Google Ads unifie ses rapports : ce que révèle le nouvel indice “Type de campagne” dans Channel Performance 🔎
Google a discrètement semé un indice lourd de sens dans l’interface Google Ads : un nouvel attribut “Type de campagne” est apparu dans le rapport Channel Performance. Bien qu’encore inactif, ce simple champ suggère un mouvement stratégique clair de Google vers un reporting plus unifié et transversal. En parallèle, des améliorations très attendues sont arrivées dans les rapports, notamment l’intégration des métriques ROI comme le ROAS et le CPA, ainsi que la segmentation par réseau dans les rapports de groupes d’actifs. Pour les annonceurs et analystes, ces signaux indiquent que le reporting Google Ads s’oriente vers une vision plus cohérente des performances, tous canaux et types de campagnes confondus. 🚀
Pourquoi c’est important pour les annonceurs Google Ads ✅
Le rapport Channel Performance était jusqu’ici cantonné aux campagnes Performance Max (PMax). Le libellé “disponible uniquement pour PMax pour l’instant” laissait déjà entrevoir une extension. L’apparition de “Type de campagne” confirme cette trajectoire : demain, il sera probablement possible de comparer les performances des canaux (Search, Display, YouTube, Discover, Shopping, etc.) à travers plusieurs types de campagnes, pas seulement PMax. C’est une évolution majeure pour les responsables acquisition qui cherchent à comprendre l’apport réel de chaque réseau au sein d’un mix Google Ads de plus en plus automatisé.
Ce que change concrètement l’attribut “Type de campagne” 🧩
À ce stade, l’attribut est visible mais non fonctionnel. Pourtant, sa présence suffit à dessiner le plan de route de Google Ads :
– Étendre le périmètre de Channel Performance au-delà de PMax, avec probablement comme première étape les campagnes Demand Gen (fortes affinités en termes de canaux et de signaux d’audience).
– Mettre en place une lecture transversale des résultats par canal à travers plusieurs types de campagnes, ce qui rapproche le rapport Channel Performance d’un “hub” de visibilité multi-réseaux.
– Préfigurer, à terme, un recouvrement (voire un remplacement partiel) des éléments du rapport Réseau, au profit d’une vue unifiée et comparable.
Cette logique n’est pas nouvelle : Google procède souvent par alignements successifs. À l’image des Search Term Insights de PMax, progressivement intégrés au rapport de requêtes standard, la firme semble caler ses briques de reporting pour simplifier l’analyse et réduire la fragmentation des sources de vérité. 💡
Demand Gen en ligne de mire : la prochaine intégration probable ⚙️
Si Google Ads ouvre Channel Performance à d’autres types de campagnes, Demand Gen est la candidate naturelle. Pourquoi ? Parce qu’elle s’appuie sur des réseaux proches de PMax (YouTube, Discover, Gmail) et sur une logique de prospection alimentée par les signaux first-party et l’IA. Pour les annonceurs, ce serait l’occasion d’évaluer côte à côte l’impact de PMax et Demand Gen par canal, avec des métriques d’efficacité comparables comme le ROAS et le CPA.
Des nouveautés déjà actives dans les rapports Google Ads 📊
Au-delà de l’indice “Type de campagne”, Google a apporté des améliorations immédiates à forte valeur :
– ROAS et CPA désormais visibles dans Channel Performance et Asset reports, rendant la lecture ROIste enfin plus complète.
– Segmentation par réseau dans les rapports de groupes d’actifs PMax, réclamée de longue date par les annonceurs pour comprendre où se jouent les performances (Search, Shopping, YouTube, Display, Discover…).
– Indications d’accès API à venir, qui devraient permettre d’industrialiser l’export et l’analyse programmatique des données Channel Performance.
ROAS et CPA : une lecture ROI indispensable 🧮
Le ROAS (Return On Ad Spend) et le CPA (Coût par acquisition) sont les repères opérationnels des équipes performance. Leur intégration native dans Channel Performance supprime un angle mort : jusqu’ici, isoler les canaux efficaces au sein de PMax demandait des contournements (expériences, exclusions, ou modélisations externes). Désormais, la lecture est plus directe, et surtout comparable d’un canal à l’autre, avec la même taxonomie de KPI que dans le reste de Google Ads.
