En bref: Le 29 août 2026, j'ai donné une conférence au PPC camp près de Telč, la conférence que la communauté PPC tchèque et slovaque organise pour elle-même, sur la façon dont notre agence tourne à l'IA. Voici un court compte rendu du camp, et en dessous toute la conférence reconstruite en anglais pour ceux qui ne parlent pas tchèque. La vidéo, un résumé de chaque partie avec un lien vers la minute, et les slides en anglais.
Le dernier week-end d’août, j’ai passé trois jours dans une salle en bois près de Telč à raconter comment notre agence tourne vraiment à l’IA. Le dimanche, je suis rentré avec une coupe dorée sur le siège passager, gravée Nejlepší přednáška PPC campu, meilleure conférence du camp.
L’événement s’appelle PPC camp, il est organisé par uLab, et c’est pour moi le meilleur rendez-vous PPC de Tchéquie et de Slovaquie. La raison tient à la porte d’entrée. On n’achète pas son billet. C’est la communauté qui vote pour faire entrer les gens, donc la salle est pleine de praticiens qui ont quelque chose de réel à échanger, et les interventions sont de vraies conférences au lieu de quarante minutes de promo maison. C’était le dix-huitième camp, trois jours du 28 au 30 août 2026, environ soixante-dix personnes et vingt et une conférences. Le vendredi tournait autour du social, des flux et de la donnée, le samedi était entièrement consacré à l’IA, et le dimanche est revenu à la donnée et à la mesure.
Les sept autres conférences qui valent ton après-midi
La plupart des intervenants ont partagé leurs slides ensuite, et les notes d’uLab sur le week-end renvoient vers les PDF. Voici les sept que j’ouvrirais en premier, en quelques phrases chacune.
Milan Cidilo (6clickz) (slides) fait tourner la création Meta comme une chaîne de production, où un concept est un persona multiplié par un angle multiplié par un format. Deux chiffres gouvernent tout, la part des annonces testées qui passent à l’échelle et la couverture incrémentale. Sa routine du lundi tague chaque annonce contre une taxonomie fermée, scanne les cinq principaux concurrents dans l’Ad Library et note les briefs avant que quoi que ce soit parte en production.
Anna Czarnoba (Knihobot) (slides) a environ 1,5 million de livres d’occasion dans son flux, chacun étant un exemplaire physique unique avec son propre identifiant, ce qui remet sans arrêt à zéro l’historique de conversions du Smart Bidding. Elle a reconstruit le flux autour de l’édition plutôt que de l’exemplaire, plafonné les offres à quatre par œuvre, et validé le tout sur un split aléatoire de 4 429 œuvres mesuré en différence de différences. Le ROAS est passé de 1,686 à 1,819 pendant que le groupe de contrôle baissait, et elle a construit tout le pipeline elle-même.
Ľubo Kružliak (Wilsondo) (slides) dirige le marketing in-house de dix boutiques en ligne dans six pays, et il a donné la conférence data warehouse la plus concrète du week-end, des catégories de reporting et du nommage des campagnes jusqu’à la façon dont BigQuery répartit le coût d’une session au niveau du produit. Il a aussi publié le chiffre que la plupart des intervenants gardent pour eux, 250 000 à 500 000 CZK pour construire et 7 500 à 10 000 CZK par mois pour faire tourner.
Lukáš Hvizdoš (6clickz) (slides) a catalogué dix workflows d’achat média qu’il a automatisés, et pour chacun il nomme la méthode statistique, la ressource API qu’il lit et le résultat qu’il produit. Les changements de budget sont évalués comme une étude d’événement, la segmentation Shopping au niveau produit utilise un rétrécissement bayésien empirique, et la fatigue créative est datée par détection de rupture. Une seule slide liste toute sa boîte à outils et fonctionne comme une bibliographie à elle seule.
Vito Nikolič (Mergado) (slides) a montré à quoi ressemblent des bannières statiques issues du flux quand elles portent l’information dont un acheteur a réellement besoin. Charge admissible, dimensions, conditions de livraison et étoiles, imprimées directement sur la photo produit. Son argument, c’est qu’une charte de marque et les outils de développement du navigateur suffisent à fabriquer cette création sans designer.
