Advanced Audience Segmentation on Meta: Beyond the Basics

Le ciblage par intérêts est mort. Et maintenant ?

Pendant des années, le ciblage par intérêts était la pierre angulaire de Meta Ads. Vous sélectionniez "fitness", "yoga" ou "mode en ligne" et Meta vous trouvait les bonnes personnes. Depuis iOS 14.5 et les restrictions croissantes sur les données tierces, cette approche a perdu en précision.

Meta l'a reconnu implicitement en poussant Advantage+ Audience, un systeme qui ignore largement vos paramètres de ciblage manuels pour laisser l'algorithme trouver les bons profils. Pour beaucoup d'annonceurs, Advantage+ fonctionne mieux que le ciblage manuel sur les audiences froides.

Mais cela ne signifie pas que la segmentation est inutile. Au contraire : la vraie segmentation avancée en 2026 repose sur vos données propriétaires (first-party data), pas sur les centres d'intérêt de Meta. Et c'est là que la majorité des annonceurs passent à côté d'un levier majeur.

Les audiences value-based : cibler la valeur, pas le volume

Le concept

Au lieu de créer une audience Lookalike basée sur "tous vos clients", créez-la basée sur vos meilleurs clients. La différence est considérable.

Un client qui a dépensé 2 000 euros chez vous n'a pas le même profil comportemental qu'un client qui a acheté une fois pour 29 euros. Quand vous mélangez les deux dans votre source Lookalike, vous diluez le signal et Meta cherche un "client moyen" qui n'existe pas vraiment.

Comment créer une audience value-based

Option 1 : Upload CSV avec valeur client

Exportez votre base clients avec une colonne "valeur" (revenue total, nombre d'achats, LTV estimée). Uploadez cette liste dans Meta Audiences en activant l'option "Include Customer Value". Meta utilisera cette colonne pour pondérer la Lookalike vers des profils similaires à vos clients les plus rentables.

Option 2 : Événement Purchase avec valeur

Si votre Pixel/CAPI envoie l'événement Purchase avec le paramètre value, Meta peut créer une Lookalike value-based directement depuis l'Events Manager. Sélectionnez "Value-based Lookalike" lors de la création de l'audience.

Option 3 : Segmentation manuelle

Créez des listes séparées :

• Top 10% clients (par revenue)
• Top 25% clients
• Clients one-time buyers
• Clients churned (plus d'achat depuis 6 mois+)

Puis créez une Lookalike sur le top 10%. Les résultats sont systématiquement meilleurs qu'une Lookalike sur la base complète.

Impact mesuré

Dans notre expérience chez Pulsoria, les Lookalike value-based génèrent un ROAS 30 à 60% supérieur aux Lookalike classiques. L'explication est logique : au lieu de chercher des profils qui achètent (potentiellement une seule fois pour un petit montant), Meta cherche des profils qui achètent beaucoup et souvent.

La segmentation RFM pour le retargeting

Qu'est-ce que le RFM ?

Le modèle RFM (Recency, Frequency, Monetary) segmente vos clients selon trois dimensions :

• Recency : date du dernier achat
• Frequency : nombre d'achats sur une période
• Monetary : montant total dépensé

En combinant ces trois critères, vous obtenez des segments aux comportements très différents, chacun nécessitant une approche publicitaire distincte.

Les segments RFM clés pour Meta Ads

Champions (R:5, F:5, M:5) : achat récent, fréquent, gros panier. Ce sont vos meilleurs clients. Ne leur diffusez pas de publicités de conversion (ils achètent déjà). Utilisez-les comme source Lookalike, ou diffusez des campagnes de cross-sell et de programme de fidélité.

Loyaux en risque (R:2, F:4, M:4) : ils achetaient souvent et pour des montants élevés, mais leur dernier achat remonte. Ciblez-les avec des campagnes de réactivation : offre exclusive, nouveautés, rappel de ce qu'ils aiment chez vous.

Nouveaux clients prometteurs (R:5, F:1, M:3) : premier achat récent avec un bon panier moyen. Ils ont du potentiel. Poussez des campagnes de repeat purchase : produits complémentaires, offre sur la deuxième commande.

