La véritable opportunité derrière le ciblage par la création

Marketing Web / août 19, 2026

Si les algorithmes trouvent l’audience, que reste-t-il aux spécialistes du marketing?

Pendant longtemps, le marketing de performance était une affaire de ciblage.

Nous décidions qui nous voulions atteindre. Nous construisions des audiences en fonction de données démographiques, de centres d’intérêt, de comportements, de signaux d’intention, de mots-clés et d’audiences similaires. Ensuite, nous testions différentes publicités auprès de ces audiences jusqu’à trouver celles qui généraient les meilleurs résultats.

Aujourd’hui, les plateformes publicitaires prennent de plus en plus en charge ce travail de mise en correspondance.

Sur l’ensemble des plateformes de médias payants, l’apprentissage automatique prend en charge une part croissante des décisions concernant les personnes qui voient une publicité.

Ce qui soulève une question assez importante : si les algorithmes s’occupent du ciblage, qu’est-ce que nous optimisons exactement?

La réponse : la création.

L’avantage concurrentiel, c’est d’apprendre plus vite, pas de créer davantage

On parle beaucoup du ciblage piloté par la création à mesure que les plateformes publicitaires deviennent de plus en plus automatisées.

Au lieu de répartir manuellement chaque type de client dans une audience distincte, nous créons différents messages et laissons les plateformes déterminer qui est le plus susceptible de réagir à chacun d’eux.

Par exemple, un témoignage UGC peut trouver un meilleur écho auprès d’une personne qui a besoin de preuve sociale, tandis qu’une démonstration détaillée du produit peut être plus efficace auprès de quelqu’un qui veut comprendre précisément comment il fonctionne.

Nous n’avons donc plus nécessairement besoin de créer deux audiences distinctes pour ces personnes, mais plutôt deux façons différentes de trouver un écho auprès de chacune d’elles.

Les algorithmes se chargent ensuite de faire la correspondance.

Mais il y a ici un effet de second ordre qui, selon nous, est encore plus important.

Lorsque la création devient un moyen de trouver des audiences, le volume n’est pas l’avantage.

La vitesse d’apprentissage l’est.

Chaque création est une hypothèse

C’est là, selon nous, que la réflexion doit évoluer. Une création ne devrait pas simplement être un actif de plus téléversé sur une plateforme publicitaire.

Elle devrait représenter une hypothèse.

Peut-être pensons-nous que les clients accordent plus d’importance à la commodité qu’au prix. Peut-être que les nouveaux acheteurs ont besoin de preuves sociales avant même d’envisager le produit. Peut-être avons-nous toujours vendu le produit en misant sur sa performance, alors qu’un tout autre type de client l’achète pour ce qu’il lui fait ressentir.

La création nous permet de tester ces idées.

Le problème, c’est qu’une grande partie des tests créatifs ne fonctionne pas réellement de cette façon.

Cela ressemble plutôt à ceci :

Une publicité fonctionne bien.

Nous changeons l’accroche.

Puis le titre.

Puis un autre créateur récite essentiellement le même script.

Et soudainement, nous avons « testé » dix créations.

Mais en réalité, nous avons testé dix fois la même idée.

L’itération doit aller plus loin

Parfois, une meilleure accroche peut réellement faire une différence significative. Mais nous devons faire la distinction entre améliorer une idée existante et en explorer une nouvelle.

C’est la différence entre variation et différenciation.

La variation demande :

De quelle autre façon pouvons-nous exécuter cette idée?

La différenciation demande :

Quelle autre idée devrions-nous tester?

Cela peut vouloir dire changer le client auquel nous nous adressons :

• Changer le problème.
• Changer le moteur émotionnel.
• Changer la proposition de valeur.
• Changer l’objection à laquelle nous répondons.
• Changer la raison pour laquelle quelqu’un devrait nous croire.
• Changer le moment dans la vie d’une personne où le produit devient pertinent.

Ce sont différentes hypothèses sur le marché, et c’est ce qui donne aux algorithmes publicitaires des signaux véritablement différents avec lesquels travailler.

