Détectez les dérives avant qu'elles coûtent
Surveillance ML en temps réel sur chaque campagne. Alertes sous 1h avec root cause analysis. Arrêtez de découvrir les problèmes 3 jours trop tard.
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Ce qu'on ne voit pas peut coûter cher
Les dérives arrivent la nuit, les week-ends, pendant vos vacances. Google ne vous prévient pas.
Un mot-clé broad qui s'emballe = 3k€ en une nuit
Une requête virale sur un mot-clé broad match peut quintupler votre impression share en 4h. Si personne ne regarde jusqu'au lundi matin, c'est 3 jours de budget brûlé sur une requête hors sujet.
Le tracking conversions se casse silencieusement
Un déploiement côté site casse le tag Google Ads. Vous le découvrez 10 jours plus tard quand vos reports mensuels tombent. Entre-temps, Smart Bidding a optimisé sur 0 conversion — CPA multiplié par 4.
Les alertes Google natives sont inutilisables
Elles arrivent après coup, sans seuil personnalisé, sans diagnostic. Résultat : tout le monde les désactive. Vous vous retrouvez sans filet.
La logique de détection
Pas de règles naïves « CPA > 2× cible ». Des modèles statistiques qui apprennent votre baseline.
Construction d'une baseline par KPI × segment
Pour chaque combinaison (campagne × KPI × jour de la semaine × heure), l'IA construit une baseline avec moyenne mobile sur 28 jours + variance attendue. Exemple : la baseline du CPA d'une campagne varie selon qu'on est lundi matin ou dimanche soir.
Détection de déviation >2σ avec persistance
Une fluctuation ponctuelle n'est pas une anomalie. Pour alerter, il faut 2 écarts-type sur 3 points consécutifs — évite les faux positifs. Réglage du seuil possible (plus strict ou plus laxe) par type d'alerte.
Root cause analysis en langage naturel
Dès qu'une anomalie est détectée, l'IA corrèle avec les changements récents : ajout de mots-clés, modification de bids, changement d'annonce, événement externe (news, jour férié). Le diagnostic arrive dans l'alerte : « Le CPA a bondi de 40% depuis 14h — corrélation forte avec l'ajout du mot-clé broad `assurance` à 12h30 ».
Alerte multi-canal + action proposée
L'alerte est envoyée par email et s'affiche dans le dashboard SteerAds. Elle contient toujours une action corrective proposée en 1 clic (ex : « Pauser le mot-clé `assurance` ») que vous pouvez appliquer immédiatement.
Les impacts concrets
Réaction en moins d'1h
Là où un humain détecte les dérives en 24-72h, l'IA les attrape en moins d'1 heure.
Budget sauvé sur dérives
Sur nos comptes clients, économie moyenne de 2-4% du budget total sur un trimestre, uniquement grâce à la détection rapide.
Root cause sans investigation
Vous recevez le diagnostic, pas juste le symptôme. Plus besoin de passer 30 minutes à comprendre d'où vient le problème.
8 types d'alertes configurables
Budget dérive, chute conversions, CPA spike, ROAS drop, mot-clé en top-spend inattendu, campagne hors-ligne, erreur OAuth, recommandation critique en attente.
Fini les fire-drills du lundi matin
Vous arrivez au bureau avec les problèmes du week-end déjà signalés (et souvent résolus si vous avez activé l'auto-fix pour les basses sensibilités).
Relations client plus sereines
Pour les agences : vous attrapez les dérives AVANT le client. Inversion du rapport de force — vous êtes proactif, plus réactif.
Manual vs SteerAds
Who it's built for
This feature serves very different profiles. Here's how each uses it.
Partez en vacances sans stresser
Vous partez 2 semaines ? Avant : vous stressez toute la semaine. Après : les alertes vous préviennent si quelque chose nécessite votre attention (rare) — sinon tout va bien et vous profitez.
Détectez avant que le client appelle
Sur 30 clients, il y a toujours un qui va appeler en panique un mercredi matin. Avec la détection, vous êtes au courant le mardi soir, l'avez diagnostiqué le mardi 23h, et répondez au client le mercredi matin avec une solution.
Alertes routées vers les bons rôles
Seuils budgétaires > 5k€ → escalade automatique vers les directeurs. Dérives techniques (tracking cassé) → équipe Tech. Dérives business → team Marketing. Workflow d'alerte mappé sur votre org.
Frequently asked questions
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