Segmentation par réseau dans les groupes d’actifs 🎯
La segmentation par réseau au niveau des Asset Groups est un gain critique. Elle permet d’identifier, pour chaque ensemble de créations et de signaux, la contribution relative des réseaux activés par PMax. En pratique, on peut mieux :
– Détecter des actifs surperformants sur YouTube mais sous-performants sur Search, et ajuster les assets en conséquence.
– Comprendre l’influence des surfaces Shopping sur le ROAS global, et piloter le mix entre flux produit, visuels, et titres.
– Éclairer les arbitrages de budget entre PMax, Demand Gen et Search standard sur la base de signaux plus granulaires.
Une réorganisation structurelle du reporting Google Ads 🔧
Le mouvement ressemble moins à une “nouvelle fonctionnalité” qu’à une refonte silencieuse de l’architecture des rapports. En positionnant Channel Performance comme la vue maîtresse des canaux, Google réduit la redondance d’informations présentes dans le rapport Réseau et fluidifie la lecture cross-campagnes. L’objectif implicite : unifier les sources de vérité tout en renforçant l’adoption des campagnes automatisées.
Pour les équipes, cela signifie deux choses :
– Les références pour la comparaison par réseau pourraient se déplacer vers Channel Performance, avec une méthode de calcul cohérente entre types de campagnes.
– Le pilotage s’appuiera davantage sur des vues “canaux x objectifs” que sur des cloisonnements “types de campagnes”.
API Google Ads : vers une lecture programmatique de Channel Performance 🔌
Un accès API annoncé signifie la possibilité de récupérer ces données dans vos entrepôts (BigQuery), vos dashboards (Looker Studio) et vos outils maison. À la clé : analyses longitudinales, normalisation multi-compte, rapprochement avec vos CRM et votre donnée first-party. C’est un pas attendu pour les organisations matures qui industrialisent le reporting Google Ads.
Plan d’action pour les annonceurs Google Ads 🗺️
Voici comment se préparer dès maintenant pour tirer profit de ces évolutions, sans attendre l’activation complète de “Type de campagne” :
1) Auditez vos PMax et anticipez l’arrivée de Demand Gen 🧭
– Cartographiez vos groupes d’actifs : thématiques, audiences, signaux, assets vidéo et images, flux produit. Assurez-vous que chaque groupe ait un rôle clair dans le funnel (prospection, mid-funnel, conversion).
– Évaluez l’adéquation créative aux réseaux : une vidéo performante sur YouTube ne l’est pas nécessairement sur Discover. Préparez des variantes adaptées par surface.
– Testez Demand Gen si ce n’est pas déjà fait, avec des ensembles créatifs différenciés et des audiences first-party. L’objectif : disposer de bases de comparaison dès que Channel Performance couvrira plusieurs types de campagnes.
2) Renforcez votre gouvernance de données et vos conventions de nommage 🏷️
– Standardisez les noms de campagnes et d’Asset Groups pour faciliter les segmentations automatiques (type, objectif, audience, market).
– Uniformisez vos UTM et votre marquage de conversions pour garantir des rapprochements CRM fiables (source/medium/campaign cohérents).
– Anticipez l’intégration dans Looker Studio et BigQuery : schémas de tables, clés de jointure, dictionnaire de données. L’idée est d’être prêt dès l’ouverture de l’API.
3) Recalibrez vos objectifs ROAS/CPA par réseau et par objectif 🎯
– Définissez des cibles différenciées selon les réseaux : YouTube haut de funnel ne s’évalue pas sur le même ROAS que Shopping. Cadrez des KPI de contribution (taux d’assistance, incrémentalité) pour les canaux amont.
– Ajustez les stratégies d’enchères par campagne ou par objectif (tROAS, tCPA, Maximiser la valeur de conversion), en gardant en tête que la lecture Channel Performance vous aidera à arbitrer plus finement.
