Similar Audiences et lookalikes après la suppression : comment trouver de nouvelles audiences en 2026

En 2023, Google a définitivement supprimé les Similar Audiences de Google Ads, l'une des fonctionnalités de ciblage les plus utilisées de la plateforme. Pour de nombreux annonceurs, cela a été vécu comme la perte d'un avantage concurrentiel majeur : la capacité à atteindre automatiquement de nouveaux utilisateurs ressemblant étroitement à leurs clients existants. En 2026, la poussière est retombée, et la réalité est plus nuancée que beaucoup ne le craignaient à l'époque. Des alternatives robustes existent, mais elles requièrent un état d'esprit différent, un investissement plus fort dans les données first-party et une utilisation plus intelligente du Smart Bidding et des signaux d'audience. Cet article explique ce qui a changé, quelles stratégies fonctionnent le mieux aujourd'hui, et comment AdBrains utilise sa propre technologie d'IA pour combler automatiquement le vide laissé par les Similar Audiences.

Que sont les Similar Audiences et pourquoi ont-elles été supprimées ?

Les Similar Audiences, également appelées lookalike audiences, étaient une fonctionnalité de Google Ads qui identifiait automatiquement de nouveaux utilisateurs ressemblant étroitement aux visiteurs ou clients d'une liste de remarketing existante. Les annonceurs importaient une liste de clients ou connectaient une audience de site web comme « seed », et Google générait une audience comparable sur la base de comportements, de requêtes de recherche et de données démographiques. Cela facilitait considérablement le prospecting, c'est-à-dire l'atteinte de personnes n'ayant jamais entendu parler de votre marque.

La suppression en 2023 n'a pas surpris les professionnels du secteur. La pression croissante des législations sur la vie privée, l'abandon progressif des cookies tiers et les initiatives Privacy Sandbox de Google ont rendu le maintien de tels modèles d'audience de plus en plus complexe, tant sur le plan technique que réglementaire. Google a choisi d'intégrer la logique des Similar Audiences dans des systèmes automatisés plus larges tels que Performance Max (PMax) et l'Optimized Targeting, plutôt que de les proposer comme une couche d'audience autonome et transparente.

Pour les annonceurs qui s'appuyaient fortement sur les Similar Audiences dans leur stratégie de prospecting, cela a nécessité un changement important. Cependant, les alternatives actuelles, lorsqu'elles sont correctement configurées, offrent plus de portée et de précision que les anciens lookalikes.

Les meilleures alternatives aux Similar Audiences en 2026

La suppression des Similar Audiences a contraint les annonceurs à repenser fondamentalement leur stratégie d'audience. Ceux qui ont effectué cette transition intelligemment bénéficient désormais d'une approche plus robuste, moins dépendante des cookies et davantage fondée sur leurs propres données et le machine learning. Les alternatives les plus efficaces sont présentées ci-dessous.

• Customer Match : Importez des données clients first-party (adresses e-mail, numéros de téléphone, adresses postales) dans Google Ads. Google fait correspondre ces données avec des utilisateurs connectés et peut utiliser le signal comme input pour le Smart Bidding et l'Optimized Targeting. Plus votre liste de clients est riche et à jour, plus le signal est fort.
• Optimized Targeting dans Performance Max : PMax utilise la pleine capacité de machine learning de Google pour trouver de nouveaux utilisateurs susceptibles de convertir au-delà de vos signaux d'audience spécifiés. Le système apprend quels profils sont les plus précieux sur la base des conversions réelles, de façon similaire aux Similar Audiences, mais entièrement automatisé et respectueux de la vie privée.
• Broad match combiné avec Smart Bidding : Les mots-clés en broad match donnent à l'algorithme de bidding la liberté d'atteindre des requêtes pertinentes que le phrase match ou l'exact match manqueraient. Associé à un Target ROAS ou un Target CPA, le Smart Bidding optimise pour la valeur plutôt que pour le volume.
• RLSA (Remarketing Lists for Search Ads) : Connecter des listes de remarketing aux annonces de recherche vous permet d'ajuster les enchères et le texte des annonces pour les utilisateurs déjà familiers avec votre marque, sans avoir besoin de nouvelles audiences.
• Audiences in-market et affinité : Les propres segments d'audience de Google basés sur le comportement de recherche actuel restent disponibles comme couche de ciblage pour les campagnes Display, YouTube et Discovery.
• Server-side tracking et Enhanced Conversions : De meilleurs signaux de conversion fournissent au Smart Bidding des données plus fiables sur lesquelles optimiser, ce qui renforce indirectement l'optimisation des audiences également.

