LinkedIn Ads est aujourd’hui l’un des leviers les plus efficaces pour développer une activité B2B.
La plateforme permet de toucher précisément les bons décideurs, en fonction de leur poste, de leur entreprise, de leur secteur et de leur niveau de responsabilité.
Son principal avantage réside dans la maîtrise du ciblage et la lisibilité des résultats : tu choisis tes audiences, ton budget et tes objectifs, tout en suivant les performances de tes campagnes en temps réel.
Cette capacité à analyser, tester et optimiser en continu fait de LinkedIn Ads un levier incontournable pour générer des leads qualifiés, soutenir la croissance commerciale et structurer une acquisition B2B durable.
Être media buyer, ce n’est pas lancer des campagnes. C’est prendre la responsabilité d’un budget.
Sur LinkedIn Ads, chaque choix a un impact direct : le ciblage que tu actives, le message que tu montres, le coût du lead que tu acceptes.
Le travail consiste à faire des arbitrages en permanence. Comprendre qui cible vraiment, ce qui déclenche une réponse, ce qui coûte trop cher et ce qui mérite d’être renforcé.
On avance par itérations, pas par intuition.
C’est cette capacité à lire les signaux, à trancher et à optimiser dans le temps qui transforme LinkedIn Ads en levier business, et un media buyer en profil fiable et recherché.
Ce que le media buying est vraiment, et pourquoi la plupart des gens ratent
Il y a une image romantique du media buyer. Quelqu’un qui gère des budgets conséquents, lance des campagnes, regarde les résultats grimper et optimise avec précision chirurgicale. Cette image n’est pas fausse, mais elle saute plusieurs étapes cruciales que personne ne montre.
La réalité du media buying, surtout en B2B sur LinkedIn, c’est d’abord beaucoup d’incertitude, beaucoup de décisions prises avec des données insuffisantes, et une discipline mentale que les outils n’enseignent pas. LinkedIn Campaign Manager est un outil relativement simple à prendre en main. Ce qui est difficile, c’est de savoir quoi en faire, comment lire ce qu’il vous dit, comment ne pas paniquer quand les résultats sont décevants, et comment ne pas s’emballer quand ils sont bons.
La majorité des personnes qui se lancent sur LinkedIn Ads échouent pour trois raisons principales. La première, c’est qu’elles confondent l’outil avec la stratégie. Elles apprennent à créer une campagne mais pas à réfléchir comme quelqu’un qui gère un budget. La deuxième, c’est qu’elles n’ont pas de cadre de lecture des performances. Elles regardent des chiffres sans savoir ce qu’ils signifient vraiment, ni quand agir, ni quand attendre. La troisième, c’est qu’elles sous-estiment ce que coûte l’apprentissage sur LinkedIn, et elles coupent trop tôt, avant d’avoir des données exploitables.
Ce guide est différent non pas parce qu’il révèle des secrets, mais parce qu’il vous explique comment penser. Vous allez comprendre comment fonctionne la mécanique de la plateforme, comment l’algorithme prend ses décisions, comment structurer vos campagnes pour que les données soient lisibles, et comment progresser sans bruler inutilement du budget.
Linkedin Ads n’est pas la plateforme publicitaire la plus simple ni la moins chère. Mais pour le B2B ciblé, avec des cycles de vente longs, des décideurs difficiles à atteindre et des tickets moyens élevés, c’est souvent la plateforme la plus pertinente. A condition de savoir s’en servir.
Toutes les grandes plateformes publicitaires, LinkedIn inclus, fonctionnent sur un système d’enchères en temps réel. Mais l’enchère ne récompense pas toujours celui qui paie le plus. Elle récompense celui dont l’annonce a le plus de valeur pour la plateforme, ce qui inclut la qualité perçue de l’annonce, la pertinence pour l’audience et la probabilité que l’utilisateur interagisse avec elle.
Sur LinkedIn, la logique est légèrement différente de Meta ou Google parce que l’audience est professionnelle et que LinkedIn doit protéger l’expérience utilisateur de son réseau. La plateforme est plus conservatrice dans la diffusion des publicités intrusives. Elle pénalise les annonces avec un faible taux d’engagement de manière significative, ce qui veut dire qu’une annonce peu pertinente vous coûtera beaucoup plus cher à diffuser qu’une annonce que l’audience apprécie.
Ce mécanisme a une conséquence directe sur votre façon de travailler : vous ne pouvez pas compenser une mauvaise créa ou un ciblage mal pensé avec un gros budget. Au contraire, plus vous dépensez avec une annonce médiocre, plus vous payez cher chaque impression, et plus vos métriques se dégradent.
Quand vous créez une campagne LinkedIn, vous définissez un objectif. Cet objectif détermine ce que l’algorithme va chercher à maximiser. Si vous choisissez “visites du site web”, LinkedIn va chercher dans votre audience les personnes statistiquement les plus susceptibles de cliquer sur un lien. Si vous choisissez “génération de leads”, il va chercher ceux les plus susceptibles de remplir un formulaire.
Ce qui est important de comprendre, c’est que l’algorithme apprend. Il a besoin de données pour affiner sa compréhension de qui, dans votre ciblage, correspond le mieux à votre objectif. Cette phase d’apprentissage est réelle et consomme du budget. Sur LinkedIn, elle est généralement plus longue et plus coûteuse qu’ailleurs parce que les audiences sont plus petites et les volumes d’événements plus faibles.
Un media buyer qui comprend ça sait qu’il faut donner du temps et du budget à une campagne avant de juger. Un débutant coupe une campagne après deux jours parce que le coût par clic lui semble élevé. Il vient de perdre l’investissement en apprentissage sans récupérer aucune information utile.
Le travail d’un media buyer ne commence pas à la création d’une campagne. Il commence à la définition de ce qu’il veut mesurer et de ce qu’il veut apprendre. Avant de lancer quoi que ce soit, vous devez vous poser trois questions précises.
Premièrement, quelle est la métrique de succès finale ? Pour la plupart des campagnes B2B sur LinkedIn, c’est un lead qualifié, un appel commercial, une démo, une inscription. Pas un clic, pas une impression.
Deuxièmement, quelles métriques intermédiaires me permettront de diagnostiquer ce qui fonctionne ou non avant d’atteindre la métrique finale ? Le taux de clic sur l’annonce, le taux de conversion sur la landing page, le coût par lead par segment d’audience.
Troisièmement, de combien de données ai-je besoin pour que mes conclusions soient fiables ? Sur LinkedIn, un test qui génère moins de 50 clics ou moins de 10 conversions ne vous dit rien. Accepter ça, c’est accepter que le budget minimum pour apprendre est plus élevé que vous ne le pensez.
LinkedIn Campaign Manager s’organise en trois niveaux : le compte, les groupes de campagnes, et les campagnes. A l’intérieur de chaque campagne, vous avez les annonces. Cette structure n’est pas anodine, elle conditionne la façon dont vous allez lire vos données et prendre vos décisions.