Iveta Dudová (uLab) (slides) a expliqué pourquoi la mesure casse sur Shopify, depuis la chaise d’une spécialiste PPC plutôt que celle d’une analyste. La checkout extensibility a déplacé la page de remerciement dans un bac à sable, alors elle compare les trois routes qui restent ouvertes et termine par un arbre de décision pour savoir quand le tracking server-side vaut l’effort.
Pavel Tomáš Řehák (M&M Reality) (slides) a testé Viber, Telegram et X avec des créations qui marchaient déjà sur les grandes plateformes, mesurées jusqu’au passage de relais au réseau commercial dans leur CRM. Aucune des trois n’a été rentable, et c’est le compte rendu honnête qui rend le deck utile. Telegram a produit 926 clics, 22 ouvertures de bot et zéro lead.
Pourquoi cette vidéo existe
La conférence a été filmée, l’enregistrement sera public, et la version tchèque de cet article l’intègre. Sauf qu’elle est en tchèque, avec des slides en tchèque, donc pour tous les autres elle resterait enfermée dans une seule langue. Cette reconstruction est l’occasion de la donner aussi à un public international, en audio, avec ma propre voix. Elle m’a coûté environ une heure de mon temps et environ une journée de travail de quelques agents IA.
Comment la version anglaise a été fabriquée
La matière première, c’était la piste audio de la conférence tchèque et les slides d’origine. L’enregistrement a été transcrit, puis réécrit en script anglais scène par scène, 252 scènes courtes portant une idée chacune, dans le même langage visuel sombre que les autres vidéos d’ici. Ma voix a été clonée avec ElevenLabs et le script a été narré avec elle. Chaque scène a ensuite été construite comme une page HTML animée puis rendue en vidéo. Le timing de chaque animation est calé sur les timestamps des mots de la narration, donc un surlignage tombe pile sur le mot qui le dit.
Deux boucles de relecture par-dessus. J’ai regardé le montage et laissé des commentaires horodatés, et un relecteur IA indépendant a repassé chaque scène et chaque slide en cherchant tout ce qui ne collait pas au script. Les prix de la vidéo sont en euros. Les slides en anglais sont le téléchargement.
Tu préfères les slides à la vidéo ?
Les 67 slides de la conférence, en anglais, en PDF. Laisse ton e-mail et le deck est à toi, ou continue à lire pour le résumé chapitre par chapitre.
Un fichier, une liste. Je n'écris que quand il y a quelque chose à lire.
- Tout le monde a les mêmes accès aux comptes. La différence, c'est ce que ton IA voit avant qu'on lui demande quoi que ce soit. Le contexte bat l'astuce.
- Les garde-fous vont dans le code, pas dans un prompt. Une opération de suppression qui n'existe pas, on ne peut pas la convaincre d'exister.
- L'IA ment moins sur les faits que sur ce qu'elle a vérifié. Donc un relecteur contrôle les preuves, jamais la conclusion.
- Le PPC est devenu un problème de dev et un problème de data. Connaître le métier te fait entrer dans la pièce. C'est l'allonge côté dev et data qui te fait gagner.
La conférence a deux moitiés. D’abord les quatre choses qui devaient exister avant que tout ça fonctionne, que je décris comme des parties d’un corps parce que ça les rend faciles à garder en tête. Ensuite ce que la bête fait vraiment sur les comptes, usage par usage. Chaque titre ci-dessous ouvre la vidéo à la minute exacte.
Première partie · L’anatomie
Ce qui devait exister avant que quoi que ce soit fonctionne
Les mains. Un accès sûr aux comptes 1:48
Les quatre parties tiennent à une seule prise, notre propre serveur MCP, et l’écrire a été l’étape un. Il parle à chaque canal qu’on gère, lit et écrit uniquement là où il en a le droit, et va chercher BigQuery, Cloud Storage, notre timetracking, le registre client, Asana, la boîte mail, Slack et les transcriptions des calls clients. Comme il écrit dans des comptes vivants, les limites sont dans le code. L’opération de suppression n’existe pas, chaque écriture passe d’abord en dry run, le compte est contrôlé avant d’être touché, et chaque spécialiste porte un plafond de dépense. Chaque changement laisse une trace avec les deux états, avant et après. Les identifiants restent dans le serveur. Le modèle reçoit le résultat, jamais les clés.
