Sur Facebook Ads, la phase d’apprentissage, connu comme « learning phase » en anglais, correspond à la période initiale qui suit le lancement d’une campagne. Lorsqu’une annonce est mise en ligne, l’algorithme effectue une série de recherches visant à déterminer les paramètres optimaux de diffusion, notamment à qui, quand, où et comment diffuser vos publicités.

Quand une publicité est diffusée, le système recueille des données sur l’audience et identifie les emplacements les plus pertinents pour votre publicité en ligne. Avec le temps et la multiplication des diffusions, ce système perfectionne son fonctionnement et optimise les diffusions en fonction des informations collectées.

La phase d’apprentissage est importante dans une campagne publicitaire, car c’est là que les algorithmes absorbent et comprennent les schémas de comportements de votre audience. C’est une phase pendant laquelle le système du réseau publicitaire recueille des données basées sur le machine learning. Ensuite, cet apprentissage est utilisé pour optimiser la diffusion de votre annonce et ces résultats.

Cette phase donne au système de diffusion l’occasion d’en connaître plus sur les performances des ensembles de publicités (quel public interagit le plus, quelles sont les interactions, quelle cible effectue une conversion, etc.) Par conséquent, lorsque vous publiez votre publicité, ses résultats et ses performances ne sont pas encore stabilisés.

Pendant la phase d’apprentissage, la plateforme recueille plusieurs informations sur vos publicités. Celle-ci essaie alors de trouver la meilleure façon de les diffuser, ce qui peut déstabiliser les performances publicitaires et augmenter le CPA (coût par action). Cette phase d’apprentissage se déclenche après la création ou une modification importante de vos annonces.

Pour un gestionnaire média, cette phase peut s’avérer préoccupante. Les premiers résultats apparaissent souvent moins stables puisque l’algorithme effectue une multitude de tests afin de trouver la meilleure approche. Il est courant d’observer des coûts par action plus élevés qu’à l’habitude.

Pour que la phase d’apprentissage se termine, il faut que le système publicitaire récolte suffisamment de données pour optimiser la diffusion de vos publicités.

Meta se base « généralement » sur un volume de 50 événements (suivant l’objectif choisi initialement) sur une période de 7 jours.

Le temps nécessaire pour que votre campagne de marketing atteigne des performances optimales dépend des objectifs que vous choisissez et du budget que vous fixez. Par exemple, si vous optez pour un objectif de vente, l’algorithme aura besoin d’environ 50 ventes pour obtenir les meilleurs résultats. De même, si vous sélectionnez un objectif de trafic, vous devrez atteindre 50 clics ou interactions avant de pouvoir mettre fin à votre campagne publicitaire.

Veuillez porter une attention toute particulière aux changements que vous effectuez durant et après votre phase d’apprentissage car certains la réinitialiseront.

D’après Meta, on notera les facteurs suivants :

• La modification du ciblage
• La modification du contenu publicitaire
• La modification de l’évènement de conversion
• L’ajout d’une nouvelle annonce à votre ensemble
• La mise en pause de votre ensemble durant au moins sept jours
• La modification de votre stratégie d’enchère.

Si votre ensemble de publicités ne parvient pas à accumuler suffisamment d’événements d’optimisation pour sortir de la phase d’apprentissage, la colonne Diffusion indiquera « Apprentissage limité ». Cela peut être dû à un budget de placement trop faible, entraînant une faible diffusion, ou à une audience réduite. Ce n’est pas nécessairement un problème, car cela signifie parfois simplement qu’il faut donner plus de temps à l’algorithme pour enregistrer suffisamment d’événements.

Pour élargir votre audience, vous pouvez envisager quelques possibilités. La consolidation de l’audience est une approche efficace. Toutefois, vous devez faire attention aux chevauchements d’audience, car ils peuvent entraîner une augmentation significative de vos coûts par action.

Une autre option consiste à remplacer l’événement de conversion par un événement plus fréquent. Par exemple, si votre objectif est d’augmenter les ventes, vous pouvez essayer d’utiliser l’événement « ajouter au panier », qui peut générer généralement plus d’actions que l’objectif d’achats. En procédant ainsi, vous pourrez augmenter significativement votre volume d’actions et donc arriver plus rapidement à la fin de votre phase d’apprentissage.

Il est important de noter que cette option peut ne pas fonctionner pour toutes les campagnes, car elle dépend des objectifs et des mesures spécifiques que vous suivez. Néanmoins, elle mérite d’être considérée comme une solution potentielle pour améliorer plus rapidement et stabiliser vos coûts de conversion.

Pour maximiser l’efficacité de votre stratégie publicitaire, il est essentiel de suivre une approche réfléchie et méthodique. Il est recommandé d’attendre la fin de la phase d’apprentissage avant de modifier drastiquement votre ensemble de publicités. Évitez les modifications superflues qui peuvent déclencher une reprise de la phase d’apprentissage. Effectuez des modifications seulement si elles sont réfléchies et appuyées par des raisons valables.

Utilisez des budgets réalistes pour optimiser les ressources disponibles et maintenir une campagne publicitaire durable. En appliquant ces principes, vous pourrez créer une stratégie publicitaire solide se basant sur des données fiables et favorisant des résultats optimaux.

• Comment définissez-vous la phase d’apprentissage sur Facebook Ads?
• Comment ajustez-vous budget et enchères pour maximiser les performances pendant cette phase?
• Quelles stratégies utilisez-vous pour sortir rapidement de la phase d’apprentissage de vos annonces Facebook Ads?