Le compte est le niveau le plus haut. C’est là que vous configurez votre pixel LinkedIn (appelé Insight Tag), vos conversions, et que vous accédez aux données agrégées. Si votre Insight Tag n’est pas correctement installé et que vos conversions ne sont pas correctement définies, tout ce que vous ferez ensuite sera aveugle. C’est l’erreur fondamentale d’infrastructure que font une grande majorité de débutants.
Le groupe de campagnes est un niveau organisationnel. Il vous permet de regrouper des campagnes qui partagent un objectif commun, une période ou un budget global. Son utilité principale est d’éviter le chaos dans vos comptes quand vous gérez plusieurs campagnes simultanément.
La campagne est le niveau où vous définissez l’essentiel : l’objectif, l’audience, le format, l’enchère et le budget. C’est à ce niveau que se jouent la majorité de vos décisions stratégiques.
L’annonce est le niveau créatif. C’est là que vous rédigez votre texte, choisissez votre visuel, et définissez votre call to action. Vous pouvez avoir plusieurs annonces dans une même campagne, ce qui vous permet de tester des messages différents auprès de la même audience.
L’Insight Tag est un morceau de code JavaScript que vous installez sur votre site. Il permet à LinkedIn de savoir quand un utilisateur LinkedIn visite votre site, sur quelle page, et combien de temps après avoir vu ou cliqué une publicité. Sans lui, vous ne pouvez pas mesurer le ROI réel de vos campagnes.
La configuration des conversions est l’étape suivante. Une conversion, c’est un événement précis sur votre site qui indique qu’un objectif a été atteint. Remplissage d’un formulaire de contact, téléchargement d’un document, visite d’une page de remerciement, inscription à un webinar. Vous définissez ces conversions dans Campaign Manager en leur attribuant une valeur et une fenêtre d’attribution.
La fenêtre d’attribution mérite attention. Par défaut, LinkedIn attribue une conversion à une publicité si elle a eu lieu dans les 30 jours suivant un clic ou dans les 7 jours suivant une simple vue. En B2B avec des cycles de vente longs, un prospect peut voir votre pub en semaine 1, réfléchir, revenir sur votre site trois semaines plus tard et remplir un formulaire. Si votre fenêtre est trop courte, vous ne verrez pas cette conversion dans vos rapports LinkedIn. Ce n’est pas que la pub n’a pas fonctionné, c’est que vous n’avez pas configuré correctement la mesure.
Un exemple concret. Une entreprise SaaS B2B lance des campagnes LinkedIn pour générer des demandes de démo. Elle configure ses conversions avec une fenêtre de 7 jours seulement parce que c’est la valeur par défaut qu’elle n’a pas modifiée. Après deux semaines, elle conclut que ses campagnes ne génèrent pas de leads et les coupe. En réalité, son cycle de décision moyen est de 18 jours entre le premier clic et la demande de démo. Elle a coupé des campagnes rentables en regardant des données incomplètes.
LinkedIn propose plusieurs objectifs regroupés en trois catégories inspirées du funnel marketing : notoriété, considération, conversions.
Pour un media buyer B2B sérieux, la plupart des budgets devraient aller vers des objectifs de considération (visites de site, engagement, vues de vidéo) ou de conversion (génération de leads, conversions sur le site). Les objectifs de notoriété pure comme la portée ou les impressions ont leur utilité dans des stratégies spécifiques de branding, mais ils ne sont pas un point de départ logique si vous devez justifier un ROI à court terme.
L’objectif “génération de leads” mérite une mention spéciale sur LinkedIn. Il active les Lead Gen Forms, des formulaires natifs à la plateforme qui se remplissent automatiquement avec les données du profil LinkedIn de l’utilisateur. Ces formulaires ont des taux de conversion nettement supérieurs aux landing pages externes parce qu’ils éliminent la friction de saisie. En revanche, la qualité des leads peut être inférieure car la barrière d’entrée est plus faible. C’est un compromis que vous devez évaluer selon votre contexte.
Un cas typique de débutant : il choisit l’objectif “notoriété” parce qu’il pense qu’il doit d’abord “se faire connaître” avant de convertir. Il dépense son budget à diffuser des impressions sans aucun signal de retour mesurable. Après un mois, il n’a aucune donnée pour comprendre si quelque chose fonctionne. Un media buyer expérimenté aurait structuré le budget différemment : une petite partie en notoriété si la marque est vraiment inconnue, et la majorité vers des objectifs qui génèrent des données actionnables dès les premières semaines.
La force de LinkedIn comme plateforme publicitaire tient dans une chose : la qualité et la fraîcheur des données professionnelles de ses utilisateurs. Sur Facebook ou Instagram, vous ciblez des personnes basées sur leurs comportements, leurs centres d’intérêt, des inférences algorithmiques. Sur LinkedIn, vous ciblez des personnes basées sur ce qu’elles ont elles-mêmes déclaré sur leur profil professionnel : leur titre de poste, leur secteur, leur entreprise, leur ancienneté, leurs compétences, leur niveau d’études.
Ces données sont globalement fiables parce que les utilisateurs ont intérêt à tenir leur profil LinkedIn à jour. Une personne qui cherche un emploi ou qui veut développer son réseau maintient son titre et ses expériences actualisés. Ce n’est pas parfait, mais c’est incomparablement plus précis que les intérêts comportementaux des autres plateformes pour atteindre des décideurs B2B spécifiques.
LinkedIn propose un nombre important de critères de ciblage. Les principaux que vous utiliserez en B2B sont les suivants.
Le ciblage par titre de poste vous permet de cibler des personnes dont le titre exact correspond à ce que vous cherchez. C’est le critère le plus intuitif mais aussi le plus fragmenté. Il existe des dizaines de variantes pour désigner le même rôle : “Directeur Marketing”, “CMO”, “Head of Marketing”, “VP Marketing”, “Responsable Marketing”. Si vous ciblez uniquement “Directeur Marketing”, vous excluez toutes les autres formulations. Un bon ciblage par titre nécessite une liste exhaustive des variantes.
Le ciblage par fonction est plus large. Vous ciblez toutes les personnes dont le rôle appartient à une grande famille professionnelle : Marketing, Finance, IT, Opérations. C’est utile quand vous voulez une audience plus large ou quand vos prospects peuvent avoir des titres très variés.
Le ciblage par niveau d’ancienneté vous permet de filtrer par séniorité : stagiaire, junior, expérimenté, manager, directeur, VP, C-level, propriétaire. Combiné à la fonction, c’est souvent plus efficace que le titre seul. Par exemple, cibler “Fonction Marketing + Ancienneté Directeur et VP” capture mieux vos décideurs que de lister tous les titres possibles.
