Comment améliorer les performances des campagnes shopping sur Google, Bing et Facebook ?

Pour performer sur Google Shopping, Microsoft/Bing Shopping et Facebook/Meta Catalog, il faut arrêter de penser “3 plateformes” et commencer à penser 1 système :
(Catalogue solide) → (Structure pilotable) → (Signals fiables) → (Tests continus)

Le framework “3C + 1”

C1 — Catalogue (qualité & cohérence)
Vos produits doivent être compréhensibles et comparables : titres, catégories, variantes, images, prix, stock, identifiants.   

C2 — Contrôle (segmentation & priorités)
Tout le catalogue ne doit pas recevoir la même pression publicitaire : best-sellers, marge, saison, déstockage, nouveautés.

C3 — Conversion (après-clic)
L’annonce ne vend pas si la page produit casse la promesse : vitesse mobile, infos livraison/retours, disponibilité, variantes, confiance. 

+1 — Continu (optimisation par cycles)
Chaque semaine : diagnostic → action → mesure → généralisation.

Tips “niveau expert”

  • Unifiez vos “labels business (marge, top ventes, stock, saison, prix) et réutilisez-les sur les 3 plateformes. 

  • Ne diluez pas votre budget : mieux vaut 1 segment bien alimenté que 8 segments affamés.

  • Mesurez par “étage” :

    • beaucoup d’impressions mais peu de clics → problème “offre/titre/image”

    • clics mais peu d’achats → problème “page/offre/prix/confiance”

    • achats mais ROAS faible → problème “marge/produits poussés/segmentation”

Qu’est-ce qu’un flux produit et pourquoi est-il important ?

Un flux produit, c’est la base de données marketing de votre catalogue. Sur Shopping/Catalog Ads, vous ne “rédigez” pas l’annonce comme en Search : l’annonce est fabriquée à partir du flux.

Ce que le flux influence (directement)

  • Éligibilité : un produit mal renseigné peut moins diffuser, voire être refusé.

  • Pertinence : Google/Microsoft comprennent mieux ce que vous vendez.

  • Attractivité : le titre + image + prix doivent donner envie.

  • Structure : le flux sert de “clé de segmentation” (labels, types, marques, catégories).

Les champs qui font le plus souvent la différence

  • Titre : doit être informatif et différenciant (type + attributs clés + variante).

  • Catégorie produit : aide les plateformes à classer correctement.

  • Identifiants (quand applicable) : améliorent le matching et la qualité.

  • Images : qualité, cohérence, angles utiles.

  • Prix / stock / disponibilité : cohérence = stabilité de diffusion.

  • Variantes : une variante = un produit distinct, clairement décrit.

Pour aller plus loin

  • Créez une bibliothèque de modèles de titres par famille (mode, maison, auto, high-tech) + un “fallback” si un attribut manque.

  • Ajoutez un champ interne “reason_to_buy” (bénéfice principal) et réutilisez-le pour enrichir descriptions/attributs.

  • Faites un audit flux mensuel : champs manquants, doublons titres, images faibles, catégories incohérentes.

Quels sont les avantages d’utiliser FeedMax pour vos campagnes shopping ?

Ce qu’un bon outil d’optimisation apporte réellement

1) Standardisation
Vous appliquez des règles cohérentes sur des milliers de produits sans le faire à la main.

2) Enrichissement intelligent
Vous transformez des données brutes (attributs, variantes, catégories internes) en données “pub-friendly”.

3) Segmentation business
Vous pilotez par marge, stock, top ventes, saison, etc., au lieu de subir un catalogue “plat”. Le tout sur un modèle de prédiction.

4) Détection & correction
Alertes sur produits qui chutent (stock, prix, refus), qualité des champs, anomalies.

5) A/B testing plus propre
Vous testez des templates de titres/segments sans casser tout le setup.

Pour aller plus loin

  • Utilisez l’outil pour créer une “zone laboratoire” (5–10% du catalogue) : nouveautés + tests de templates.

  • Définissez 4 labels universels réutilisables partout : STAR / PROFIT / TEST / LONGTAIL.