Arrêtons de chercher le grand gagnant

Cela change également notre façon d’envisager les tests. L’ancien modèle reposait essentiellement sur l’élimination : nous lancions des publicités, trouvions la meilleure, mettions les autres en pause et investissions davantage de budget dans la gagnante.

Mais toutes les créations n’ont pas besoin de gagner de la même façon.

Imaginons qu’une publicité axée sur le produit génère la majeure partie de votre volume.

Un témoignage convertit moins de personnes, mais attire des clients qui ont besoin d’être rassurés avant d’acheter.

Une publicité axée sur une offre attire davantage de clients sensibles au prix.

Un concept lifestyle rejoint des personnes qui réagissent davantage à l’identité associée au produit qu’à ses caractéristiques techniques.

Si toutes ces publicités contribuent de manière rentable aux résultats, pourquoi cherchons-nous à les faire concourir pour un seul trophée?

Votre compte a besoin d’un portefeuille de publicités qui gagnent pour différentes raisons.

Il s’agit d’un changement important par rapport au modèle de test traditionnel : au lieu d’évaluer chaque publicité selon le même critère et d’éliminer tout sauf la plus performante, nous pouvons évaluer la façon dont différentes créations contribuent à l’ensemble du mix.

La boucle créative ne devrait jamais s’arrêter

C’est là, selon nous, que se déplace le véritable avantage concurrentiel : la vitesse d’itération.

À quelle vitesse pouvez-vous passer de :

Performance → Insight → Idée → Création → Performance

Imaginons que nous découvrions qu’un concept UGC axé sur un problème ou une difficulté précise génère constamment de bons résultats. Ce n’est pas la fin du test. Nous voulons ensuite comprendre pourquoi il fonctionne.

Est-ce le problème mis de l’avant? La personne qui transmet le message? Le format UGC?

Nous pouvons maintenant isoler ces différentes possibilités. Chaque résultat nous apprend quelque chose, et chaque apprentissage nous indique une nouvelle direction à explorer.

C’est cela, l’itération continue.

Apprendre quelque chose. Rendre la prochaine publicité plus intelligente.

Plus de publicités ne sauveront pas une mauvaise stratégie de test

L’IA facilite la production créative dans l’ensemble de l’écosystème publicitaire.

Produire davantage de variations devient plus rapide et moins coûteux, tandis que les plateformes elles-mêmes sont de plus en plus capables d’adapter, d’optimiser et de personnaliser les actifs publicitaires. Par conséquent, être simplement capable d’en produire davantage ne constitue pas un avantage très important. Bientôt, tout le monde pourra en produire davantage.

La ressource rare devient alors la capacité à savoir ce qui mérite d’être produit. C’est pourquoi nous préférons voir cinq créations qui testent cinq idées réellement différentes plutôt que 30 créations qui répètent le même message.

Le nouveau rôle du spécialiste du marketing de performance

L’automatisation ne retire pas les spécialistes du marketing de l’équation.

À mesure que les plateformes deviennent plus efficaces pour prédire qui est susceptible de réagir, optimiser la diffusion et trouver des occasions auprès d’audiences de plus en plus larges, nous passons moins de temps à gérer le ciblage dans ses moindres détails et davantage de temps à comprendre les personnes derrière les résultats.

• Pourquoi achètent-elles?
• À quel type de client ne nous sommes-nous pas encore adressés?
• Quel problème n’avons-nous pas encore présenté de la bonne façon?
• À quelle préoccupation n’avons-nous pas encore répondu?
• Quelle motivation se cache dans les données de performance?
• Et comment pouvons-nous transformer ces apprentissages en notre prochain test?

Alors oui, la création devient une forme de ciblage.

Mais nous pensons qu’il existe une façon plus utile de le formuler :

La création devient le moyen par lequel nous découvrons où se trouve notre prochaine audience.

Et c’est précisément pour cette raison que l’itération continue est si importante.

L’objectif n’est pas de trouver la création parfaite. Elle n’existe probablement pas.

L’objectif est de bâtir un système qui apprend continuellement ce qui fonctionne, comprend pourquoi cela fonctionne, transforme cet apprentissage en une nouvelle idée et remet rapidement cette idée sur le marché.

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