AB Testing : la démarche capitale pour obtenir les meilleurs rendements publicitaires

Dans le domaine du Marketing SEA, l’AB testing (ou test A/B, parfois appelé split testing) est une technique indispensable pour optimiser les performances des campagnes publicitaires. Il s’agit de faire fonctionner deux versions d’un même élément de campagne (A et B) en parallèle, afin de comparer leurs résultats et déterminer objectivement la meilleure approche. En clair, l’AB testing permet de prendre des décisions basées sur la donnée plutôt que sur des suppositions. Ce guide explique en détail le fonctionnement de l’AB testing dans Google Ads, les étapes de mise en place, les outils disponibles (internes et externes), les métriques à suivre et les erreurs à éviter.

Qu’est-ce que l’AB testing sur Google Ads et comment ça fonctionne ?

L’AB testing Google Ads consiste à tester une modification sur vos annonces ou paramètres de campagne (version B) en la comparant à la configuration initiale (version A), le tout en répartissant le trafic entre les deux versions de manière contrôlée et simultanée. 

Google Ads intègre nativement l’AB Testing via la fonctionnalité Experiments (anciennement “Drafts & Experiments”) qui permet de créer un « double » de votre campagne ou de vos annonces, puis de diffuser l’original et l’expérimentation en parallèle sur un pourcentage de budget défini. 

L’objectif est d’observer laquelle des deux versions obtient les meilleures performances sur les indicateurs de succès choisis (taux de clics, conversions, etc.), tout en garantissant un partage équitable du budget et de l’exposition.

Google Ads ne détériore pas les performances de votre campagne originale durant un AB Testing : seule une portion du budget est allouée à l’expérience, le reste continue d’être investi sur la campagne initiale.

Ainsi, la version de contrôle (A) et la variante (B) tournent en parallèle auprès d’audiences similaires, ce qui assure une comparaison fiable sans prendre de risque excessif. 

Si l’expérience (B) délivre de meilleurs résultats, il est ensuite possible d’appliquer les changements gagnants à la campagne originale en un clic, ou bien de convertir l’expérimentation en une nouvelle campagne permanente.

Ce que l’on peut tester avec Google Ads

 la plateforme permet de tester une variété d’éléments liés à vos campagnes. Par exemple, pour les campagnes Réseau de Recherche ou Display, vous pouvez expérimenter des changements tels que : les stratégies d’enchères automatiques (Smart Bidding), les types de correspondance des mots-clés, les pages de destination (landing pages), les ciblages d’audience ou encore la structure des groupes d’annonces.

En somme, la plupart des paramètres importants d’une campagne Google Ads peuvent faire l’objet d’un AB Testing. Que vous meniez une campagne Search, Display, Shopping ou un autre type de campagne SEA, l’outil d’expériences s’adapte et vous offre un champ d’optimisation large. Même les campagnes vidéo ou Performance Max disposent de possibilités de tests pour comparer différentes configurations.

Exemple concret : vous pourriez vouloir tester deux versions d’un élément précis de votre campagne. Imaginons que vous soupçonniez qu’une nouvelle page de destination pourrait améliorer votre taux de conversion. Grâce aux expériences Google Ads, vous pouvez répartir, par exemple, 50 % du trafic vers l’URL de la page de destination originale (A) et 50 % vers la nouvelle page de destination (B). 

Après quelques semaines, vous comparerez les performances des deux groupes de visiteurs. Si la variante B génère significativement plus de conversions avec un coût par conversion plus faible, vous pourrez appliquer cette nouvelle page à votre campagne de façon permanente.

Ce principe peut s’appliquer également à d’autres formes d’AB Testing, comme comparer deux accroches publicitaires différentes, deux enchaînements d’enchères (enchères manuelles vs. Smart Bidding), deux paramétrages de ciblage, etc. L’essentiel est de ne changer qu’un seul grand facteur à la fois pour bien isoler la cause des différences de performance.

