Au cours de la dernière décennie, la vie du spécialiste du marketing des moteurs de recherche d’aujourd’hui s’est concentrée sur les données et les applications d’intelligence artificielle (IA).

Les débats et les dialogues autour des sous-ensembles d’IA, de l’apprentissage automatique et de la science des données, et de leur incidence exacte sur le fonctionnement de l’industrie, continuent de se multiplier.

Cette tendance n’est cependant pas surprenante si l’on prend en considération :

  • Les quantités vraiment stupéfiantes de données que nous créons chaque minute de chaque jour.
  • Et le rythme auquel nous le faisons ne fait que s’accélérer avec la croissance de l’Internet des objets (IoT).

Avec tout, des clics aux balayages, des tweets aux likes, nous compilons aujourd’hui des informations à un rythme sans précédent.

Pour les entreprises, toutes ces données apportent de nouvelles opportunités.

Les spécialistes du marketing peuvent utiliser les données pour :

  • Développer la reconnaissance des tendances.
  • Attirez de nouveaux clients.
  • Créer en fin de compte des gains d’efficacité auparavant imprévus dans leurs programmes.

Jusqu’à il y a quelques années à peine, les entreprises de toutes tailles étaient en mesure de décider si elles souhaitaient utiliser les données pour obtenir un avantage concurrentiel sur leurs marchés respectifs.

Dans le monde des affaires, il y a une concurrence et une bousculade constantes pour les clients.

Les données sont tout – et plus encore.

Les cadres et les praticiens découvrent des techniques analytiques pour transformer les données à leur disposition en informations exploitables. Plus on en sait sur son entreprise, meilleures sont la prise de décision et la performance.

La puissance d’une approche marketing basée sur les données a été un sujet largement traité.

Dans une étude menée par Andrew McAfee et Erik Brynjolfsson avec Harvard Business Review et MIT, il a été révélé que :

« [C]Les entreprises du tiers supérieur de leur secteur dans l’utilisation de la prise de décision basée sur les données étaient, en moyenne, 5% plus productives et 6% plus rentables que leurs concurrents.

Des chiffres assez convaincants.

Le problème bienvenu de trop de données

Qu’est-ce que tout cela signifie, alors?

Les spécialistes du marketing doivent-ils s’inscrire rapidement à des cours du soir couvrant la programmation statistique et les techniques de calcul pour les aider à explorer et à décoder de grands ensembles de données ?

Eh bien, la réponse, en bref, est non.

Non, ils ne le font pas.

Heureusement, cette abondance de données a permis l’émergence de stratégies et de technologies.

Les spécialistes du marketing de performance peuvent en tirer parti pour automatiser certains de leurs processus et générer des résultats commerciaux nettement meilleurs.

Le domaine multidisciplinaire de la science des données est le principal d’entre eux – permettant aux spécialistes du marketing de combiner divers ensembles de données et de déchiffrer les variables de leurs campagnes qui ont le plus grand impact sur les performances.

Pour paraphraser Steve Jobs, c’est comme un « vélo pour l’esprit », aidant essentiellement les humains à augmenter leur productivité et leur rendement.

Au fur et à mesure que la sphère et la pratique du marketing des moteurs de recherche ont mûri et se sont développées, la gestion d’un programme et la soumission manuelle d’offres avec des feuilles de calcul sont devenues extrêmement inefficaces.

Même les plates-formes de première génération qui ont dominé l’écosystème pendant des années, celles dotées d’une infrastructure de base héritée, prennent du retard sur les nouvelles solutions innovantes entièrement équipées de techniques de science des données à une échelle plus grande et plus sophistiquée.

Alors, qu’est-ce que cette science des données magique ?

Définissons-le comme « l’art de découvrir les tendances ».

C’est infiniment plus complexe que ça une fois qu’on creuse sous la surface.

La science des données comprend un mélange de statistiques bayésiennes, de modélisation prédictive, d’analyse de séries chronologiques, d’algorithmes de clustering et de modélisation de régression pour résoudre les difficultés analytiques avancées.

Et au cœur de tout ce qui est données. Trésors de l’étoffe.

Le SEM a toujours été axé sur les données.

Nous pouvons parler des mesures que nous vivons et respirons chaque jour, notamment :

  • Pourcentages de taux de conversion.
  • Coût par clic (CPC).
  • Coût par acquisition (CPA).
  • Revenu par clic (RPC).
  • Retour sur dépenses publicitaires (ROAS).

