Découvrez comment les annonceurs peuvent utiliser les solutions Amazon Ads en guise de moteur de tests des créations

De nombreux annonceurs prennent leurs décisions en matière de création comme ils l'ont toujours fait : en utilisant des retours qualitatifs, des briefs créatifs reposant sur des hypothèses, des petits groupes tests et des bilans post-campagnes. Ces approches montrent ce qui s'est passé, mais expliquent rarement ce qui a influencé les comportements des audiences ou la manière dont les décisions en matière de création se propagent à l'ensemble du parcours client.

Amazon Ads propose quelque chose de structurellement différent. Il vous permet de tester des créations par rapport à des signaux d'achat et de streaming afin de mieux comprendre quels sont les messages qui font écho auprès des audiences que vous ciblez.

Ces tests des créations vont au-delà des statistiques d'attention en faisant le lien entre l'exposition à la publicité et certains résultats commerciaux comme la considération et l'achat. Ainsi, chaque test montre quelle est la véritable incidence de chaque publicité sur l'activité.

Chez Flywheel, nous considérons les tests des créations comme faisant partie intégrante de votre stratégie en entonnoir. À l'aide d'Amazon Marketing Cloud (AMC) et de nos cadres de suivi et de mesures propriétaires, nous aidons les marques à comprendre le lien entre les créations sur le haut de l'entonnoir et la notoriété, la considération et les résultats commerciaux en mesurant ses effets sur l'ensemble du parcours client. En nous reposant sur notre travail avec de grandes marques, nous avons rassemblé cinq conseils pour vous aider à créer un système d'apprentissage des créations actif en continu qui contribue à améliorer les performances sur l'ensemble de l'entonnoir.

1. Commencer par la question

Des tests des créations solides commencent par une hypothèse ciblée qui s'inscrit dans le comportement des consommateurs. L'approche de Flywheel est unique dans le sens où nous étudions l'ensemble de l'entonnoir en même temps et utilisons les signaux de vente au détail d'Amazon afin d'aider nos clients à répondre à des questions commerciales complexes. Les audiences en streaming sont-elles exposées à votre marque après qu'elle est apparue dans les résultats de recherche ? Les consommateurs parcourent-ils des lots avant d'acheter des unités individuelles ? Les premiers acheteurs de la marque consultent-ils des pages produit sans effectuer de conversions ?

Avec de nombreuses solutions publicitaires, un test des créations vous indique quelles personnes ont interagi et l'histoire s'arrête là. Avec AMC, vous pouvez comprendre comment les audiences évoluent pendant tout leur parcours.

Chez Flywheel, nous commençons par établir une cartographie de la santé actuelle de votre entonnoir. Dans quelle direction les audiences progressent-elles ? Où abandonnent-elles ? Dans quels cas, la création peut-elle faire office de levier ? Nous concevons ensuite des tests qui mesurent l'influence des décisions en matière de créations sur les déplacements au sein de l'entonnoir. Cette création génère-t-elle plus de notoriété « premier achat de la marque » qui se convertit en aval ? Est-elle associée à l'augmentation du taux d'achats répétés auprès des audiences existantes ?

Avant le lancement, il est important de mettre en phase la statistique de réussite associée à cette vue en entonnoir qu'il s'agisse du taux de conversion, du taux de vues de la page produit, du nombre d'unités par commande, de la part de premiers achats de la marque, de l'activité de recherche de la marque ou du comportement répété sur une période de 30 à 60 jours. Ensuite, il vous faut connecter cette statistique à une question plus large sur l'entonnoir : cette création connecte-t-elle les audiences pertinentes aux résultats d'achat ?

2. Limiter les variables

Une conception de tests plus propre entraîne de meilleures décisions, en particulier lorsque vous effectuez des mesures sur l'ensemble de l'entonnoir. Nous conseillons aux annonceurs d'isoler une ou deux variables de créations à la fois tout en ne touchant pas aux autres éléments. Si vous modifiez en même temps le titre, les images, l'offre et les audiences, les résultats seront plus difficiles à interpréter. Une meilleure approche consiste à conserver le produit, les audiences, le budget et l'expérience de destination constants tout en ne modifiant qu'un seul élément comme la première image de la vidéo ou l'affirmation liée aux avantages du produit.

