Découvrez nos dernières recommandations pour optimiser vos publicités Facebook du secteur Food suite à nos analyses effectuées sur des centaines de publicités sur les derniers mois.


Personnaliser avec une stratégie locale

Utilisation des fonctionnalités de ciblage par localisation pour mettre en avant le bon restaurant à proximité (ou bien la possibilité de se faire livrer en moins de X minutes)

Cette stratégie doit aussi être mise en avant pour les campagnes de retargeting : si une personne a visité un store récemment, il peut être judicieux de lui rappeler dans la journée ou la journée d’après ( ex : « on se fait un burger aujourd’hui ? », si cette personne a visité la page Deliveroo d’un burger avec un lien dynamique vers ce restaurant de burger en question…)



Personnaliser avec une stratégie temporelle

Le marché de la food dépend fortement d’une envie, et l’envie est très liée à un moment/une période/un événement.

La performance des ads de food est dépendante d’éléments d’influence externe (notamment le temps) qu’il faut prendre en compte pour optimiser ses résultats : il ne suffit pas de bien cibler, il faut également bien parler au client au bon moment

L’important est de créer une envie : à court-terme (déclencher le « J’ai envie d’un [Burger/Italien/Japonais…] ce soir »), ou à plus long-terme (déclencher le « Il faut trop qu’on teste [ex. ce restaurant/cette terrasse] un jour »)



Attirer des clients à forte valeur en les incitant à une action forte.

Par exemple, mettre en avant le téléchargement de l’app (campagne spécifique sur mobile avec un objectif de téléchargements d’app) : les clients qui, via une ads, vont télécharger l’app (ex. UberEats) pour acheter leur commande font une action forte qui pourra être valorisée dans le futur.

En effet, il sera possible de communiquer à ces clients via l’app (notification) ou par email : le client peut rentrer dans la phase de fidélisation (post acquisition). Un bon client, à forte valeur, est un client qui va racheter et qui rapportera plus d’argent à moindre frais (car les actions de fidélisation sont potentiellement moins onéreuses : notification, email…).

Une réduction forte sera le meilleur moyen de pousser à ce type d’action : ex. -50% pour la première commande via l’app.


Capter les clients directement en les redirigeant vers Messenger : prise de la commande directement sur Messenger.

Les questions de livraison étant toujours à peu près similaire, un bot peut répondre aux demandes : cela permet de ne pas perdre le client en lui parlant tout de suite. Il aura moins tendance à chercher un autre canal (ou un autre restaurant…).

Les échanges basiques étant souvent : je souhaite commander tel plat, à telle heure, dans tel restaurant, j’ai telle ou telle exigence alimentaire, je souhaite payer avec tel moyen de paiement.

Dans tous les cas, toute méthode qui facilite l’expérience client et réduit le temps du parcours client sera optimale.


La vidéo

Une belle photo fonctionnera, mais une belle vidéo (notamment en stories) sera très attirante/alléchante et mettra en appétit.

Il faut donc absolument respecter le placement : contenu au bon format et spécifique pour chaque placement, il n’est pas question d’avoir une vidéo déformée et inefficace (ex. en stories)


Concernant la video, notre étude sectorielle nous a mené à ces résultats :


Utiliser les fonctionnalités de ciblage par intérêt

Facebook permet de trouver les clients potentiels via des ciblages précis. La food étant un marché assez concurrentiel, il y a beaucoup d’intérêts dans cette catégorie qui peuvent être utilisés.

Dans l’ensemble de publicité, il faut visiter la partie ‘Ciblage avancé’.


Il n’est pas intéressant d’utiliser les intérêts trop larges (ex. Food, cf screenshot ci-dessous : près d’1,5 milliard de personne, c’est-à-dire près de la moitié de FB car oui nous aimons tous la nourriture – en tout cas au moins une personne sur deux …), il faut cibler selon le type de restaurants, le type de service proposé.


Bonus: Comment trouver les bons centres d’intérêt manuellement ?

En se servant d’Audience Insight – ex. screenshot ci-dessous : il faut chercher les pages les plus aimées par les personnes dans l’intérêt « UberEats » (si je suis UberEats ou que c’est mon concurrent) à Paris pour toutes les personnes entre 18 et 50 ans.



Pizza Hut étant aussi dans la liste des intérêts, nous pouvons suivre la même démarche avec Pizza Hut – ci-dessous le top 10 des pages les plus pertinentes pour l’intérêt Pizza Hut pour des parisiens entre 18 et 50 ans. Cela permet de penser à des ciblages qui ne sont pas forcément liés à la food : Par exemple, pour les parisiens avides de bons plans ou de nouveautés (pour mettre en avant l’ouverture d’un restaurant ou d’un service de food à Paris) nous pouvons à titre d’exemple utiliser les intérêts Le Bonbon, Time out Paris, Paris Secret … qui sont des sites ou blogs mettant en avant les bons plans de sorties ou restaurants à Paris.


De plus, il est toujours possible d’utiliser les fonctionnalités classiques de FB pour cibler par intérêts : en tapant des premières thèmes ou marques, FB en suggère d’autres similaires (en cliquant sur Suggestion).


Les intérêts peuvent être des unions d’intérêts (intérêt pour Deliveroo ou Just Eat ou Ubereats), c’est-à-dire le cumul des utilisateurs dans ces intérêts ou peuvent être des intersections d’intérêts (intérêt pour Deliveroo et Ubereats – donc des utilisateurs qui sont dans les deux) ou à la fois des unions et des intersections (Clients dans Home delivery ou Online food ordering et dans Biocoop ou Natural Food …Par exemple pour cibler les personnes qui souhaiteraient commander des produits bio)


Pour plus d'informations sur Adster ou pour bénéficier d'une analyse personnalisée pour votre entreprise quelque soit son secteur d'activité, connectez votre compte publicitaire à adster.sensego.fr pour un diagnostic complet et gratuit ou bien contactez-nous par mail à l'adresse contact@sensego.fr

Et pour finir, découvrez ci-dessous notre video de nos ads préférées de la semaine pour le secteur Food:

adster-logo-black
Sensego est une start-up, basée à Station F (Paris), qui permet aux entreprises des secteurs du voyage, de la banque et de l’e-commerce de prédire des intentions d’achat et personnaliser automatiquement les campagnes marketing en fonction du contexte et des intérêts réels de leurs clients.