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Stratégies de marketing automation sur les moteurs de recherches

Le search marketing, ou « marketing de recherche », c’est l’ensemble des techniques qui permet de positionner idéalement des offres commerciales ou des sites web, ou d’autres types de contenu sur les pages de résultats des moteurs de recherche, en relation à une requête.

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Pour n’importe quel type de business, il est essentiel d’être visible sur ces moteurs de recherche, et les spécialistes du marketing digital cherchent constamment à optimiser cette relation complexe entre les requêtes effectuées par les internautes et la meilleure réponse possible.

Car le search marketing peut être défini comme un point de connexion axé sur une demande, une opportunité de s’engager dans des conversations individuelles à grande échelle, et surtout, un écosystème incroyablement complexe de fonctions interconnectées. C’est la raison pour laquelle les passionnés et professionnels du search marketing trouvent ce mécanisme extrêmement fascinant, mais aussi complexe.

Une bonne stratégie de marketing de recherche peut être comparée à une machine finement réglée capable de relier l’intention d’un internaute à une réponse ou réaction idéale. Et pour s’améliorer constamment et devenir plus efficace et performant au fil du temps, une bonne stratégie de marketing de recherche doit forcément utiliser des processus d’automatisation.

Cependant, on remarque que les spécialistes du marketing de recherche dans leur ensemble ont mis du temps à adopter l’automatisation. Car nombre d’entre eux ont par exemple été quelquefois trahis par les promesses d’automatisation en temps réel qui dénaturent les délais de traitement des données, ou déçus par des textes d’annonce publicitaire dont la génération posait question. De plus, de nombreux spécialistes du marketing de recherche continuent de ressentir un ressentiment persistant concernant le manque de contrôle manuel que chaque nouvel outil présente. Les techniques d’automatisation pour le search marketing seraient-elles donc si mauvaises ?

Il faut réhabiliter les processus d’automatisation pour le search marketing

Malgré les problèmes que nous venons d’évoquer, le moment est venu de réévaluer l’automatisation du marketing de recherche. Lorsque les annonceurs évitent d’utiliser des outils automatisés pour le marketing de recherche, ils ne passent pas seulement à côté de performances et de gains supplémentaires, ils fonctionnent également avec un état d’esprit dépassé depuis plus de 20 ans, ce qui, compte tenu des récentes perturbations et évolutions du marché et des consommateurs, n’est plus tenable.

Les outils dédiés à l’automatisation du search marketing ont mûri, offrant plus de contrôle, de transparence et de performances commerciales tangibles que jamais. De plus, l’automatisation en temps réel est la base de tout l’écosystème de la recherche. L’automatisation a fait passer la recherche d’un concept analogique, ressemblant à un répertoire physique, à un support numérique dynamique, lui permettant de se développer au-delà d’un petit catalogue de sites organisés, en une véritable expérience entre une foule d’appareils, toujours active, et capable de fournir presque n’importe quel type de contenu aux internautes.

Complexe, mais pas si compliqué

Le marketing de recherche n’est pas forcément compliqué en soi, mais il demeure complexe. La complexité augmente de façon exponentielle chaque fois qu’une nouvelle fonctionnalité est ajoutée, car chaque signal d’intention doit être considéré en conjonction avec tous les autres. Les moteurs de recherche regroupent des dizaines, voire des centaines de points de données pour chaque interaction afin de proposer l’expérience la plus personnalisée et la plus pertinente concernant les résultats payants et organiques. L’automatisation est la clé pour exploiter cette multitude de signaux.

À titre d’exemple, iProspect a récemment utilisé le système d’enchères de Google lors d’une campagne pour le compte de la célèbre marque de jeans Levi Strauss & Co, dans le but de générer à la fois des revenus plus élevés et plus de trafic Web. Les enchères intelligentes (Smart Bidding), associées à des modèles d’attribution basée sur les données ont permis d’ajuster les enchères de mots-clés pour chaque requête, en fonction des combinaisons uniques de signaux contextuels, augmentant ainsi le trafic de 25 % et les revenus de dernière minute de 21 %. De plus, les gains d’efficacité générés par l’automatisation ont participé à réduire le coût par clic (CPC) de 19 %.

