Piloter ses investissements média quand les plateformes automatisent l’exécution

Les plateformes publicitaires automatisent une part croissante de l’achat média. Cette évolution ne fait pas disparaître le pilotage : elle modifie les décisions sur lesquelles il doit se concentrer.

Que reste-t-il réellement à piloter lorsque les algorithmes prennent davantage en charge l’exécution des campagnes ?

 

Ce que les plateformes décident déjà à notre place

Il y a encore quelques années, piloter une campagne digitale impliquait d’intervenir directement sur une grande partie de son exécution : choisir des mots-clés ou des audiences, définir des enchères, sélectionner des emplacements, répartir les budgets ou construire différentes combinaisons de messages et de créations.

Une partie de ces décisions est aujourd’hui prise ou fortement assistée par les plateformes.

Avec Performance Max, Google automatise une grande partie de la diffusion à partir des objectifs, des données et des éléments créatifs mis à sa disposition. Les stratégies d’enchères automatisées ajustent également les enchères en fonction de la probabilité de conversion ou de la valeur recherchée.

Cette logique continue de s’étendre. Avec AI Max for Search, Google utilise désormais l’IA pour élargir la couverture des campagnes Search à de nouvelles requêtes, adapter les annonces et diriger l’utilisateur vers la page de destination jugée la plus pertinente. Source : Think with Google, juin 2025.

Sur Meta, le mouvement est comparable. Les solutions Advantage+ donnent davantage de latitude à la plateforme sur les audiences, les placements, les budgets ou les créations.

Cette automatisation est désormais largement installée chez les annonceurs. Meta France indiquait en janvier 2026 que quasiment tous ses annonceurs utilisaient au moins un outil d’IA, avec une adoption en hausse de plus de 70 % en un an. Source : Meta France, janvier 2026.

Le sujet n’est donc plus de savoir si les plateformes vont automatiser davantage l’exécution. Elles le font déjà.

La question est plutôt de déterminer ce que nous voulons leur laisser décider, et dans quel cadre.

 

Automatiser ne dispense pas de structurer

L’automatisation pourrait donner l’impression qu’il suffit de regrouper davantage les campagnes et de laisser les plateformes trouver seules la meilleure manière de répartir les investissements.

Dans la pratique, la structure reste utile lorsqu’elle traduit une réalité importante du business.

Structurer selon la réalité du terrain

Nous le constatons notamment dans l’accompagnement d’un de nos clients du secteur du self-stockage, disposant de plus de 25 centres en France.

Son objectif média est de générer des leads avec un coût par lead maîtrisé. Dans ce contexte, nous avons testé une organisation associant notamment une campagne Performance Max et une campagne Search pour chaque centre, avec une structuration spécifique des groupes d’annonces et l’intégration progressive de fonctionnalités automatisées.

Pourquoi conserver une organisation par centre alors que Google automatise une partie croissante de l’exécution ?

Parce que l’entreprise elle-même fonctionne selon cette logique géographique.

L’algorithme peut disposer de davantage de latitude pour diffuser et optimiser les campagnes. Cela ne fait pas disparaître la nécessité de construire une architecture cohérente avec les implantations de l’entreprise.

Structurer selon la valeur économique

Cette logique s’applique également dans un contexte très différent : celui d’un de nos clients e-commerce spécialisé dans l’univers de la piscine.

Après une migration de Prestashop vers Shopify, il a fallu reconstruire une partie importante du dispositif Google Ads : nouveau site, nouveau flux produit, nouveau parcours d’achat et nouvelles actions de conversion.

Plutôt que de reproduire l’ancienne structure, nous avons notamment séparé le catalogue entre les produits à moins de 150 € et ceux à plus de 150 €. Des campagnes Shopping et Performance Max distinctes ont ensuite permis de piloter séparément ces segments.

Cette séparation répond à une différence concrète : les deux catégories présentent des niveaux de panier moyen, des objectifs de ROAS et des capacités d’investissement différents.

Dans un cas, c’est donc la géographie qui structure le dispositif. Dans l’autre, la valeur des produits.

La bonne structure n’est pas celle qui permet de contrôler le plus grand nombre de paramètres. C’est celle qui conserve les distinctions nécessaires pour prendre de bonnes décisions d’investissement.

 

Ce qui reste réellement à piloter

L’automatisation déplace donc une partie du travail.

Il devient moins pertinent de chercher à reprendre manuellement chaque décision prise par l’algorithme. En revanche, plusieurs décisions restent déterminantes : la manière dont les campagnes sont structurées, les contraintes qu’on leur impose, les distinctions que l’on souhaite conserver et la latitude que l’on accepte de laisser aux plateformes.

Pour regarder son propre dispositif, quatre questions permettent déjà de challenger le cadre donné aux algorithmes :

1. Notre structure de campagnes correspond-elle encore aux réalités de notre activité ?
2. Quelles distinctions conservons-nous dans le compte, et pourquoi ?
3. Quelles décisions avons-nous intérêt à laisser aux algorithmes ?
4. Sur quelles décisions devons-nous continuer à imposer un cadre ?

À mesure que l’exécution s’automatise, une part croissante du pilotage consiste désormais à construire les conditions dans lesquelles cette automatisation peut être utile. Automatiser l’exécution ne revient pas à déléguer le pilotage.