  • Automatisez les “guardrails” : ex. baisser la pression sur stock faible, pousser sur surstock.

Comment mettre en pratique l’optimisation des campagnes shopping ?

Je te propose une méthode concrète en 7 étapes, compatible Google + Bing + Meta.

Étape 1 — Fixer l’objectif (et le vrai KPI)

  • Volume (CA/Conversions)

  • Rentabilité (ROAS/CPA)

  • Mix (ex : protéger ROAS sur STAR, tester sur TEST)

Tip : un objectif par campagne au départ (sinon on ne sait pas quoi optimiser).

Étape 2 — Nettoyer les fondations tracking

  • Google : balises + conversions + valeur (si e-commerce)

  • Microsoft : UET + conversions

  • Meta : Pixel + idéalement CAPI pour fiabiliser la remontée (sinon sous-mesure)

Tip : si la donnée conversion est bruitée, vos automatisations aussi.

Étape 3 — Structurer le catalogue en segments actionnables

Exemple simple, très efficace :

  • STAR : best-sellers (volume + stabilité)

  • PROFIT : forte marge

  • TEST : nouveautés / produits à potentiel

  • LONGTAIL : reste du catalogue (contrôle)

Tip : la segmentation est bonne si elle permet une action claire : pousser / réduire / tester / exclure.

Étape 4 — Adapter la stratégie par plateforme

Google Shopping / PMax

  • Très fort en intention + automatisation, mais demande des signaux propres et des segments propres.

Microsoft/Bing Shopping

  • Souvent plus “efficace” sur certains marchés avec une concurrence parfois différente : exploitez le même flux, mais pilotez le budget séparément.

Meta Catalog (Facebook/Instagram)

  • Moins “intention recherche”, plus “intention découverte/retargeting”. Le catalogue + créas + signaux (pixel/CAPI) sont critiques.

Étape 5 — Travailler les leviers “qui changent le CTR”

  • Titres plus explicites (sans blabla)

  • Images plus claires + variantes visibles

  • Prix/positionnement compétitifs (ou valeur perçue renforcée)

Étape 6 — Travailler les leviers “qui changent la conversion”

  • Page mobile rapide

  • Livraison/retours visibles

  • Variantes simples + stock clair

  • Preuves de confiance (avis, garanties, paiement)

Étape 7 — Mettre une routine hebdo

Chaque semaine :

  • repérer les produits “impressions ↑ CTR ↓”

  • repérer “clics ↑ achats ↓”

  • isoler 1 action par segment (STAR/PROFIT/TEST/LONGTAIL)

  • mesurer et documenter

Tip : 1 changement à la fois = apprentissage clair. 10 changements à la fois = confusion totale.

Quelles sont les limites et performances comparatives des campagnes shopping sur différentes plateformes ?

Google Shopping

Forces

  • Intention très forte (recherche)

  • Volume énorme

  • Performance solide si le flux est propre

Limites

  • Concurrence élevée (CPC parfois costaud)

  • La qualité flux + page compte énormément

Microsoft/Bing Shopping

Forces

  • Peut être très rentable selon marchés/secteurs

  • Bonne complémentarité avec Google (diversifier l’acquisition)

Limites

  • Volume parfois plus faible (selon pays/secteur)

  • Nécessite quand même un flux propre et des signaux corrects

Meta Catalog (Facebook/Instagram)

Forces

  • Ciblage + retargeting + dynamique catalogue

  • Très bon pour remettre en avant les produits consultés / similaires

Limites

  • Moins “intention achat immédiate” qu’une recherche

  • Tracking plus fragile si Pixel/CAPI pas bien réglé

  • Créa + offre pèsent plus qu’on le pense

Pour aller plus loin

  • Ne comparez pas seulement le ROAS “brut” entre plateformes : comparez aussi le rôle.

    • Google/Bing : souvent conversion directe

    • Meta : souvent influence + retargeting + relance

  • Votre “mix gagnant” ressemble souvent à :

    • Google/Bing = capter l’intention

    • Meta = alimenter + relancer + élargir

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