Étapes pour mettre en place un AB Testing dans Google Ads

Mettre en place un AB Testing sur Google Ads se fait en quelques étapes méthodiques. Voici un processus étape par étape (sous forme de checklist) pour organiser et exécuter correctement votre expérimentation :

1. Définir l’objectif de l’AB Testing et l’hypothèse : Identifiez précisément ce que vous voulez tester et pourquoi. S’agit-il d’une nouvelle formulation d’annonce ? D’une autre page de destination ? D’un enchérissage différent ? Établissez une hypothèse claire (par exemple : “La version B de l’annonce aura un taux de clics supérieur car elle met en avant une promotion spéciale”). Déterminez également le KPI principal qui servira de critère de succès (CTR, taux de conversion, CPA, etc. Il faut idéalement un KPI en lien direct avec vos objectifs de campagne, voir notre page sur les KPI SEA).
   
2. Créer un brouillon de campagne ou une variation : Dans l’interface Google Ads, rendez-vous dans la section Experiments (Expériences) depuis le menu « Campagnes ». Cliquez sur “+” pour créer une nouvelle expérience. Deux options s’offrent à vous :
   
   • Custom Experiment (Expérience personnalisée) : il s’agit de dupliquer la campagne existante en mode brouillon, puis d’y apporter la modification que vous souhaitez tester (par exemple, activer une autre stratégie d’enchère, modifier le budget, remplacer une annonce, etc.). Vous pourrez ensuite lancer ce brouillon en parallèle de la campagne originale.
     
   • Ad Variations (Variations d’annonce) : utile pour tester rapidement des variantes d’annonces textuelles à grande échelle. Cette fonctionnalité permet d’appliquer automatiquement une modification sur vos annonces (par exemple remplacer un mot dans le titre, changer l’URL finale, etc.) pour créer la variante B, sans avoir à dupliquer manuellement chaque annonce. Les variations d’annonce peuvent porter sur les titres, descriptions, URL finales ou mobile, etc., et Google Ads se chargera de diffuser aléatoirement l’annonce modifiée par rapport à l’annonce originale.
     
3. Paramétrer l’expérience : Donnez un nom explicite à votre test (par ex. “AB Testing Promo -20% vs -10%”). Sélectionnez la campagne d’origine si vous avez opté pour un brouillon personnalisé. Choisissez la période de déroulement du test (dates de début et de fin, ou durée estimée). Allouez une fraction du trafic/budget à la variante expérimentale, souvent 50/50 pour un AB Testing classique mais vous pouvez choisir un autre split (par ex. 30 % B vs 70 % A) si pour des raisons de prudence vous préférez limiter l’exposition de la variante. Google Ads utilise un système de cookies pour s’assurer qu’un même utilisateur ne voit qu’une des deux versions tout le long du test, ce qui évite qu’un internaute soit exposé aux deux variantes et fausse les résultats.
   
4. Lancer le test et surveiller sa progression : Démarrez l’expérience et laissez-la tourner pendant une durée suffisante. Surveillez régulièrement les performances via le tableau de bord des expériences Google Ads. Celui-ci affiche un résumé comparatif des métriques clés (clics, impressions, coût, conversions, etc.) entre la campagne test et la campagne originale. Google Ads fournit également un scorecard indiquant l’écart de performance estimé entre A et B pour chaque métrique, ainsi qu’un intervalle de confiance sur cet écart. Par exemple, vous pourriez voir que la variante B obtient +12 % de conversions avec un intervalle de confiance de 95 % situé entre +8 % et +16 %. Un astérisque bleu signale lorsque le résultat est statistiquement significatif à 95 % de confiance.
   