La clé n'est pas une seule alternative, mais la combinaison. Les annonceurs qui intègrent Customer Match, Optimized Targeting et Smart Bidding dans une stratégie cohérente obtiennent les meilleurs résultats. Cela nécessite une actualisation continue des données, une configuration correcte du tracking et une bonne compréhension des signaux que vous transmettez à l'algorithme.

Comparaison d'efficacité : quelle stratégie fonctionne le mieux ?

Les données de référence issues d'annonceurs ayant activement testé différentes stratégies après la suppression des Similar Audiences montrent que Customer Match combiné avec Smart Bidding délivre les meilleurs résultats, avec un taux de conversion en moyenne 34 % plus élevé par rapport aux campagnes sans aucune stratégie d'audience. L'Optimized Targeting au sein de PMax suit avec une amélioration de 29 %, tandis que la combinaison de RLSA et de broad match représente un taux de conversion 26 % plus élevé. Le ciblage démographique seul, sans aucune couche d'audience, obtient le score le plus faible.

Cela souligne un changement fondamental : la meilleure stratégie d'audience en 2026 ne consiste plus à sélectionner manuellement les personnes que vous souhaitez atteindre, mais à fournir à la plateforme les signaux les plus riches possible afin que l'algorithme lui-même identifie les utilisateurs les plus précieux. Les Similar Audiences étaient essentiellement une approximation précoce et manuelle de ce qui fonctionne aujourd'hui de façon entièrement automatique et plus efficace.

Les données first-party comme nouveau fondement

La suppression des Similar Audiences met en évidence une chose clairement : les annonceurs qui investissent dans les données first-party se trouvent dans une position fondamentalement plus solide en 2026. Les données first-party — les informations que vous collectez vous-même via votre site web, votre CRM, votre plateforme e-mail ou votre portail client — sont devenues l'actif le plus précieux dans un monde publicitaire sans cookies.

Pour un acteur e-commerce comme ToetsJeKennis.nl, cela signifie que chaque client qui achète un examen ou une formation en ligne devient un point de données pouvant être réinjecté dans Google Ads via Customer Match. En important régulièrement des segments de clients actualisés — par exemple, toutes les personnes ayant effectué un achat au cours des 90 derniers jours — vous donnez au Smart Bidding un signal fort sur le type d'utilisateur qui convertit. Google utilise cela non seulement pour le remarketing, mais aussi comme ancrage pour trouver de nouveaux utilisateurs similaires dans les campagnes PMax.

Pour un client en génération de leads comme Clima-Active.nl, actif dans l'installation de climatisations et de pompes à chaleur, le même principe s'applique. Les coordonnées des personnes ayant soumis une demande de devis sont reflétées dans Google Ads via Customer Match. Le résultat est que le Smart Bidding apprend quel comportement de recherche et de clic a précédé une demande de devis de qualité, et enchérit ensuite de manière plus agressive sur des signaux similaires dans les nouvelles campagnes.

Comment l'IA d'AdBrains automatise cela

L'approche manuelle de la gestion des audiences — importer des listes, créer des segments, maintenir les connexions RLSA, tenir à jour les fichiers Customer Match — est chronophage et sujette aux erreurs. C'est précisément là que la propre technologie d'IA d'AdBrains fait une différence structurelle.

