Random forest scikit : prédire le succès de vos campagnes google ads

Imaginez pouvoir anticiper la performance de vos campagnes Google Ads avant même qu'elles ne soient lancées, un atout majeur en marketing digital . En utilisant la puissance du machine learning, et plus spécifiquement l'algorithme Random Forest implémenté dans la librairie scikit-learn, cela devient une réalité. Non seulement vous réduisez les risques financiers, mais vous maximisez également vos chances d'atteindre vos objectifs marketing, en ciblant précisément les stratégies qui s'avèrent les plus prometteuses et en optimisant l'allocation de votre budget publicitaire Google Ads.

La gestion de campagnes Google Ads peut rapidement se transformer en un véritable défi, surtout face à des budgets publicitaires limités et une concurrence toujours plus accrue dans le paysage du marketing digital. Identifier les mots-clés pertinents pour votre stratégie SEO/SEA, créer des annonces attractives et optimiser les enchères requiert un investissement important en temps et en ressources. L'incertitude quant au succès de ces efforts peut être frustrante, rendant difficile l'atteinte d'un retour sur investissement (ROI) satisfaisant. Un bon scoring de qualité est essentiel pour un CPA optimal.

Random Forest offre une solution élégante et performante à ce problème de prédiction de campagne Google Ads. Cet algorithme de machine learning, connu pour sa robustesse et sa capacité à gérer un grand nombre de variables, permet de prédire avec une précision remarquable le succès de vos campagnes Google Ads. En analysant les données historiques de vos campagnes passées, il identifie les facteurs clés qui influencent la performance et vous fournit des informations précieuses pour prendre des décisions éclairées et optimiser votre stratégie marketing digital, menant à un meilleur taux de conversion et un ROAS augmenté.

Comprendre les fondamentaux

Avant de plonger dans l'implémentation pratique, il est essentiel de comprendre les fondements de l'algorithme Random Forest et de la librairie scikit-learn, des outils puissants en Data Science. Cette section vous fournira les connaissances nécessaires pour appréhender le fonctionnement de ces outils et les utiliser efficacement dans le contexte de la prédiction du succès des campagnes Google Ads, en tirant parti de l'analyse prédictive.

Qu'est-ce que random forest ?

Random Forest est un algorithme de machine learning appartenant à la famille des "ensemble learning". Il repose sur le principe de combiner plusieurs modèles plus simples, appelés arbres de décision, pour obtenir une prédiction plus précise et robuste qu'un seul arbre ne pourrait atteindre. Chaque arbre de décision est entraîné sur un sous-ensemble aléatoire des données et des variables, ce qui permet de réduire le risque de sur-apprentissage et d'améliorer la généralisation du modèle. L'hyperparamétrage est une étape clé pour optimiser les performances de Random Forest.

Un arbre de décision, à la base, est un ensemble de questions binaires qui divisent les données en fonction des valeurs des différentes variables. Par exemple, dans le contexte de Google Ads, une question pourrait être "Le budget de la campagne est-il supérieur à 100 € ?". En suivant les réponses à ces questions, on arrive à une feuille de l'arbre qui prédit la valeur de la variable cible (par exemple, le ROAS de la campagne). Random Forest utilise une multitude de ces arbres pour affiner la prédiction et améliorer le score de qualité.

Les concepts clés de Random Forest sont le "bagging" (bootstrap aggregating) et la sélection aléatoire de variables. Le bagging consiste à créer plusieurs ensembles d'entraînement en échantillonnant aléatoirement les données originales avec remplacement. La sélection aléatoire de variables consiste à choisir aléatoirement un sous-ensemble de variables à chaque nœud de l'arbre, ce qui permet de diversifier les arbres et de réduire la corrélation entre eux. Cette combinaison de techniques contribue à la robustesse et à la précision de l'algorithme en apprentissage automatique .

Les avantages de Random Forest sont nombreux pour prédire le succès de campagne Google Ads. Il offre une haute précision et une grande robustesse face au sur-apprentissage, ce qui en fait un excellent choix pour les problèmes de prédiction complexes. Il est capable de gérer un grand nombre de variables, ce qui est particulièrement utile dans le contexte de Google Ads où l'on peut disposer d'une grande quantité de données sur les campagnes, les mots-clés et les annonces. L'importance relative des variables (Feature Importance) permet d'identifier les facteurs clés qui influencent la performance des campagnes. Enfin, il gère les données manquantes sans nécessiter d'imputation complexe et est flexible pour différents types de problèmes (classification, régression) en machine learning. Random Forest permet de réduire le coût par clic (CPC) et d'améliorer le retour sur investissement (ROI) des campagnes Google Ads.

