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- Le piège du ROAS moyen
- Comment calculer le ROAS marginal
- Pourquoi AI Max peut produire un volume moins rentable
- Pourquoi la baisse du panier moyen change toute l’analyse
- AI Max a-t-il réellement causé la baisse ?
- Les cinq vérifications à effectuer avant de scaler AI Max
- 1. Mesurer le rendement du budget supplémentaire
- 2. Comparer le ROAS marginal au seuil de rentabilité
- 3. Auditer les termes de recherche supplémentaires
- 4. Contrôler le panier moyen, la marge et la qualité des clients
- 5. Vérifier que la marque n’est pas reclassée en découverte
- Un protocole simple pour tester AI Max
- Avant le test
- Pendant le test
- Après le test
- Quand faut-il réellement augmenter le budget ?
- Plus Google automatise, plus votre mesure doit devenir exigeante
- Questions fréquentes sur AI Max et le ROAS marginal
- AI Max améliore-t-il toujours les performances des campagnes Search ?
- Quelle différence existe-t-il entre le ROAS moyen et le ROAS marginal ?
- Un ROAS marginal inférieur au ROAS moyen est-il forcément mauvais ?
- Peut-on conclure qu’AI Max fonctionne après 19 conversions ?
- Quel KPI faut-il utiliser pour scaler une campagne Google Ads ?
AI Max est une couche d’optimisation appliquée aux campagnes Search. Ce n’est pas un nouveau type de campagne.
Google l’utilise pour étendre la correspondance avec les recherches, adapter certains éléments des annonces et éventuellement sélectionner une URL finale jugée plus pertinente pour l’intention de l’internaute. L’objectif consiste notamment à accéder à des opportunités de recherche que la structure actuelle de la campagne ne captait pas.
Sur le principe, la proposition est intéressante.
Vos mots-clés ne couvrent jamais parfaitement toutes les formulations utilisées par les internautes. Les requêtes deviennent plus longues, plus conversationnelles et parfois plus difficiles à anticiper. Une couche automatisée peut donc aider une campagne à identifier de nouvelles intentions pertinentes.
Google met en avant des annonceurs ayant obtenu de meilleurs résultats après l’activation d’AI Max. Ces résultats montrent que la fonctionnalité peut fonctionner. Ils ne permettent cependant pas de conclure qu’elle produira un volume rentable dans chaque compte.
Tout dépend de ce que Google cherche à maximiser et de la qualité du signal économique qui lui est fourni.
Une conversion enregistrée dans Google Ads peut correspondre à :
- une commande très rentable ;
- une commande faiblement margée ;
- un produit fréquemment retourné ;
- un achat réalisé avec une forte remise ;
- une vente qui aurait eu lieu sans publicité ;
- un nouveau client à forte valeur future ;
- un client existant qui recherchait déjà votre marque.
Dans l’interface, ces conversions peuvent sembler équivalentes.
Pour l’entreprise, elles ne le sont pas.
AI Max peut donc réussir son objectif publicitaire tout en échouant à améliorer votre profit.
Le piège du ROAS moyen
Le ROAS moyen se calcule ainsi :
ROAS moyen = chiffre d’affaires total attribué ÷ dépenses publicitaires totales
Il répond à une question utile :
Combien de chiffre d’affaires a été attribué à chaque euro dépensé sur l’ensemble de la période ?
Mais ce n’est pas la question à laquelle vous devez répondre avant d’augmenter un budget.
Avant de scaler, la véritable question est :
Combien le budget supplémentaire a-t-il rapporté ?
Cette différence paraît subtile. Elle change pourtant complètement la décision.
Supposons qu’une campagne dépense 10 000 euros et génère 100 000 euros de chiffre d’affaires. Son ROAS est de 10.
Vous augmentez ensuite les dépenses à 20 000 euros. Le chiffre d’affaires atteint 120 000 euros.
Le nouveau ROAS moyen est de 6.
La campagne semble encore très performante. Pourtant, les 10 000 euros supplémentaires n’ont produit que 20 000 euros de chiffre d’affaires additionnel.
