Google Ads intègre Waze à Performance Max: captez les conducteurs et mesurez les visites incrémentales avec le reporting par canal

Ce qui vient de changer, et pourquoi c’est majeur\n\nGoogle accélère sur l’omnicanal. Deux annonces se complètent et changent la manière de toucher des audiences locales tout en mesurant plus finement la contribution des différents canaux de Performance Max (PMax). D’abord, Waze, l’application de navigation, devient un inventaire natif des campagnes PMax objectif magasin aux États‑Unis. Ensuite, un reporting par canal est déployé dans toutes les campagnes PMax, avec une visibilité élargie sur où vos annonces apparaissent et ce qui génère réellement des conversions.\n\nLe 6 novembre 2025, Google a officialisé l’intégration des « Promoted Places in Navigation » sur Waze pour PMax objectif magasin, sans configuration supplémentaire, et l’arrivée du reporting par canal dans PMax, avec des rapports sur les partenaires de recherche et un accès côté comptes administrateurs à suivre. Voir l’annonce Google Ads du 6 novembre.\n\nCes nouveautés concernent d’abord les annonceurs américains pour Waze, avec une extension envisagée à d’autres marchés en 2026. Le reporting par canal apporte une transparence attendue par les équipes growth et retail, qui devaient jusque‑là composer avec des résultats agrégés difficiles à attribuer entre Search, YouTube, Display, Discover, Gmail et Maps.\n\n## Pourquoi cela compte pour vos magasins et votre mix omnicanal\n\nPour un réseau de boutiques, un centre auto, une chaîne de restauration rapide ou un acteur grande distribution, la combinaison Waze + PMax objectif magasin est puissante pour trois raisons concrètes.\n\n- Vous touchez des conducteurs en contexte, au bon moment, pendant le trajet, quand la probabilité de détour est réelle.\n- Vous orientez l’optimisation vers des indicateurs locaux, comme Visites en magasin ou Ventes en magasin, sans devoir créer de nouvelles campagnes ni de nouveaux assets.\n- Vous gagnez en lisibilité grâce au reporting par canal qui montre la contribution de chaque surface, facilitant les arbitrages budgétaires et créatifs.\n\nAu‑delà de la portée, c’est le lien entre intention locale, visibilité cross‑canal et mesure incrémentale qui fait la différence. Les équipes marketing peuvent enfin rapprocher la dépense média d’un KPI business tangible, les visites incrémentales en magasin, plutôt que de se limiter à un coût par clic agrégé.\n\n## Waze dans PMax objectif magasin, comment ça fonctionne\n\nSur Waze, le format « Promoted Places in Navigation » affiche votre point de vente comme un pin de navigation pendant le trajet de l’utilisateur. PMax utilise vos actifs existants, votre flux d’inventaire local si vous l’avez, et vos extensions de lieu pour optimiser vers Visites en magasin, Ventes en magasin ou Actions locales comme Itinéraire. Aucun paramétrage additionnel n’est requis si vous utilisez déjà PMax objectif magasin.\n\nPoints clés à retenir pour l’inventaire Waze dans PMax objectif magasin aux États‑Unis à date du 6 novembre 2025.\n\n- Activation sans friction, vos assets servent automatiquement sur Waze si l’objectif magasin est configuré.\n- Ciblage par intention et proximité, idéal pour capter les détours de dernière minute et les longs trajets des fêtes.\n- Ouverture en 2026 envisagée pour d’autres marchés, à suivre côté roadmap internationale.\n\nCôté créa, visez la simplicité utile. Priorisez des visuels clairs du magasin, un message valeur concret comme « Parking facile, retrait en 5 minutes », et des extensions de lieu complètes, horaires à jour inclus. Votre objectif n’est pas d’éduquer sur la marque, mais de faire franchir un détour rentable. Pour accélérer la production d’assets, voyez comment l’automatisation créative progresse avec le Content Production Agent.