Étude de cas
Adbrew aide VIVO à lancer ses activités au Canada grâce à une campagne axée sur l'IA, dépassant l'objectif de ventes de 79 %
En déployant Adbrew Intelligence — une suite d'agents d'IA contextuels — pour analyser la demande par mot-clé, le comportement des acheteurs et les dynamiques de catégorie propres au Canada, Adbrew a contribué à aider VIVO à lancer plus de 150 campagnes en trois mois, avec un niveau de performance comparable à celui des États-Unis dès le premier jour.
données clés
79 %
Ventes plus élevées par rapport à l'objectif de lancement
7,7 fois
retour sur les dépenses publicitaires (ROAS), en atteignant l'objectif de 7 à 8 fois
9,58 %
Taux de conversion, en hausse par rapport à 7 % grâce à l'optimisation par IA
Objectifs
VIVO, une marque américaine d'équipement de bureau qui vend des supports de moniteur, des plateaux pour clavier, des supports pour ordinateur portable et des accessoires ergonomiques, avait bâti de solides performances sur Amazon aux États-Unis avec un retour sur les dépenses publicitaires (ROAS) de 7 à 8 fois. Lorsque la marque s'est étendue au site de vente Amazon canadien, l'équipe a créé des campagnes manuellement pour établir une présence initiale, mais les résultats n'ont pas été à la hauteur.
Le taux de conversion au Canada s'est établi à 7 %, et le coût par clic (CPC) a atteint 1,16 $. Le problème fondamental était d'ordre structurel : Le Canada avait ses propres tendances de demande en matière de mots-clés, des dynamiques de catégories distinctes et un comportement des acheteurs différent de celui des États-Unis. Une petite équipe gérant des centaines de produits aux États-Unis et au Canada ne disposait d'aucun moyen efficace pour étudier cet environnement avec la profondeur requise. Les recherches qui auraient dû orienter la structure de la campagne — quels mots-clés généraient de la visibilité, où les concurrents occupaient des positions solides, quels termes correspondaient aux intentions de recherche des Canadiens — auraient pris des mois à rassembler manuellement.
Chaque produit nécessitant des stratégies de mots-clés individuelles, des décisions relatives au type de correspondance, une logique d'enchères et une analyse des emplacements, l'approche manuelle ne pouvait pas être mise à l'échelle. Chaque campagne était lancée sur la base d'hypothèses plutôt que de données, et les résultats s'en ressentaient. VIVO devait s'implanter au Canada en profondeur et rapidement, plus vite que tout processus manuel ne pouvait le permettre.
VIVO s'est associé à Adbrew, un partenaire avancé d'Amazon Ads proposant un logiciel de paiement au clic (PPC) Amazon qui contribue à aider les marques à optimiser leur publicité sur Amazon grâce à une technologie d'automatisation de pointe, afin de développer une stratégie capable de reproduire les performances atteintes aux États-Unis au Canada, sans passer par la phase habituelle d'essais et d'erreurs liée à l'entrée sur un nouveau marché. Les objectifs étaient ambitieux : atteindre un retour sur les dépenses publicitaires (ROAS) de 7 à 8 fois correspondant aux critères de référence des États-Unis, améliorer le taux de conversion au-delà de 9 %, réduire le coût par clic (CPC) en dessous de 1,10 $ et étendre la base de campagnes actives pour couvrir l'ensemble du catalogue de produits.
Approche
Adbrew a traité le Canada comme un pays nécessitant sa propre intelligence — et non comme une réplique des États-Unis. L'équipe a déployé son système d'IA exclusif, Adbrew Intelligence, une suite d'agents IA contextuels expressément conçus pour Amazon Ads. Les agents d'IA ont analysé plusieurs signaux en parallèle pour produire des campagnes fondées sur les réalités canadiennes, tandis que l'équipe conservait le contrôle de toutes les décisions stratégiques.