Le ROAS marginal est donc de 2.
Le socle historique affichait un ROAS de 10. Le nouveau budget n’a rapporté que 2.
En regardant uniquement la moyenne finale, vous mélangez deux réalités économiques différentes :
- le trafic historique extrêmement rentable ;
- le volume supplémentaire beaucoup moins performant.
Le premier masque le second.
Comment calculer le ROAS marginal
La formule est simple :
ROAS marginal = chiffre d’affaires supplémentaire ÷ dépenses supplémentaires
Ou, de manière plus formelle :
mROAS = (CA après – CA avant) ÷ (coût après – coût avant)
Exemple :
- dépenses avant : 10 000 euros ;
- dépenses après : 15 000 euros ;
- chiffre d’affaires avant : 40 000 euros ;
- chiffre d’affaires après : 52 000 euros.
Le surcoût est de 5 000 euros.
Le chiffre d’affaires supplémentaire est de 12 000 euros.
Le ROAS marginal est donc de 2,4.
Ce chiffre doit ensuite être comparé au seuil de rentabilité de l’entreprise.
Avec une marge brute de 40 %, le ROAS minimal théorique permettant de couvrir le seul coût publicitaire est de :
1 ÷ 0,40 = 2,5
Un ROAS marginal de 2,4 se situe donc déjà légèrement sous ce seuil, avant de prendre en compte certaines charges variables, les retours, les frais de paiement ou les coûts opérationnels.
Dans le cas étudié, le ROAS marginal était d’environ 0,44.
Le problème n’était pas seulement une rentabilité insuffisante au regard de la marge. Le chiffre d’affaires additionnel était inférieur aux dépenses additionnelles.
Pourquoi AI Max peut produire un volume moins rentable
AI Max cherche notamment à ouvrir la campagne à de nouvelles opportunités de recherche.
Or, le premier volume capté par une campagne est souvent le plus facile à convertir.
Il peut provenir :
- de la marque ;
- de mots-clés très proches de l’offre ;
- d’utilisateurs déjà familiarisés avec l’entreprise ;
- de produits populaires ;
- d’intentions d’achat explicites ;
- d’audiences arrivées en fin de parcours.
Pour trouver davantage de volume, Google doit progressivement s’éloigner de ce noyau.
L’algorithme peut explorer des formulations moins évidentes, des intentions plus larges ou des internautes moins avancés dans leur réflexion.
Ce volume n’est pas nécessairement mauvais.
Il est simplement susceptible d’être plus cher, moins mature ou moins rentable.
C’est le principe classique des rendements décroissants : les premiers euros captent généralement les opportunités les plus évidentes. Les euros suivants doivent aller chercher des conversions plus difficiles.
Le rôle du ROAS marginal est précisément de montrer où cette expansion cesse de créer suffisamment de valeur.
Pourquoi la baisse du panier moyen change toute l’analyse
Dans ce test, le panier moyen avait diminué de 47 %.
Cette donnée est capitale.
Une progression du nombre de transactions peut être obtenue en vendant davantage de produits moins chers. Google enregistre alors plus d’achats, mais la valeur de chaque achat diminue.
La campagne peut également modifier le mix produit :
- davantage de références d’entrée de gamme ;
- davantage de produits faiblement margés ;
- moins de ventes additionnelles ;
- moins de commandes importantes ;
- davantage de promotions.
C’est pourquoi le volume de conversions ne doit jamais être interprété seul.
Même le chiffre d’affaires reste une mesure imparfaite. Il ne tient pas compte de la marge, des coûts logistiques, des remises, des retours ou de la valeur future du client.
Pour piloter Google Ads vers la rentabilité, il faut idéalement transmettre une valeur de conversion qui reflète mieux la valeur économique réelle de chaque transaction. La marge nette par clic ou la valeur ajustée selon la marge peuvent alors devenir plus utiles que le ROAS affiché dans l’interface.
AI Max a-t-il réellement causé la baisse ?
Je ne peux pas l’affirmer.
