Ventes et conversion
Personas
E-commerce
ROI
À court terme (< 3 mois)
Alors vous regardez le constructeur d'audience de Meta, essayant de comprendre si vous devez cibler "les amoureux des chiens âgés de 25 à 34 ans qui s'intéressent aux produits durables et vivent à moins de 10 miles des magasins d'animaux biologiques." Ça vous dit quelque chose?
Je passais des heures à créer ces segments d'audience détaillés. Plusieurs campagnes, différentes démographies, intérêts superposés à des comportements. J'étais convaincu que trouver "l'audience parfaite" était le secret des publicités Facebook rentables.
Ensuite, j'ai travaillé avec un magasin B2C Shopify qui a complètement changé ma façon de penser le ciblage des publicités sur Meta. Nous sommes passés de la dépense excessive de budget sur des audiences détaillées à une rentabilité constante avec une approche qui va à l'encontre de tout ce que les "experts" enseignent.
Voici ce qui s'est passé quand j'ai arrêté d'essayer de surpasser l'algorithme de Meta et que j'ai commencé à travailler avec lui à la place :
Pourquoi le ciblage détaillé nuit en réalité à la performance de vos annonces
Le changement du ciblage d'audience à l'expérimentation créative qui a tout changé
Mon cadre simple pour les annonces Meta qui fonctionne réellement en 2025
Comment structurer les campagnes pour un apprentissage et une rentabilité maximaux
Le rythme de test qui garde les annonces fraîches et convertit
Si vous en avez assez de deviner quelle audience cibler et que vous voulez une approche éprouvée qui permet à Meta de faire ce qu'il fait de mieux, continuez à lire. Ce n'est pas une autre fantaisie de "passer à 7 chiffres" - c'est ce qui fonctionne réellement lorsque vous optimisez pour une véritable conversion au lieu de mesures vaniteuses.
Réalité de l'industrie
Ce que chaque marketeur pense savoir sur le ciblage Meta
Entrez dans n'importe quelle conférence sur le marketing numérique et vous entendrez le même conseil répété partout : "Le succès avec les publicités Facebook repose uniquement sur la recherche du bon public." La sagesse conventionnelle semble suffisamment logique :
Combinez plusieurs intérêts pour créer des publics « ciblés comme un laser »
Utilisez des données démographiques détaillées pour vous rapprocher de votre « client idéal »
Créez des audiences similaires basées sur vos meilleurs clients
Excluez les audiences des concurrents pour éviter un « gaspillage d'argent »
Testez différents segments d'audience les uns contre les autres
Cette approche existe parce qu'elle semble offrir du contrôle. Les spécialistes du marketing adorent l'illusion qu'ils peuvent guider manuellement l'algorithme de Meta pour trouver exactement les bonnes personnes. C'est satisfaisant de penser que vous avez déchiffré le code en découvrant que « les amateurs de yoga qui aiment la mode durable » convertissent mieux que « les amateurs de fitness qui achètent en ligne. »
Le problème ? Cette stratégie entière est basée sur des hypothèses obsolètes concernant le fonctionnement de l'algorithme de Meta.
Les changements de confidentialité, à partir d'iOS 14.5, ont fondamentalement brisé le ciblage détaillé. Meta ne peut plus voir ce qu'elle pouvait voir auparavant. L'algorithme a évolué pour s'appuyer sur des signaux différents. Mais la plupart des spécialistes du marketing continuent de mener la guerre d'hier avec les outils d'aujourd'hui.
Le résultat ? Des campagnes qui fonctionnent pendant quelques jours, puis cessent mystérieusement de convertir. Des tests d'audience sans fin qui ne trouvent jamais de gagnant constant. Et ce sentiment frustrant d'être toujours à un ajustement d'audience de la rentabilité - mais sans jamais vraiment y arriver.
Que diriez-vous si je vous disais que la solution n'est pas un meilleur ciblage, mais plutôt un test créatif plus intelligent ?
Considérez-moi comme votre complice business.
7 ans d'expérience freelance avec des SaaS et Ecommerce.
Quand j'ai commencé à gérer des publicités sur Facebook pour un magasin Shopify B2C, j'ai fait exactement ce que chaque "expert" m'a dit de faire. J'ai passé des semaines à créer des segments d'audience détaillés, convaincu que le ciblage précis était la clé du succès.
