Supposons qu’une entreprise paie 600 $ US pour un mois de publicité et qu’à la clôture du mois, elle compte douze nouveaux clients arrivés par ce biais. Six cents divisé par douze donne cinquante : le coût d’acquisition client du mois est donc de 50 $ US. Un article de 2004 paru dans le Journal of Marketing Research utilise le même calcul. Ses auteurs « opérationnalisent le coût d’acquisition en divisant le coût marketing total par le nombre de clients nouvellement acquis pour chaque période ».1 La fraction a deux composantes : un numérateur, qui est la somme d’argent payée, et un dénominateur, qui est un nombre de personnes.
Une petite entreprise lit le premier chiffre sur une facture et le second dans ses propres registres de commandes. Les textes de réponse directe, qui demandent au lecteur une seule action et sont jugés sur cette action, reposent sur cette fraction. La dépense peut être exacte, ou être fixée par d’autres. Le décompte est toujours une attribution, et les plus grandes expériences de terrain jamais publiées ont mesuré à quel point une attribution peut s’écarter d’une cause.
Une enchère facture un prix que l’annonceur n’a pas fixé
La page de Google consacrée aux enchères indique que l’Ad Rank combine « votre enchère, la qualité de l’annonce, les seuils d’Ad Rank, le contexte de la recherche de la personne et l’impact attendu des extensions et des autres formats d’annonces ».2 L’enchère est le seul des cinq éléments que l’annonceur inscrit lui-même. La page de Google sur le coût par clic réel indique que le montant facturé est souvent inférieur, « parfois bien inférieur », à l’enchère maximale.3 Ce montant correspond à ce qui est « minimalement nécessaire pour franchir les seuils d’Ad Rank et battre l’Ad Rank du concurrent situé juste en dessous de vous ». Un annonceur ne voit jamais l’enchère du concurrent.
Le total quotidien varie lui aussi. La page de Google sur les budgets indique qu’une campagne « peut dépenser jusqu’à deux fois votre budget quotidien moyen » un jour donné.4 Le prix d’un clic, et le nombre de clics qu’achète le mois, sont décidés lors d’enchères que l’annonceur ne voit pas.
C’est dans le décompte des clients que les expériences ont trouvé l’erreur
Le problème du dénominateur tient à ce que prouve un client compté. Thomas Blake, Chris Nosko et Steven Tadelis ont mesuré ce qu’avaient réellement provoqué les annonces sur les moteurs de recherche lors de grandes expériences de terrain chez eBay, publiées dans Econometrica en 2015.5 Comme les clics sur les résultats de recherche et l’intention d’achat sont corrélés, écrivent-ils, « le rendement de la recherche payante n’est qu’une fraction des estimations non expérimentales ». Lorsqu’eBay a cessé d’acheter son propre nom de marque comme mot-clé, « la quasi-totalité (99,5 %) du trafic de clics perdu » est arrivée par la recherche naturelle. Les clients qui avaient été comptés au crédit de ces annonces sont venus de toute façon.
Pour les autres mots-clés, les annonces influençaient les utilisateurs nouveaux ou peu fréquents. Les utilisateurs fréquents, « dont le comportement d’achat n’est pas influencé par les publicités, représentent l’essentiel des dépenses publicitaires », et le rendement moyen de ces dépenses était négatif.5 Une régression sur les mêmes données avait situé le retour sur investissement (ROI) au-dessus de 1 400 % ; l’expérience a trouvé moins 63 %. Les auteurs écrivent que « la majeure partie des dépenses sur Google concerne des clics d’utilisateurs qui auraient acheté de toute façon ».
Un article de 2019 paru dans Marketing Science, signé par Brett Gordon et trois coauteurs, a vérifié si des données plus riches sur les personnes corrigent l’attribution.6 Sur 15 expériences menées chez Facebook, représentant 500 millions d’observations utilisateur-expérience, les méthodes observationnelles « ne parviennent souvent pas à produire les mêmes effets que les expériences randomisées, même après prise en compte de nombreuses variables démographiques et comportementales ». AdBubbles associe les mots des pages aux annonceurs qui les ont achetés, et nous ne savons pas si le lecteur qui ouvre une bulle a déjà acheté. Nous ne choisissons pas qui voit une bulle, nous ne suivons pas un lecteur d’une page ou d’un site à l’autre, et nous ne promettons pas qu’un clic deviendra un client. AdBubbles ne dépose aucun cookie, ne stocke aucun identifiant et ne collecte aucune donnée personnelle sur les lecteurs.