Les yeux. Le contexte qu’un chat n’a pas 4:38
Chaque plateforme marketing se charge tous les jours dans une seule base, avec les vues qu’on utilise le plus déjà calculées, donc une question sur les termes de recherche prend quelques secondes au lieu de centaines de requêtes API. C’est aussi une archive, parce que l’historique des changements de Google Ads disparaît au bout de trente jours et que chez nous il reste des années. Au-dessus se posent notre propre crawler sur le site du client, cinq ans de reporting business qui descend jusqu’à la marge d’une commande unique, PostHog pour ce que font vraiment les visiteurs, et DataForSEO pour la concurrence. DataForSEO a remplacé un siège Semrush à environ six cents euros par mois par quatre-vingts à cent soixante euros pour toute la boîte. Le contexte fait tout le jeu, et une partie de cette donnée n’est publique nulle part.
L’atelier. Là où les assets se fabriquent 12:31
La création statique part d’un fichier de marque par client, qui contient la charte, les typos, les logos, les créations précédentes et celles de la concurrence. Ensuite un collègue écrit une phrase sur ce que la création doit dire. La bannière se construit en deux couches, et c’est l’astuce qui la rend bon marché. Un modèle d’image génère seulement le fond, qui est la partie chère, et tout le reste est une couche HTML par-dessus. Tu peux donc changer la typo, agrandir le bouton, déplacer le logo ou traduire l’ensemble sans rien régénérer. La vidéo marche pareil, avec environ vingt-cinq modèles venus de six fournisseurs, choisis scène par scène. Deux règles ne bougent jamais, des doublures numériques uniquement avec consentement signé, et le produit vient toujours de la photo validée du flux.
Le cerveau. La mémoire, et de quoi se contredire 14:47
On a écrit notre propre couche d’orchestration plutôt que d’utiliser l’application de chat de quelqu’un d’autre. Une session peut en démarrer une autre, et tout est rattaché à une tâche. Quand une session se termine, elle est distillée en faits, préférences, leçons et décisions, qui partent dans la mémoire du projet plutôt que dans celle de la personne. Une recherche sémantique tourne sur environ vingt-cinq mille sessions et plus de dix mille recherches, donc enchères, offres et stratégie retrouvent tous le même vieux travail. Chaque nuit, le système relit la journée, invalide les faits périmés et repondère ce qui sert vraiment. Et comme les modèles hallucinent, chaque tour de travail reçoit des opposants. Un gardien, c’est du jugement. Un garde-fou, c’est une règle.
La chose la plus utile que les opposants nous ont apprise, c’est ce que l’IA rate vraiment. Pas tant les faits que les affirmations sur son propre travail. Un script a rapporté que Google Ads avait chargé les données de marge de façon démontrable, alors que la seule chose vérifiée était que l’horloge avait passé midi et demi. Un autre a inversé une conversion de ROAS et aurait écrit mille six cents pour cent dans une campagne vivante. Un troisième a écrit Vienne, Belgrade et des prix de onze pays, alors que le brief disait Autriche, Serbie et dix marchés. Affirmé n’est pas vérifié, et ce motif représente un cinquième de tout ce que les gardiens attrapent.
Deuxième partie · Huit usages de base
Ce que ça fait tous les jours
1. Du reporting, par centaines 21:13
La première chose que tout le monde construit une fois qu’on a ça, ce sont des rapports. Un artefact vivant, c’est une page interactive que l’IA assemble dans la conversation à partir des données plateformes précalculées et des données business du client, et il y en a des centaines aujourd’hui. L’un recalcule chaque matin les modificateurs d’enchères par appareil sur cinquante-cinq campagnes, avec le modificateur et sa raison sur la même ligne, mobile à moins 33 %, ordinateur à moins 45 %. Le même tableau, un niveau plus bas, ouvre une campagne sur ses quatre créations, Google et Meta côte à côte. Trié par coût des ventes, les marges partent dans tous les sens. Du trafic pas cher et du trafic rentable, ce n’est pas la même chose.