Le test comportait au moins trois limites importantes :
- seulement 19 jours d’observation ;
- seulement 19 achats après activation ;
- des modifications d’enchères réalisées simultanément.
La baisse pouvait aussi être influencée par la saisonnalité, la concurrence, les prix, une promotion, le mix produit, le délai de conversion ou une simple fluctuation statistique.
Le ROAS marginal calculé ici est donc un indicateur directionnel.
Il montre que le budget supplémentaire observé pendant la période n’a pas créé suffisamment de chiffre d’affaires additionnel.
Il ne démontre pas à lui seul l’incrémentalité parfaite de chaque euro dépensé. Pour cela, il faudrait idéalement un dispositif expérimental plus robuste, avec un groupe de contrôle ou une variation mieux isolée.
La conclusion correcte est donc la suivante :
Les données disponibles ne suffisent pas à condamner AI Max, mais elles suffisent à empêcher une augmentation aveugle du budget.
Cette distinction est essentielle.
Un expert ne transforme pas une corrélation en causalité.
Mais il ne doit pas non plus ignorer un signal économique inquiétant sous prétexte que le test n’est pas parfait.
Les cinq vérifications à effectuer avant de scaler AI Max
1. Mesurer le rendement du budget supplémentaire
Comparez deux périodes réellement comparables et calculez :
- l’augmentation des dépenses ;
- l’augmentation du chiffre d’affaires ;
- l’augmentation de la marge ;
- le ROAS marginal ;
- le coût marginal par conversion.
Ne vous contentez pas du ROAS final.
2. Comparer le ROAS marginal au seuil de rentabilité
Votre seuil dépend de votre marge et de vos coûts.
Une entreprise dont la marge contributive est de 20 % ne peut pas interpréter un ROAS de 3 comme une réussite. Elle a théoriquement besoin d’un ROAS d’au moins 5 pour couvrir le coût publicitaire, avant d’intégrer d’autres charges.
Le bon seuil n’est donc pas celui recommandé par Google.
C’est celui imposé par votre modèle économique.
3. Auditer les termes de recherche supplémentaires
AI Max peut étendre la portée de la campagne. Vous devez identifier ce qu’il a réellement ajouté.
Classez les nouvelles conversions selon leur origine :
- marque ;
- générique ;
- longue traîne ;
- requête concurrente ;
- intention informative ;
- requête peu pertinente ;
- variante déjà couverte ailleurs.
Cette analyse permet de distinguer une véritable expansion du marché d’une simple redistribution de conversions.
4. Contrôler le panier moyen, la marge et la qualité des clients
Ne vérifiez pas seulement si les utilisateurs achètent.
Vérifiez ce qu’ils achètent.
Analysez :
- la valeur moyenne des commandes ;
- la marge moyenne ;
- le taux de retour ;
- la récurrence d’achat ;
- la part de nouveaux clients ;
- la valeur vie client ;
- la qualité des prospects en B2B.
Une conversion supplémentaire n’est intéressante que si sa valeur couvre son coût.
5. Vérifier que la marque n’est pas reclassée en découverte
Une hausse de volume générique peut sembler excellente alors qu’elle intègre en réalité davantage de recherches de marque ou de demande déjà créée par d’autres canaux.
Contrôlez donc :
- la part des requêtes de marque ;
- le chevauchement avec les autres campagnes ;
- la part de nouveaux clients ;
- les chemins de conversion ;
- les éventuels transferts d’attribution.
Vous éviterez ainsi de payer plus cher pour une demande que vous captiez déjà.
Un protocole simple pour tester AI Max
Avant le test
Définissez une hypothèse précise :
L’activation d’AI Max doit augmenter le chiffre d’affaires ou la marge incrémentale sans faire passer le ROAS marginal sous notre seuil de rentabilité.
Fixez ensuite :
- la période d’observation ;
- le budget maximal du test ;
- la perte maximale acceptable ;
- le nombre minimal de conversions ;
- les indicateurs de réussite ;
- les événements qui invalideraient la comparaison.
Pendant le test
Évitez de modifier simultanément :
- les enchères ;
- les budgets ;
- les valeurs de conversion ;
- les pages de destination ;
- les promotions ;
- la structure des campagnes.