Et ce ne sont que les résultats.

En partant du début, d’où proviennent toutes ces informations, chaque clic sur une annonce abrite une extraordinaire richesse de données si l’on tient compte de modificateurs tels que :

  • Emplacement.
  • Heure (elle-même décomposée en heure de la journée et jour de la semaine).
  • Appareil (ordinateur de bureau, mobile et tablette).

Ensuite, vous pouvez ajouter d’autres points de données existants comme ceux de l’utilisateur :

  • Historique de navigation passé.
  • Historique d’achat.
  • Âge.
  • Le genre.
  • Revenu.
  • Et bien plus encore.

Nous parlons d’un nombre insondable de permutations potentielles pour chacun de vos mots clés.

Tout cela soulève cette question :

Comment analysez-vous et agissez-vous sur cette information ?

C’est là que la science des données entre en jeu.

La clé pour libérer l’efficacité du SEM

L’utilisation de la science des données, que ce soit via une plate-forme tierce ou des outils internes propriétaires, entraînera sans aucun doute une amélioration directe des performances des campagnes SEM.

Voici comment cela crée une valeur convaincante.

Ciblage d’audience supérieur

Chaque clic sur une annonce de recherche payante contient une grande quantité d’informations – toutes sortes de données démographiques, psychographiques et comportementales.

Grâce à l’application de la science des données, les spécialistes du marketing sont en mesure d’analyser ces informations pour mieux identifier la composition de leurs clients, puis les cibler avec une précision accrue en conséquence.

Atteindre le bon public, au bon moment, avec le bon message est primordial pour toute campagne SEM prospère.

Un prédicteur de succès

L’empreinte numérique laissée par les clients à travers leurs habitudes de recherche quotidiennes dresse un portrait précis de leurs désirs, de leurs besoins et de leurs intérêts.

L’analyse prédictive englobe l’utilisation de la science des données et d’algorithmes statistiques pour traduire ces données et segmenter le comportement des clients. Cela peut ensuite être utilisé pour prédire la probabilité d’une conversion – qu’il s’agisse de l’achat d’un produit ou du remplissage d’un formulaire.

Armés de ces informations, les spécialistes du marketing peuvent enchérir avec plus de précision et éliminer les poches de dépenses inutiles.

Créer automatiquement de nouveaux mots-clés

L’une des nombreuses branches sous l’égide de la science des données est le traitement du langage naturel (TAL).

En termes de SEM, le NLP est le plus justement utilisé comme un outil d’expansion de mots-clés grâce auquel les praticiens peuvent :

  • Tirez parti de la technologie pour analyser les requêtes de recherche.
  • Détecter les mots-clés associés.
  • Suggérez des mots-clés sémantiquement similaires.

Cela contribue considérablement à l’expansion de votre portefeuille et présente des zones de croissance jusque-là cachées.

Efficacité inégalée

Chaque mot clé d’un programme SEM donné a une valeur d’enchère unique et optimale à laquelle il génère le ROAS le plus élevé au prix le plus bas possible, autrement connu sous le nom de CPC idéal.

La science des données a permis de calculer cela, débloquant une efficacité à une échelle qui n’était pas possible auparavant avec les enchères manuelles et les outils hérités.

Le résultat final ?

Un programme qui ajuste automatiquement et par programme les enchères au niveau des mots clés individuels pour garantir que les meilleurs investissements sont réalisés et que de nouvelles opportunités sont découvertes.

Emballer

Grâce à l’introduction de la science des données dans les piles marketing à travers le monde, les responsables SEM ont acquis beaucoup plus de connaissances sur le fonctionnement et les subtilités de leurs campagnes.

Avec cela, les entreprises de cette ère numérique peuvent désormais atteindre des niveaux de performance que les dirigeants d’antan ne pouvaient qu’imaginer.

Alors que ces technologies continuent de se généraliser :

  • Des défis se présenteront.
  • Les tactiques de gestion vont changer.
  • Les clients exigeront plus de personnalisation de la part des marques dans l’expérience de recherche.

Les preuves sont claires, cependant : les tendances de la science des données ne montrent aucun signe de ralentissement.

Et lorsque la science des données rencontre le SEM, le retour sur investissement publicitaire s’améliore considérablement.

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