Le contexte
Un fondateur bootstrappé d’une app fitness m’a demandé de l’aider à scaler avec des publicités payantes.
Sur le papier, tout paraissait prometteur :
- Budget : 1 500 $ par jour, environ 45K $ par mois
- Créatifs : 40+ variantes prêtes à tester
- Objectif : 15 $ de coût par essai
- Fondations : traction organique, unit economics positive, base d’utilisateurs fidèles
L’objectif était clair et les ressources étaient là, alors nous nous sommes mis au travail.
Ce que nous avons fait
Nous avons amélioré le tracking en tenant compte des règles ATT d’Apple, pour que les bons événements de conversion se déclenchent. Nous avons mis en place une mesure blended sur quatre plateformes (Meta, App Store Connect, RevenueCat, Mixpanel). Aucune source ne dit à elle seule toute la vérité.
J’ai vite constaté que Meta ne comptait qu’une partie des conversions réelles par rapport aux outils internes. Évidemment. Les trous d’attribution sont réels.
J’ai testé des audiences, dont des segments d’âge et des marchés géographiques (US, UK). J’ai passé méthodiquement les concepts créatifs en revue.
La progression
Ça a plus ou moins fonctionné.
Au lancement, le CPT se situait entre 60 et 90 $. En quelques semaines, il est descendu entre 30 et 40 $. J’en attendais plus.
Puis ça s’est arrêté.
Le mur
30 $ de CPT. C’est là que je suis resté bloqué.
J’ai testé 40+ créatifs, et l’algorithme a concentré 90 % de la dépense sur deux “gagnants”, dont aucun n’a atteint notre objectif de 15 $.
J’ai compris qu’à 30 $ de CPT, chaque nouveau test coûte cher.
- Tester correctement un concept créatif ? Plus de 300 $ avant d’obtenir du signal.
- Chaque test prend 7 jours à cause des fenêtres d’essai. Beaucoup de facteurs influent sur le passage d’un essai au payant.
- La recommandation de Meta que l’on cite couramment est d’environ 50 événements par ad set par semaine pour sortir de la phase d’apprentissage.
J’avais pourtant des idées : du contenu influenceur, de nouveaux marchés, des analyses approfondies par segment d’âge, une optimisation sur l’achat direct.
Nous n’avions pas les moyens de les tester correctement avec un tel CPT.
L’autre problème
En creusant, j’ai trouvé quelque chose de plus fondamental que l’optimisation des campagnes. L’app avait deux audiences et un seul produit.
| Ce que j’ai regardé | Audience A : les passionnés | Audience B : les débutants |
|---|---|---|
| Qui ils sont | Déjà compétents. Veulent s’entraîner à la maison et ont besoin du bon équipement. | Curieux. Veulent apprendre depuis zéro. |
| Ce que les publicités ont fait | Nos meilleurs créatifs les attiraient, et ils convertissent bien. | Ils cliquaient, puis churnaient parce que l’app supposait trop de compétence. |
| Le problème | Trop petite et trop niche. Meta ne peut pas la trouver à grande échelle. | L’expérience produit n’était pas encore construite pour eux, même si le marché est grand. |
Deux audiences pour une app fitness, telles que je les lisais au jour 25.
C’est un problème de product market marketing fit qui apparaît dans la performance publicitaire.
La conversation difficile
Jour 25. Nous nous sommes assis pour poser la vraie question : “Faut-il continuer à dépenser ?”
Le CPT était élevé pour nous, en valeur absolue comme par rapport aux benchmarks du secteur. De petites retouches créatives ne diviseraient pas les coûts par deux, il nous fallait donc des changements structurels.
Brûler du budget en espérant des signaux “peut-être” n’avait pas de sens.
Parfois, il faut dire à un fondateur “pas encore”.
Que faudrait-il ?
Nous avons mis à plat ce qu’il faudrait pour que Meta fonctionne.
Côté test :
- Des partenariats influenceurs pour du créatif authentique
- De nouveaux marchés avec des CPM plus bas
- Une optimisation par segment d’âge
- Un flux d’achat direct (sans essai du tout)
Côté produit :
- Des pages App Store personnalisées pour chaque audience
- Des flux d’onboarding séparés selon le niveau de compétence
- Une expérience de contenu sur mesure
Un produit peut servir deux audiences, mais pas avec un seul funnel.
L’issue
Nous avons mis la dépense en pause.
Meta n’était pas le problème. Les conditions pour que cela fonctionne n’étaient pas encore réunies.
Le plan :
- Mettre en pause la dépense Meta pour arrêter l’hémorragie.
- Faire le travail produit en construisant des funnels séparés pour chaque audience.
- Constituer une réserve en mettant du budget de côté pour tester correctement plus tard.
- Revenir dans 6 mois, avec une vision claire et les ressources pour tester correctement.
5 leçons à en tirer
- Un CPT élevé rend chaque test coûteux. À 30 $ par essai, on ne peut pas itérer vite. La vitesse de test compte.
- Savoir quoi tester n’est pas la même chose que pouvoir se permettre de le tester. J’avais les idées, mais nous n’avions pas les moyens de les valider.
- Les produits de niche ont du mal avec l’algorithme de Meta. Il a besoin de volume, et les petites audiences sont plus difficiles à atteindre de façon rentable.
- Les lacunes du produit prennent la forme de problèmes de performance publicitaire. Si votre produit ne convertit pas les gens que vos publicités attirent, aucune optimisation n’y changera rien.
- Mettre en pause est une stratégie valable. 30 jours pour y voir clair valent mieux que 6 mois à deviner à grands frais.
Ces chiffres sont ceux d’un seul client, pas des benchmarks. Retenez le raisonnement et laissez de côté les seuils. Je détaille quand je coupe et quand je ne coupe pas dans le diagnostic CPI et ROAS.
Les publicités payantes sont un outil de diagnostic. Elles vous disent, assez rapidement, si votre product market fit est suffisamment solide pour un ciblage algorithmique.
La question à poser, c’est “Qu’est-ce qui doit être VRAI pour que Meta fonctionne ?” Ne demandez pas “Est-ce que Meta peut fonctionner pour moi ?”
| Ce qui doit être vrai | Ce que ce compte a montré |
|---|---|
| Le produit convertit les gens que vos publicités attirent | L’audience B cliquait, puis churnait |
| Les créatifs filtrent la bonne audience | Nos meilleurs créatifs attiraient l’audience A, la plus petite |
| Le budget permet de tester à votre CPT réel | Un CPT de 30 $ voulait dire plus de 300 $ et 7 jours par test |
Faites ces trois vérifications sur votre propre compte. Aucune optimisation ne permet de les contourner.
Cette mission s’est terminée par une pause. Mais cette pause s’accompagnait d’un diagnostic clair et d’une feuille de route de ce qu’il fallait corriger, ce qui comptait davantage.
Parfois, le meilleur résultat est de savoir exactement pourquoi vous n’êtes pas encore prêt, et comment y remédier.