5. Analyser les résultats et conclure : Une fois que le test a accumulé assez de données (voir section sur les métriques et la durée), identifiez la version gagnante sur la base du critère principal défini à l’étape 1. Vérifiez également les autres indicateurs pour s’assurer qu’il n’y a pas de contrepartie négative (par ex., une annonce B a un meilleur taux de clic, mais un taux de conversion plus faible ce qui la rend moins performante en termes de CPA). Si les résultats sont probants et significatifs, deux choix s’offrent à vous :
   
   • Appliquer les changements : Google Ads permet d’un clic d’appliquer la variante gagnante de l’AB Testing à votre campagne d’origine. La campagne initiale sera alors mise à jour avec les paramètres de la version B.
     
   • Créer une nouvelle campagne : vous pouvez aussi choisir de séparer complètement la variante gagnante en une campagne distincte (par exemple si vous testiez une nouvelle stratégie et que vous souhaitez garder également l’ancienne campagne active en parallèle).

Si aucun gagnant clair ne se dégage (écart faible ou non significatif), il peut être préférable de ne rien changer pour l’instant, ou de prolonger le test. Astuce : Google recommande de laisser courir une expérience au moins 2 à 3 semaines pour obtenir suffisamment de données et compenser les variations journalières. Si le doute persiste, envisagez d’augmenter la part de trafic ou le budget alloué à l’expérience afin de recueillir plus de données.

Outils intégrés de Google Ads pour l’AB testing

Google Ads fournit plusieurs outils internes facilitant la mise en place de tests A/B sans avoir besoin de solutions externes. Voici les principales fonctionnalités à connaître :

• Les Expériences (Drafts et Experiments) : C’est le module central d’AB testing dans Google Ads. Accessible depuis le menu Campagnes > Expériences, il permet de dupliquer une campagne existante sous forme de draft (brouillon), d’y apporter des modifications, puis de la lancer en parallèle de l’originale en choisissant le % de trafic à attribuer. On parle alors de campagne “expérimentale” (variant B) versus la campagne “de contrôle” (variant A). 
• Les Variations d’annonces (Ad Variations) : Cet outil complémentaire, accessible depuis la même section Expériences, est spécifiquement conçu pour tester rapidement des variantes d’annonces textuelles à grande échelle. Plutôt que de créer manuellement des dizaines de nouvelles annonces légèrement modifiées, la fonction Variations d’annonces vous permet d’appliquer automatiquement un changement sur l’ensemble d’un ensemble d’annonces selon des critères choisis (toutes les annonces d’une campagne, d’un groupe, ou filtrées par mot-clé contenu dans le texte, etc.). L’avantage est un gain de temps immense pour tester des différences de wording, d’appel à l’action, ou d’éléments d’annonce sur l’ensemble d’un compte. Après le test, une interface dédiée permet de voir le taux de variation de chaque métrique pour la nouvelle annonce par rapport à l’originale (ex : la nouvelle formulation du titre a apporté +5% de CTR mais -2% de conversions). Si une variation est concluante, vous pouvez là aussi l’appliquer définitivement en un clic à toutes les annonces concernées.
  
• La rotation des annonces (règle d’optimisation) : Indirectement, mentionnons que Google Ads, hors utilisation du module Expériences, effectue déjà une forme d’AB testing automatique sur les annonces au sein d’un même groupe. En effet, si vous avez plusieurs annonces actives dans un groupe d’annonces, et que vous laissez la rotation sur l’option “Optimiser”, la régie va diffuser plus fréquemment l’annonce qui obtient les meilleurs résultats (généralement en termes de taux de clic ou de conversions) afin d’optimiser la performance globale. Cependant, ce processus automatique n’est pas transparent sur la significativité statistique et ne vous permet pas de contrôler précisément quelle proportion de trafic va à chaque variation ni de forcer une diffusion équitable. Pour des tests rigoureux, il est donc recommandé d’utiliser les Expériences ou Variations d’annonces décrites ci-dessus, qui offrent un cadre de test plus scientifique (répartition 50/50, durée définie, mesure précise des écarts). Ensuite, en exploitation courante, vous pourrez bénéficier de l’optimisation automatique une fois que vous aurez identifié manuellement les éléments gagnants via vos tests.
  