Le ciblage par entreprise vous permet de cibler soit des entreprises spécifiques par leur nom (ABM, Account-Based Marketing), soit des entreprises filtrées par taille, secteur ou taux de croissance. Le ciblage par taille d’entreprise est fondamental en B2B car une solution vendue à des ETI de 200 à 2000 employés ne s’adresse pas aux mêmes personnes qu’une solution pour les grands comptes.
Le ciblage par compétences cible les personnes qui ont listé certaines compétences sur leur profil. C’est utile pour atteindre des profils techniques ou spécialisés dont le titre peut varier fortement.
LinkedIn vous indique la taille estimée de votre audience en temps réel pendant que vous configurez vos critères. Une erreur très commune est de chercher à avoir une audience “parfaite” en empilant des critères jusqu’à obtenir quelques milliers de personnes. L’intention est bonne mais le résultat est contre-productif.
Une audience trop restreinte sur LinkedIn pose plusieurs problèmes. L’algorithme n’a pas assez de volume pour optimiser correctement. Vous saturez rapidement votre audience, ce qui fait monter votre fréquence de diffusion et baisse votre engagement. Vous excluez peut-être des prospects valides parce qu’ils n’ont pas renseigné exactement les critères que vous avez choisis.
La règle empirique communément acceptée pour une campagne LinkedIn performante est une audience comprise entre 50 000 et 300 000 personnes. En dessous, vous risquez la saturation rapide et les difficultés d’optimisation algorithmique. Au-dessus, vous dilue votre budget sur des profils peut-être moins pertinents.
Si votre marché total addressable est vraiment petit et que votre audience qualifiée compte 10 000 personnes, c’est une réalité à accepter et à intégrer dans votre stratégie budgétaire. Vous ne pourrez pas diffuser des campagnes à gros volume, mais vous pouvez diffuser des campagnes très ciblées et très personnalisées.
L’ABM consiste à cibler un liste spécifique d’entreprises que vous avez identifiées comme des comptes stratégiques. Sur LinkedIn, vous pouvez importer une liste d’entreprises par leur nom, et LinkedIn va chercher à matcher ces entreprises dans sa base de données.
Le taux de match n’est pas parfait. Attendez-vous à perdre entre 20 et 40 % de votre liste dans la correspondance. Cela peut venir d’entreprises non présentes sur LinkedIn, de noms mal formatés, d’entreprises trop petites ou locales.
L’ABM sur LinkedIn se combine efficacement avec d’autres critères. Vous pouvez cibler les employés de vos comptes stratégiques qui ont une certaine ancienneté ou une certaine fonction. Ce qui vous donne une audience très qualifiée mais souvent petite, ce qui ramène aux contraintes de taille d’audience évoquées précédemment.
Un exemple de cas intermédiaire. Une entreprise de logiciels RH cible des entreprises de 500 à 5000 employés dans le secteur industriel et financier. Elle a une liste de 200 comptes stratégiques identifiés par son équipe commerciale. Elle importe cette liste dans LinkedIn et cible les DRH, Responsables RH et Directeurs des Opérations RH de ces comptes. L’audience résultante est de 4 000 personnes. Elle alloue 3 000 euros sur 6 semaines, ce qui représente une dépense d’environ 0,75 euro par personne ciblée sur la période. Le but n’est pas de convertir immédiatement mais de créer une présence mémorable auprès de décideurs que son équipe commerciale prospecte en parallèle.
Ce qu’un mauvais media buyer aurait fait : chercher à avoir une audience plus large pour “faire baisser le CPM”, diluant ainsi la précision de la liste ABM qui était la valeur principale de cette approche.
LinkedIn vous permet de créer des audiences basées sur vos données first-party : visiteurs de votre site (via l’Insight Tag), listes de contacts ou d’entreprises importées depuis votre CRM, personnes ayant interagi avec vos contenus ou formulaires LinkedIn.
Le retargeting de visiteurs de site est particulièrement puissant en B2B. Un visiteur qui a passé du temps sur votre page de tarification ou sur votre page de cas clients a signalé un niveau d’intérêt explicite. Le recibler avec un message adapté à cette étape de maturité est une mécanique de base que tout media buyer B2B devrait avoir en place.
Les audiences similaires (Lookalike) permettent de demander à LinkedIn de trouver des profils ressemblant à une source que vous lui fournissez : vos clients actuels, vos leads convertis, vos meilleurs visiteurs de site. La qualité de ces audiences dépend directement de la qualité et de la taille de la source. Une liste de 100 clients dans votre CRM donnera une lookalike moins précise qu’une liste de 1000 clients.
Le Sponsored Content est le format le plus utilisé sur LinkedIn. Ce sont les publications sponsorisées qui apparaissent dans le fil d’actualité des utilisateurs. Il se décline en plusieurs variantes : image unique, carrousel (plusieurs images), vidéo, et document.
L’image unique est le point de départ de la plupart des campagnes. C’est le format le plus rapide à produire, le plus facile à tester et le plus prévisible dans son comportement. Pour une première campagne, c’est là que vous devriez commencer.
Le carrousel permet de raconter une histoire en plusieurs étapes. Il est souvent utilisé pour présenter plusieurs bénéfices d’une solution, plusieurs étapes d’un processus ou plusieurs cas clients. Son inconvénient est qu’il demande plus d’effort créatif et que chaque slide doit avoir assez d’intérêt pour pousser l’utilisateur à swiper.
La vidéo a théoriquement un fort potentiel d’engagement mais elle est souvent surestimée par les débutants. Produire une bonne vidéo publicitaire B2B est difficile et coûteux. Une vidéo de 90 secondes qui explique votre produit peut performer moins bien qu’une image statique avec un message clair. Ne choisissez pas la vidéo parce que vous pensez que c’est mieux. Choisissez-la si vous avez une bonne vidéo et si vous voulez tester le format spécifiquement.
Le format document est intéressant et sous-exploité. Il permet de partager un PDF consultable directement dans le fil. Pour du contenu à valeur ajoutée comme un guide, une étude, un rapport, c’est un format qui génère souvent un engagement supérieur car l’utilisateur peut consulter le contenu sans quitter LinkedIn.
Les Text Ads sont de petites annonces textuelles avec une image miniature qui apparaissent dans la colonne de droite sur desktop. Elles ont des CPCs généralement bas mais des taux de clic très faibles. Elles sont rarement le format principal d’une stratégie, mais peuvent servir de complément de visibilité à budget limité.
Les Dynamic Ads sont des annonces personnalisées qui intègrent dynamiquement le nom ou la photo de profil de l’utilisateur ciblé. Elles peuvent avoir un fort taux d’attention précisément parce qu’elles sont personnalisées, mais certains utilisateurs les trouvent intrusives. Elles existent en plusieurs formats : Follower Ads pour gagner des abonnés à votre page, Spotlight Ads pour rediriger vers un lien.
Les Message Ads permettent d’envoyer un message personnalisé directement dans la messagerie LinkedIn d’un utilisateur ciblé. Les Conversation Ads sont une variante interactive qui permet de créer un arbre de conversation avec des choix cliquables.