• Haute précision et robustesse face au sur-apprentissage, essentiel pour une bonne stratégie Google Ads.
• Capacité à gérer un grand nombre de variables, crucial pour l'analyse des données de campagne.
• Importance relative des variables (Feature Importance) pour identifier les facteurs clés.
• Gestion des données manquantes, facilitant la préparation des données.
• Flexibilité pour différents types de problèmes (classification, régression), adaptable à différents objectifs.

Selon les données, l'utilisation de Random Forest peut améliorer la précision des prédictions de campagne de 15 à 20%, conduisant à une optimisation significative du budget et des ressources.

Introduction à scikit-learn

Scikit-learn est une librairie Python open source incontournable pour le machine learning et la data science. Elle offre une large gamme d'algorithmes de classification, de régression, de clustering et de réduction de dimensionnalité, ainsi que des outils pour la préparation des données, l'évaluation des modèles et la sélection des hyperparamètres. Sa facilité d'utilisation et sa documentation complète en font un excellent choix pour les débutants comme pour les experts en marketing digital et en analyse prédictive.

Scikit-learn met à disposition une implémentation optimisée de l'algorithme Random Forest, accessible via les classes `RandomForestClassifier` (pour les problèmes de classification) et `RandomForestRegressor` (pour les problèmes de régression). L'utilisation de ces classes est simple et intuitive, ce qui permet de se concentrer sur la préparation des données et l'interprétation des résultats pour une stratégie Google Ads efficace.

Pour utiliser scikit-learn, il est nécessaire d'avoir installé Python et la librairie scikit-learn. L'installation de scikit-learn peut se faire facilement via pip, le gestionnaire de paquets de Python : `pip install scikit-learn`. Une fois installé, vous pourrez importer les classes nécessaires dans votre code Python et commencer à construire votre modèle de prédiction pour l'optimisation de vos campagnes Google Ads et améliorer votre score de qualité.

Scikit-learn offre non seulement les algorithmes, mais aussi des outils pour évaluer la performance du modèle, par exemple avec la fonction `train_test_split` pour séparer les données en ensemble d'entraînement et de test et des fonctions pour calculer différentes métriques comme l'accuracy, la précision, le recall, le F1-score et l'AUC. Tous ces outils sont essentiels pour bien comprendre et valider le modèle et ainsi améliorer la rentabilité de vos campagnes.

Environ 70% des data scientists utilisent Scikit-learn pour développer des modèles de Machine Learning en raison de sa simplicité d'utilisation et de sa richesse fonctionnelle.

Définir le "succès" d'une campagne google ads

Avant de commencer à construire notre modèle de prédiction, il est crucial de définir clairement ce que l'on entend par "succès" d'une campagne Google Ads, un facteur clé en marketing digital. Cette définition dépendra des objectifs spécifiques de l'entreprise et des indicateurs clés de performance (KPI) qui sont les plus importants pour elle. Il est important de choisir une métrique pertinente et mesurable, qui permettra de quantifier la performance des campagnes et de l'utiliser comme variable cible pour notre modèle de prédiction.

Plusieurs métriques peuvent être utilisées pour définir le succès d'une campagne Google Ads, et optimiser ainsi votre marketing digital. Le taux de conversion (Conversion Rate) est un indicateur important, qui mesure le pourcentage de visiteurs qui réalisent une action souhaitée (par exemple, un achat, une inscription, une demande de devis). Le coût par acquisition (CPA) mesure le coût moyen pour acquérir un nouveau client ou une nouvelle conversion. Le retour sur investissement publicitaire (ROAS) mesure le revenu généré par la campagne par rapport au coût investi. Le nombre de conversions mesure simplement le volume d'actions réalisées. Enfin, le taux de clics (CTR) mesure le pourcentage d'impressions qui se traduisent par un clic sur l'annonce. L'optimisation de ces métriques est au coeur de l'efficacité de votre stratégie SEO/SEA.

Le choix de la métrique de succès dépendra des objectifs de l'entreprise. Si l'objectif principal est d'acquérir de nouveaux clients, le CPA peut être un indicateur pertinent. Si l'objectif est de maximiser le revenu généré par la campagne, le ROAS peut être plus approprié. Il est également possible de combiner plusieurs métriques pour définir une variable cible plus complexe, qui prend en compte différents aspects de la performance de la campagne et ainsi améliorer le score de qualité de vos annonces.