Les agents ont commencé par analyser les données de performance américaines de VIVO afin de faire ressortir les tendances de mots-clés, les combinaisons de types de correspondance et les structures associées à la conversion dans un Store établi. Le Canada a ensuite été analysé de façon indépendante selon trois flux de travail parallèles : le suivi en temps réel de la position dans les résultats de recherche par mot-clé pour cartographier la demande et l'intention; l'analyse de la position des Numéros d'identification standard d'Amazon (ASIN, Amazon Standard Identification Numbers) pour identifier les catégories où les concurrents occupaient des positions solides; et l'analyse par traitement automatique du langage naturel (TALN) des offres pour faire ressortir les termes que l'algorithme d'Amazon récompensait dans le contexte canadien.
Ces données ont été combinées dans un modèle de mot-clé reflétant le fonctionnement réel du Store canadien — et non celui du Store américain. Guidé par les contributions de l'équipe sur la structure et les priorités, leur agent de lancement de campagnes a généré des architectures de campagnes complètes pour l'ensemble du catalogue de VIVO : sélection de mots-clés, types de correspondance, logique d'enchères et pondération des emplacements. Plus de 150 campagnes lancées en trois mois — un triplement de la base de campagnes actives — créées dans le temps qu'un processus manuel aurait pris pour couvrir une fraction de ce volume.
Le système a géré les ajustements continus des enchères et des budgets au fur et à mesure que les données de performance en temps réel étaient reçues par l'intermédiaire d'Amazon Marketing Stream, permettant une optimisation continue sans intervention manuelle. Sponsored Products a capté les requêtes de navigation à forte intention, tandis que les publicités display ont élargi la portée auprès des acheteurs qui envisageaient des solutions ergonomiques dans les catégories connexes.
Cette méthodologie a démontré comment l'analyse basée sur l'IA peut éliminer la période de démarrage habituelle liée à l'expansion dans un nouveau pays, en générant des résultats structurés dès la première semaine plutôt qu'après des mois d'essais et d'erreurs.
Austin Schrock, directeur du marketing, VIVOCe qui nous aurait pris des mois pour restructurer nos campagnes publicitaires n'a pris que quelques jours avec l'agent IA d'Adbrew. L'IA a même découvert des mots-clés que nous avions manqués.
Résultats
Les résultats obtenus dans les trois mois suivant la mise en œuvre ont dépassé tous les objectifs, validant ainsi l'approche axée sur l'IA pour l'expansion dans de nouveaux pays.
Les ventes générées par les publicités dans le site de vente Amazon canadien ont dépassé l'objectif de 79 %, établissant une contribution significative aux revenus d'un pays qui avait jusqu'alors sous-performé¹. Le retour sur les dépenses publicitaires (ROAS) a atteint 7,7x — correspondant au point de référence des États-Unis de 7–8x et dépassant la base de référence de la campagne précédente de 6x, ce qui prouve que les performances canadiennes pouvaient atteindre la parité avec un Store établi lorsqu'elles s'appuient sur des données régionales adéquates2.
Le taux de conversion est passé de 7 % à 9,58 %, soit une amélioration de 37 % attribuable à la sélection de mots-clés éclairée par l'IA et à une architecture de campagne adaptée au comportement des acheteurs canadiens.3 Le coût par clic (CPC) a diminué de 1,16 $ à 1,02 $, ce qui démontre qu'une stratégie ciblée de mots-clés et d'emplacements a réduit le gaspillage tout en maintenant la visibilité.4
La portée de la campagne s'est considérablement élargie : Plus de 150 campagnes lancées en trois mois, ce qui représente une expansion trois fois supérieure de la base de campagnes actives.5 Ce volume aurait été impossible à atteindre manuellement dans le même délai, sans parler de la constance des performances obtenues.
Le succès a démontré que l'analyse pilotée par l'IA — combinée à une supervision stratégique humaine — peut condenser des mois d'apprentissage en quelques semaines, permettant aux marques de s'implanter dans de nouvelles zones géographiques à pleine performance dès le premier jour, plutôt que d'accepter une longue période de montée en puissance.
Sources
1-5 VIVO, Canada, 2026.