Ces formats ont des taux d’ouverture élevés parce que les utilisateurs ouvrent leur messagerie LinkedIn avec une intention d’engagement. Mais ils ont aussi une nature intrusive que vous devez gérer avec soin. Un message trop commercial, trop long ou trop pressant sera ignoré ou signalé.
LinkedIn limite aussi la fréquence de réception de ces messages : un même utilisateur ne peut recevoir un Message Ad du même annonceur qu’une fois toutes les 30 jours. Ce qui limite le potentiel de pression et vous oblige à faire des messages qui comptent.
Un mauvais usage très fréquent : utiliser les Message Ads pour pitcher directement son produit à froid, comme un email de prospection automatisé. Un bon usage : envoyer une invitation à un événement, un webinar, un rapport exclusif avec une valeur perçue immédiate.
Un compte mal structuré est un compte dans lequel vous ne pouvez pas apprendre. Quand tout est mélangé dans une seule campagne, vous ne savez pas quelle audience répond, quelle créa fonctionne, quel message résonne. Vous êtes aveugle.
La règle fondamentale est de ne tester qu’une variable à la fois par campagne. Si vous voulez tester deux audiences différentes, créez deux campagnes avec les mêmes annonces. Si vous voulez tester deux créas différentes, gardez la même audience et intégrez les deux créas dans la même campagne. Sinon, vous ne pouvez pas savoir ce qui a causé une différence de performance.
En pratique, un compte LinkedIn Ads B2B bien structuré ressemble à quelque chose comme ça.
Vous avez un groupe de campagnes pour chaque grande étape de funnel ou chaque grand objectif. Par exemple : un groupe “Top of Funnel – Notoriété et éducation”, un groupe “Middle of Funnel – Considération et engagement”, un groupe “Bottom of Funnel – Conversion directe”, un groupe “Retargeting”.
Dans chaque groupe, vous avez des campagnes qui correspondent à des segments d’audience distincts. Par exemple dans le groupe Bottom of Funnel : une campagne ciblant les visiteurs de la page pricing, une campagne ciblant les prospects de votre CRM qui n’ont pas encore converti, une campagne ciblant les personnes ayant rempli un Lead Gen Form mais non relancées.
Dans chaque campagne, vous avez entre 2 et 4 annonces maximum. Pas plus. Pourquoi ? Parce qu’avec un budget limité, si vous avez 10 annonces dans une campagne, chacune reçoit si peu d’impressions que vous ne pouvez pas tirer de conclusions statistiquement fiables sur leur performance relative. Moins d’annonces par campagne avec plus de budget par annonce donne des signaux plus rapides et plus fiables.
Quand vous gérez un seul compte avec 5 campagnes, vos noms de campagnes n’ont pas d’importance. Quand vous gérez plusieurs comptes ou des comptes avec 30, 50, 100 campagnes, des noms clairs deviennent vitaux.
Une convention de nommage simple mais efficace inclut : la date de lancement, l’objectif, le segment d’audience, le format. Par exemple : “2024-03 | Lead Gen | DRH PME 200-2000 | Sponsored Content Image”. En regardant ce nom dans votre tableau de bord, vous savez immédiatement de quoi il s’agit sans avoir à ouvrir la campagne.
Ce n’est pas un détail cosmétique. C’est une discipline d’organisation qui vous permet d’analyser vos données plus vite, de ne pas refaire les mêmes tests, et de communiquer clairement si vous travaillez en équipe ou avec un client.
Le CPM moyen sur LinkedIn est significativement plus élevé que sur d’autres plateformes. Il n’est pas rare de voir des CPM entre 15 et 50 euros selon le ciblage, contre 5 à 15 euros sur Meta dans des configurations comparables.
Cette réalité est liée à la rareté relative et à la qualité de l’audience. Les décideurs B2B que vous ciblez sont peu nombreux comparés aux audiences grand public. Ils sont aussi très convoités par de nombreux annonceurs. L’offre est limitée, la demande est forte, les prix montent.
Accepter cette réalité dès le départ vous évite de chercher à contourner le marché avec des stratégies d’enchères hasardeuses ou de conclure trop vite que LinkedIn “ne fonctionne pas” parce que le CPC est élevé. La question n’est pas “est-ce que le CPC est bas ?”, mais “est-ce que le coût par lead qualifié est acceptable par rapport à la valeur d’un client ?”
Si votre client moyen vaut 20 000 euros sur deux ans, un coût par lead qualifié de 200 euros est tout à fait rentable. Si votre produit se vend 500 euros en one-shot, il ne l’est probablement pas. LinkedIn est adapté aux offres B2B avec de la valeur économique.
LinkedIn propose plusieurs stratégies d’enchères. La plus simple est l’enchère automatique maximale (Maximum Delivery), dans laquelle vous définissez un budget journalier ou total et LinkedIn optimise pour obtenir le maximum de résultats. C’est le point de départ recommandé pour la plupart des campagnes.
L’enchère au coût cible (Target Cost) vous permet de définir le coût par résultat que vous souhaitez, et LinkedIn essaie de rester autour de cette cible. C’est utile une fois que vous avez des données historiques et que vous savez quel coût par lead est acceptable. Sans données préalables, fixer une cible trop basse empêche la diffusion.
L’enchère manuelle (Manual Bidding) vous donne le contrôle total sur le CPC ou CPM que vous êtes prêt à payer. Elle est utile dans des situations spécifiques comme les audiences très petites ou les tests contrôlés, mais elle demande une expérience suffisante pour ne pas sous-enchérir et bloquer la diffusion ou sur-enchérir inutilement.
C’est un sujet que beaucoup évitent d’aborder clairement. Sur LinkedIn, si vous n’avez pas un budget minimum par campagne, vous n’avez pas de données. Et sans données, vous ne pouvez pas optimiser. Vous brûlez simplement de l’argent sans apprendre.
Pour une campagne de test sur LinkedIn, le minimum raisonnable est entre 1 000 et 2 000 euros, sur une durée de 3 à 4 semaines. En dessous, votre campagne sera en phase d’apprentissage pendant une trop grande partie de sa durée, et vous n’aurez pas assez de volume d’événements pour tirer des conclusions.
Cela ne signifie pas que vous devez commencer avec des budgets immenses. Cela signifie que si vous avez 300 euros à investir en test, LinkedIn n’est probablement pas la bonne plateforme pour ce test. Réservez les petits budgets pour des plateformes où le volume d’apprentissage est plus rapide et moins coûteux.
Un cas concret de débutant. Une startup B2B alloue 500 euros sur LinkedIn “pour voir”. Elle crée une campagne, constate que le budget est épuisé en 5 jours avec 12 clics et 0 lead, et conclut que LinkedIn ne fonctionne pas pour elle. La conclusion est fausse. Elle n’a pas eu assez de données pour conclure quoi que ce soit. Elle aurait dû soit investir suffisamment pour obtenir des données, soit ne pas utiliser LinkedIn à ce stade de son développement.