2. Une création, onze langues 22:53
Voilà ce que les deux couches t’achètent vraiment. Le modèle d’image est appelé une fois pour le fond, et les onze traductions ne sont que du texte dans la couche HTML, donc rien n’est généré une seconde fois. Le coût outil de la série entière est de quatorze centimes d’euro, notre coût à nous environ quatre-vingts centimes, et on facture autour de deux euros. Le plus gros gain, c’est que tout se passe dans une seule session. Le spécialiste demande de nouvelles créations. La même session regarde comment les créations ont performé avant, regarde le produit, regarde à quel point il se vend dans le reporting business, puis fabrique la création et la met en ligne. Personne n’ouvre un outil de design et personne n’ouvre un gestionnaire d’assets.
3. La ronde du matin 23:39
Un jeu de règles audite chaque compte tous les matins et les propositions attendent à sept heures et demie. Où déplacer les plafonds d’enchères et les objectifs de retour, quels termes de recherche exclure, où ajouter du budget parce que les objectifs sont atteints. L’autre moitié se contente de surveiller, si Merchant Center est en bonne santé, si le catalogue Meta s’est rafraîchi, s’il y a des produits que rien ne cible. Le jour de la vidéo, soixante-dix-neuf contrôles passaient et cinq demandaient de l’attention, et jusqu’à quatre-vingt-quatre interventions attendaient derrière. La validation se fait ligne à ligne, et une ligne que tu n’as pas validée ne part jamais. Je coche, je commente, et tout ça est gardé comme matière pour le tour suivant.
4. Préparation de call 25:42
Comme tout le monde voit tout, tu sais aussi ce qu’un collègue a fait. Avant un call client, tu reçois une page. Ce qui a été convenu, tiré des transcriptions d’appels et des objectifs. Le travail réalisé, tiré d’Asana et du journal des interventions. Puis le résumé honnête de ce qui a été fait, de ce qui ne l’a pas été et de ce qui manque. En pratique c’est une seule question, qu’est-ce qu’on a fait sur ce projet ces trente derniers jours et qu’est-ce qui avait été promis au dernier call. Deux minutes et tu l’as. La même question sert de passation quand un collègue part en vacances et que tu reprends ses comptes.
5. Des annonces écrites depuis le site lui-même 26:23
Je veux des liens annexes qui collent à chaque catégorie, et normalement je ne peux pas les avoir, parce que je ne connais pas la structure du site. Ici tout le site client est crawlé, fils d’Ariane compris, donc un groupe d’annonces pour les vélos enfants reçoit des liens annexes qui existent vraiment. Vélos 16 pouces pour les plus petits, en stock. Vélos 20 pouces pour les six-huit ans, en stock. Un chat sans ce contexte écrit offre spéciale, à propos, contact pour tout le compte. On voit aussi ce que les concurrents crient dans l’enchère, donc si tout le monde crie livraison gratuite, je réponds ailleurs, sur l’expertise, la garantie et le stock. Ensuite les gardiens vérifient les faits avant que quoi que ce soit parte.
6. Produits refusés, réparés d’un coup 27:47
Merchant Center refuse un produit parce que son image porte un bandeau, un sticker ou une bande promo. Une phrase règle ça. Prends la photo d’origine comme référence, génère l’image sans le bandeau, dépose-la sur Cloud Storage, mets le lien public dans un flux supplémentaire et importe. Pas de designer, pas de développeur côté client, et le même run passe sur tout le flux d’un coup. La réparation, c’est la moitié ennuyeuse. Ensuite tu commences à ajouter, parce que Google prend dix images de plus et cinq photos d’ambiance et Meta jusqu’à vingt, alors que la plupart des boutiques en ligne en envoient une. Une deuxième image est le stock le moins cher du compte, avec 76 % d’impressions et 32 % de clics en plus.
7. Des exclusions, prises sur l’autre plateforme 29:16
Celui-là repose sur une découverte. Google cache une grosse partie des termes de recherche, Sklik non, et les gens cherchent de la même façon sur les deux. Donc les requêtes que tu ne vois pas dans Google sont visibles dans Sklik, et c’est là-dedans que tu tires les racines à couper. Quatre étapes. Agréger les termes de recherche de Google Ads, Sklik et Bing au même endroit, puis sortir les racines de ceux qui sont visibles. Élargir chaque racine avec l’outil de suggestions DataForSEO si tu veux creuser plus loin. Une seule écriture pousse ensuite toute la structure d’exclusions dans tous les comptes à la fois. Un angle mort sur une plateforme est en général visible sur une autre.