Les annonceurs doivent également veiller aux variables de vente au détail qui peuvent fausser les résultats, tels que des produits en rupture de stock ou dont la disponibilité est limitée, des promotions sur les prix ou des badges d'offres. Dans ces cas, la ressource la plus performante peut ne pas être la création la plus forte. Une création dont les performances sont bonnes lorsque l'inventaire est élevé, mais qui échoue pendant les ruptures de stock vous donne des informations bien différentes sur la manière dont elle résonne auprès des consommateurs qu'une création dont les performances sont cohérentes, quelles que soient les conditions.

3. Adapter le format à l'apprentissage

Le format du test doit correspondre au signal dont vous souhaitez obtenir des informations. C'est là qu'une approche en entonnoir offre les meilleures possibilités.

Pour le bas de l'entonnoir et les recherches, Sponsored Products aide les annonceurs à comprendre les performances au niveau du produit peu avant l'achat avec des tests des créations sur l'ensemble des images hero, des tailles de lots et des stratégies de variation. Sponsored Brands et Sponsored Brands vidéo permettent de tester des titres, des propositions de valeur et des récits courts pendant lesquels les audiences pertinentes parcourent votre catégorie.

En ce qui concerne le haut de l'entonnoir et la notoriété, Amazon DSP et les publicités Prime Video aident les marques à évaluer une narration et des messages plus larges auprès d'audiences qui ne connaissent pas votre marque avant qu'elles adoptent un état d'esprit de recherche. Les créations TV dynamiques vont encore plus loin en permettant aux annonceurs de générer plusieurs variations de créations ciblant des audiences, des produits ou des moments différents sur l'ensemble de l'inventaire Streaming TV d'Amazon. Vous testez alors l'adéquation entre votre message et l'intention recherchée par les consommateurs.

Il est important de ne pas considérer le haut de l'entonnoir comme un élément isolé. Une création ciblant le streaming peut donner lieu à un engagement fort, mais ne pas parvenir à inciter les consommateurs à rechercher la marque ou à se rendre sur les pages produit. A contrario, une création display qui semble peu performante en matière d'engagement peut être tout à fait calibrée si elle suscite un trafic à forte intention d'achat sur vos pages produit et obtient des taux de conversion élevés. Ce qui compte, c'est de mesurer le parcours dans son ensemble afin de déterminer si la création permet aux consommateurs de passer aux étapes suivantes de l'entonnoir jusqu'à effectuer une conversion.

Flywheel utilise Amazon Marketing Cloud pour relier les points. Ce niveau de visibilité vous permet d'optimiser chaque interaction avec la création afin de savoir exactement en quoi elle influence l'étape suivante et les résultats commerciaux finaux. Les solutions publicitaires d'IA générative comme l'agent de création Amazon Ads et les créations TV dynamiques, aident les marques à aller plus vite en réduisant les frictions lors de la production et en facilitant la création de variations à tester.

4. Mesurer ce qui compte

La méthodologie de suivi et mesures en entonnoir de Flywheel structure le suivi et les mesures selon trois couches avant de les connecter à la santé globale de votre entonnoir.

Tout d'abord, mesurez la réaction immédiate. Demandez-vous quelle création a suscité l'engagement, les vues de la page produit, l'activité de recherche de marque ou les conversions les plus forts au cours de la fenêtre active de la campagne.

Ensuite, évaluez l'engagement de l'audience. Identifiez la variation de la création qui a entraîné le plus grand nombre de consommateurs « premier achat de la marque », le nombre d'unités le plus élevé par commande, les modèles de création de paniers les plus forts ou qui a fait tourner les acheteurs vers des produits à plus forte valeur ajoutée. Deux créations peuvent obtenir les mêmes conversions, mais une peut attirer des consommateurs qui achètent plus, de manière plus répétée et dont la durée de vie est plus longue.

Enfin, évaluez la valeur des consommateurs sur le long terme. Parmi vos clients exposés, lesquels ont effectué un nouvel achat au cours d'une période de 30 à 60 jours ou ont montré les signaux de fidélité les plus élevés ?