Un utilisateur sur LinkedIn est dans un état d’esprit professionnel. Il consulte des actualités de son secteur, des mises à jour de son réseau, des offres d’emploi potentielles. Son filtre attentionnel est différent de celui d’un utilisateur sur Instagram. Il est moins réceptif à l’entertainment et plus réceptif à ce qui a une pertinence directe pour ses enjeux professionnels.
Ce contexte a des implications directes sur votre copywriting. Les accroches qui fonctionnent sur LinkedIn sont généralement celles qui parlent d’un problème professionnel précis, d’un enjeu de performance, d’un risque ou d’un résultat spécifique que votre prospect reconnaît immédiatement dans son quotidien.
“Réduisez votre turnover de 30 % en 6 mois” parle à un DRH mieux que “Découvrez notre solution RH innovante”. Ce n’est pas une question de formule magique, c’est une question de comprendre ce qui traverse l’esprit de votre prospect quand il ouvre LinkedIn un mardi matin.
Une annonce Sponsored Content sur LinkedIn est composée de plusieurs éléments : le texte introductif (ce que LinkedIn appelle le “introductory text”), l’image ou la créa, le titre sous l’image, la description sous le titre, et le bouton de call to action.
Le texte introductif est le premier texte visible, au-dessus de l’image. Il peut être long ou court. La règle est que les deux ou trois premières lignes doivent accrocher avant le lien “voir plus” qui tronque le texte. Si vous ne captez pas l’attention dans ces premières lignes, le reste du texte ne sera jamais lu.
L’image doit servir l’annonce, pas juste être esthétiquement plaisante. Sur LinkedIn, les images qui se distinguent dans le flux sont souvent celles qui contiennent du texte lisible (une statistique, une question, un titre clair), celles qui montrent des personnes réelles en situation professionnelle, ou celles qui créent une rupture visuelle par rapport au contenu organique qui les entoure.
Le titre sous l’image est souvent négligé mais c’est un élément crucial. C’est souvent la seule partie que lit quelqu’un qui scrolle rapidement. Il doit être clair, direct et incitateur à l’action ou à la lecture.
Le call to action doit correspondre exactement à ce que vous proposez. “En savoir plus” est le CTA le plus faible. “Télécharger” pour un contenu, “S’inscrire” pour un événement, “Demander une démo” pour une offre produit, sont plus précis et plus engageants.
La première erreur est de parler de soi avant de parler de son prospect. Commencer une annonce par “Notre solution X vous permet de…” met immédiatement la barrière de la méfiance. Commencer par un problème que reconnaît le prospect avant de mentionner votre solution est systématiquement plus efficace.
La deuxième erreur est d’être trop vague. “Améliorez votre performance commerciale” ne veut rien dire. Quel aspect de la performance ? De combien ? Pour quel type d’entreprise ? La spécificité est un signal de crédibilité. Elle filtre aussi naturellement les mauvais prospects, ce qui est une bonne chose.
La troisième erreur est de mettre trop d’information dans une seule annonce. Une annonce n’est pas une landing page. Son rôle est de provoquer un clic ou une action, pas d’expliquer entièrement votre proposition de valeur. Gardez un seul message, un seul bénéfice, un seul call to action par annonce.
La règle de base du test créatif est de ne mettre dans une même campagne que des annonces qui diffèrent sur un seul élément à la fois. Si vous testez deux textes introductifs différents, gardez la même image et le même titre. Si vous testez deux images, gardez le même texte.
Quand une campagne a deux annonces et que l’une performe mieux que l’autre, vous savez exactement pourquoi : c’est l’élément que vous avez changé. Si vous changez trois éléments à la fois, vous ne savez pas lequel a fait la différence.
Le volume de diffusion nécessaire pour conclure un test dépend de la métrique que vous mesurez. Pour le taux de clic, 1000 à 2000 impressions par variante peuvent suffire pour voir une tendance claire. Pour le taux de conversion en lead, vous avez besoin d’au moins 20 à 30 conversions par variante pour que les résultats soient statistiquement exploitables.
LinkedIn Campaign Manager vous donne accès à des dizaines de métriques. Un débutant essaie souvent de tout surveiller simultanément et finit par être submergé. Un expert sait quelles métriques regarder selon l’étape et l’objectif.
Les métriques de vanité sont celles qui font plaisir à regarder mais qui ne vous aident pas à prendre de meilleures décisions. Les impressions, les “likes”, les partages, les abonnés gagnés. Elles ne sont pas inintéressantes, mais elles ne devraient jamais être vos métriques de pilotage si votre objectif est de générer du business.
Les métriques de diagnostic sont celles qui vous permettent de comprendre où se situent vos problèmes. Le CTR (taux de clic sur l’annonce) vous dit si votre créa et votre message accrochent l’audience. Le taux de conversion sur la landing page vous dit si la page tient la promesse de l’annonce. Le coût par clic vous dit si votre enchère est compétitive et si votre Score de pertinence est bon. Le coût par lead ou par conversion vous dit si la campagne est rentable.
La métrique finale est celle qui compte business : le coût par lead qualifié, le coût par opportunité commerciale, le retour sur investissement si vous pouvez relier vos leads à des revenus fermés. Sur LinkedIn en particulier, le coût par clic est souvent élevé mais peut être complètement justifié si le taux de qualification des leads est excellent.
LinkedIn calcule un Score de pertinence pour vos annonces, visible dans les rapports. Ce score reflète la qualité perçue de votre annonce selon l’engagement qu’elle génère comparé aux autres annonces qui ciblent la même audience. Un score élevé réduit vos coûts. Un score bas les augmente.
Si votre Score de pertinence est faible, c’est un signal que soit votre ciblage n’est pas adapté à votre créa, soit votre créa n’est pas pertinente pour l’audience, soit votre offre ne résonne pas. C’est un indicateur utile mais pas suffisant seul : une annonce avec un bon score qui ne génère pas de leads ne vous sert à rien.
Quand une campagne déçoit, la première erreur est d’agir immédiatement. Avant de changer quoi que ce soit, posez-vous trois questions diagnostiques.
Premièrement : le problème est-il au niveau de la diffusion ? Vos annonces s’affichent-elles ? Votre budget est-il consommé normalement ? Si votre budget n’est pas consommé, le problème peut être une enchère trop basse pour votre audience, une audience trop petite, ou une annonce en attente de validation.
Deuxièmement : le problème est-il au niveau du clic ? Si vos annonces s’affichent mais que personne ne clique (CTR faible, sous 0,3-0,4 %), le problème est créatif ou de message. L’audience ne trouve pas votre annonce suffisamment pertinente pour s’y arrêter.