8. Les attributs de flux remplis pour toi 29:57
Pour Merchant Center, on remplit automatiquement dix-sept attributs recommandés, titre, description, marque, codes produit, couleur, matière, motif, taille, tranche d’âge, genre et le reste. Le flux du client n’a besoin d’en porter aucun, et le même enrichissement part vers Meta par des flux supplémentaires. Celui-ci est un produit à nous plutôt qu’un outil interne. Il s’appelle Boostora, il est en production depuis plus d’un an et demi avec deux ans de développement derrière lui, et on le vend à part. C’est donc le seul morceau de la pile que personne n’a à construire. Tu peux simplement l’avoir.
Le deck complet, en anglais
Les 67 slides en PDF, y compris celles que les résumés ci-dessus compriment en un paragraphe. Laisse ton e-mail et il est à toi.
Un fichier, une liste. Je n'écris que quand il y a quelque chose à lire.
Deuxième partie · Huit usages avancés
Les huit plus lourds
Ce sont les analyses qu’un client achetait autrefois à prix fort, ou qu’il n’obtenait jamais, parce que personne ne pouvait se permettre de les faire à la main.
1. Le plan annuel 30:54
Un client demande un chiffre d’affaires à une rentabilité donnée, pour l’année. En dessous tourne Greykite, le modèle de prévision open source de LinkedIn, sur notre reporting business, avec une correction manuelle sur les petits marchés et les marchés récents où la donnée est mince. Il en sort un plan par marché et par canal. Sur un vrai groupe de neuf marchés, il prévoit presque quarante pour cent de croissance. Le simulateur d’enchères de la Google Ads API chiffre ensuite cette croissance, à vingt-neuf à quarante-neuf centimes de média pour chaque euro de chiffre d’affaires supplémentaire. Les mêmes données mesurent la rétention en commandes par nouveau client sur trois cent soixante jours. La rétention est un montant que tu peux poser sur le plan. Remonte chaque marché sous la ligne de base jusqu’à cette ligne et ça vaut jusqu’à 1,29 million d’euros par an, sans un euro de média en plus.
2. Analyse des écarts 33:44
Deux directions se rejoignent au milieu. Vers l’extérieur, le crawler tient chaque page que le client possède et le reporting business sait comment chacune convertit, donc on sort les pages qui vendent bien et qui ne sont pas du tout poussées en publicité. Vers l’intérieur, on prend les cent ou deux cents mots clés qui sont au cœur de ce client et on trouve les cinq concurrents organiques les plus proches. Puis on tire chaque page de destination sur laquelle ils se positionnent et les mots clés derrière. Croise les deux et la différence tombe toute seule, pages de destination manquantes triées par demande, écarts commerciaux, sujets de contenu. C’était avant une analyse que le client devait acheter, à mille euros et plus. Aujourd’hui c’est deux heures de machine pendant que tu vas déjeuner, et vingt minutes de contrôle. La version longue est dans son propre article.
3. Analyse d’export 34:47
Chaque boutique en ligne a un flux Merchant et ce flux a un attribut product_type, donc tu le dédoublonnes et tu as les vraies catégories de la boutique. Elles deviennent des mots clés de départ, traduits dans une dizaine de langues de marchés candidats, et chacun part en recherche de mots clés pour son propre pays. Dix à vingt mille suggestions reviennent, l’IA en jette environ la moitié, et ce qui reste est un tableau où chaque mot clé porte sa catégorie, son pays, sa demande de recherche et son prix du clic. Neuf pondérations classent ensuite les marchés. Un pays est sorti huit pour cent sous le marché avec un retour prévu de 6,1, un autre quinze pour cent au-dessus à 1,1. Avec un retour de un, tu n’entres pas dans un pays. Toute la méthode est écrite ici.
4. Tout ce qu’on sait d’un seul produit 36:20
Prends un article, un arbre à chat, cent cinquante centimètres, quatre-vingt-dix-huit euros. On sait que sa marge est de 31 % et qu’il se vend à quarante-sept pièces par mois. On sait que son coût des ventes est de 9,7 % en Shopping et de 11,2 % sur les campagnes catalogue Meta. Tout ça tient à l’identifiant d’article du flux. À droite s’installe le marché, où ce produit est dix-septième sur vingt-trois boutiques en ligne au prix, avec une échelle de concurrents de soixante-neuf à cent dix euros. Des étiquettes personnalisées trient ensuite les produits en paliers pour que les bons aient leurs propres campagnes. Le chiffre dont un client a besoin, c’est la marge moins le coût des ventes, jamais le coût des ventes tout seul.