Par exemple, une entreprise de vente en ligne pourrait définir le succès d'une campagne comme un ROAS supérieur à 300%, ce qui signifie que pour chaque euro investi, elle souhaite en récupérer 3. Une entreprise de services pourrait définir le succès comme un CPA inférieur à 50 €, indiquant qu'elle est prête à dépenser jusqu'à 50 € pour acquérir un nouveau client. Il est important de choisir un seuil réaliste et atteignable, qui reflète les performances passées des campagnes et les objectifs de l'entreprise en matière de conversion.

Environ 45% des entreprises utilisant Google Ads se concentrent sur le ROAS comme principal indicateur de succès, démontrant l'importance du retour sur investissement en marketing digital.

Préparation des données (data preparation)

La préparation des données est une étape cruciale dans tout projet de machine learning et de data science. La qualité des données d'entrée a un impact direct sur la performance du modèle de prédiction. Cette section vous guidera à travers les étapes de collecte, de nettoyage, de transformation et de sélection des données Google Ads, afin de les rendre aptes à l'entraînement d'un modèle Random Forest et ainsi optimiser vos campagnes Google Ads et votre stratégie SEO/SEA.

Collecte des données google ads

La première étape consiste à collecter les données nécessaires à partir de Google Ads. Il existe deux méthodes principales pour collecter ces données : le téléchargement manuel de rapports au format CSV et l'utilisation de l'API Google Ads. Le téléchargement manuel est simple et rapide, mais il est moins adapté aux projets qui nécessitent une collecte de données régulière et automatisée. L'API Google Ads permet d'automatiser la collecte de données et de récupérer des informations plus détaillées, mais elle nécessite des compétences techniques plus avancées en programmation. Un reporting précis est essentiel pour une bonne analyse des données de campagne.

Le téléchargement manuel de rapports peut se faire directement depuis l'interface Google Ads. Vous pouvez choisir les rapports à télécharger, les dates de début et de fin, et le format du fichier (CSV, Excel, etc.). Il est important de télécharger les rapports qui contiennent les informations pertinentes pour la prédiction du succès des campagnes, telles que les informations sur les campagnes, les groupes d'annonces, les mots-clés, les annonces et les métriques de performance pour un meilleur taux de conversion.

L'API Google Ads permet d'accéder aux données Google Ads via un programme Python. L'utilisation de l'API nécessite la création d'un compte développeur Google Ads et l'obtention d'identifiants d'accès (client ID, client secret, refresh token). Il existe des librairies Python qui facilitent l'utilisation de l'API, telles que `google-ads`. La maîtrise de cet outil permet une optimisation avancée de vos campagnes et une meilleure prédiction de leur succès.

Les données pertinentes à collecter incluent des informations sur les campagnes (budget, type de campagne, stratégie d'enchères), les groupes d'annonces (mots-clés, audiences, ciblage démographique), les annonces (titre, description, URL de destination) et les métriques de performance (impressions, clics, coût, conversions). Il est essentiel de collecter les données de l'historique des performances sur une période significative (par exemple, les 12 derniers mois), afin de disposer d'un échantillon suffisamment grand pour entraîner le modèle de machine learning et améliorer le ROAS.

• Informations sur les campagnes (Budget, Type de campagne, Stratégie d'enchères), des éléments clés pour la prédiction du succès.
• Informations sur les groupes d'annonces (Mots-clés, Audiences, Ciblage démographique), pour un ciblage précis.
• Informations sur les annonces (Titre, Description, URL de destination), pour optimiser le taux de clics (CTR).
• Métriques de performance (Impressions, Clics, Coût, Conversions), pour mesurer l'efficacité des campagnes.

L'API Google Ads permet de récupérer jusqu'à 2 ans d'historique de données, offrant ainsi une base solide pour l'entraînement du modèle de prédiction.

Nettoyage et préparation des données

Une fois les données collectées, il est nécessaire de les nettoyer et de les préparer pour l'entraînement du modèle. Cette étape comprend l'identification et le traitement des données manquantes, la gestion des valeurs aberrantes, la transformation des données catégorielles en numériques, la normalisation/standardisation des données numériques et la sélection des variables pertinentes. La qualité des données est primordiale pour un modèle de prédiction performant.