Surveillez les termes de recherche, les produits vendus, le panier moyen et la répartition entre marque et hors marque.
Après le test
Ne demandez pas seulement :
Les conversions ont-elles augmenté ?
Demandez :
Le volume supplémentaire a-t-il créé suffisamment de marge supplémentaire pour justifier le budget engagé ?
La première question mesure l’activité de la campagne.
La seconde mesure sa contribution économique.
Quand faut-il réellement augmenter le budget ?
Une augmentation de budget devient rationnelle lorsque plusieurs conditions sont réunies :
- le ROAS marginal reste supérieur au seuil de rentabilité ;
- la marge marginale est positive ;
- le panier moyen ne se dégrade pas excessivement ;
- la qualité des clients reste acceptable ;
- les conversions supplémentaires ne proviennent pas principalement de la marque ;
- le résultat résiste à une période d’observation suffisante ;
- aucune autre modification majeure ne brouille l’analyse.
Même dans ce cas, il est préférable d’augmenter progressivement les dépenses.
Le scaling n’est pas un interrupteur.
C’est une succession de décisions marginales.
À chaque palier, la question reste la même : le prochain euro produit-il encore suffisamment de valeur ?
Plus Google automatise, plus votre mesure doit devenir exigeante
AI Max n’est pas mauvais parce qu’il trouve davantage de volume.
Il devient dangereux lorsque l’annonceur confond volume, chiffre d’affaires et profit.
L’automatisation peut sélectionner des requêtes, adapter des annonces et élargir la diffusion. Elle ne connaît pas spontanément votre marge réelle, vos coûts de traitement, la qualité de vos prospects ou la valeur stratégique de chaque nouveau client.
Plus Google prend en charge l’exécution, plus vous devez contrôler l’objectif économique.
Le spécialiste Google Ads ne disparaît donc pas.
Son rôle se déplace.
Il doit moins chercher à contrôler chaque requête manuellement et davantage :
- construire le bon signal de conversion ;
- définir le seuil de rentabilité ;
- mesurer le rendement marginal ;
- isoler les variables ;
- auditer la qualité du volume ;
- décider jusqu’où l’automatisation peut aller.
Dans ce cas, le dashboard disait :
AI Max vend plus.
Le ROAS marginal répondait :
Chaque euro supplémentaire vend moins bien.
Lorsque l’objectif est de faire croître le profit plutôt que le nombre de conversions, c’est la seconde information qui doit décider du scaling.
Questions fréquentes sur AI Max et le ROAS marginal
AI Max améliore-t-il toujours les performances des campagnes Search ?
Non. AI Max peut élargir la couverture et contribuer à trouver de nouvelles conversions, mais le résultat dépend du compte, des données de conversion, de la stratégie d’enchères, du marché et de la valeur économique du trafic supplémentaire.
Quelle différence existe-t-il entre le ROAS moyen et le ROAS marginal ?
Le ROAS moyen rapporte le chiffre d’affaires total aux dépenses totales. Le ROAS marginal rapporte uniquement le chiffre d’affaires supplémentaire aux dépenses supplémentaires. Le second est généralement plus utile pour décider d’augmenter un budget.
Un ROAS marginal inférieur au ROAS moyen est-il forcément mauvais ?
Non. Il est normal que le rendement diminue à mesure que le budget augmente. Le ROAS marginal devient problématique lorsqu’il passe sous le seuil de rentabilité de l’entreprise.
Peut-on conclure qu’AI Max fonctionne après 19 conversions ?
Difficilement. Dix-neuf conversions peuvent fournir un signal directionnel, mais rarement une preuve robuste. La durée, la variabilité des commandes et les autres modifications apportées au compte doivent être prises en compte.
Quel KPI faut-il utiliser pour scaler une campagne Google Ads ?
Aucun KPI isolé ne suffit. Le ROAS marginal doit être confronté à la marge marginale, au panier moyen, à la qualité des clients, à la part de marque et au seuil de rentabilité de l’entreprise.