4) Mettez en place des tests structurés et des garde-fous 🧪
– Définissez des tests A/B entre combinaisons d’actifs, audiences et créas vidéo pour isoler l’effet réseau.
– Évitez la cannibalisation avec Search brandé : surveillez l’impact PMax sur vos termes de marque et ajustez vos règles d’exclusion le cas échéant.
– Documentez systématiquement vos changements (dates, hypothèses, objectifs) pour interpréter correctement les deltas observés dans Channel Performance.
Bonnes pratiques de lecture de Channel Performance 📘
Quand la vue multi-campagnes sera activée, ces réflexes feront la différence :
Lire d’abord la contribution, ensuite l’efficacité 📈
– Contribution: part des conversions et de la valeur générées par chaque réseau sur la période. Utile pour comprendre où l’algorithme investit et pourquoi.
– Efficacité: ROAS, CPA, taux de conversion par réseau. Indispensable pour repérer des poches de sous/sur-performance et réallouer créas et budgets.
Corréler avec la qualité en aval du tunnel 🔗
– Si vous faites du lead gen, reliez les conversions Google Ads à la qualification CRM (MQL, SQL) et au revenu. Un CPA faible sur YouTube peut masquer une qualité variable ; la vérité se joue dans la pipeline.
– En e-commerce, n’oubliez pas le mix marge/retours. Un ROAS élevé peut être tiré par des produits à faible marge ou à fort taux de retour. Branchez vos flux marge et retours produit pour une lecture ROAS net.
Isoler l’effet réseau via vos assets et signaux 🧱
– Dupliquez des groupes d’actifs avec des variations minimes (par exemple, même audience mais créa orientée YouTube vs Display) pour identifier les leviers qui tirent les résultats par réseau.
– Utilisez la segmentation réseau dans les Asset Group reports pour tracer un fil entre créa, audience, surface et KPI.
Attention aux biais d’attribution et à l’incrémentalité ⚠️
– Les campagnes automatisées captent des signaux cross-device et cross-réseaux. Recoupez vos insights Google Ads avec des tests géo-expérimentaux ou des holdouts quand c’est possible.
– Évitez de surdimensionner la contribution de la Recherche de marque dans PMax ; mettez en place des contrôles si votre objectif est la prospection incrémentale.
Cas d’usage: comment ces évolutions se traduisent sur le terrain 🧭
Retail e-commerce
– Problématique: distinguer l’apport réel de YouTube et Discover dans PMax au-delà du seul Shopping sur des périodes de promo.
– Approche: utiliser la segmentation réseau des groupes d’actifs pour repérer quels ensembles alimentent YouTube avec un ROAS acceptable et pousser des créas vidéo orientées promo ou USP.
– Action: créer un Asset Group “YouTube-first” avec des hooks courts, formats 16:9 et 9:16, et flux produit réduit aux best-sellers, puis analyser la contribution réseau dans Channel Performance. Ajuster le budget selon l’impact sur le panier moyen et la marge nette.
Lead generation B2B
– Problématique: CPA attractif sur PMax mais taux de MQL→SQL hétérogène selon le réseau (YouTube vs Search).
– Approche: relier les conversions Google Ads au CRM, segmenter les KPI par réseau, et poser des seuils de qualité (taux de qualification, coût par SQL).
– Action: si YouTube montre un CPA bas mais une qualification faible, déplacer une partie du budget vers Discover/Display avec des créas plus bottom-of-funnel (démonstration, cas clients) et resserrer les signaux d’audience (listes first-party, audiences similaires). Piloter la performance dans Channel Performance et via l’API pour un suivi hebdomadaire.
Organisation et processus: se structurer pour un reporting unifié 🧠
– Rôles et responsabilités: attribuez à une personne la “propriété” de Channel Performance, avec un mandat clair sur la fiabilité des données et la synthèse hebdomadaire.
– Stack data: préparez un pipeline stable (Google Ads API → BigQuery → Looker Studio), avec des vues matérialisées par réseau et par type de campagne.
– Rituels: installez un rituel de lecture “canaux x objectifs” (acquisition, activation, conversion), séparé de vos rituels “campagnes x budgets”.
