Google Ads lit la météo pour prédire le comportement des gens

Il pleut, il fait beau. Est-ce que je reste à la maison ou je sors ? Est-ce que je me livre à des achats compulsifs ou je jette mon téléphone du balcon ?

Pourtant, ces comportements maussades peuvent souvent être regroupés, transformant notre audience en une vague de comportements similaires, qui peuvent déterminer le fonctionnement d’une campagne Google Ads… mais avouons-le, pas seulement celle-ci.

La météo influence-t-elle le comportement d’achat ? Bien sûr que oui.

Scripts dans Google Ads : quand la météo prédit le comportement des utilisateurs

Certains éléments de la publicité numérique sont fascinants car ils révèlent à quel point la frontière est mince entre la technologie, la créativité et l’analyse. Les scripts Google Ads appartiennent à cette catégorie.

Pendant des années, ils ont permis aux professionnels de créer une logique avancée, des automatisations personnalisées et des systèmes d’optimisation impossibles à réaliser au sein de l’interface. Puis est arrivé l’écosystème Performance Max, avec les Smart Bidding, qui ont introduit de nouvelles limites et réduit de nombreuses possibilités. Pourtant, la véritable expérimentation n’a jamais cessé.

Le charme du « météo » : quand la météo rencontre le marketing

L’un des scripts les plus emblématiques a toujours été basé sur la météo. L’idée était (est) simple, presque évidente : si le comportement des gens change avec la météo, pourquoi ne pas adapter les campagnes en conséquence ?

• avec le soleil la propension à acheter en extérieur augmente,
• avec la pluie la recherche de services intérieurs augmente,
• avec la neige les horaires et les modes de navigation changent,
• avec les intentions du mauvais temps, les temps et les besoins changent.

Pour beaucoup, c’est marginal. Pour ceux qui vivent des KPI, c’est un trésor. Ce ne sont que des informations spannométriques. Des sensations, mais que se passe-t-il si elles deviennent scientifiques ?

Un nouveau script : des limites de Google aux API satellite

Repenser à partir de zéro un système météorologique moderne. Il existe une méthode scientifique, mais il existe également une méthode simple. Sans perturber des situations trop complexes, commençons par réfléchir aux modèles grâce auxquels il est possible de déterminer ce qui s’est passé dans un récit.

En attendant, règle numéro un, analysez le parcours en termes de temps de conversion. NB, pas le temps de la conversion, mais le temps ! Cela signifie combien de temps il faut à un utilisateur pour effectuer une conversion.
Logique facilement analysable sur Google Ads depuis le menu objectifs > mesure > attributions.

Ceci étant établi, il est toujours important de rappeler que le ROAS ou le CPA d’une campagne avec une technologie « intelligente » doit nécessairement être sur cette période. Ne regardez pas les données quotidiennes lorsque vous apportez des modifications. Chaque variation est toujours soumise au temps de conversion.

Cela signifie que si une conversion intervient normalement 7 jours après le clic, la performance sera mesurable vers le septième jour après le changement.

Gardez une trace de la météo

Créez un fichier Excel ou similaire. Divisez les zones d’intérêt et déterminez comment la météo change de jour en jour, en marquant une échelle de normalisation de 0, 1, 2 qui suit une logique très simple :

• 0 s’il fait beau,
• 1 si le temps est défavorable,
• 2 si la météo est très mauvaise (neige, tempêtes, etc.).

Importez maintenant les données Google Ads, en saisissant les clics, les impressions, le CTR et les conversions. Analysez ensuite l’évolution des clics et des impressions en fonction de la météo. Marquez ensuite le nombre de conversions en fonction du parcours.

Le résultat vous étonnera, car vous remarquerez à quel point de petites variations peuvent produire des oscillations significatives dans l’une des métriques analysées.

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Niveau avancé : utiliser un script

Si vous faites partie de ces « geeks », voici quelques conseils simples pour une version plus high-tech. Que doit faire le script ?

• se connecte aux API satellite pour obtenir des données météorologiques précises sur une zone spécifique,
• normalise les conditions en trois niveaux (beau temps / mauvais temps / très mauvais),
• analyse l’historique des campagnes sur une fenêtre modulaire (jours par défaut)
• établit des corrélations entre la météo et les performances réelles.

Cette lecture, en apparence « simple », produit toujours des éclaircissements inattendus. Et cela confirme qu’une grande partie du comportement des utilisateurs est cyclique, émotionnel et météorologique.

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Quand Google limite, l’omnicanal libère

Le script ou une feuille de calcul suffit. La stratégie exploite. Et dans le marketing moderne, où chaque point de ROAS compte, connaître ces modèles devient un réel avantage.

Prêt à mesurer chaque centimètre de neige ?

Entre la pluie, les nuages ​​et quelques couches de neige, vous serez étonnés de voir à quel point les numéros adorent enfiler leur maillot de bain ou sortir leur parapluie.