Troisièmement : le problème est-il au niveau de la conversion ? Si les gens cliquent mais ne convertissent pas, le problème n’est pas la campagne LinkedIn, c’est la landing page ou l’offre. Dans ce cas, changer vos créas ou votre ciblage ne résoudra rien. Il faut travailler sur ce qui se passe après le clic.
Cette approche de diagnostic en cascade est fondamentale. Elle vous évite de modifier la mauvaise variable et de conclure à tort qu’une campagne ne fonctionne pas alors que le problème est isolé et corrigeable.
Un exemple de cas intermédiaire. Une entreprise de conseil RH génère des clics à un coût acceptable mais a un taux de conversion sur landing page de 1,5 %. La moyenne pour une landing page B2B correcte est entre 3 et 8 %. Le problème n’est pas LinkedIn, c’est la page. Un audit rapide révèle que le titre de la landing page ne correspond pas exactement au message de l’annonce, créant une rupture dans le parcours utilisateur. Corriger cette cohérence message-page augmente le taux de conversion à 4,2 % sans toucher à la campagne. Le coût par lead est divisé par presque trois.
Ce qu’un mauvais media buyer aurait fait : penser que le ciblage était mauvais et recommencer toute la configuration, perdant au passage les données d’apprentissage déjà accumulées.
La sur-interprétation est un risque réel, surtout pour les profils analytiques. Vous regardez vos données tous les jours, vous voyez des variations, et vous avez envie d’agir. Parfois cette envie d’agir détruit la valeur que vous êtes en train de construire.
Les performances d’une campagne LinkedIn varient naturellement selon le jour de la semaine, l’heure, les actualités du moment, la concurrence sur les enchères ce jour précis. Une baisse de CTR un lundi matin n’est peut-être pas un signal que votre annonce est devenue moins bonne. C’est peut-être juste la variabilité normale des données.
La règle générale est d’attendre qu’une tendance soit consistante sur plusieurs jours avant d’agir. Sauf si votre budget est dévoré à une vitesse anormale ou si vos métriques de conversion s’effondrent de manière brutale et durable.
Une bonne pratique est de vous fixer un cadre de revue : regardez vos campagnes chaque jour pour détecter des anomalies évidentes (budget qui ne se consomme pas, annonces rejetées, pic de coût anormal), mais ne prenez de décisions d’optimisation qu’une ou deux fois par semaine, basées sur des tendances de 5 à 7 jours minimum.
Scaler une campagne sur LinkedIn signifie augmenter son budget pour obtenir plus de volume de résultats. C’est la phase que tout le monde veut atteindre mais que peu font correctement.
L’erreur classique est de multiplier le budget par cinq ou dix d’un coup. Quand vous doublez ou triplez brusquement le budget d’une campagne, vous forcez l’algorithme à trouver rapidement de nouveaux inventaires publicitaires pour dépenser ce budget, souvent en allant vers des segments moins qualifiés de votre audience. Les performances se dégradent, vous paniquez, vous baissez le budget, et la campagne met du temps à se restabiliser.
La méthode correcte est une augmentation progressive du budget de 20 à 30 % maximum tous les 5 à 7 jours, en observant comment les métriques clés réagissent à chaque palier. Cette approche lente permet à l’algorithme de trouver du volume supplémentaire tout en maintenant la qualité de ciblage.
Une autre façon de scaler qui préserve la structure est d’élargir le ciblage plutôt qu’augmenter le budget à ciblage constant. Si votre campagne cible les DRH de PME de 200 à 2000 employés et qu’elle fonctionne bien, vous pouvez tester une nouvelle campagne similaire ciblant les DRH d’ETI de 2000 à 10000 employés. Vous dupliquez ce qui fonctionne sur un nouveau segment, avec un nouveau budget, en conservant la campagne originale intacte.
Un media buyer expert ne teste pas au hasard. Il a un plan de test structuré qui lui permet d’apprendre dans un ordre logique.
La première priorité de test est toujours l’audience. Avant de tester vos créas, assurez-vous de savoir quelle audience répond le mieux. Lancez la même campagne avec des annonces identiques sur deux ou trois audiences distinctes. Laissez tourner suffisamment longtemps. L’audience qui génère le coût par lead le plus bas avec le meilleur taux de qualification mérite de concentrer votre budget.
Une fois l’audience validée, vous testez les messages. Quelle accroche résonne le plus ? Quel angle de value proposition génère le plus d’engagement ? Quel format (image, vidéo, document) performe le mieux avec cette audience ?
Une fois le message validé, vous optimisez la conversion : la landing page, le formulaire, le call to action.
Cette séquence : audience d’abord, message ensuite, conversion en dernier, est contre-intuitive pour beaucoup de débutants qui veulent commencer par polir leur landing page. Mais si vous optimisez votre landing page pour une audience qui n’est pas la bonne, vous optimisez pour rien.
LinkedIn vous donne accès à des rapports démographiques qui montrent qui a réellement cliqué ou converti dans vos campagnes : répartition par titre de poste, par niveau d’ancienneté, par taille d’entreprise, par secteur. Ces données sont extrêmement précieuses et sous-utilisées.
Imaginons que vous cibliez des Directeurs Marketing et des Responsables Marketing, et que vos données démographiques montrent que 70 % de vos conversions viennent des Responsables Marketing alors que vous attendiez plutôt les Directeurs. Cela vous dit quelque chose d’important sur qui dans votre audience est réellement intéressé par votre offre à ce stade, et vous permet d’adapter votre message et potentiellement votre ciblage.
Les données démographiques vous montrent aussi si vous atteignez les bons secteurs d’activité. Si vous ciblez le secteur financier et le secteur industriel, et que 80 % de vos conversions viennent du secteur financier, peut-être vaut-il la peine de créer une campagne dédiée au secteur financier avec un message encore plus spécifique à ses enjeux.
En B2B, l’attribution est un problème complexe. Un prospect peut vous voir pour la première fois sur LinkedIn en janvier, visiter votre site à plusieurs reprises, s’inscrire à votre newsletter en mars, assister à un webinar en mai, et finalement contacter votre équipe commerciale en juillet. Quelle interaction mérite le crédit de cette conversion ?
LinkedIn attribut par défaut à la dernière interaction publicitaire LinkedIn dans la fenêtre d’attribution. Ce modèle sous-estime systématiquement la valeur des campagnes de notoriété et de middle-funnel, qui ne sont pas le dernier point de contact avant la conversion.
Un media buyer expérimenté ne regarde pas uniquement les données d’attribution directe de LinkedIn. Il met en place un suivi complémentaire : UTM parameters sur tous les liens, suivi du trafic dans Google Analytics ou son outil d’analytics, analyse des parcours multi-touch dans son CRM. Il comprend que LinkedIn peut contribuer de manière significative à une conversion même quand il n’en est pas le dernier point de contact.
