Google Ads Mix Experiments : Comment tester l’efficacité de votre mix publicitaire ?

Qu’est-ce que les Mix Experiments ?

Contrairement aux tests classiques qui se limitent à une seule campagne, les Mix Experiments permettent de créer jusqu’à 5 bras d’expérimentation. Chaque « bras » peut contenir un mélange différent de types de campagnes, de budgets et de paramètres.

Concrètement, vous pouvez désormais diviser votre trafic de manière égale pour comparer deux stratégies globales :

• Bras A : Structure classique (Search + Shopping standard).
• Bras B : Structure moderne (Search + Performance Max).

Google se charge de répartir le trafic pour que la comparaison soit statistiquement fiable.

Pourquoi est-ce une révolution ?

Chez This Is Why Agency, nous prônons une approche pilotée par la donnée (data-driven). Cette mise à jour change la donne pour trois raisons :

1. Vision Holistique : On ne regarde plus la performance d’un levier en silo, mais l’impact sur le compte global.
2. Optimisation du Budget : Vous pouvez tester si l’ajout d’un budget sur Demand Gen aide réellement vos campagnes Search à convertir plus (effet d’assistance).
3. Réduction de l’incertitude : Plus besoin de « deviner » si Performance Max cannibalise vos autres campagnes ; vous pouvez désormais le prouver par l’A/B test.

Nos conseils d’experts pour réussir vos tests

Pour tirer le meilleur parti de cette bêta, voici les bonnes pratiques recommandées :

• Ne changez qu’une variable à la fois : Si vous testez un nouveau type de campagne, gardez les mêmes budgets totaux entre les deux bras pour ne pas fausser les résultats.
• Soyez patient : Google recommande de faire tourner ces tests pendant 6 à 8 semaines. La phase d’apprentissage de l’IA est cruciale.
• Choisissez le bon indicateur : Ne regardez pas seulement le CPC. Concentrez-vous sur le ROAS (Retour sur investissement publicitaire) ou le CPA (Coût par acquisition) global.

Réflexion poussée : Vers la fin des silos marketing

Cette annonce de Google (relayée par des sources comme Search Engine Land) confirme une tendance lourde : l’automatisation. Aujourd’hui, le succès ne dépend plus de l’optimisation d’un mot-clé précis, mais de la capacité de l’algorithme à trouver le bon utilisateur sur le bon canal au bon moment.

Les Mix Experiments sont l’outil qui manquait pour valider scientifiquement ces stratégies hybrides. C’est un pas de plus vers un marketing où l’humain définit la stratégie et le cadre de test, tandis que la machine optimise l’exécution.