\n\n## Reporting par canal dans PMax, ce que vous allez réellement voir\n\nLe reporting par canal de PMax introduit une vue qui répartit vos résultats par surface. Vous pouvez explorer la distribution des impressions, clics, coûts et conversions par canal, comprendre où se joue l’atteinte incrémentale, et repérer les chaînes de valeur créatives qui fonctionnent. Google annonce l’ajout progressif des partenaires de recherche dans cette vue, et l’accès au rapport côté comptes administrateurs, de quoi faciliter la consolidation multi‑campagnes et agences. Pour un tour d’horizon côté presse spécialisée, lire l’analyse Search Engine Land.\n\nImportant, ce reporting n’est pas un levier de pilotage par réseau. Vous ne «idez » pas par canal dans PMax, mais vous gagnez la capacité d’interpréter des écarts et d’agir via les assets, le ciblage local, les signaux d’audience et la structure de vos campagnes. Si vous structurez vos opérations de création, l’IA self‑service publicitaire peut réduire le temps de mise en ligne, comme présenté dans WPP Open Pro.\n\n## Concevoir un test PMax objectif magasin incluant Waze, pas à pas\n\nVous voulez prouver l’impact de Waze dans PMax et instaurer un cadre d’optimisation durable. Voici un protocole de test qui tient compte des contraintes réelles de PMax, des délais de conversion magasin et des besoins d’un comité de pilotage omnicanal.\n\n### 1) Prérequis données et éligibilités\n\n- Éligibilité Visites en magasin activée dans Google Ads, avec seuils suffisants. Vérifiez la latence de conversion, souvent plusieurs jours.\n- Flux Google Business Profile et extensions de lieu à jour, catégories précises, horaires, numéros de téléphone, URL de page locale.\n- Si possible, intégration Ventes en magasin, via importations hors ligne depuis POS ou CRM pour attribuer une valeur plus fine aux visites qualifiées.\n\n### 2) Structure de campagne et zones de test\n\n- Créez un ensemble Exposé PMax objectif magasin qui inclura Waze automatiquement, ciblant un groupe de zones géographiques test.\n- Créez un ensemble Témoin strictement identique, mais ciblant des zones appariées non exposées. L’appariement repose sur des métriques pré‑test, comme visites baseline, CA magasin, mix média local, densité urbaine, saisonnalité.\n- Excluez les chevauchements d’audiences et de zones pour éviter la contamination.\n\n### 3) Durée et calendrier\n\n- Période de pré‑test de 2 semaines pour caler les baselines par zone et vérifier la qualité des signaux.\n- Période de test de 4 à 6 semaines, afin d’absorber la latence des Visites en magasin et la variabilité hebdomadaire.\n- Geler les autres changements structurants pendant le test, par exemple créations majeures ou ouvertures de magasins, ou les documenter précisément pour l’analyse.\n\n### 4) Budget et règle de partage\n\n- Objectif, tester l’effet incrémental sans déséquilibrer le dispositif. Dédié au test, allouez 60 à 80 pour cent du budget drive‑to‑store à PMax objectif magasin dans les zones Exposées, le reste couvrant vos campagnes locales ou search de marque existantes.\n- Conservez le même budget moyen par zone entre Exposé et Témoin, ajusté au potentiel, pour isoler l’effet de l’exposition Waze au sein de PMax.\n\n### 5) KPI et lecture décisionnelle\n\n- KPI principal, Visites incrémentales en magasin. Calcul simplifié: Visites incrémentales = Visites mesurées zone Exposée − Visites attendues zone Exposée, où « attendues » est dérivé de la zone Témoin appariée, corrigée d’un facteur de saisonnalité.\n- KPI d’efficacité, Coût par visite incrémentale (CPiV) = Dépense incrémentale ÷ Visites incrémentales.\n- KPI business, iROAS magasin si vous disposez de Ventes en magasin, iROAS = Valeur incrémentale ÷ Dépense incrémentale.\n\n### 6) Garde‑fous analytiques\n\n- Contrôlez la latence, ne concluez pas avant d’avoir capturé 90 pour cent des conversions Visites en magasin du test.