Certaines erreurs sont clairement de débutant : ne pas installer l’Insight Tag, couper les campagnes trop tôt, ne pas tester. Mais d’autres erreurs sont plus subtiles et concernent des profils qui ont déjà quelques mois d’expérience.
Modifier trop souvent ses campagnes est une de ces erreurs. Chaque modification significative d’une campagne (changement d’audience, changement d’enchère) remet la phase d’apprentissage à zéro ou perturbe l’optimisation algorithmique en cours. Un compte dans lequel on fait des modifications quotidiennes ne peut pas s’optimiser correctement. La règle est simple : changez peu, changez rarement, et observez longtemps avant de changer à nouveau.
Surcharger les campagnes en créas est une autre erreur courante à ce niveau. Penser qu’avoir 15 annonces dans une campagne diversifie le risque. En réalité, avec un budget limité, chaque annonce reçoit si peu d’impressions qu’aucune ne peut être jugée. L’algorithme de LinkedIn tend aussi à concentrer la diffusion sur les annonces qui ont le meilleur historique d’engagement, ce qui peut priver les nouvelles annonces d’une chance équitable.
Ne pas connecter LinkedIn à une vision globale de la stratégie marketing est peut-être l’erreur la plus difficile à corriger parce que c’est une erreur de cadre plutôt que d’exécution. LinkedIn Ads n’est qu’un canal. Son efficacité dépend de ce qui se passe avant (le ciblage, l’offre, le message), pendant (l’expérience de l’annonce) et après (la landing page, le suivi commercial, le nurturing). Optimiser les métriques LinkedIn sans avoir une vision de l’ensemble est une optimisation locale sans impact business réel.
Avant de lancer une campagne, un media buyer rigoureux vérifie systématiquement les éléments suivants. L’Insight Tag est-il opérationnel et les conversions sont-elles correctement configurées et testées ? Le pixel renvoie-t-il des événements de conversion vérifiables dans Campaign Manager ? La landing page est-elle rapide, cohérente avec le message de l’annonce et claire dans son call to action ? Les UTM parameters sont-ils correctement configurés pour le suivi analytics ? L’audience est-elle dans une fourchette de taille raisonnable ? Le budget est-il suffisant pour obtenir des données en 3 à 4 semaines ? Les annonces ont-elles passé la validation LinkedIn ou y a-t-il des points de conformité à résoudre ?
Ce n’est pas une liste exhaustive mais c’est le minimum qu’un professionnel vérifie systématiquement, pas par anxiété mais par discipline. Les erreurs d’infrastructure se paient cher parce qu’elles vous font perdre du temps et du budget dans l’obscurité totale.
Un media buyer expérimenté sait aussi ce qu’il ne doit pas regarder. Les métriques quotidiennes quand les campagnes sont en phase d’apprentissage. La comparaison de votre CPM à des benchmarks génériques trouvés sur internet, qui ne tiennent pas compte de votre secteur, votre ciblage ou votre marché géographique. Les commentaires négatifs sous vos publicités, qui existent sur toute publicité et ne sont pas représentatifs de l’ensemble de votre audience. Le nombre d’impressions comme indicateur de succès quand votre objectif est la conversion.
Savoir ignorer délibérément des informations est une compétence à part entière. Les plateformes publicitaires sont conçues pour vous donner accès à beaucoup de données, pas toutes pertinentes. Le signal est noyé dans le bruit. Définir à l’avance ce que vous mesurez et vous y tenir est une protection contre les décisions réactives et émotionnelles.
Ce qui mérite du temps : la définition précise de l’audience avant de lancer, la rédaction d’annonces avec un message vraiment différenciant, l’analyse hebdomadaire des données démographiques de conversion, la mise en cohérence du message entre l’annonce et la landing page.
Ce qui ne mérite pas votre temps : chercher à avoir un CPM “parfait” en bricolant les enchères toutes les 48 heures, essayer de reverser engineer l’algorithme LinkedIn à partir de posts d’autres media buyers sur internet, comparer vos performances à des case studies de marques avec des budgets 20 fois supérieurs au vôtre, ou débattre en interne de la couleur du bouton CTA sur votre landing page avant d’avoir validé que quelqu’un clique dessus.
Un clic depuis LinkedIn Ads coûte en moyenne entre 4 et 15 euros selon votre ciblage. Ce coût représente un investissement sur une intention. Quand la landing page gâche cette intention parce qu’elle est lente, confuse, ou incohérente avec le message qui a provoqué le clic, vous brûlez cet investissement.
La cohérence message-page est le principe fondamental. Si votre annonce promet un rapport sur les tendances RH 2024, la landing page doit immédiatement confirmer cette promesse avec le même titre ou une formulation très proche. Si l’utilisateur clique sur “Demander une démo” et arrive sur une page généraliste de présentation de l’entreprise, la rupture de contexte tue le taux de conversion.
La vitesse de chargement est un facteur souvent sous-estimé en B2B parce que les professionnels sont censés être moins impatients que les consommateurs. C’est faux. Un décideur qui clique depuis son téléphone ou depuis un réseau 4G d’une zone moins bien couverte n’attend pas plus qu’un consommateur. Une page qui charge en plus de 3 secondes perd une partie significative de ses visiteurs.
Le rôle du media buyer ne s’arrête pas à la génération du lead. Pour progresser vers un niveau expert, vous devez vous intéresser à ce qui arrive à vos leads après qu’ils sont générés.
Est-ce que les leads LinkedIn sont contactés rapidement par l’équipe commerciale ? Un lead B2B perd considérablement en valeur après 48 heures. Est-ce que les commerciaux considèrent ces leads comme qualifiés ? Si non, quel est le problème : mauvais ciblage, message qui crée de fausses attentes, mauvais processus de qualification ?
Fermer la boucle avec les commerciaux vous donne des informations impossibles à obtenir autrement sur la qualité réelle de vos leads. Un taux de lead-to-meeting de 20 % vous dit quelque chose de très différent d’un taux de 5 %. Et un commercial qui vous dit “les leads viennent mais ils ne comprennent pas ce qu’on fait” vous indique que votre message crée une mauvaise attente, ce que vous ne pouvez pas voir dans Campaign Manager.
Être bon en media buying LinkedIn, ce n’est pas maîtriser toutes les fonctionnalités de Campaign Manager. Ce n’est pas avoir mémorisé des benchmarks CPM ou avoir un avis sur chaque format publicitaire. C’est avoir développé une capacité à prendre de bonnes décisions avec des données imparfaites et incomplètes, dans un environnement qui change.
Le niveau de rigueur réellement requis est plus élevé que ce que la majorité des gens anticipent. Non pas en termes de complexité technique, mais en termes de discipline intellectuelle. Résister à l’envie d’agir quand il faut attendre. Résister à l’envie d’attendre quand il faut agir. Maintenir une structure de test cohérente même sous pression. Fermer la boucle avec les résultats business et ne pas se contenter des métriques de plateforme.