Un prix fixe par clic fait du numérateur un chiffre que l’annonceur peut vérifier
Sur AdBubbles, un annonceur achète un mot plutôt qu’une audience et paie un prix fixe pour chaque clic sur sa bulle. AdBubbles fixe ce prix, personne n’enchérit contre l’annonceur pour le mot, et un seul annonceur détient un mot-clé sur un site pendant le mois civil. Les pages vues et les ouvertures ne coûtent rien. La dépense du mois est donc le nombre de clics multiplié par un prix connu avant le lancement de la campagne, et ces deux éléments figurent dans le tableau de bord de l’annonceur.
Pour chaque mot-clé, l’annonceur voit combien de sites portent le mot et leur nombre estimé de pages vues par mois. Un annonceur peut créer une campagne, choisir ses mots et lire ces chiffres sans rien payer. Les pages consacrées aux annonceurs décrivent la vente des mots, et la page des tarifs publie le prix par clic dès qu’il est fixé. Une personne examine la création avant sa diffusion.
Mesurer ce qu’une publicité a provoqué exige des expériences qu’aucun petit budget ne peut mener
Randall Lewis et Justin Rao ont mesuré l’ampleur du problème dans le Quarterly Journal of Economics en 2015.7 Leurs vingt-cinq expériences de terrain menées avec de grands détaillants et courtiers américains représentaient au total 2,8 millions de dollars américains de publicité. Même ainsi, « l’intervalle de confiance médian du ROI dépasse 100 % de largeur, le plus étroit dépasse 50 % ». Une expérience instructive « peut facilement nécessiter plus de dix millions de semaines-personnes ». Une entreprise dont le budget mensuel se compte en centaines de dollars ne peut pas mener une telle expérience.
Une telle entreprise peut maintenir le prix fixe et compter le reste sur son propre site. Le clic issu d’une bulle porte des paramètres de campagne que les outils d’analyse de l’annonceur peuvent lire. La documentation de Google Analytics décrit utm_source comme le « Referrer » (site référent) et utm_campaign comme le « Product, slogan, promo code » (produit, slogan, code promo) d’une URL de destination.8 Le suivi des conversions sur AdBubbles est prévu ; aujourd’hui, un annonceur compte les conversions sur son propre site. Le tableau de bord de l’annonceur affiche les clics par mot-clé, par site et par jour, et exporte le tableau au format CSV.
Le coût par client baisse lorsqu’une plus grande partie des lecteurs des pages portant le mot se révèlent être des acheteurs, et seul le décompte de l’annonceur montre si cela s’est produit. Un prix connu ne baisse pas de lui-même, et l’on ne sait pas à l’avance quelles niches ont des lecteurs qui achètent. Les registres de commandes indiquent déjà quels clients comptés avaient déjà acheté, et répartir le décompte de cette façon ne coûte rien.
Un texte de réponse directe dans une bulle porte sa propre mention
Un texte de réponse directe a une forme unique, et une bulle la contient déjà. Elle comporte la mention « Ad » (publicité), un titre de quarante caractères au plus, un texte de quatre-vingt-dix caractères au plus, le domaine affiché de l’annonceur, un lien et une petite marque « Ads by AdBubbles ». La mention compte, car le guide de la Federal Trade Commission sur la publicité native qualifie de trompeuse une publicité qui donne l’impression d’être « indépendante, impartiale ou issue d’une source autre que l’annonceur qui la finance ».9 Le guide cite « Ad », « Advertisement », « Paid Advertisement » et « Sponsored Advertising Content » comme des termes susceptibles d’être compris. Une bulle porte le premier mot de cette liste : son texte obtient donc sa réponse de lecteurs qui savaient qu’ils lisaient une publicité.
La conséquence pratique est un registre à deux colonnes. Un mot détenu pendant un mois civil donne un chiffre de dépense pour ce mois : ses clics multipliés par un prix par clic fixé à l’avance. Un décompte de clients pour le même mois, tiré des propres registres de l’annonceur et réparti entre nouveaux acheteurs et acheteurs réguliers, donne l’autre. L’export quotidien du tableau de bord aligne les deux par date. Tenues pendant quelques mois, ces colonnes forment une série de coûts d’acquisition construite à partir de documents que l’entreprise détient déjà, et chaque entrée est un chiffre que l’annonceur peut vérifier.