\n- Écartez les zones avec chantiers majeurs, fermetures temporaires ou événements exceptionnels qui biaisent la fréquentation.\n- Documentez les promotions locales qui pourraient expliquer une partie des écarts.\n\n## Incrémentalité par zones appariées, la méthode en clair\n\nL’objectif est de mesurer l’effet causal, pas seulement la corrélation. La méthode par zones appariées consiste à sélectionner des paires de zones, par exemple des aires de marché désignées, qui se ressemblent statistiquement avant test. Vous exposez une zone au test PMax objectif magasin incluant Waze, vous gardez l’autre en témoin.\n\nÉtapes concrètes.\n\n- Sélectionnez 8 à 20 paires de zones avec volumes suffisants de visites base et ventes, pour obtenir une puissance statistique acceptable.\n- Calibrez un facteur de correction en pré‑test, ratio Visites témoin sur Visites exposé, afin de neutraliser des différences structurelles.\n- Pendant le test, calculez par paire la différence de visites, appliquez le facteur de correction, puis agrégerez les paires pour obtenir un lift global.\n- Utilisez une fenêtre d’observation commune, par exemple lundi à dimanche, afin de limiter les effets de calendrier.\n\nRésultat attendu, vous obtenez un pourcentage de lift et un nombre de visites incrémentales avec des intervalles de confiance. C’est ce qui permet d’arbitrer un redéploiement budgétaire à l’échelle du réseau.\n\n## Paramétrer la conversion et la valeur quand on n’a pas les Ventes en magasin\n\nTout le monde n’a pas encore l’importation de Ventes en magasin depuis le POS. Vous pouvez néanmoins approcher la valeur.\n\n- Attribuez une valeur proxy aux Visites en magasin dans Google Ads, par exemple Marge moyenne par visite × Taux de conversion magasin.\n- Utilisez des Règles de valeur de conversion pour majorer la valeur sur certaines zones horaires ou audiences à plus forte rentabilité.\n- Si vous alimentez un flux d’inventaire local, associez des campagnes PMax objectif magasin à des pages locales riches avec disponibilité en temps réel, ce qui améliore la pertinence et la conversion in‑store.\n\nNotez que les Visites en magasin sont modélisées de manière agrégée et respectent la confidentialité. L’éligibilité dépend de seuils de volume et d’historique, et la remontée présente une latence. Anticipez‑la dans vos lectures hebdomadaires.\n\n## Exploiter le reporting par canal pour agir, chaque semaine\n\nVous ne pouvez pas forcer l’investissement sur un canal donné, mais le reporting par canal révèle des leviers actionnables.\n\n- Si YouTube apparaît sur‑pondéré en dépense avec peu de visites en magasin, créez des assets vidéo plus courts avec call‑to‑action local, testez des accroches utilitaires et des end cards qui valorisent la proximité.\n- Si Search ou Maps génèrent la majorité des visites, renforcez la qualité des pages locales, la cohérence NAP et la complétude des fiches magasins afin d’augmenter le taux de conversion post‑clic.\n- Si Display contribue de manière rentable, déployez davantage de bannières dynamiques avec visuels magasin et rappel d’offres à durée limitée.\n\nPour aller plus loin sur la conversion assistée par l’IA côté Google, consultez le playbook AEO décrit dans Google AI Mode et AEO.\n\n## Exemple chiffré pour un retailer multi‑sites\n\nContexte, 120 magasins, panier moyen 48 dollars, marge brute 35 pour cent. Test sur 12 paires de zones pendant 6 semaines, budget test de 180 000 dollars.\n\n- Budget, 150 000 dollars sur PMax objectif magasin dans zones Exposées, 30 000 dollars sur Search local et remarketing constant dans Témoin pour symétrie.\n- Résultats agrégés, 42 000 visites en magasin en zones Exposées contre 35 700 visites attendues après correction selon Témoin, soit 6 300 visites incrémentales, lift 17,6 pour cent.\n- CPiV, 150 000 ÷ 6 300 = 23,8 dollars.