La certitude d'impact est une métrique importante pour comprendre la fiabilité des résultats de vos mesures d'impact. Elle correspond à la probabilité que l'impact mesuré soit généré par vos campagnes, et non par le hasard. La certitude d'impact est disponible pour le brand lift, le conversion lift et le search lift.
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- Fonctionnement
- Comprendre les niveaux de certitude du brand lift, du conversion lift et du search lift
- Interpréter la certitude d'impact
- Questions fréquentes
Fonctionnement
La certitude d'impact est calculée comme suit : "1 - valeur p". Elle est parfois désignée sous le nom de "pertinence statistique" ou de "degré de confiance" des résultats des mesures d'impact. La valeur p indique ce que seraient probablement vos résultats si les annonces n'avaient aucun effet. Un degré de certitude élevé correspond à une faible valeur p et montre que les résultats sont peu susceptibles d'avoir été produits par pur hasard. Il indique clairement que vos annonces ont généré un impact.
Comprendre les niveaux de certitude du brand lift, du conversion lift et du search lift
Google s'efforce de collecter suffisamment de réponses pour détecter l'impact avec le degré de certitude le plus élevé (90 %). Toutefois, les résultats ayant un degré de certitude plus faible peuvent tout de même vous aider à prendre des décisions publicitaires. Dans votre compte Display & Video 360, vous pouvez consulter les résultats des mesures d'impact et la certitude associée pour toutes les études dont la certitude des mesures est supérieure à 50 %. Les résultats inférieurs à 50 % ne sont pas indiqués, car ils ne seraient pas assez solides d'un point de vue statistique pour être utiles et fiables.
Interpréter et utiliser les résultats avec la certitude d'impact
Le tableau ci-dessous fournit des conseils généraux pour interpréter les résultats des mesures d'impact avec différents niveaux de certitude. Notez que, pour simplifier, la certitude d'impact est arrondie à la valeur inférieure par incréments de 5 %. Vous pouvez vous référer au tableau ci-dessous, mais nous vous recommandons d'interpréter les résultats en fonction de vos besoins commerciaux et de votre tolérance au risque.
| Certitude d'impact | Interprétation |
|---|---|
| ≥ 90% | Confiance élevée : ces résultats sont les plus fiables, car il est peu probable qu'ils soient dus au hasard. Vous pouvez utiliser les résultats associés à un degré de confiance élevé pour prendre des décisions concernant vos annonces, car ils indiquent de façon probante que celles-ci ont généré un impact. |
| 85 % | Confiance moyenne : ces résultats ont une faible probabilité d'avoir été affectés par du bruit. Nous vous recommandons de les utiliser à titre indicatif ou pour prendre des décisions représentant un risque faible. |
| 80 % | |
| 75 % | Confiance faible : ces résultats peuvent être dus au hasard et ne pas refléter précisément les performances de vos annonces. Nous vous recommandons d'utiliser les résultats associés à un degré de confiance faible à titre indicatif ou pour prendre des décisions représentant un risque très faible. Avant de prendre des décisions importantes, vous pouvez recueillir davantage de réponses à l'étude (par le biais d'une nouvelle mesure) afin d'accroître la certitude. |
| 50 % | |
| "Aucun impact" | Résultats non fiables : les résultats dont le degré de certitude est inférieur à 50 % ne sont pas assez probants concernant l'impact généré et sont associés au libellé "Aucun impact" dans Display & Video 360. |
Interpréter un faible degré de certitude
Les résultats associés à un faible degré de certitude ne signifient pas toujours que les annonces sont inefficaces. Ils peuvent vous aider à obtenir des renseignements qui doivent être vérifiés. Une certitude d'impact faible signifie que l'analyse des mesures n'a pas pu détecter l'impact avec un niveau de confiance élevé. Cela peut se produire si l'étude n'a pas permis de recueillir suffisamment de réponses ou si l'impact est faible.
- Peu de réponses à l'étude : si le nombre de réponses est peu élevé (moins de 4 100), cela se traduit par une faible capacité de mesure et donc par une plus grande probabilité de faible certitude d'impact. Vous obtiendrez en particulier un nombre de réponses plus faible par segment si vous segmentez vos résultats, par exemple par âge, genre ou campagne. Vous pouvez utiliser une nouvelle mesure pour augmenter le nombre de réponses à l'étude.