Le client vendait des produits de style de vie avec un large attrait, mais j'étais déterminé à trouver ces micro-audiences parfaites. J'ai créé des campagnes ciblant les "millennials écoresponsables," "les passionnés de mode de vie durable," et "les amoureux du minimalisme." Chaque audience a été soigneusement élaborée avec des intérêts superposés et des démographies spécifiques.
Les résultats étaient... médiocres au mieux. Nous recevions des clics, mais les taux de conversion étaient incohérents. Certains jours, nous atteignions notre ROAS cible, d'autres jours, nous peinions à atteindre notre seuil de rentabilité. Le client était frustré parce que son budget ne produisait pas de résultats prévisibles.
C'est à ce moment-là que j'ai découvert quelque chose qui a tout changé.
Je parlais à un ami qui gère des publicités sur Facebook pour une grande marque de e-commerce, et il a mentionné quelque chose qui semblait fou : "Nous avons complètement arrêté de cibler. Juste des audiences larges maintenant." Je pensais qu'il plaisantait.
Mais ensuite, j'ai commencé à rechercher ce qui se passait réellement dans l'algorithme de Meta. Les changements de confidentialité avaient fondamentalement modifié la façon dont la plateforme identifie et atteint les clients potentiels. Les options de ciblage détaillé qui fonctionnaient en 2019 étaient essentiellement cassées en 2025.
La vérité inconfortable ? La plupart de notre ciblage d'audience "stratégique" n'était que des suppositions éclairées.
L'apprentissage automatique de la plateforme était devenu suffisamment sophistiqué pour trouver automatiquement les bonnes personnes - mais seulement si nous lui donnions les bons signaux créatifs à utiliser. Au lieu de dire à Meta qui cibler, nous devions lui montrer ce qu'il fallait rechercher à travers notre création publicitaire.
Cette prise de conscience m'a conduit à restructurer complètement notre approche. Au lieu de lutter contre l'algorithme avec un ciblage détaillé, j'ai décidé de travailler avec lui à travers des tests créatifs systématiques.
Voici mon Playbooks
Ce que j'ai fini par faire et les résultats.
Voici exactement ce que j'ai mis en place pour notre client de la boutique Shopify :
La première chose que j'ai faite a été de simplifier notre structure de campagne de manière drastique. Au lieu de mener plusieurs campagnes avec différents segments d'audience, j'ai créé une campagne principale avec une seule large audience. Les seuls paramètres de ciblage que j'ai utilisés étaient des données démographiques de base : sexe, pays et tranche d'âge. C'est tout.
Mais voici où cela devient intéressant - au lieu de plusieurs ensembles de publicités basés sur l'audience, j'ai créé plusieurs ensembles de publicités basés sur la créativité. Chaque ensemble de publicités contenait le même ciblage large mais différentes approches créatives :
Créatifs axés sur le style de vie montrant le produit en usage
Créatifs axés sur la résolution de problèmes mettant en évidence des points de douleur spécifiques
Créatifs basés sur la preuve sociale présentant des témoignages de clients
Créatifs axés sur les fonctionnalités démontrant les avantages du produit
La percée est survenue lorsque j'ai établi un rythme de test hebdomadaire. Chaque semaine, sans exception, nous produisions et lancions 3 nouvelles variations créatives. Il ne s'agissait pas de quantité pour le simple plaisir de la quantité - il s'agissait de donner à l'algorithme de Meta de nouveaux points de données à traiter.
Chaque créatif agissait comme un signal pour l'algorithme sur qui pourrait être intéressé. Un créatif axé sur le style de vie attirerait naturellement un segment, tandis qu'un créatif axé sur la résolution de problèmes attirerait un autre - le tout dans les mêmes paramètres de ciblage large.
J'ai suivi les angles créatifs qui généraient les meilleurs résultats et j'ai mis le paquet sur ces thèmes. Lorsqu'un créatif commençait à montrer des signes de fatigue (généralement après 7-10 jours), je le mettais en pause et lançais une nouvelle variation basée sur le thème gagnant.
La magie s'est produite lorsque j'ai cessé d'essayer de contrôler qui voyait les annonces et que j'ai commencé à me concentrer entièrement sur ce qu'ils voyaient. L'algorithme de Meta est devenu mon système de ciblage - je lui fournissais simplement le bon contenu créatif à apprendre.
En 30 jours, nous avions une rentabilité quotidienne constante et une bibliothèque de concepts créatifs prouvés sur lesquels nous pouvions itérer indéfiniment.
Tests créatifs
Votre créativité est désormais votre ciblage - c'est ainsi que l'algorithme apprend à qui s'adresser.