En résumé, Google Ads fournit en standard tout le nécessaire pour effectuer des phases d’AB Testing sur vos campagnes SEA sans effort technique : dupliquez, modifiez, testez, mesurez, puis déployez ce qui marche. Ces outils internes sont puissants, gratuits et intégrés à la plateforme, il serait dommage de ne pas en tirer parti pour améliorer continuellement vos résultats.

Outils externes d’AB testing (Google Optimize, Optimizely, VWO, …)

En plus des fonctionnalités natives de Google Ads, il existe des outils externes d’AB testing qui peuvent s’avérer utiles pour aller plus loin, notamment pour tester des éléments qui ne relèvent pas directement de la configuration de la campagne, mais plutôt de l’expérience utilisateur sur le site web (landing pages, parcours client, design, etc.). Voici un aperçu des solutions externes et de leurs cas d’usage par rapport à Google Ads :

• Google Optimize : Il s’agissait de l’outil gratuit de Google dédié à l’AB testing de contenu de site web (et ex-API Google Website Optimizer). Directement intégré à Google Analytics, Google Optimize permettait de créer des variantes de pages (changement de texte, d’images, de mise en page…) et de répartir le trafic entre ces versions pour mesurer laquelle engendre le meilleur taux de conversion. On pouvait l’utiliser pour les visiteurs provenant de Google Ads (par exemple en ne testant que sur une audience de campagne spécifique). Néanmoins, Google Optimize a été discontinué fin 2023. Google a annoncé concentrer ses efforts sur l’intégration de fonctionnalités de test au sein de Google Analytics 4 à terme, et a recommandé plusieurs solutions partenaires pour le remplacer.
  
• Optimizely : C’est l’une des plateformes d’AB testing et de personnalisation les plus connues du marché. Optimizely permet de réaliser des tests très avancés sur votre site web ou application : tests A/B classiques, tests multivariés (plusieurs éléments changés simultanément), ciblage de segments précis, et même des expérimentations côté serveur pour tester des fonctionnalités produit. Par rapport à Google Ads, Optimizely va vous servir surtout à optimiser vos pages de destination ou votre tunnel de conversion en dehors de l’annonce elle-même. Par exemple, vous pouvez tester deux versions d’une page d’inscription (une avec un formulaire court vs long) pour voir laquelle convertit le mieux les visiteurs provenant de vos annonces. Optimizely fournit des analyses poussées et s’adresse plutôt à des grandes entreprises ou équipes marketing matures (c’est une solution payante, assez coûteuse). Depuis l’arrêt de Google Optimize, Google cite Optimizely comme l’un des successeurs recommandés pour les tests sur site.
  
• VWO (Visual Website Optimizer) : VWO est un autre outil SaaS populaire pour l’optimisation de conversion. Il offre une interface visuelle pour créer des variantes de pages sans coder (déplacer des blocs, changer des couleurs, etc.), la possibilité de faire de l’AB testing, du split URL (envoyer un % d’utilisateurs vers une autre URL totalement différente, pratique pour tester deux versions entièrement distinctes d’une page), et de la personnalisation. Pour un spécialiste SEA, VWO sera surtout utile pour tester différentes conceptions de landing pages en parallèle de vos campagnes Google Ads. Par exemple, si vous hésitez entre deux templates de page pour accueillir le trafic de vos annonces, vous pouvez utiliser VWO pour rediriger aléatoirement la moitié des visiteurs vers la page A et l’autre moitié vers la page B, puis mesurer laquelle génère le meilleur taux de conversion. Comme Optimizely, VWO est payant et davantage orienté mid-market/entreprise. Google l’a également mis en avant comme alternative suite à la fin d’Optimize.
  