5. Du travail de conversion depuis PostHog 37:29
J’ai fait tourner ça sur trois ou quatre clients et chacun a fini avec un taux de conversion qui a nettement monté. La première couche, c’est le comportement via l’API PostHog, profondeur de scroll, clics, clics morts et erreurs, par type d’appareil. C’est de la donnée lourde, puisque cent mille sessions par jour font quarante gigaoctets, donc on n’en garde pas une année. La deuxième couche, c’est la recherche conversion plus l’analytics du client, et ensemble elles proposent les petits changements. Cette page a un problème sur mobile, les gens ne scrollent jamais jusque-là, ce bouton ne fait rien. Une heure de ce travail a atterri très près d’un audit payant fait par l’un des meilleurs UX que je connaisse, facturé six mille euros.
6. Le site comme dépôt de code 38:17
Sur quelques projets, on a arrêté de construire le site WordPress habituel. Le site est un dépôt de code, statique, construit en Astro, et l’IA fabrique tout. Pour des clients services et logiciels, ça veut dire des centaines de structures de pages de destination visant des requêtes précises, avec de vrais tests entre elles. Deux choses viennent gratuitement. Il n’y a pas d’admin CMS publique, donc une surface d’attaque plus petite et moins à maintenir, et le site est rapide. Ce blog en est la preuve, six ou sept heures de design et de développement, et je l’écris en quatorze langues. Chaque changement est versionné, donc n’importe quoi peut être remis en place en quelques minutes.
7. Des vidéos produit pour le flux 39:37
Les campagnes catalogue Meta prennent une vidéo et Google aussi, et presque personne n’en a une dans son flux. On les fabrique à partir de la photo qui est déjà là, dix à quinze secondes de produit sous plusieurs angles avec quelques plans de coupe, à un ou deux dollars la vidéo. Tout ce qui vient par-dessus est un calque, bénéfices, avis, prix, image de fin, rendu en HTML exactement comme les bannières. Puis la vidéo part dans le flux supplémentaire comme attribut produit. Comme le prix n’est qu’un calque, un job nocturne repère où le prix ou la disponibilité ont bougé et régénère le calque tout seul. Cher une fois, pas cher toutes les nuits.
8. Des page feeds que le client n’a jamais à envoyer 40:39
Notre ciblage DSA paramétrique a besoin d’un page feed, et si tu le demandes à un client tu vas attendre longtemps. Souvent il ne vient jamais. On n’a pas à le demander. Le crawler a déjà classé chaque page en produit, catégorie, paramétrique ou non commerciale, donc les flux partent par Cloud Storage dans les campagnes DSA et Performance Max de Google Ads. Et comme le crawler compte les produits sur chaque page, le ciblage se règle tout seul. Une catégorie qui s’est vidée sort du flux, une qui se remplit revient dedans. Il y a un bonus dans le même crawl. La page produit affiche un prix et Merchant Center en affiche un autre, et on voit le décalage avant que Google n’en fasse un refus.
Ce que huit mois de ce travail ont coûté et produit
- Systèmes en production, utilisés par environ 20 personnes 7
- Lignes de code dans les systèmes vivants, tests compris 810 000
- En comptant le prédécesseur remplacé cette année aussi 1,3 M
- Le seul orchestrateur, chiffré à l'ancienne 2 à 3 ans
- Tout l'écosystème, chiffré à l'ancienne 2 devs × 5 ans
Le PPC n’est plus un problème de PPC 41:44
Quelque chose comme quatre-vingts pour cent de notre temps était de la routine. Exports, clics, réglages à la main, passage en revue des requêtes, contrôle des annonces. C’est fini. Que ce soit fini maintenant ou dans un an ne change pas grand-chose, parce que ça ne se fera plus à la main très longtemps. Et le travail n’a pas rétréci. Il y en a plus qu’avant. C’est juste enfin le travail qui n’était jamais possible.