Ciblage large
Utilisez uniquement des données démographiques de base (âge, sexe, emplacement) et laissez l'algorithme de Meta faire le gros du travail.
Cadence Hebdomadaire
Lancez 3 nouvelles variations créatives chaque semaine pour maintenir l'apprentissage de l'algorithme et prévenir la fatigue publicitaire.
Scaling Basé sur les Données
Accentuez les thèmes créatifs gagnants et mettez en pause ceux qui ne performent pas - laissez la performance, et non les opinions, guider les décisions.
Les résultats parlaient d'eux-mêmes. Dans le premier mois suivant la mise en œuvre de cette approche, la performance de notre campagne s'est stabilisée de manière spectaculaire. Nous sommes passés de résultats quotidiens incohérents à une rentabilité prévisible.
Surtout, nous avons éliminé les incessantes conjectures. Au lieu de nous demander quel public tester ensuite, nous nous sommes entièrement concentrés sur la performance créative. Lorsque un ensemble d'annonces était rentable, nous savions que c'était parce que la création résonnait - pas parce que nous avions trouvé la combinaison démographique "idéale".
Le client était ravi parce que son budget offrait enfin des résultats cohérents. Fini les jours de baisses de performance inexpliquées ou de changements d'algorithmes mystérieux qui déstabilisaient nos campagnes.
Mais peut-être que la plus grande victoire était l'efficacité opérationnelle. Au lieu de gérer plusieurs campagnes basées sur des audiences, nous avions un système rationalisé qui était plus facile à surveiller et à optimiser. Notre rythme de test créatif hebdomadaire a créé un flux de travail durable qui ne nécessitait pas de recherche et d'expérimentation constantes sur les audiences.
Cette expérience m'a appris que dans le paysage publicitaire d'aujourd'hui, votre stratégie créative EST votre stratégie de ciblage. Les plateformes disposent des données et de l'intelligence - ce dont elles ont besoin de notre part, ce sont des contenus créatifs captivants et diversifiés qui peuvent se connecter automatiquement avec les bonnes personnes.
Ce que j'ai appris et les erreurs que j'ai commises.
Pour que vous ne les fassiez pas.
Voici les principales leçons que j'ai tirées de notre changement complet d'approche publicitaire sur Meta :
Arrêtez de lutter contre l'algorithme - Les changements de confidentialité ont rendu le ciblage détaillé largement inefficace. Travaillez avec l'apprentissage automatique de Meta au lieu de lutter contre.
La créativité est le nouveau ciblage - Votre créativité publicitaire indique à l'algorithme qui cibler mieux que n'importe quel paramètre d'audience.
La cohérence l'emporte sur la perfection - Les tests créatifs réguliers surpassent toujours des recherches d'audience parfaites.
Des audiences larges fonctionnent mieux - Donnez à l'algorithme la possibilité de trouver des personnes que vous n'auriez pas pensé à cibler.
Testez des thèmes, pas seulement des annonces - Concentrez-vous sur différentes approches créatives plutôt que sur des variations mineures de texte.
Un rythme hebdomadaire est crucial - De nouvelles créations préviennent la fatigue et permettent à l'algorithme d'apprendre.
La simplicité se développe mieux - Une campagne avec plusieurs créations est plus facile à gérer que plusieurs campagnes avec des audiences différentes.
La plus grande erreur que je vois les marketeurs faire est de tenter de recréer les stratégies publicitaires de Facebook de 2019 en 2025. La plateforme a évolué - votre approche devrait aussi.
Comment vous pouvez adapter cela à votre entreprise
Mon playbook, condensé pour votre cas.
Pour votre SaaS / Startup
Pour les entreprises SaaS, commencez par ces bases de ciblage :
Démographiques professionnels larges uniquement
Concentrez la créativité sur des cas d'utilisation et des points de douleur spécifiques
Testez la communication axée sur la résolution de problèmes par rapport à celle axée sur les fonctionnalités
Laissez la variété créative faire la segmentation du public
Pour votre boutique Ecommerce
Pour les boutiques de commerce électronique, mettez en œuvre ce cadre :
Ciblez de larges démographies sur vos principaux marchés
Testez des angles créatifs axés sur le style de vie contre des angles axés sur le produit
Utilisez du contenu généré par les utilisateurs (UGC) et des preuves sociales dans votre rotation créative
Concentrez-vous sur les tests créatifs plutôt que sur l'optimisation de l'audience