- Impact absolu faible : lorsque l'impact est inférieur à 2 %, il est difficile de le détecter avec une certitude élevée. Toutefois, un faible impact absolu n'est pas nécessairement synonyme de mauvaises performances. Les campagnes ayant un faible impact absolu peuvent tout de même obtenir de meilleurs résultats en termes de coût par utilisateur intéressé.
Comparer les impacts au niveau des segments avec différents degrés de certitude d'impact
La certitude d'impact sera probablement différente selon les segments (par exemple, selon les tranches d'âge). Comme expliqué ci-dessus, vous ne devez pas en déduire que le segment ayant la plus grande certitude d'impact est le plus performant.
Tout d'abord, nous vous recommandons d'utiliser l'impact absolu ou le coût par utilisateur intéressé pour comparer les segments (n'utilisez pas les utilisateurs intéressés). Ensuite, notez que les performances en termes d'impact sont souvent similaires entre les différents segments (chevauchement élevé des intervalles de confiance), ce qui ne permet pas d'identifier clairement les meilleurs segments facilement. Toutefois, si vous souhaitez optimiser votre campagne selon les segments les plus performants, nous vous recommandons de sélectionner les segments ayant le plus fort impact absolu (ou le coût le plus faible par utilisateur intéressé) pour prendre la meilleure décision en moyenne. Sachez que plus la certitude d'impact est faible, plus les performances mesurées sont susceptibles d'être dues au bruit. Si vous avez plusieurs segments avec des performances similaires, il peut être judicieux de sélectionner ceux qui présentent le plus de certitude afin de minimiser les risques. Si vous ne savez pas comment identifier les segments les plus performants, veuillez contacter votre responsable de compte.
Comprendre les intervalles et les niveaux de confiance
Lorsqu'on parle de l'impact d'une annonce, on fait généralement référence à l'"estimation ponctuelle" de l'impact, qui correspond à l'impact le plus probable généré par l'annonce. Cependant, dans Display & Video 360, vous trouverez également un intervalle de confiance pour toutes les métriques de brand lift, de conversion lift et de search lift. Il s'agit d'une fourchette estimée dans laquelle vos résultats pourraient se trouver. Les limites supérieure et inférieure de cette fourchette sont les valeurs les plus hautes et les plus basses auxquelles votre impact est susceptible de correspondre. Les résultats des mesures d'impact sont basés sur des intervalles de confiance bilatéraux à 80 %, ce qui signifie que le véritable impact a 80 % de chances de se situer entre les limites inférieure et supérieure. Cela signifie également que l'impact a 90 % de chances de se situer au-dessus de la limite inférieure.
Notez que lorsque la certitude d'impact est inférieure à 90 %, la limite inférieure de l'intervalle de confiance est inférieure à 0, car Google ne peut pas garantir avec une certitude supérieure à 90 % que l'impact a été positif.
Questions fréquentes
Puis-je choisir ma propre certitude d'impact minimale ?
Comment augmenter la certitude d'impact ?
- Utilisez une nouvelle mesure pour augmenter le nombre de réponses collectées par l'étude.
- Mesurez le souvenir publicitaire ou la notoriété pour déterminer la plus forte probabilité de générer un impact avec un degré de certitude élevé.
- Consultez votre responsable de compte pour sélectionner les campagnes publicitaires ayant un impact élevé.
Comment en savoir plus sur le calcul de la certitude d'impact ?
Les études présentent toujours un certain caractère aléatoire naturel qui peut entraîner des fluctuations des données. On parle souvent de "bruit aléatoire des mesures". Compte tenu de ce bruit aléatoire, il peut arriver que le brand lift, le conversion lift et le search lift mesurent un impact positif alors que les annonces ne génèrent en réalité pas d'impact. La valeur p quantifie la probabilité qu'un impact mesuré soit dû au bruit si les annonces n'ont pas généré d'impact. Si la valeur p est très faible, il est très peu probable que l'impact mesuré soit dû au bruit aléatoire. Il est donc certain que les campagnes publicitaires ont généré un impact.
La certitude d'impact est exprimée en pourcentage et calculée comme suit : "1 - valeur p". Plus ce nombre est élevé (et donc plus la valeur p est faible), plus il est certain que les annonces ont généré un impact.