Voici pourquoi c’est arrivé, et l’argument est économique plutôt que technique. L’automatisation devait autrefois se rembourser par le volume, ce qui la rendait sensée pour une boîte avec cinq mille comptes et vingt développeurs. Un outil de mots clés sur la Google Ads API, contre laquelle j’écris depuis douze ans, représentait trois ou quatre mois de travail pour atteindre une qualité de production pour notre propre usage. Aujourd’hui le même outil prend trois jours, une nouvelle automatisation prend une semaine, et elle tourne en parallèle de cinq autres. Un senior bien outillé suffit désormais.
Le métier est donc le ticket d’entrée, et l’allonge côté dev et data est l’avantage. Il faut toujours comprendre le PPC. Il te faut juste aussi de l’imagination, de la donnée, de l’orchestration et du contrôle. La pelle fait le reste.
Commence par ce que ton IA voit
Tout le monde a les mêmes accès aux comptes, donc l’accès n’est pas là où se joue la différence. Choisis le seul jeu de données que ton équipe va rechercher à la main sans arrêt, charge-le quelque part où un modèle peut l’interroger en quelques secondes, et regarde combien de tes questions ouvertes deviennent une seule phrase. Chez nous c’était le chargement quotidien des plateformes, et ça a changé toutes les conversations qui ont suivi.
Mets les garde-fous dans le code avant de donner l'accès en écriture
Un prompt est une demande. Le code est une règle. Avant que quoi que ce soit à toi n’écrive dans un compte vivant, décide ce qui ne peut tout simplement pas exister, ce qui doit d’abord tourner en dry run, et quel plafond de dépense revient à chaque personne. Puis fais valider ligne à ligne, pour qu’une ligne non relue ne parte jamais.
Rechiffre l'analyse que tu as rangée il y a trois ans
Prends le livrable que tu as arrêté de proposer parce que personne ne payait les heures. L’analyse des écarts, l’étude d’export, l’économie au niveau produit. Rechiffre-le contre une machine qui le fait tourner la nuit et une personne qui le contrôle vingt minutes. C’est l’arbitrage dont parle toute cette conférence, et la fenêtre est ouverte maintenant.
Quatre autres usages ne rentraient pas dans la conférence. Le rapport Shopping que Google refuse de te donner, avec les termes de recherche au niveau d’un produit unique, est déjà écrit ici. La marge à l’intérieur des conversions, les flux dérivés et les codes promo lus en arrière-plan sont en route.
Emporte le deck entier
Les 67 slides de la conférence du PPC camp 2026, en anglais, en PDF. Laisse ton e-mail et le fichier est à toi.
Un fichier, une liste. Je n'écris que quand il y a quelque chose à lire.
Questions fréquentes
Pourquoi un serveur MCP plutôt que des appels directs aux API des plateformes ?
Une API est écrite pour un programme qui sait d’avance ce qu’il veut. Un modèle décide en cours de route, donc le poser directement sur l’API revient à le laisser écrire et exécuter du code sur un compte client vivant. Notre serveur lui tend des recettes à la place, qui portent les champs obligatoires et les limites et se ressemblent sur toutes les plateformes.
Qu'est-ce qui empêche l'IA de casser un compte ?
Les règles vivent dans le code, parce qu’un prompt n’est qu’une demande. L’opération de suppression n’existe pas, chaque écriture passe d’abord en dry run, le compte est contrôlé avant d’être touché, et chaque spécialiste porte un plafond de dépense. Par-dessus, chaque proposition est validée ligne à ligne, et une ligne que personne n’a validée ne part jamais.
Quelles données clients entrent dans les modèles ?
Ni nom, ni e-mail, ni adresse, ni numéro de téléphone. Le client est un identifiant interne qu’on ne peut pas rattacher à une personne. Ce qui entre, c’est l’économie de la commande et le comportement des cohortes et des segments, sur des plans équipe avec un contrat de sous-traitance signé.
Combien de temps ça a pris à construire ?
Huit mois à plein régime, de janvier à la scène en août. Sept systèmes en production, environ 810 000 lignes de code dans les systèmes vivants, utilisés par une vingtaine de personnes. Sans IA, je chiffrerais le seul orchestrateur à deux ou trois ans de développement.
La vidéo est-elle l'enregistrement original de la conférence ?
Non. La conférence a été donnée en tchèque et voici une reconstruction en anglais, narrée avec un clone de ma voix et réanimée scène par scène. L’enregistrement tchèque original part sur la chaîne YouTube d’uLab.