• Autres outils et plateformes : Il existe de nombreuses autres solutions d’AB testing, chacune avec ses spécificités. AB Tasty (un acteur français du domaine, couvrant tests et personnalisation, mentionné aussi par Google comme alternative recommandée), Unbounce (spécialisé dans la création et le test de landing pages, très utile pour les besoins des campagnes marketing. Unbounce permet de concevoir rapidement plusieurs variantes de pages d’atterrissage et de répartir le trafic entre elles pour voir laquelle performe le mieux), Kameleoon, Adobe Target, etc. Le choix dépendra de votre budget, de vos ressources techniques et de l’ampleur de vos besoins en optimisation.

Quand utiliser un outil externe vs Google Ads pour l’AB Testing? 

Si l’AB Testing porte sur un élément purement lié à la plateforme publicitaire (par ex. le texte de l’annonce, l’enchère, le ciblage), il est souvent plus simple et efficace de rester dans l’environnement Google Ads (Experiments) pour réaliser l’AB Testing. En revanche, pour tester des changements sur votre site web ou landing page (le design d’un formulaire, le message commercial de la page, ou toute modification UX), les outils externes sont indispensables.

Google Ads Experiments permet certes de faire un split de trafic entre deux URLs de page de destination différentes, mais il ne sait pas modifier le contenu d’une page. Pour ce faire, il faut que vous ayez déjà créé vous-même deux versions de la page hébergées chacune à un URL distinct pour que l’AB Testing soit efficace.

Des solutions comme Optimizely ou VWO, elles, peuvent dynamiquement modifier l’apparence ou le contenu de votre page sans création de deux URLs, en surcouche via un script. Elles offrent aussi des options de ciblage plus granulaires (par exemple, ne faire le test qu’auprès des visiteurs mobiles, ou seulement sur le trafic provenant d’une certaine campagne, etc.) et des indicateurs orientés expérience utilisateur (taux de scroll, comportements, etc.). 

En résumé, utilisez les Expériences Google Ads pour optimiser vos campagnes publicitaires, et tournez-vous vers des outils de CRO (Conversion Rate Optimization) externes pour optimiser ce qui se passe après le clic sur l’annonce.

Les deux approches sont complémentaires dans une stratégie SEA globale, et il n’est pas rare d’enchaîner un test Google Ads (ex : nouvelle annonce qui augmente le taux de clics) avec un AB Testing sur le site derrière (ex : nouvelle page d’atterrissage pour améliorer le taux de conversion de ces clics). Pensez-y lors de la création de vos landing pages pour maximiser la synergie entre annonce et page de destination.

Les métriques clés à surveiller pendant un AB testing

Un aspect crucial de l’AB testing est de savoir quelles métriques analyser pour déterminer correctement la version gagnante. Les indicateurs pertinents peuvent varier selon la nature du test, mais de manière générale en SEA on distinguera :

Métrique	Description
Taux de Clics (CTR)	Indique l’attractivité d’une annonce. Un CTR plus élevé pour B que pour A est un bon signe, mais doit être associé à des métriques de conversion pour évaluer l’efficacité globale.
Taux de Conversion	Mesure le pourcentage de clics menant à une conversion. Essentiel pour évaluer l’efficacité d’une page de destination ou d’une offre. B peut avoir un CTR inférieur mais un meilleur taux de conversion.
Coût par Conversion (CPA)	Indique le coût moyen de chaque conversion. L’objectif est de réduire le CPA. Si B convertit plus efficacement ou à moindre coût, son CPA sera inférieur à celui de A, ce qui est favorable.
Taux d’Impression et Position Moyenne	Métriques secondaires qui peuvent fournir du contexte. Une position moyenne plus élevée pour B peut influencer d’autres métriques. Surveillez le Quality Score et les impressions éligibles.
ROI / ROAS	Pour les campagnes e-commerce, le ROAS (revenu généré / coût publicitaire) est crucial. B peut avoir moins de conversions mais un chiffre d’affaires supérieur si la valeur des conversions est plus élevée.
Engagement sur site	Bien que non mesuré directement par Google Ads, l’utilisation de Google Analytics permet de suivre des indicateurs comme le taux de rebond et le temps passé sur la page. Une landing page B performante peut améliorer le taux de conversion.

