Une application qui lit les exports CSV d'un compte Google Ads, calcule un diagnostic structuré et produit le livrable client. Construite en pair-programming avec Claude. Une règle tient tout l'outil : quand une donnée manque, il le dit au lieu de la fabriquer.
Un audit sérieux se fait compte par compte, export par export. C'est ce qui le rend précieux, et c'est ce qui empêche de le proposer largement.
Tout le diagnostic repose sur un même moteur de calcul. L'IA intervient pour l'analyse et la rédaction, jamais pour produire les chiffres.
Les CSV du compte sont déposés. Le type de chaque fichier est reconnu par ses en-têtes.
Formats anglais, colonnes suffixées (Cost_EUR), underscores : tout est ramené à un modèle commun.
Le moteur calcule scores, forces et problèmes selon le type de compte choisi à l'import.
Claude API rédige la lecture du diagnostic à partir des résultats calculés.
Rapport client HTML et export PowerPoint, générés depuis les mêmes données.
La version client et commerciale : 10 vues, du score global au plan d'action, pour présenter l'audit en rendez-vous.
Le deep-dive : 24 vues pour creuser chaque dimension du compte, export par export.
Une session, deux outils. Un export/import de session en JSON fait passer les données d'un outil à l'autre sans réimporter les fichiers.
L'export Campagnes suffit pour lancer un audit. Chaque fichier supplémentaire ouvre une dimension d'analyse de plus.
Structure, types de campagnes, performance, budget, part d'impressions.
Quality Score, types de correspondance, part de requête large.
Requêtes parasites, budget dépensé sans conversion.
Macro et micro-conversions, doublons, suivi d'appels, valeur.
Composants présents et manquants.
Rentabilité par région, écarts de CPA et de ROAS.
Rentabilité mobile, ordinateur, tablette.
Rentabilité par tranche horaire.
Force des RSA, qualité des titres et descriptions.
Remarketing, Customer Match, mode de ciblage, audiences en pause.
Statut HTTP (404), vitesse mobile, taux de conversion.
Exclusions, conflits, organisation en listes.
Le type de compte choisi à l'import (e-commerce piloté au ROAS, lead gen piloté au CPA, ou hybride) détermine les métriques utilisées dans tout le diagnostic.
Les problèmes sont classés par priorité. Les opportunités sont chiffrées à partir des données importées.
Les actions sont organisées par horizon, pour savoir quoi corriger d'abord.
Rapport HTML et export PowerPoint, avec une estimation des prestations associées.
Elles sont nées des limites repérées en testant la première version.
Il agrège le budget perdu : pages en 404, requêtes sans conversion, appareils, créneaux et zones à zéro conversion. Résultat en € par mois, avec une projection annuelle.
Il sépare le gaspillage direct, que l'on peut additionner, du budget à réallouer, qui convertit mal mais convertit. Il ne somme que les fichiers réellement importés.
Il détecte un mot-clé négatif qui bloque un mot-clé performant, en appliquant la logique de correspondance de Google (large, expression, exact) et la portée de l'exclusion (compte ou campagne). Validé sans faux positif.
Le croisement géo × horaires a été écarté : aucune ligne d'export ne porte à la fois la région et l'heure. Il n'était pas calculable honnêtement.
Un sélecteur ajuste les seuils de jugement (CPA toléré, taux de conversion attendu) selon le secteur, avec des multiplicateurs justifiés. Aucun benchmark chiffré inventé n'est affiché.
Un export/import en JSON transfère l'audit entre l'outil de synthèse et l'outil d'analyse technique. Plus de double import.
Exemples relevés par l'outil lors des tests.
de budget consommé par une page de destination en erreur 404.
conversions générées par une audience laissée en pause.
le lead sur les créneaux de nuit.
dépensés sur tablette, sans une seule conversion.
ℹChiffres issus de comptes de test, pas de missions client.
Un chiffre faux dans un rapport détruit la crédibilité de tout le reste. Ces règles sont codées dans le moteur.
Une colonne absente n'est jamais interprétée comme « 0 ».
Si des conversions existent, le tracking est dit « à fiabiliser », pas « absent ».
Un module sans fichier importé affiche une bannière « estimé », jamais de faux chiffres.
Le gaspillage est rapporté à la dépense réelle et présenté comme un potentiel de réallocation.
Un ROAS mesuré avec un tracking incomplet est signalé comme probablement sous-estimé.
Les projections restent des estimations, jamais des engagements.
Enseignement clé : la valeur de l'outil ne vient pas de sa capacité à produire des chiffres, mais de son refus d'en inventer. Un audit crédible distingue ce que les données prouvent de ce qu'elles suggèrent, et le dit clairement. L'IA accélère la production ; le jugement reste humain.
Module Shopping / Merchant Center. Un audit de flux produit dédié : GTIN/EAN, qualité des titres, produits zombies, désapprobations.
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