At risk (R:2, F:2, M:2) : engagement faible sur tous les plans. Avant de dépenser du budget publicitaire sur eux, demandez-vous si le jeu en vaut la chandelle. Parfois, il vaut mieux les exclure et allouer le budget à l'acquisition.

Perdus (R:1, F:1, M:1) : aucune activité récente, un seul achat de faible valeur. Excluez-les de vos campagnes de retargeting. Ils ne reviendront probablement pas via une pub Meta.

Implémentation technique

Pour utiliser le RFM sur Meta, vous devez :

1. Calculer les scores RFM dans votre CRM ou base de données (la plupart des CRM comme HubSpot, Klaviyo ou Salesforce le proposent nativement ou via un module)
2. Exporter des listes segmentées par profil RFM
3. Les uploader comme Custom Audiences dans Meta
4. Créer des campagnes adaptées à chaque segment
5. Rafraîchir les listes régulièrement (toutes les 2 à 4 semaines) pour que la segmentation reste à jour

Ou, plus simplement, intégrer votre CRM avec la Conversion API pour que les segments se mettent à jour automatiquement. C'est l'approche que Pulsoria utilise pour ses clients : l'intégration CRM fait partie du setup initial.

Les stratégies d'exclusion avancées

La plupart des annonceurs pensent au ciblage mais oublient les exclusions. Pourtant, les exclusions sont tout aussi importantes pour la rentabilité.

Exclusion des clients récents

Si vous vendez un produit avec un cycle de rachat de 3 mois (cosmétiques, compléments alimentaires), excluez les acheteurs des 60 à 90 derniers jours de vos campagnes d'acquisition. Inutile de payer pour acquérir quelqu'un qui vient d'acheter.

En revanche, ne les excluez pas de manière permanente. Un client qui a acheté il y a 4 mois est un candidat parfait pour une campagne de repeat purchase.

Exclusion des leads non qualifiés

Si vous faites du lead gen, vous recevez inévitablement des leads de mauvaise qualité (faux numéros, emails jetables, personnes qui n'ont pas le budget). Créez une liste de ces leads disqualifiés et excluez-la de vos campagnes. Sans cette exclusion, Meta continuera à chercher des profils similaires à vos mauvais leads, pas à vos bons.

Exclusion des visiteurs "rebondisseurs"

Un visiteur qui arrive sur votre site et repart en moins de 5 secondes n'est pas un prospect intéressé. Si vous le retargetez, vous gaspillez du budget. Créez une exclusion basée sur le temps passé sur le site (via des événements custom dans le pixel) pour ne retargeter que les visiteurs engagés.

Concrètement, configurez un événement "Engaged Visitor" qui se déclenche après 30 secondes sur le site ou après un scroll de 50%. Utilisez cet événement comme base de votre audience de retargeting au lieu du PageView brut.

Exclusion croisée entre campagnes

C'est la base, mais beaucoup l'oublient :

• Le TOFU exclut le MOFU et le BOFU
• Le MOFU exclut le BOFU
• Le BOFU exclut les clients récents

Sans ces exclusions, vos campagnes se chevauchent et vous payez plusieurs fois pour la même personne.

Audience layering : combiner les signaux

L'audience layering consiste à combiner plusieurs critères de ciblage pour créer des segments plus précis. Sur Meta, vous pouvez superposer :

Lookalike + Intérêts

Créez une Lookalike 5% de vos meilleurs clients, puis ajoutez un filtre d'intérêt. Exemple : Lookalike 5% Best Customers ET intérêt "e-commerce". Cette combinaison réduit la taille de l'audience mais augmente sa qualité.

Attention : cette approche réduit significativement la taille de l'audience. Ne l'utilisez que si votre Lookalike de base est très large (1 million+).

Custom Audience + Démographique

Prenez vos visiteurs de site et filtrez par âge ou localisation. Exemple : visiteurs du site dans les 30 derniers jours, femmes, 25-45 ans, Ile-de-France. Utile quand votre offre cible un segment démographique précis.

Engagement stacking

Combinez plusieurs sources d'engagement pour créer une audience "super engagée" :

• A visité le site ET a regardé une vidéo à 50%+
• A interagi sur Instagram ET a cliqué sur une pub

Ces audiences ultra-qualifiées sont petites mais extrêmement performantes en BOFU.