En règle générale, définissez 1 ou 2 KPIs principaux avant de lancer l’AB Testing (par exemple CTR et taux de conversion si vous testez un texte d’annonce, ou taux de conversion seul si vous testez une page web) afin de savoir sur quoi juger le succès. Suivez malgré tout les autres métriques importantes pour détecter tout effet de bord. 

Erreurs courantes à éviter lors de l’AB testing Google Ads

L’AB testing est puissant, mais encore faut-il bien le réaliser. Pour vous éclaircir à ce sujet, voici une checklist des erreurs fréquentes qui peuvent biaiser vos AB testing ou mener à de mauvaises conclusions, accompagnées de conseils pour les éviter :

• Modifier plusieurs choses à la fois : C’est l’erreur numéro un. Si vous changez simultanément le texte de l’annonce et la page de destination et le ciblage, vous ne saurez pas quel facteur a réellement causé une différence de performance. Respectez le principe “une variable testée à la fois”. Si vous avez plusieurs hypothèses, faites plusieurs tests distincts. Par exemple, ne changez que le titre de l’annonce dans un test, puis séparément testez la page de destination. Cela vous donnera des résultats clairs et exploitables.
  
• Ne pas atteindre un volume suffisant : Arrêter l’AB Testing trop tôt est une erreur fréquente. Sous l’impatience d’obtenir des résultats, on pourrait être tenté de déclarer un gagnant après seulement quelques jours et une poignée de conversions. Or, c’est insuffisant pour fiabiliser la conclusion. Laissez le test courir assez longtemps (au minimum 2 semaines, idéalement 3-4 semaines) et/ou jusqu’à obtenir un nombre significatif de conversions (selon votre taux de conversion, visez par exemple au moins 100 conversions par variante ou un niveau de confiance de 95% sur l’écart mesuré). Un test interrompu prématurément peut vous faire adopter une variante qui n’était pas réellement meilleure, juste chanceuse sur un petit échantillon.
  
• Répartir le trafic de façon déséquilibrée ou inappropriée : Si vous ne faites pas un split 50/50, assurez-vous d’avoir une raison valable (par ex., tester une nouveauté risquée sur 10% du trafic d’abord). Quoi qu’il en soit, chaque version doit recevoir assez de trafic et de budget pour être viable. Par exemple, ne testez pas une variante sur 90 % du budget et l’autre sur 10 % car dans ce cas de figure, la seconde pourrait manquer de données pour rattraper la première. De même, évitez de changer d’autres paramètres en parallèle de l’AB Testing (ex : augmenter fortement le budget global en cours de test) car cela peut introduire un biais entre A et B.
  
• Ne pas tenir compte du calendrier et de la saisonnalité : Comparez toujours A et B sur des périodes strictement identiques. L’avantage des expériences Google Ads, c’est que A et B tournent en même temps, éliminant le biais temporel. Toutefois, si vous faites des AB testing “manuels” (par ex. diffuser une annonce pendant une semaine puis une autre la semaine suivante), les conditions ne sont pas équivalentes car un événement externe ou une tendance saisonnière peut fausser la comparaison. Idéalement, utilisez les fonctionnalités Experiments pour du simultané. Si ce n’est pas possible, essayez d’au moins neutraliser les facteurs de calendrier (ne comparez pas une semaine creuse à une semaine de pic d’activité). De même, veillez à ce que la période du test n’inclue pas un événement inhabituel (fêtes, soldes, actu forte) à moins que ce soit volontaire, et dans ce cas prolongez au-delà pour lisser.
  