Échecs ou malentendus ?

Les outils d’automatisation actuels ne fonctionnent pas dans tous les cas, mais les spécialistes du marketing numérique avisés ne rejetteront pas un outil en raison d’un seul échec. Au lieu de cela, ils devraient tenter d’analyser ce qui s’est passé, et déterminer si l’échec est dû à l’outil lui-même ou à une incompréhension concernant son mode de fonctionnement.

Souvent, les mauvais résultats sont dus au fait que les spécialistes du marketing automation n’utilisent pas correctement leur outil d’automatisation. Par exemple, de nombreux outils d’enchères et de budgétisation ne répondent pas bien lorsqu’on essaye de combiner une gestion automatisée et une gestion manuelle. Il se peut par exemple que la modification manuelle du budget quotidien d’une de vos campagnes ait pour conséquence la mise en veille de toutes les enchères automatiques pendant une période donnée, car le système doit reconstruire une nouvelle base de référence. Si l’utilisateur de l’outil en question n’en a pas conscience, cela peut effectivement poser problème.

La meilleure approche pour une stratégie de Search automatisée et efficace consiste à comprendre les forces et les faiblesses de votre outil d’automatisation, puis à les aligner sur les cas d’utilisation pertinents, et à noter tous les comportements et mécanismes observés pour de futures opportunités.

Les stratégies de search marketing à utiliser en 2021

1. Enchères automatisées en temps réel

Tirez parti de signaux présents seulement sur les plateformes, telles que les requêtes précédentes, ainsi que les combinaisons entre appareils et navigateurs, comme un iPhone 11 exécutant l’application Google pour la recherche.

2. Segmentation automatisée des clients

Cela couvre toute la gamme des balises de remarketing de base, des plateformes d’audiences « intelligentes » en passant par les modèles de clusters avancés. Tous les niveaux de segmentation de la clientèle doivent être utilisés et intégrés dans vos stratégies de recherche.

3. Utilisation des Dynamic Search Ads

En augmentant les stratégies de recherche payant les plus performants, cette étape d’automatisation « sans mot-clé » trouvera un volume de requêtes nouvellement productif pour compléter l’activité traditionnelle de campagnes utilisant des mots-clés. Les campagnes de Dynamic Search Ads ne remplacent évidemment pas la génération de mots-clés traditionnels, mais elles devraient être utilisées pour augmenter les efforts globaux de marketing digital.

4. Utilisation de Responsive Search Ads

Pour rappel, les annonces Responsive Search permettent de créer une annonce qui s’adapte pour diffuser plus de texte et des messages pertinents à vos clients. Au fil du temps, Google Ads teste automatiquement différentes combinaisons et découvre quelles combinaisons fonctionnent le mieux.

Ces annonces de type « responsives » permettre l’inclusion dynamique de mots-clés et la rotation des récits publicitaires, et ce n’est que le début d’un nouveau genre de publicité contextuelle entièrement automatisé.

L’automatisation accélère la croissance

Pour les marketeurs, il est de plus en plus nécessaire de comprendre et d’équilibrer les efforts de search marketing, et de marketing en général, entre l’homme et de la machine.

Le spécialiste du marketing de recherche moderne doit avoir une vue d’ensemble complète des listings payants et organiques, comprendre le parcours client à toutes les étapes, et guider l’automatisation des plateformes avec des données commerciales intelligentes en ce début d’année 2021 et au-delà. Les journées sans fin passées à gérer des listes de mots-clés à exclure ont cédé la place à des projets qui incluent l’activation en temps quasi réel de segments de clientèle, sur la base de données modélisées de première partie et de veille concurrentielle.

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