Layering négatif

Le layering fonctionne aussi dans l'autre sens. Vous pouvez combiner un ciblage large avec des exclusions fines pour affiner votre audience sans la réduire excessivement :

• Broad targeting MOINS les clients existants MOINS les visiteurs récents
• Lookalike 10% MOINS les personnes qui ont déjà interagi sans convertir (signale un mauvais fit)
• Tous les visiteurs du site MOINS ceux qui ont un temps de visite inférieur à 10 secondes

Cette technique est particulièrement utile quand vous voulez garder un volume d'audience large tout en éliminant les profils non pertinents.

Advantage+ Audience vs ciblage manuel : quand utiliser quoi

Advantage+ Audience

Depuis 2023, Meta pousse fortement Advantage+ Audience, qui permet à l'algorithme d'élargir votre ciblage au-delà des paramètres que vous définissez. En pratique, vos paramètres d'audience deviennent des "suggestions" plutôt que des contraintes.

Quand l'utiliser :

• En TOFU avec des budgets de 100+ euros/jour (l'algorithme a besoin de données)
• Quand votre compte a un historique de conversions suffisant (500+ conversions sur 30 jours)
• Pour les campagnes e-commerce Advantage+ Shopping

Quand ne PAS l'utiliser :

• En BOFU sur des audiences de retargeting spécifiques (vous voulez contrôler exactement qui voit la pub)
• Sur un compte neuf sans historique
• Quand vous testez des segments précis et voulez des résultats isolés

Ciblage manuel

Le ciblage manuel reste pertinent pour :

• Le retargeting (audiences custom basées sur des comportements précis)
• Les tests de segments (identifier quel profil de client répond le mieux)
• Les marchés de niche avec des audiences limitées
• Les comptes avec peu de données de conversion

Notre recommandation : utilisez Advantage+ en TOFU pour l'acquisition large, et le ciblage manuel en MOFU/BOFU pour le retargeting précis. Cette combinaison maximise à la fois le volume (en haut du funnel) et la pertinence (en bas du funnel).

L'intégration first-party data : la clé de voûte

En 2026, la qualité de vos audiences Meta dépend directement de la qualité de vos données propriétaires. Voici les sources de first-party data à exploiter :

Données CRM

Votre CRM contient les informations les plus précieuses : historique d'achat, valeur client, score de lead, secteur d'activité, taille d'entreprise (en B2B). Connectez votre CRM à Meta via la Conversion API pour :

• Créer des audiences basées sur des critères business (pas juste comportementaux)
• Envoyer des signaux de conversion offline (une vente conclue par téléphone peut informer l'algorithme)
• Exclure automatiquement les clients actifs de l'acquisition

Données email

Votre liste email est une mine d'or pour Meta :

• Créez des Lookalike sur vos ouvreurs d'emails les plus engagés
• Retargetez les abonnés qui ouvrent mais ne cliquent pas
• Excluez les désabonnés

Données produit

Pour le e-commerce, le catalogue produit permet :

• Le retargeting dynamique (DPA) par catégorie
• La création d'audiences basées sur les catégories consultées
• Le cross-sell automatisé (a acheté X, montrer Y)

Données de navigation avancées

Au-delà du simple PageView, envoyez des événements granulaires :

• Temps passé sur une page spécifique
• Scroll depth (25%, 50%, 75%, 100%)
• Clics sur des éléments spécifiques (bouton pricing, FAQ, témoignages)
• Recherches internes sur le site

Chaque événement crée un signal que Meta peut utiliser pour affiner le ciblage. Plus vos données sont riches, meilleures sont vos audiences.

Les audiences predictives : la prochaine frontière

Meta développe activement des capacités de ciblage prédictif, et certaines sont déjà accessibles.

Predicted LTV Audiences

En envoyant des données de valeur client via la Conversion API (paramètre predicted_ltv sur l'événement Purchase), Meta peut construire des modèles prédictifs qui ciblent les personnes susceptibles de devenir des clients à haute valeur, pas juste des acheteurs ponctuels.