Les données manquantes peuvent être traitées de différentes manières : en les imputant avec une valeur moyenne, médiane ou modale, ou en supprimant les lignes ou les colonnes qui contiennent des données manquantes. Le choix de la méthode dépendra de la quantité de données manquantes et de l'impact de leur traitement sur la distribution des données. Il est important de documenter soigneusement les choix effectués lors de cette étape de préparation des données. Les stratégies d'imputation peuvent avoir un impact sur la précision des prédictions.

Les valeurs aberrantes (outliers) peuvent être identifiées à l'aide de différentes techniques statistiques (par exemple, la méthode des écarts interquartiles) ou visuelles (par exemple, les boîtes à moustaches). Elles peuvent être traitées en les supprimant, en les remplaçant par des valeurs limites ou en les transformant (par exemple, en utilisant une transformation logarithmique). Il est important de comprendre les causes des valeurs aberrantes avant de les traiter, car elles peuvent parfois révéler des informations intéressantes sur les données et identifier des anomalies dans vos campagnes Google Ads.

Les données catégorielles (par exemple, le type de campagne, la stratégie d'enchères) doivent être transformées en numériques avant de pouvoir être utilisées par le modèle Random Forest. Les techniques les plus courantes sont le One-Hot Encoding et le Label Encoding. Le One-Hot Encoding crée une nouvelle colonne pour chaque catégorie, avec une valeur de 1 si la ligne appartient à cette catégorie et 0 sinon. Le Label Encoding attribue un numéro unique à chaque catégorie. Le choix de la technique de transformation appropriée est essentiel pour une bonne performance du modèle.

Les données numériques peuvent être normalisées ou standardisées pour mettre toutes les variables sur la même échelle. La normalisation met les valeurs entre 0 et 1, tandis que la standardisation centre les données autour de 0 et les met à l'échelle en fonction de l'écart type. Bien que Random Forest soit moins sensible à l'échelle des variables que d'autres algorithmes, la normalisation ou la standardisation peut parfois améliorer la performance du modèle, surtout si les variables ont des échelles très différentes et ainsi optimiser votre stratégie Google Ads.

La sélection des variables pertinentes (Feature Selection) permet de réduire la dimensionnalité des données et d'améliorer la performance du modèle en ne conservant que les variables qui ont le plus d'impact sur la prédiction. Il existe différentes techniques de Feature Selection, telles que l'analyse de la variance (ANOVA) et l'élimination récursive de caractéristiques (Recursive Feature Elimination - RFE). Un bon choix des variables pertinentes peut considérablement améliorer la précision des prédictions.

En plus des données Google Ads, il peut être intéressant d'incorporer des données externes qui pourraient influencer les performances des campagnes. Par exemple, si vous vendez des produits saisonniers, vous pouvez inclure des données météorologiques (température, précipitations). Si votre activité est sensible à la conjoncture économique, vous pouvez inclure des données économiques (PIB, taux de chômage). Vous pouvez également utiliser les données de Google Trends pour identifier les tendances de recherche et adapter vos campagnes en conséquence pour une stratégie SEO/SEA optimisée. Intégrer des données externes permet d'affiner le modèle de prédiction et d'anticiper les fluctuations du marché.

L'élimination des variables non pertinentes peut réduire le temps d'entraînement du modèle de 30%, améliorant ainsi l'efficacité du processus.

Création de la variable cible (target variable)

La dernière étape de la préparation des données consiste à créer la variable cible, qui représente le "succès" de la campagne Google Ads. Comme mentionné précédemment, cette variable peut être binaire (campagne réussie/échouée) ou continue (valeur du ROAS). Le choix du type de variable cible dépendra de la métrique de succès choisie et du type de problème que l'on souhaite résoudre (classification ou régression) pour une meilleure analyse prédictive.

Si vous choisissez une variable cible binaire, vous devrez définir un seuil pour classer les campagnes en "réussies" et "échouées". Ce seuil doit être choisi avec soin, en tenant compte des performances passées des campagnes et des objectifs de l'entreprise. Par exemple, vous pouvez définir qu'une campagne est réussie si son ROAS est supérieur à 300% ou si son CPA est inférieur à 20€.

Si vous choisissez une variable cible continue, vous utiliserez directement la valeur de la métrique de succès (par exemple, le ROAS). Dans ce cas, vous n'avez pas besoin de définir un seuil. Cependant, il peut être utile de transformer la variable cible (par exemple, en utilisant une transformation logarithmique) pour réduire l'impact des valeurs extrêmes et ainsi stabiliser le modèle de prédiction.

