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Case STUDY
Comment on a optimisé le ROAS de notre client grâce à une personnalisation post-click pilotée par l'IA
Nous avons accompagné un e-commerce multi-produits dans l'optimisation de ses performances publicitaires par la mise en place d'un système de personnalisation dynamique des landing pages. En exploitant l'analyse sémantique de plus de 200 000 mots-clés et le clustering automatisé des intentions de recherche, nous avons développé une infrastructure capable d'adapter en temps réel le contenu affiché en fonction de l'Ad ID et du profil utilisateur.
La problématique
Le coût de l'inadéquation entre intention de recherche et expérience post-clic
L'entreprise investissait massivement dans l'acquisition payante sur Google Ads avec un budget mensuel significatif, mais constatait un décalage important entre la performance des annonces et celle des conversions finales. Malgré des taux de clics satisfaisants, les landing pages statiques ne reflétaient pas la diversité des intentions de recherche derrière les centaines de mots-clés ciblés.
Objectif
L'objectif était de transformer chaque clic payant en une opportunité de conversion maximale en alignant précisément le contenu présenté avec l'intention réelle de l'utilisateur.
Aligner le contenu des landing pages avec l'intention réelle de recherche
Adapter dynamiquement le contenu affiché en fonction de la requête exacte et de l'intention sous-jacente de l'utilisateur, réduisant ainsi le décalage entre attente et expérience.
Augmenter les taux de conversion par la personnalisation
Créer des parcours hyper-personnalisés adaptant les messages, visuels et appels à l'action selon le cluster sémantique et le profil de l'utilisateur, maximisant ainsi les conversions.
Optimiser le ROAS et réduire les investissements inefficaces
Améliorer le retour sur investissement publicitaire en augmentant les conversions tout en identifiant et exploitant les mots-clés à fort potentiel et faible concurrence.
Établir un système d'optimisation continue
Mettre en place une infrastructure permettant le testing automatisé des variantes de contenu et l'amélioration continue des performances basée sur les données comportementales.
La solution
Une plateforme de personnalisation dynamique pilotée par l'analyse sémantique
Nous avons développé un système de delivery de contenu intelligent exploitant l'Ad ID pour adapter dynamiquement les landing pages en fonction de l'intention de recherche, combinant clustering sémantique, enrichissement CRM et optimisation automatisée.
Analyse sémantique et clustering des intentions de recherche
Extraction et analyse approfondie de mots-clés via l'API Google Ads, avec collecte des métriques de performance et vectorisation sémantique des requêtes et regroupement par intention contextuelle, permettant d'identifier les clusters d'intention distincts.
Enrichissement des profils et micro-segmentation
Croisement des données CRM avec les comportements observés pour créer des micro-segments enrichis. Chaque cluster sémantique est associé à des personas types décrivant les motivations, freins et attentes spécifiques.
Système de delivery dynamique de Contenu
Chaque Ad ID est mappé à un cluster sémantique, déclenchant le chargement dynamique de blocs de contenu spécifiques via un CMS headless.
Analytics avancé et identification des opportunités
Développement de dashboards analytiques permettant le suivi de la performance par cluster sémantique, l'identification des mots-clés sous-performants nécessitant une optimisation du contenu, et la détection des niches sémantiques émergentes représentant des opportunités d'expansion.
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