Pour que cette fonctionnalité soit efficace, vous devez :

• Envoyer au moins 100 événements Purchase avec le paramètre value par semaine
• Avoir un historique d'au moins 90 jours de données
• Segmenter clairement les achats par montant

Audiences de signaux offline

Si vous avez des ventes en magasin, des appels téléphoniques ou des rendez-vous physiques qui résultent de vos campagnes Meta, importez ces conversions offline. Meta utilisera ces données pour optimiser ses modèles de ciblage. Un client qui achète en magasin après avoir vu une pub a un profil différent d'un client qui achète en ligne, et cette information est précieuse pour l'algorithme.

Le scoring comportemental sur site

Au-delà des événements standard du pixel, créez un systeme de scoring basé sur le comportement des visiteurs. Attribuez des points selon les actions :

• Visite page pricing : +30 points
• Visite page témoignages : +20 points
• Visite de 3+ pages en une session : +15 points
• Temps sur site supérieur à 2 minutes : +10 points
• Visite page FAQ : +10 points
• Téléchargement d'un contenu : +25 points

Envoyez un événement custom "HighIntentVisitor" quand le score dépasse un seuil (par exemple 50 points). Utilisez cet événement pour créer une audience de retargeting ultra-qualifiée et comme source de Lookalike.

Erreurs courantes en segmentation avancée

Trop de segments, pas assez de volume

C'est le piège classique. Vous créez 15 segments RFM, 8 audiences de retargeting et 6 Lookalike, pour un budget total de 100 euros/jour. Résultat : chaque segment reçoit 5 euros/jour, ce qui est insuffisant pour que l'algorithme optimise. Visez un minimum de 20 à 30 euros par jour par audience en conversion.

Des listes qui ne sont jamais rafraîchies

Une liste CRM uploadée il y a 6 mois est obsolète. Les clients ont évolué, les scores RFM ont changé, de nouveaux clients sont arrivés. Mettez en place un processus de rafraîchissement automatique (via la CAPI ou un import programmé toutes les 2 semaines).

Ignorer la taille minimum des audiences

Pour une Lookalike, Meta recommande une source d'au moins 1 000 personnes. En dessous, le modèle statistique manque de données et la Lookalike est moins fiable. Pour les Custom Audiences de retargeting, le minimum fonctionnel est d'environ 300 personnes (même si Meta accepte techniquement des audiences plus petites).

Ne pas tester les segments entre eux

Vous ne saurez jamais quel segment performe le mieux si vous ne les opposez pas dans un test structuré. Lancez vos audiences segmentées dans des ad sets distincts avec le même budget et les mêmes créatives, puis comparez les CPA et les ROAS après 7 à 14 jours.

Cas pratique : segmentation avancée pour un e-commerce mode

Voici un exemple concret de mise en place pour illustrer l'ensemble des concepts.

Contexte : e-commerce de vêtements femme, 5 000 clients dans la base, panier moyen de 85 euros, 200 euros/jour de budget Meta.

Audiences créées

Acquisition (TOFU) :

• Lookalike 3% sur les clientes top 10% (revenue > 300 euros lifetime) : source de 500 clientes, audience résultante de 1,8 million
• Lookalike 5% sur les clientes repeat (2+ achats) : source de 800 clientes, audience résultante de 3 millions
• Advantage+ Broad : aucun ciblage, laisse Meta optimiser

Considération (MOFU) :

• Video viewers 50%+ des 30 derniers jours (excluant les acheteuses récentes)
• Visiteuses du site engagées (2+ pages vues OU 30 secondes+, excluant les clientes 90 jours)
• Abonnées newsletter qui ouvrent mais n'ont pas acheté depuis 60 jours

Conversion (BOFU) :

• Visiteuses de pages produit des 14 derniers jours (excluant les acheteuses 30 jours)
• Paniers abandonnés des 7 derniers jours
• Clientes RFM "Loyales en risque" (dernier achat entre 90 et 180 jours, 3+ achats historiques)

Exclusions configurées

• Toutes les audiences TOFU excluent les visiteuses site 180 jours + les clientes all-time
• Les audiences MOFU excluent les acheteuses 90 jours
• Les audiences BOFU excluent les acheteuses 30 jours
• Un segment "bad customers" (retours excessifs, litiges) est exclu de toutes les campagnes

Résultats après 30 jours

• Lookalike value-based (top 10%) : CPA de 22 euros, ROAS 3,8x
• Lookalike standard (tous clients) : CPA de 31 euros, ROAS 2,7x
• Paniers abandonnés 7 jours : CPA de 8 euros, ROAS 10,6x
• Clientes "Loyales en risque" : CPA de 12 euros, ROAS 7,1x

La Lookalike value-based surperforme la Lookalike standard de 41% en ROAS. Le segment RFM "Loyales en risque" a réactivé 23% des clientes ciblées, pour un ROI exceptionnel.