\n- iROAS magasin proxy, Valeur incrémentale = 6 300 × 48 × 35 pour cent = 105 840 dollars, iROAS = 105 840 ÷ 150 000 = 0,71. En intégrant un taux de conversion en caisse supérieur pour les visiteurs Waze ou une valeur moyenne plus élevée sur segments affinitaires, l’iROAS peut dépasser 1 à mesure que vous optimisez assets et zones à potentiel.\n\nLecture, le test justifie soit une réduction du CPiV via itérations créatives et nettoyage des données locales, soit un redéploiement vers les zones à plus fort lift en calibrant la valeur de conversion. Le reporting par canal permet de cibler les axes d’amélioration créative pertinents.\n\n## Risques, limites et ce qu’il faut surveiller\n\n- Délai de remontée des Visites en magasin, ne fermez pas trop tôt vos analyses.\n- Variabilité locale, travaux urbains, météo, événements, documentez et filtrez les anomalies.\n- Contamination géographique, contrôlez les chevauchements d’audience et d’emprise de vos zones Exposé et Témoin.\n- Attribution, si vous importez des Ventes en magasin, définissez une fenêtre adaptée et évitez de dupliquer la valeur entre canaux hors Google.\n- Gouvernance, clarifiez qui décide des assets locaux, des horaires exceptionnels et des messages in‑app, source fréquente de friction qui pénalise la conversion.\n\n## Checklist opérationnelle pour lancer en 10 jours\n\n- Vérifier l’éligibilité Visites en magasin et la latence de conversion.\n- Auditer et corriger toutes les fiches magasins, horaires et catégories.\n- Mettre à jour les assets locaux, visuels façade magasin, mentions utilitaires, numéro direct.\n- Activer ou nettoyer le flux d’inventaire local si pertinent, avec pages locales performantes.\n- Définir zones Exposées et Témoins, appariement par données historiques.\n- Créer deux ensembles PMax objectif magasin clonés, zones non chevauchantes.\n- Fixer un budget test suffisant, 60 à 80 pour cent du drive‑to‑store dans Exposé.\n- Paramétrer la valeur proxy de Visites en magasin et les règles de valeur par zone.\n- Bloquer les changements majeurs hors test, documenter le reste, promotions incluses.\n- Planifier les lectures hebdomadaires et la clôture avec maturité de conversions.\n\n## Comment industrialiser après le test\n\nÀ l’issue de votre preuve d’incrémentalité, standardisez trois choses.\n\n- Une taxonomie de campagnes PMax objectif magasin par clusters de zones, facile à activer ou à mettre en pause.\n- Un kit d’assets localisés avec variantes par saison et par cas d’usage conducteur, par exemple détour rapide ou longue route.\n- Un rituel de lecture du reporting par canal, qui alimente un backlog d’itérations créatives et de signaux d’audience à tester.\n\nDe nombreuses équipes consolident ces rituels dans Upcite.ai afin de centraliser les rapports par canal PMax, historiser les paramètres de test et calculer automatiquement les visites incrémentales par zone, ce qui accélère la décision entre magasins et régions.\n\n## En résumé, captez les conducteurs, prouvez l’impact, scalez intelligemment\n\nWaze apporte à PMax objectif magasin une capacité unique, faire émerger votre point de vente au moment où l’automobiliste peut raisonnablement faire un détour. Le reporting par canal vous donne la clarté pour comprendre ce qui crée la valeur et comment l’amplifier. La combinaison des deux enclenche un cycle vertueux, de meilleurs assets locaux, de meilleurs signaux d’audience et une meilleure preuve d’incrémentalité.\n\nVos prochains pas.\n\n- Lancez un test par zones appariées sur 6 semaines avec PMax objectif magasin incluant Waze, budget dédié et KPI CPiV bien définis.\n- Préparez la valeur de conversion et les règles associées, même en proxy, pour rapprocher l’investissement média d’un résultat business.\n- Installez un rituel hebdomadaire de lecture du reporting par canal, pour prioriser les actions créatives et de données locales qui réduisent le CPiV.\n