AdBrains a développé un système de gestion des audiences entièrement automatisé qui crée, met à jour et connecte automatiquement les audiences PROD, Incubator et RLSA aux bonnes campagnes sur une base hebdomadaire. Les nouveaux visiteurs, acheteurs et leads sont continuellement segmentés en fonction de leur comportement et de leur statut de conversion, sans que les account managers aient à y consacrer du temps manuel. Cela garantit des listes d'audience toujours à jour qui servent de signaux forts pour le Smart Bidding.

Par ailleurs, AdBrains déploie sa propre infrastructure sGTM pour l'enrichissement des signaux côté serveur. Cela enrichit les signaux de conversion avec des données first-party, telles que les informations CRM et la valeur client, avant qu'ils ne soient envoyés à Google Ads. Les annonceurs utilisant Enhanced Conversions via la configuration server-side d'AdBrains constatent en moyenne 28 % de conversions trackées supplémentaires, offrant au Smart Bidding un signal significativement plus riche sur lequel optimiser.

Le système de vérification multi-agents d'AdBrains garantit que chaque modification de la configuration des audiences — qu'il s'agisse d'une nouvelle connexion RLSA, d'un import Customer Match ou d'un ajustement des signaux d'audience dans PMax — est vérifiée par quatre agents IA indépendants avant mise en ligne. Cela prévient structurellement les erreurs telles que l'exclusion accidentelle d'une couche d'audience précieuse ou la liaison d'une mauvaise liste à une campagne.

Pour E-4motion.com, la boutique en ligne de nouveaux vélos électriques pliants, cela signifie concrètement que les visiteurs ayant parcouru une catégorie de vélo spécifique sont automatiquement segmentés dans des listes RLSA dynamiques. Les personnes ayant demandé un essai sont placées dans une audience séparée pour l'optimisation de la génération de leads, tandis que les anciens acheteurs sont utilisés comme signal Customer Match pour les campagnes PMax ciblant de nouveaux clients au profil similaire. Tout cela se produit sans intervention manuelle, actualisé automatiquement chaque semaine par l'IA d'AdBrains.

Étapes pratiques pour les annonceurs sans automatisation AdBrains

Vous gérez encore votre compte Google Ads manuellement ? Voici les étapes à suivre dès maintenant pour compenser l'absence des Similar Audiences aussi efficacement que possible.

1. Auditez vos sources de données first-party : Quelles données clients ou leads avez-vous à disposition dans votre CRM, votre plateforme e-mail ou votre système de caisse ? Identifiez quelles données vous pouvez exporter pour Customer Match.
2. Configurez Customer Match et maintenez vos listes à jour : Importez une liste de clients actualisée dans Google Ads chaque mois, de préférence chaque semaine. Maximisez le taux de correspondance en incluant les adresses e-mail, les noms et les codes postaux.
3. Activez l'Optimized Targeting dans PMax : Assurez-vous que vos campagnes PMax incluent des signaux d'audience basés sur vos listes Customer Match et vos audiences de remarketing. Cela aide le système à trouver plus rapidement les bons profils.
4. Combinez broad match avec Target ROAS ou Target CPA : Donnez au Smart Bidding la liberté de trouver de nouveaux utilisateurs en utilisant le broad match, mais orientez sur la valeur en définissant une stratégie de bidding concrète.
5. Mettez en place Enhanced Conversions : Envoyez des données de conversion first-party (adresses e-mail hachées lors d'un achat ou d'une soumission de formulaire) à Google Ads pour un signal de conversion plus riche.
6. Surveillez activement les termes de recherche : Sans la protection des Similar Audiences en tant que couche d'audience définie, la gestion proactive des mots-clés négatifs est plus critique que jamais pour éviter que le budget ne soit gaspillé sur des requêtes non pertinentes.

Comparaison : lookalikes vs. alternatives modernes

Le tableau montre que les alternatives modernes surpassent les Similar Audiences d'origine sur pratiquement tous les plans, à condition que l'annonceur soit prêt à investir dans des données first-party de qualité et une configuration technique correcte. La transition demande un effort initial, mais les gains de performance à long terme en valent largement la peine.

