voici les étapes que nous recommandons pour tester cette stratégie sans mettre en péril votre rentabilité :

1. Préparer soigneusement la campagne avant tout test

Avant même d’activer des mots-clés en requête large, assurez-vous que les fondations de votre campagne sont solides :

• Miser sur une stratégie d’enchères intelligentes
  Google recommande systématiquement d’associer les mots-clés broad à une stratégie d’enchères automatisées, comme le CPA cible ou le ROAS cible. Sans cela, l’algorithme risque de manquer les signaux nécessaires pour bien ajuster les enchères, entraînant des performances erratiques.

• Ajouter des audiences en observation
  Intégrez des audiences telles que les visiteurs du site, listes CRM, ou utilisateurs engagés. Ces signaux comportementaux aident l’algorithme à mieux qualifier le trafic. Au besoin, excluez les clients existants pour éviter de gaspiller du budget inutilement.

• Définir des mots-clés négatifs dès le départ
  Bloquez en amont les requêtes non pertinentes (ex. : avis, gratuit, emploi, etc.), particulièrement dans un contexte e-commerce où chaque clic non qualifié peut peser lourd.

• Démarrer avec une base propre
  Assurez-vous que la campagne ne comporte aucun mot-clé en requête large initialement, afin d’éviter tout biais et d’avoir une vraie mesure de l’impact du test.

2. Lancer un test de manière structurée

Une fois les prérequis en place, vous pouvez initier un test sur un ou plusieurs groupes d’annonces. Google propose souvent d’ajouter des mots-clés en requête large via l’onglet Recommandations dans votre interface Google Ads. Il est possible de s’appuyer sur cette suggestion pour déployer le test rapidement, en quelques clics.

Mais attention : il ne s’agit pas d’un “set and forget”. Le suivi du test est essentiel, tout comme la capacité à analyser les termes de recherche générés, ajuster les mots-clés négatifs en temps réel, et évaluer les performances avec rigueur.

 

3. Démarrez avec un budget contrôlé et une plage de dates raisonnable

Dans la section “Partie Test”, définissez le trafic et le budget à allouer. Nous recommandons une répartition 50/50 entre la campagne d’origine et la campagne test pour une comparaison optimale. Pour obtenir un résultat fiable, nous vous recommandons de faire durer votre AB test au moins 6 semaines. Cette durée permet généralement (selon le volume de trafic) aux algorithmes de collecter suffisamment de données pour tirer des conclusions.

4. Surveillez et filtrez les requêtes

Pendant que votre expérimentation est en cours, passez en revue régulièrement le rapport des termes de recherche. Pour simplifier le filtrage des requêtes non pertinentes, vous pouvez utiliser des scripts automatisés. Ces solutions permettent d’exclure rapidement des termes qui s’éloigneraient trop de votre proposition.

5. Évaluez les résultats du test

Au bout de quelques jours, vous pouvez consulter l’évolution des performances dans la section “Test” de Google Ads. Une fois que le test arrive à son terme et que vous estimez que suffisamment de données ont été collectées, vous pouvez décider d’appliquer ou non les modifications.

Si vous les appliquez, les modifications seront directement intégrées à la campagne d’origine, et, dans ce cas précis, tous les mots-clés testés seront convertis en requête large.

Dans l’une de nos campagnes, via un test, nous avons constaté une augmentation des conversions et une baisse du CPA, bien que le coût global ait légèrement augmenté. Les termes de recherche sont restés pertinents, ce qui nous a convaincus d’appliquer le test à la campagne de base.

Quand éviter le ciblage “broad” sur Google Ads ?

Il existe des situations où il est généralement préférable de ne pas tester la correspondance large pour ses mots-clés :

• Branding : Si vous gérez une marque et souhaitez capter uniquement les recherches précises sur votre nom de marque, le ciblage en correspondance large risque de diffuser vos annonces sur des termes génériques moins pertinents – un problème critique pour une campagne Brand.
• Secteurs réglementés (finance, santé) : Dans certains domaines comme le crédit ou la santé, la requête large peut entraîner la diffusion d’annonces sur des requêtes restreintes par les réglementations publicitaires, ce qui peut mener à des refus d’annonces ou des restrictions de diffusion.
• Budgets stricts : Si vous ne pouvez pas vous permettre d’expérimenter, mieux vaut rester sur des correspondances précises.
• Objectif autre que la conversion : Google recommande l’utilisation de la requête large uniquement lorsqu’elle est associée à une stratégie d’enchères intelligente axée sur la conversion (ou la valeur de conversion). Si votre campagne n’est pas optimisée pour ces objectifs, l’utilisation de la requête large risque de diffuser des annonces sur des requêtes peu qualifiées et de dégrader vos résultats.

Pour conclure, le ciblage en requête large sur Google Ads a évolué avec les avancées des stratégies d’enchères automatisées.

Mal maîtrisée, elle peut générer des coûts inutiles, mais bien optimisée, elle peut offrir des opportunités de croissance. Notre expérience suggère qu’elle mérite d’être testée avec méthode et vigilance.

Expérimentez, surveillez et ajustez. C’est la clé pour exploiter efficacement le potentiel de la requête large sans compromettre la rentabilité de vos campagnes.