Ce que l’algorithme calibre pendant la phase d’apprentissage
Pendant la phase d’apprentissage, le système de diffusion de Meta recueille des informations sur les performances d’un ensemble de publicités : quelles personnes, quels placements et quels moments produisent le résultat demandé. TikTok décrit la même période comme le moment où son système publicitaire identifie les utilisateurs les plus appropriés selon les paramètres de la campagne.
Les seuils officiels de sortie
- Meta : un ensemble de publicités sort généralement de la phase d’apprentissage après environ 50 résultats dans la semaine qui suit la dernière modification importante. Quand ce volume est peu probable, Meta affiche le statut « Apprentissage limité », qui n’est pas une sanction.
- TikTok : la diffusion se stabilise après 25 résultats ou 7 jours après le début de la phase d’apprentissage.
Ce qui relance la phase d’apprentissage
Chez Meta, seule une modification importante relance la phase d’apprentissage : changement de ciblage, de contenu publicitaire, d’évènement d’optimisation ou de stratégie d’enchère, ajout d’une publicité, pause d’au moins sept jours, ou forte variation de budget. Meta précise qu’un budget qui passe de 100 € à 101 € a peu de chances de relancer l’apprentissage, alors qu’un passage de 100 € à 1 000 € le peut. Une marque regroupe donc ses modifications et choisit un évènement d’optimisation assez fréquent, qui dépend d’un suivi des conversions fiable, pour atteindre le volume de résultats demandé.
Une marque de prêt-à-porter optimise une campagne Meta sur l’achat, mais ne génère qu’une vingtaine de ventes par semaine : l’ensemble de publicités reste en « Apprentissage limité ». En optimisant sur l’ajout au panier, un évènement plus fréquent, puis en regroupant ses changements de créations une fois par semaine, la marque atteint le volume de résultats nécessaire à la sortie de la phase d’apprentissage (cas fictif).