Ce guide vous a donné les fondamentaux pour comprendre comment fonctionne LinkedIn Ads de l’intérieur, comment la plateforme prend ses décisions, comment structurer vos campagnes pour que les données soient lisibles, comment diagnostiquer ce qui ne fonctionne pas et où chercher les solutions, et comment progresser de manière méthodique plutôt que de bruler du budget dans l’espoir que quelque chose finisse par fonctionner.
Vous êtes maintenant capable de lancer une première campagne avec une structure correcte, d’analyser ses performances sans vous perdre dans les métriques de vanité, de diagnostiquer un problème de performance en cherchant la bonne variable, et de progresser en itérant de manière informée plutôt qu’en recommençant de zéro.
La suite appartient à la pratique. Aucun guide, aussi détaillé soit-il, ne remplace des mois de gestion réelle de campagnes, avec du budget réel, des erreurs réelles et des leçons tirées en temps réel. Mais vous avez maintenant un cadre de pensée solide pour que ces mois de pratique soient efficaces plutôt que coûteux.
Non. LinkedIn Ads est efficace pour les entreprises B2B avec des offres à valeur économique significative, une équipe commerciale capable de traiter les leads générés, et un marché cible composé de décideurs professionnels identifiables.
Si votre ticket moyen est inférieur à quelques milliers d’euros, les coûts de LinkedIn rendront difficilement le ROI positif. Si vous vendez à des artisans, des petits commerçants ou des professions très locales peu présentes sur LinkedIn, la plateforme est inadaptée.
En B2B sur LinkedIn, avec un budget et une structure corrects, vous pouvez espérer des premiers signaux en 4 à 6 semaines. Des premiers leads en 6 à 8 semaines. Des données suffisantes pour optimiser intelligemment en 8 à 12 semaines. Des campagnes stables et rentables en 3 à 6 mois. Quiconque vous promet des résultats significatifs en deux semaines vous ment ou vous vend quelque chose.
Les deux approches ont leur logique. Apprendre soi-même prend plus de temps et coûte en budget d’erreur, mais vous donne une maîtrise réelle de la plateforme et une capacité à piloter ou à évaluer une agence ensuite.
Passer par une agence accélère l’exécution mais ne vous rend pas autonome. Si vous choisissez une agence, choisissez-en une qui vous explique ses décisions, qui partage ses analyses, et qui vous forme en parallèle. Une agence qui vous cache ses données ou sa logique ne vous aide pas à progresser.
LinkedIn a une audience professionnelle identifiée et vérifiée, des CPCs plus élevés, des audiences plus petites, des cycles d’apprentissage plus longs. Meta a des audiences plus larges, des coûts plus bas, des algorithmes plus matures pour la conversion, mais des capacités de ciblage professionnel moins précises.
Pour toucher un Directeur Financier de PME industrielle, LinkedIn est incomparablement plus précis. Pour faire du retargeting à grande échelle d’une audience ayant visité votre site, Meta peut être plus efficace et moins coûteux. La bonne réponse est souvent de combiner les deux selon l’étape du funnel, pas de choisir l’un contre l’autre.
La réponse honnête est que vous ne le saurez qu’a posteriori. Avant de lancer, vous faites des hypothèses basées sur la connaissance de vos clients existants.
Après avoir tourné, vous vérifiez les données démographiques de conversion. Si les personnes qui convertissent correspondent à celles que vous vouliez toucher, votre ciblage est bon.
Si ce sont des profils inattendus mais qui ont de la valeur, c’est une information précieuse. Si ce sont des profils qui ne correspondent pas du tout à vos clients cibles, vous devez retravailler votre ciblage.
Non. Un budget maximum sans structure de test claire vous fait simplement consommer du budget plus vite, pas mieux. Le budget idéal est celui qui vous donne assez de volume pour apprendre dans un délai raisonnable, ni trop lent (vous apprenez trop lentement) ni trop rapide (vous brûlez avant d’avoir le temps d’analyser).
Pour la plupart des tests initiaux sur LinkedIn, un budget journalier de 30 à 80 euros par campagne est un point de départ raisonnable.
Non, pas sur le long terme. LinkedIn favorise algorithmiquement les annonces qui génèrent de l’engagement. Une annonce médiocre coûte plus cher à diffuser.
Une offre peu convaincante génère des clics mais peu de conversions. Le contenu, au sens large du terme, message, offre, landing page, est le carburant de votre performance publicitaire.
Vous pouvez compenser une créa passable par un ciblage excellent pendant un temps, mais vous ne construisez pas de performance durable sur du contenu faible.
La fréquence est le nombre moyen de fois qu’une personne dans votre audience a vu votre annonce. Sur LinkedIn, avec des audiences professionnelles relativement petites, la saturation arrive plus vite qu’ailleurs. Une fréquence supérieure à 4 ou 5 sur un mois commence généralement à dégrader les performances : les mêmes personnes voient la même annonce trop souvent et l’ignorent activement.
Pour gérer la fréquence, vous pouvez élargir votre audience, introduire de nouvelles créas régulièrement (toutes les 4 à 6 semaines en campagnes actives), ou accepter de réduire le rythme de diffusion en baissant légèrement le budget. La rotation créative régulière est une discipline à intégrer dans votre workflow.
Les Lead Gen Forms ont des taux de conversion significativement plus élevés parce qu’ils éliminent la friction de saisie, les données étant préremplies depuis le profil LinkedIn. Mais ils ont deux inconvénients : le lead n’arrive pas sur votre site, donc vous n’obtenez pas de données de navigation supplémentaires sur son comportement, et la barrière d’entrée plus faible peut attirer des leads moins engagés ou moins qualifiés.
La bonne pratique est de tester les deux pour votre contexte spécifique. Les Lead Gen Forms fonctionnent particulièrement bien pour des offres de contenu (livres blancs, rapports, inscriptions à des événements). Les landing pages externes peuvent être meilleures quand votre offre nécessite plus d’explication et que vous voulez que le prospect soit exposé à votre site avant de convertir.
La décision d’arrêter ou de continuer doit toujours être basée sur des données, pas sur une intuition ou une impatience. Une campagne doit être arrêtée si, après une durée et un budget suffisants pour générer des données fiables, son coût par lead qualifié dépasse de manière significative ce qui est économiquement viable pour votre business, et si des tentatives d’optimisation (ciblage, créa, landing page) n’ont pas amélioré les résultats.
Une campagne doit être continuée et optimisée si elle génère des leads même imparfaitement, si ses métriques intermédiaires (CTR, taux de conversion) sont dans des plages raisonnables, et si il y a des leviers d’optimisation identifiés qui n’ont pas encore été testés.
Une campagne ne doit être ni arrêtée ni significativement modifiée si elle est encore en phase d’apprentissage. La phase d’apprentissage se reconnaît à la variabilité élevée des performances jour après jour, aux coûts encore instables, et à une durée de diffusion inférieure à deux semaines avec un budget modéré.