Ce que cela dit de la stratégie Google Ads 🧭
Google poursuit une logique d’harmonisation entre types de campagnes et canaux, guidée par l’IA et le bundling d’inventaires. En termes de reporting, la promesse est double : simplifier la lecture pour favoriser la prise de décision et encourager l’adoption de campagnes multi-réseaux. Pour les annonceurs, le jeu consiste à récupérer assez de granularité (via segmentation réseau, assets dédiés, tests) pour conserver un pilotage fin, tout en profitant de l’optimisation globale des systèmes automatisés.
À noter: l’indice “Type de campagne” a été repéré par la communauté PPC, notamment par des experts qui surveillent de près l’écosystème. Ce genre de “mise en place silencieuse” précède souvent une activation progressive des fonctionnalités.
Checklist rapide avant l’ouverture multi-campagnes de Channel Performance ✅
– Conventions de nommage propres et stables pour PMax et Demand Gen.
– Assets vidéos et visuels adaptés par réseau (formats, messages, hooks).
– Audiences first-party actualisées (listes CRM, signaux consentis) et mappées aux objectifs.
– Objectifs ROAS/CPA par étape de funnel et par réseau, documentés.
– Pipeline data opérationnel (UTM, conversions, CRM, BigQuery/Looker Studio).
– Calendrier de tests et garde-fous anti-cannibalisation.
Questions fréquentes (FAQ) ❓
Le rapport Channel Performance remplace-t-il le rapport Réseau ?
Pas officiellement à ce stade. Mais l’orientation est claire : Channel Performance va concentrer la lecture par canal, avec une logique comparable entre types de campagnes. Attendez-vous à un recouvrement croissant et adaptez vos habitudes de reporting en conséquence.
Quand l’attribut “Type de campagne” sera-t-il actif ?
Aucune date publique pour l’instant. L’expérience montre que ce genre d’indices précède une activation par vagues. Préparez vos structures et vos dashboards dès maintenant.
Quels types de campagnes seront pris en charge après PMax ?
La première candidate probable est Demand Gen, du fait de sa proximité avec PMax en termes de canaux et d’objectifs. La suite pourrait inclure d’autres types, mais cela dépendra de la feuille de route Google.
Comment tirer parti du ROAS et du CPA par réseau ?
Fixez des cibles différenciées par réseau selon le rôle dans le funnel et la marge par produit/service. Utilisez la segmentation réseau pour réaffecter assets et budgets là où l’efficacité prouvée est la plus forte.
Que va changer l’accès API ?
Il permettra d’automatiser l’export, d’industrialiser la BI, de croiser avec les données CRM et d’effectuer des analyses longitudinales avancées. C’est crucial pour les organisations multi-pays ou multi-marques.
Conclusion: vers une vision cross-réseaux mature de Google Ads 🌐
L’apparition de l’attribut “Type de campagne” dans Channel Performance, même inactif, envoie un message clair : Google Ads s’engage vers un reporting unifié par canal, au-delà de Performance Max. Couplé à l’arrivée de ROAS/CPA dans les rapports et à la segmentation réseau au niveau des groupes d’actifs, ce mouvement offre aux annonceurs une base plus solide pour diagnostiquer, comparer et arbitrer leurs investissements entre YouTube, Search, Shopping, Display et Discover.
La clé, désormais, est de préparer l’organisation et la donnée pour accueillir cette lecture transversale : assets pensés par surface, objectifs calibrés par étape de funnel, conventions de nommage robustes, et un pipeline data prêt pour l’API Google Ads. Les équipes qui réussiront seront celles qui marieront la puissance des campagnes automatisées à une discipline d’analyse granulaire, centrée sur la contribution réelle de chaque réseau à la valeur business. 💼📈
En bref, même “silencieuse”, cette mise à jour annonce une prochaine étape du pilotage Google Ads : des décisions plus rapides, des insights plus comparables, et un meilleur alignement entre ce que veulent les annonceurs (visibilité et contrôle) et ce que Google est prêt à offrir (simplicité et performance à l’échelle).
