En quoi l'expérimentation permet-elle de trouver une méthode de mesure optimale ?

L'expérimentation est fondamentale pour affiner les stratégies et méthodes de mesure dans Google Ads. Elle permet de passer des hypothèses à des conclusions validées, menant à une approche de mesure plus efficace.

Analyse de la bonne réponse

• Les tests permettent de valider et de tester les insights. L'expérimentation offre un cadre structuré pour tester des hypothèses (insights) concernant la performance des campagnes ou l'efficacité des méthodes de mesure. Par exemple, si une analyse suggère qu'un certain type d'audience réagit mieux à un message spécifique, un test A/B peut valider cet insight en comparant les performances réelles. En mesurant l'impact de ces insights dans des conditions contrôlées, les annonceurs peuvent déterminer quelles stratégies ou configurations de mesure (modèles d'attribution, fenêtres de conversion, paramétrages de suivi) sont les plus optimales pour générer des données fiables et exploitables. C'est en confirmant la validité des observations et des hypothèses par des tests que l'on parvient à une méthode de mesure qui reflète le mieux la réalité et guide les décisions stratégiques.

Analyse des mauvaises options

• Les tests permettent de mener une stratégie macro-budgétaire. Bien que les tests puissent informer des décisions budgétaires (par exemple, allouer plus de budget aux stratégies qui performent), leur rôle premier n'est pas de définir la stratégie macro-budgétaire globale, qui est déterminée par des objectifs commerciaux plus larges. Ils optimisent plutôt l'utilisation du budget existant.

• Les tests aident à attribuer le crédit aux différents points de contact. L'attribution du crédit est la fonction des modèles d'attribution, qui sont des méthodes de mesure. Les tests peuvent servir à évaluer l'efficacité de différents modèles d'attribution ou l'impact des points de contact, mais ils ne sont pas en eux-mêmes le mécanisme d'attribution du crédit.

• Les tests facilitent la collecte de plusieurs points de données. La collecte de données est une composante nécessaire à tout test, mais l'objectif de l'expérimentation n'est pas simplement d'accumuler plus de données. L'objectif est de collecter des données comparatives et pertinentes dans un cadre contrôlé pour tirer des conclusions statistiquement valides et prendre des décisions éclairées, et non d'augmenter le volume de données collectées.