• Ignorer les résultats “inconfortables” : Parfois, la phase AB Testing peut montrer que votre hypothèse était fausse, par exemple la nouvelle version B fait pire que A  à votre surprise. Il peut être tentant de chercher des excuses (“pas assez de temps”, “mauvaise semaine”) et de ne pas accepter le résultat. Cela fait partie du jeu ! Un test est fait pour apprendre, et même un résultat négatif est instructif. Évitez le biais de confirmation qui consisterait à ne retenir que les chiffres allant dans votre sens. Si le test est correctement mené et statistiquement fiable, fiez-vous aux données, même si elles contredisent votre intuition initiale. Vous économiserez du budget à long terme en ne déployant pas un changement inefficace.
  
• Ne pas implémenter les enseignements : Un A/B test ne s’arrête pas à la déclaration d’un gagnant. L’erreur serait de ne pas agir ensuite. Si la variante B l’emporte clairement, appliquez-la rapidement à l’ensemble de vos campagnes concernées (via le bouton “Apply” dans Google Ads Experiments par exemple). Inversement, si la variante testée était moins bonne, archivez-la et conservez la version A. On voit parfois des équipes faire des tests, obtenir des résultats, puis tarder à modifier leurs campagnes en conséquence. C’est un risque puisque pendant ce temps, elles perdent potentiellement des conversions ou de l’argent. Capitalisez sur chaque test en mettant en œuvre les conclusions dès que possible.
  
• Négliger l’expérience utilisateur globale : Un piège est de se focaliser uniquement sur la métrique finale sans considérer le ressenti utilisateur. Par exemple, tester une annonce ultra accrocheuse peut booster le CTR (plus de gens cliquent) mais si le message sur-promet quelque chose que la landing page ne tient pas, vous risquez de frustrer les visiteurs (donc conversions en berne, voire image de marque écornée). Autrement dit, assurez-vous que vos tests restent dans le cadre d’une expérience utilisateur cohérente. Un test doit améliorer un indicateur sans en dégrader gravement un autre ni créer d’effet pervers. Soyez attentifs aux signaux qualitatifs (feedback, taux de rebond, etc.) surtout pour des changements très visibles pour l’utilisateur.

En évitant ces erreurs courantes, vous garantissez à vos A/B tests d’être fiables et riches d’enseignements pour optimiser vos campagnes. Chaque test bien mené vous fait gagner en savoir SEA (et en performance), alors autant faire en sorte d’en tirer le maximum de valeur en suivant les bonnes pratiques.

Google Ads vs plateformes externes : comparaison des possibilités d’AB testing

Comme nous l’avons abordé, il existe deux approches pour faire de l’AB testing en marketing digital : utiliser les fonctionnalités natives de Google Ads d’une part, ou passer par des outils externes d’autre part. Chacune a ses avantages et ses limites. Le tableau comparatif ci-dessous résume les principales différences entre ces deux options :