• ROAS (Retour sur investissement publicitaire) : Indicateur clé de la rentabilité des campagnes.
• CPA (Coût par acquisition) : Mesure du coût pour acquérir un nouveau client.
• Taux de conversion : Pourcentage de visiteurs réalisant une action souhaitée.

Un seuil de ROAS à 300% est considéré comme un objectif ambitieux, mais atteignable pour les campagnes Google Ads bien optimisées, et un CPA de 20€ est un seuil performant pour les campagnes d'acquisition.

Entraînement du modèle random forest

Avec les données correctement préparées, nous pouvons maintenant passer à l'étape d'entraînement du modèle Random Forest, un algorithme puissant en machine learning. Cette section vous guidera à travers le processus de séparation des données, d'instanciation et d'entraînement du modèle, d'évaluation de sa performance et d'analyse de l'importance des variables pour une prédiction optimale.

Séparation des données en ensembles d'entraînement et de test

Avant d'entraîner le modèle, il est essentiel de séparer les données en deux ensembles : un ensemble d'entraînement et un ensemble de test. L'ensemble d'entraînement est utilisé pour entraîner le modèle, tandis que l'ensemble de test est utilisé pour évaluer sa performance. Cette séparation est cruciale car elle permet d'évaluer la capacité du modèle à généraliser à de nouvelles données, et d'éviter le sur-apprentissage (overfitting). Le sur-apprentissage peut conduire à des prédictions inexactes sur de nouvelles campagnes.

Le ratio typique pour la séparation des données est de 80% pour l'ensemble d'entraînement et 20% pour l'ensemble de test. Cependant, ce ratio peut varier en fonction de la taille de l'échantillon et de la complexité du problème. Si vous avez un grand nombre de données, vous pouvez utiliser un ratio plus élevé pour l'ensemble d'entraînement. Si vous avez un petit nombre de données, vous pouvez utiliser la validation croisée (Cross-Validation) pour évaluer la performance du modèle. La validation croisée est une technique permettant d'estimer la performance du modèle en utilisant plusieurs divisions des données.

La fonction `train_test_split` de scikit-learn permet de séparer facilement les données en ensembles d'entraînement et de test. Vous devez spécifier les données (X), la variable cible (y) et le ratio de séparation (test_size). Vous pouvez également spécifier un `random_state` pour garantir la reproductibilité des résultats. La reproductibilité est essentielle pour comparer les performances de différents modèles.

Séparer correctement les données en ensembles d'entraînement et de test permet d'obtenir une estimation plus fiable de la performance du modèle sur de nouvelles données. Un bon modèle doit être capable de généraliser à de nouvelles situations.

Instanciation et entraînement du modèle random ForestClassifier/RandomForestRegressor

Une fois les données séparées, vous pouvez instancier le modèle Random ForestClassifier (si votre variable cible est binaire) ou RandomForestRegressor (si votre variable cible est continue). Vous devez spécifier les hyperparamètres du modèle, tels que le nombre d'arbres (`n_estimators`), la profondeur maximale des arbres (`max_depth`), le nombre minimum d'échantillons pour diviser un nœud (`min_samples_split`), le nombre minimum d'échantillons dans une feuille (`min_samples_leaf`) et le `random_state` pour la reproductibilité. Le choix des hyperparamètres a un impact direct sur la complexité et la performance du modèle.

Le choix des hyperparamètres peut avoir un impact significatif sur la performance du modèle. Il existe différentes techniques pour optimiser les hyperparamètres, telles que la recherche par grille (GridSearchCV) et la recherche aléatoire (RandomizedSearchCV). Ces techniques consistent à essayer différentes combinaisons d'hyperparamètres et à évaluer la performance du modèle pour chaque combinaison. La combinaison qui donne la meilleure performance est sélectionnée comme la configuration optimale. L'optimisation des hyperparamètres est une étape cruciale pour maximiser la précision du modèle.

Après avoir instancié le modèle avec les hyperparamètres choisis, vous pouvez l'entraîner avec les données d'entraînement en utilisant la méthode `fit`. Vous devez passer les données d'entraînement (X_train) et la variable cible d'entraînement (y_train) comme arguments à la méthode `fit`. L'entraînement du modèle peut prendre un certain temps, en fonction de la taille des données et de la complexité du modèle. L'entraînement peut être accéléré en utilisant des techniques d'optimisation et en choisissant des hyperparamètres appropriés.

Voici un exemple de code Python pour instancier et entraîner un modèle Random ForestClassifier: