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Les annonces Shopping ont déjà fait leurs preuves sur Google Ads. Soulignant des informations détaillées sur les produits en vente avant même que les utilisateurs aient cliqué sur eux, ces annonces sont souvent d’excellents alliés pour les entreprises de e-commerce. Encore faut-il savoir les optimiser. Pour aider les nombreux annonceurs désireux de mettre en avant des produits via la plateforme publicitaire Google Ads, l’entreprise américaine a lancé FeedGen, un tout nouvel outil basé sur l’intelligence artificielle.
Si d’autres facteurs entrent en compte lors de l’élaboration d’une campagne Shopping, l’optimisation des flux est une étape primordiale. Celle-ci se déroule principalement sur le Google Merchant Center, où sont référencés l’ensemble des produits commercialisés par l’entreprise. Sur cette plateforme de Google, ces produits sont regroupés par flux.
Pour garantir l’efficacité d’une campagne Shopping, il est essentiel de pouvoir compter sur des flux de très haute qualité. En effet, c’est à travers les informations fournies au sein du flux que Google parvient à placer le bon produit devant l’utilisateur adéquat, de sorte à faciliter l’atteinte des objectifs définis lors de l’élaboration de la campagne Shopping. « L’optimisation des flux Shopping Ads est un objectif pour chaque annonceur travaillant avec Google Merchant Center, afin d’améliorer la correspondance des requêtes, les taux de clics et les conversions », nous indique le support Github.
Toutefois, il n’est pas toujours si simple d’optimiser ces flux et de passer au crible tous les problèmes signalés par la plate-forme. C’est d’autant plus le cas pour les flux possédant de nombreux produits. Dans ce contexte, Google a donc lancé FeedGen, qui est un outil permettant d’améliorer les flux de produits grâce à l’IA générative. Celui-ci aide les utilisateurs à détecter et à résoudre les problèmes de qualité de flux de manière automatisée, à travers l’intelligence artificielle.
C’est à partir de Google Sheets que le nouvel outil peut être exploité. Comme indiqué de façon détaillée sur le support, il s’agit de reprendre un modèle de feuille de calcul sur Google Sheets et de suivre différentes étapes pour aider l’intelligence artificielle à opérer.
Pour autant, comme toutes les intelligences artificielles, celle-ci peut parfois être imparfaite et générer des titres ou des descriptions erronées, ou peu efficaces. Par exemple, dans une volonté d’améliorer le titre d’un produit au sein d’un flux, l’IA peut proposer d’ajouter un attribut comme le « prix » ou la mention « promotion » qui s’applique sur la période. Cependant, l’ajout de ces attributs au titre d’un produit n’est généralement pas recommandé par les gestionnaires de Merchant Center, lorsqu’ils discutent des meilleures pratiques de la plateforme.
Face à cette incertitude, FeedGen a mis en place un système de notation, conçu pour donner une indication supplémentaire à l’utilisateur concernant la fiabilité du contenu généré pour sa campagne. Les optimisations effectuées de façon automatiques sont ainsi notées de -1 à 1 selon l’incertitude de la plateforme vis-à-vis de leur qualité. Une optimisation classée -1 possède généralement des modifications jugées risquées par FeedGen, et doivent donc être analysées avec la plus grande attention par les annonceurs. À l’inverse, les optimisations dont le score équivaut à 1 présentent de nombreuses certitudes au sujet de leur capacité à améliorer l’efficacité du produit au sein de la campagne Shopping.
Si vous avez des questions sur le FeedGen ou souhaitez être accompagnés dans votre stratégie, n’hésitez pas à contacter une agence en spécialisée en Google Ads.
Cindy