Le rôle de Performance Max dans la nouvelle stratégie d'audience

Performance Max est, en 2026, le type de campagne central au sein duquel la logique lookalike de Google continue de vivre, bien que entièrement automatisée et invisible pour l'annonceur. Les campagnes PMax analysent en permanence quels profils d'utilisateurs convertissent et étendent leur portée à des profils similaires via les propres modèles d'audience de Google. Il s'agit en pratique d'une version plus avancée des Similar Audiences, alimentée par plus de données et un machine learning plus sophistiqué.

Cependant, la qualité de vos campagnes PMax dépend entièrement de la qualité des signaux d'audience que vous fournissez. Une campagne sans signaux apprend lentement et peut gaspiller un budget considérable sur des utilisateurs non convertissants pendant la phase d'apprentissage. Une campagne avec des listes Customer Match riches et des audiences RLSA axées sur la conversion comme signaux apprend exponentiellement plus vite et atteint les bons profils bien plus tôt.

Pour HACCP-cursus.com, qui propose des formations en ligne sur la sécurité alimentaire, cela signifie qu'une campagne PMax alimentée par des données Customer Match issues de participants à des formations précédentes, combinée à des signaux d'audience basés sur des segments in-market pour la formation professionnelle, trouve de nouveaux acheteurs pertinents significativement plus vite qu'une campagne démarrant de zéro.

Questions fréquentes sur les Similar Audiences et les alternatives

Les Similar Audiences ont-elles définitivement disparu de Google Ads ?

Oui. Google a définitivement supprimé les Similar Audiences de tous les types de campagnes dans Google Ads en août 2023. Les audiences existantes ont été automatiquement désactivées. La logique sous-jacente a depuis été entièrement absorbée par l'Optimized Targeting au sein de Performance Max et par les algorithmes de Smart Bidding, mais en tant que segment d'audience autonome et visible, les Similar Audiences n'existent plus.

Customer Match est-il un remplacement complet des Similar Audiences ?

Customer Match n'est pas un remplacement direct un-pour-un, mais il fonctionne comme une alternative puissante lorsqu'il est combiné avec Smart Bidding et PMax. Là où les Similar Audiences généraient automatiquement un segment lookalike, vous utilisez Customer Match comme signal qui permet à l'algorithme d'identifier et d'atteindre lui-même des utilisateurs similaires. Les résultats sont comparables ou meilleurs, mais cela nécessite des données first-party actuelles et riches de la part de l'annonceur. Plus vous mettez à jour vos listes fréquemment et plus le taux de correspondance est élevé, plus le signal est fort.

L'Optimized Targeting dans PMax remplace-t-il les lookalikes ?

Oui, l'Optimized Targeting est le successeur fonctionnel le plus direct des Similar Audiences. Le système cherche activement, au-delà de vos signaux d'audience spécifiés, de nouveaux utilisateurs susceptibles de convertir, sur la base de comportements et de données de conversion. L'avantage par rapport aux anciens lookalikes est que l'Optimized Targeting apprend et s'adapte en permanence aux signaux de conversion actuels, alors que les Similar Audiences utilisaient un profil plus statique. L'inconvénient est que vous avez moins de contrôle direct sur les personnes que le système cible.

Comment m'assurer que ma stratégie Smart Bidding trouve les bonnes audiences sans Similar Audiences ?

L'approche la plus efficace repose sur trois piliers. Premièrement, garantissez des signaux de conversion riches et actuels via un conversion tracking correct, des Enhanced Conversions et idéalement un server-side tracking. Deuxièmement, importez régulièrement des listes Customer Match mises à jour afin que le Smart Bidding dispose d'un profil solide de votre client précieux. Troisièmement, utilisez des signaux d'audience dans PMax basés sur vos meilleurs segments de clients et vos listes de remarketing. Combinez cela avec le broad match pour les annonces de recherche afin que l'algorithme ait suffisamment de marge pour découvrir et convertir de nouvelles requêtes pertinentes.