Principe de l’analyse : Prendre une période où aucune modification d’enchères n’a été effectué. Une période suffisamment longue pour que les données aient eu le temps de se stabiliser. Une période pas trop longue pour que cela ne masque pas une tendance durable. Prenons donc une période de deux semaines.

Le début de la revue concerne les mots clés. Il faut “basiquement” augmenter les enchères des mots clés qui ont un nombre de conversion intéressant et un coût par conversion bas par rapport au coût d’acquisition client que l’on s’est fixé (le fameux CAC). L’augmentation des enchères permettra d’améliorer la position du mot clé et le nombre d’affichage et donc le nombre de clics et par conséquent le nombre de conversions.

Autre piste souvent négligée, les mots clés à exclure. En effet certains mots clés peuvent être multi-domaines et il est important de cibler au mieux. Exemple : “fleur de sel”. En achetant ce mot clé il faut exclure les gens qui tapent “fleur de sel jupe” (fleur de sel est une marque de vêtements…) , et conserver les “fleur de sel” correspondant à votre domaine d’activité. Pour réaliser ce travail, il faut exporter l’intégralité des requêtes réalisées par les internautes qui ont conduit à un clic sur un mot clé et les passer en revue. Il faut alors identifier tous les mots clés qui ne correspondent pas au domaine souhaité et les exclure. C’est assez fastidieux mais ca donne de bons résultats. Car il y a plein de “fleur de sel” dans les campagnes adwords.

Il est intéressant de poursuivre la revue avec les annonces. Il est important de regarder le taux de clic (le CTR) et le coût par conversion pour juger la pertinence d’une annonce. Google favorise les annonces à CTR élevés. Pourquoi ? Le nombre total d’impressions possible est une constante. En favorisant les annonces à CTR élevés, pour un nombre total d’impressions donné, le nombre de clics est supérieur, et donc les revenus de Google sont supérieurs. Mais bien sur cela favorise l’expérience utilisateur. Car si les gens cliques plus c’est qu’ils sont plus intéressés car l’annonce est plus pertinente.

Au-delà des principes de rédaction répondant à l’AIDA (Attention, Intérêt, Désir, Achat), il faut expérimenter. Il faut donc proposer de nouvelles annonces et les mettre en concurrence avec les actuelles. Après les avoir laissé tourner une semaine, faire le bilan en CTR et coût par conversion. On met alors en pause la moins efficace.

Voilà quelques pistes, il sera toujours temps de parler du travail sur les matrices de mots clés, du groupement des annonces de façon pertinentes, des campagne de search et/ou de display, …

Google Analytics permet depuis quelques temps d’accéder aux données collectées. Ca se passe par là : http://code.google.com/apis/analytics/. Des développeurs ont eu la bonne idée de proposer une abstraction permettant de manipuler les données Analytics sous forme d’objets : http://code.google.com/p/gapi-google-analytics-php-interface/.

Il n’est malheureusement pas possible de récupérer l’intégralité des données en forme ‘raw’.  Par contre, il est maintenant possible de construire des rapports sur mesure (et plus pratique que les rapports avancés).

Exemple concret. Il n’est pas très pratique dans Google Analytics de faire des comparaisons à S-1, M-1, Y-1 ou même sur une moyenne flottante. Avec l’API c’est très facile, et cela permet d’identifier plus clairement les tendances et décrochages ponctuels.

Yapluka !

Le temps moyen de réponse des pages d’un site web est un indicateur important à suivre.

Pourquoi ?

Un temps de réponse court favorise une expérience utilisateur agréable. Même si cela peut paraitre évident, c’est trop souvent oublié. Il faut veiller à avoir un temps de réponse faible pour que l’utilisateur sente la réactivité du site. Il regardera ainsi plus de pages en moyenne avant de quitter le site, ou ira jusqu’au bout du processus de commande.

Autre intérêt du temps de réponse, le référencement sur Google. Dans les multiples facteurs que Google prend en compte pour déterminer le positionnement d’une page dans son index, Google prend en compte le temps de chargement des pages.

On pourrait penser que Google prend en compte ce facteur pour favoriser l’expérience utilisateur, mais il le prend aussi en compte pour augmenter le nombre de pages avec publicités que l’utilisateur verra.

C’est en quelque sorte Gagnant-Gagnant.

Comment suivre l’indicateur ?

Une façon intéressante de suivre l’indicateur est d’utiliser Google Webmaster Tools. En effet, cet outil permet de suivre l’évolution du temps de réponse et de téléchargement de vos pages par le robot Google.