Comment structurer une campagne Google Ads Search qui convertit

Avant de toucher aux enchères ou aux extensions, je passe toujours du temps sur un point que beaucoup négligent : la structure de la campagne elle-même. Une bonne structure facilite l’optimisation, améliore le Quality Score et rend le reporting lisible. Une mauvaise structure, elle, sabote tout le reste — même avec un budget confortable.

Un groupe d’annonces, une intention de recherche

La règle que j’applique systématiquement : chaque groupe d’annonces doit correspondre à une seule intention de recherche, avec des mots-clés suffisamment proches pour qu’une seule annonce y réponde correctement. Mélanger des requêtes de marque, des requêtes génériques et des requêtes concurrentielles dans le même groupe dilue la pertinence de l’annonce — et donc son Quality Score.

Concrètement, je préfère des groupes d’annonces plus nombreux et plus étroits (SKAG ou variantes proches) plutôt que des groupes larges où l’annonce essaie de parler à tout le monde.

Séparer marque, générique et concurrence

Trois budgets, trois logiques de pilotage différentes :

• Marque : coût par clic bas, taux de conversion élevé, budget qui ne doit jamais manquer.
• Générique : le cœur de l’acquisition, où se joue la rentabilité réelle.
• Concurrence : à tester avec prudence, en surveillant de près le coût d’acquisition.

Les regrouper dans une seule campagne rend impossible un pilotage fin des enchères et du budget entre ces trois logiques très différentes.

Le rôle des mots-clés à exclure

Une liste de mots-clés négatifs bien tenue est, à mon sens, sous-estimée. Je la construis dès le lancement à partir de l’historique de recherche du secteur, puis je l’enrichis chaque semaine avec le rapport des termes de recherche pendant le premier mois. C’est souvent là que se cache la moitié du budget gaspillé.

Pourquoi la structure prime sur les réglages avancés

Performance Max, les stratégies d’enchères automatiques, les extensions — tout cela fonctionne mieux une fois la structure de base saine. Un algorithme d’enchères automatiques a besoin de signaux propres pour bien apprendre ; une structure confuse produit des signaux confus, et donc des optimisations approximatives.

Si vous reprenez une campagne existante, mon premier réflexe est presque toujours le même : avant d’ajuster quoi que ce soit, je regarde comment elle est construite.