Ces trois couches alimentent directement votre Retour sur consommateur global. Reposant sur AMC et utilisant le suivi et les mesures sur l'ensemble de l'entonnoir et les statistiques de la marque d'Amazon, le tableau de bord Retour sur consommateur propriétaire de Flywheel aide les annonceurs à mieux comprendre l'état de leur entonnoir en montrant là où les audiences progressent de manière plus efficace (occasion, notoriété, intérêt, achat, fidélité) et là où elles abandonnent. En superposant les données sur les tests des créations éclairées par les signaux de vente au détail d'Amazon avec votre analyse Retour sur consommateur, vous pouvez voir les endroits exacts où les décisions en matière de création informent et contribuent à faire passer les clients à l'étape suivante de l'entonnoir et ceux où les optimisations sont plus urgentes.

Dans la pratique, cette approche donne lieu à des résultats mesurables. Nous avons travaillé avec une grande marque de purification de l'air pour la maison qui utilisait les signaux de navigation, de streaming et d'achat d'Amazon pour mettre en place un système de créations modulaire qui associait les produits à des moments saisonniers spécifiques. Elle a également exploité les outils de créations assistés par l'IA d'Amazon Ads afin de faire évoluer de manière dynamique les variations des créations sur l'ensemble des publicités Sponsored Brands, Display et Prime Video. Le résultat ? Les vues de la page produit ont augmenté de 26 % (contre un objectif de 10 %), les clients « premier achat de la marque » ont augmenté de 19 % (contre un objectif de 5 %) et le ROAS a augmenté de 32 % (contre un objectif de 5 %). Chaque statistique était associée à une couche différente de l'entonnoir et a transformé un simple test de création en optimisation sur l'ensemble de l'entonnoir.¹

C'est là toute la différente entre tester une ressource de création et optimiser un entonnoir. Grâce à son approche reposant sur Amazon Marketing Cloud, Flywheel mesure l'efficacité des créations, puis applique ces données au Retour sur consommateur global de votre marque afin de comprendre l’influence des décisions en matière de créations sur les parcours client et sur les résultats à long terme. Après avoir identifié ces modèles, vous pouvez activer des campagnes sur l'ensemble de l'entonnoir, créer des audiences en fonction de signaux comme l'exposition, l'engagement et le statut d'achat, grâce aux données que vous avez apprises concernant les créations qui font passer les audiences pertinentes vers l'étape suivante.

5. Créer une boucle d'apprentissage

L'objectif est de créer un système reproductible qui fait le lien entre les tests de créations individuels et votre stratégie plus large sur l'ensemble de l'entonnoir. Documentez chaque hypothèse, chaque structure de test, chaque audience, chaque statistique et chaque résultat, puis réintégrez les éléments que vous avez appris au brief et à l'analyse de l'entonnoir suivants. Avec le temps, ces résultats donneront lieu à des développements de création futurs et à une planification de campagnes plus importante. Au lieu de s'appuyer sur des hypothèses, les marques comprennent l'influence des décisions de création sur le retour sur consommateur et sur l'état de l'entonnoir global. En considérant les tests de créations comme un élément à part entière du moteur d'optimisation de l'entonnoir alimenté par les données d'AMC et mesuré par le prisme du Retour sur consommateurs, les marques apprennent plus rapidement, activent leurs campagnes de manière plus intelligente et créent de la valeur consommateur à long terme plus élevée.

Sources

¹ Données fournies par le partenaire, 2025.

À propos de l'auteur

Bernie Che est directrice senior de l'accélération retail pour Flywheel. À ce titre, elle supervise les relations avec l'ensemble des partenaires média retail sur l'ensemble de l'entonnoir pour Flywheel. Forte d'une expertise en médias numériques et en marketing de performance, Bernie aide des marques internationales à faire face aux difficultés du paysage omnicanal actuel en optimisant leur croissance par le biais de solutions intégrées et orientées sur les données. Depuis qu'elle a rejoint Flywheel en 2018, Bernie a consacré des efforts pour unifier la planification, l'optimisation, le suivi et les mesures des campagnes en s'assurant que les marques peuvent se connecter avec les clients partout où ils parcourent et achètent des produits.