Critère	A/B tests intégrés Google Ads	A/B tests via plateformes externes
Portée des tests	Variables liées à la campagne publicitaire : textes d’annonces, enchères, mots-clés, ciblages, stratégie de diffusion, pages de destination (en comparant deux URLs)	Éléments du site web et du parcours utilisateur : mise en page des landing pages, design, contenu rédactionnel du site, fonctionnalités de conversion, etc. Ne se limite pas à la pub mais optimise la conversion post-clic.
Mise en place technique	Très simple, via l’interface Google Ads. Aucun code à installer. Il suffit de créer une expérience ou variation, Google Ads gère la répartition du trafic et la collecte des résultats. Accessible même aux débutants en quelques clics.	Requiert d’intégrer un script ou tag sur votre site (ou d’utiliser un outil de création de pages). La configuration se fait sur la plateforme externe (Optimizely, VWO, etc.), avec éventuellement des règles de ciblage. Nécessite un peu plus de compétences techniques (ou l’aide d’un développeur, surtout pour les tests avancés).
Mesure et données	Les résultats s’observent dans Google Ads directement : clics, CTR, conversions, CPA… avec calcul des écarts et significativité automatique. Focus sur les KPI marketing SEA (coût, conversions).	Les résultats sont mesurés par l’outil ou via Analytics : taux de conversion site, comportement utilisateur, revenue… Focus sur les KPI UX et CRO (par ex. taux de réussite d’une étape du funnel). Il faut parfois consolider avec les données Google Ads pour une vue complète (liaison manuelle des conversions, etc.).
Coût	Inclus gratuitement dans Google Ads. Pas de frais supplémentaires pour utiliser Experiments ou Ad Variations.	La plupart des plateformes de testing externes sont payantes (Optimizely, VWO, AB Tasty… ont des abonnements). Il existe quelques outils gratuits ou freemium, mais avec des limites. Google Optimize, lui, était gratuit mais a été arrêté en 2023.
Capacités avancées	Limité à du AB testing “classique” sur des variantes prédéfinies. Pas de test multivarié complexe (test de plusieurs éléments simultanément) ni de personnalisation avancée via Google Ads.	Permet des tests multivariés (combinaison de plusieurs changements en même temps), des tests à plus de 2 variantes, de la personnalisation (montrer une version spécifique à un segment d’audience). Par exemple, Optimizely et VWO gèrent nativement le MVT (multi-variant testing) et la personnalisation.
Exemples d’utilisation	Optimiser les performances publicitaires : tester deux versions d’annonce, tester une nouvelle enchère, comparer deux ciblages d’audience, tester l’ajout de mots-clés larges vs exact, tester une nouvelle extension d’annonce… Tout ce qui impacte le clic et la conversion avant l’arrivée sur le site.	Optimiser la conversion sur le site : tester deux designs de page de formulaire, deux offres promotionnelles affichées, changer la couleur d’un CTA, repositionner un bloc de témoignages, voire tester des fonctionnalités (ex: processus de paiement en 3 étapes vs 4 étapes). Idéal pour améliorer le taux de conversion des landing pages [création de landing pages] et l’UX sans toucher aux campagnes.

(Remarque : ces approches ne s’opposent pas, elles se complètent au sein d’une stratégie digitale globale. Un annonceur SEA performant utilise généralement Google Ads Experiments pour maximiser ses campagnes SEA et des outils de CRO pour maximiser la transformation du trafic obtenu).

Intégrez l’AB testing à votre stratégie SEA

Pour conclure, l’AB testing sur Google Ads est un levier puissant d’optimisation continue de vos campagnes SEA. En testant de manière méthodique chaque élément comme les annonces, enchères, mots-clés, pages de destination, vous basculez progressivement vos investissements vers ce qui fonctionne le mieux. Dans un même temps, vous minimiser les risques grâce à la répartition du trafic. Cet effort d’amélioration continue s’inscrit dans une démarche data-driven, où chaque décision est guidée par la performance mesurée.

N’hésitez pas à multiplier les tests A/B, même sur des détails, car les gains incrémentaux s’additionnent pour au final faire une grande différence sur votre ROI. Toutefois, rappelez-vous de toujours tester une chose à la fois, de définir des hypothèses claires et des KPIs pertinents, et de laisser suffisamment de temps pour obtenir des résultats fiables. Suivez de près vos KPI SEA durant les tests et tirez-en des enseignements concrets.En intégrant l’AB testing dans votre boîte à outils de marketeur SEA, vous développerez une véritable culture de l’expérimentation. Chaque campagne deviendra l’occasion d’apprendre ce qui résonne le plus avec votre audience et d’améliorer vos résultats. Alors, prêt(e) à lancer votre prochain AB Testing sur Google Ads ? Analysez, testez, optimisez… et répétez ! Passez à la vitesse supérieure et inscrivez-vous dès maintenant à notre formation SEA pour faire de vos AB Testing, un véritable levier de croissance pour vos campagnes publicitaires !