Mise en place pratique : par où commencer

Si vous partez de zéro sur la segmentation avancée, voici l'ordre de priorité :

Semaine 1-2 : Les fondamentaux

• Vérifiez que le Pixel et la CAPI sont correctement configurés
• Mettez en place les exclusions basiques (clients, visiteurs récents, chevauchement campagnes)
• Créez une Lookalike value-based sur vos top 20% clients

Semaine 3-4 : Le first-party data

• Connectez votre CRM à Meta (via CAPI ou upload manuel)
• Créez des audiences email (engagés, désabonnés, segments par comportement)
• Lancez des tests Lookalike value-based vs Lookalike standard

Mois 2 : La segmentation fine

• Implémentez les événements de navigation avancés (scroll, temps, clics)
• Créez vos segments RFM et les audiences correspondantes
• Testez l'audience layering sur vos segments les plus prometteurs

Mois 3+ : L'automatisation

• Automatisez la mise à jour des audiences CRM (via la CAPI ou un connecteur comme Zapier/Make)
• Mettez en place un dashboard de suivi par segment
• Itérez sur les segments les plus performants

Chez Pulsoria, l'intégration CRM fait partie du setup initial pour chaque client. On configure la Conversion API, on connecte les données propriétaires et on crée les audiences segmentées dès le lancement. Combiné avec les 30 variations créatives et le monitoring toutes les 6 heures, cela permet d'identifier rapidement quels segments répondent le mieux à quels messages.

L'avenir de la segmentation sur Meta

Le paysage de la segmentation évolue rapidement. Voici les tendances à surveiller.

La fin du ciblage par intérêts détaillés

Meta a déjà supprimé des milliers d'options de ciblage par intérêts depuis 2022 (santé, politique, religion, orientation). Cette tendance va se poursuivre. Les annonceurs qui dépendent encore du ciblage par intérêts doivent migrer vers le first-party data et les Lookalike value-based dès maintenant.

L'essor de l'Advantage+ full funnel

Meta développe des campagnes Advantage+ qui gèrent automatiquement l'ensemble du funnel (TOFU, MOFU, BOFU) dans une seule campagne. Le systeme décide quelles créatives montrer à quel stade du parcours, en se basant sur les signaux de l'utilisateur. Pour que ce systeme fonctionne, il a besoin de données riches : catalogues produits complets, événements de conversion granulaires, données CRM intégrées.

Le ciblage contextuel

Avec la disparition progressive des cookies tiers et les restrictions de tracking, le ciblage contextuel (basé sur le contenu consulté plutôt que sur le profil de l'utilisateur) gagne en importance. Sur Meta, cela se traduit par une importance croissante du placement et du format. Une pub dans Reels ne touche pas les mêmes comportements qu'une pub dans le Feed.

La privacy-first segmentation

Les réglementations comme le RGPD et le DMA (Digital Markets Act) poussent vers une segmentation respectueuse de la vie privée. Les données first-party collectées avec consentement explicite deviennent non seulement un avantage concurrentiel, mais une obligation légale. Assurez-vous que votre collecte de données est conforme avant de construire des audiences dessus.

Sources

• Meta Business Help Center, "About value-based Lookalike Audiences", https://www.facebook.com/business/help/2372231713048740
• Meta Business Help Center, "About Advantage+ audience", https://www.facebook.com/business/help/256aborr747791959
• HubSpot, "RFM Analysis: What It Is and How to Use It", https://blog.hubspot.com/service/rfm-analysis
• Search Engine Journal, "Advanced Facebook Audience Targeting Strategies for 2025", https://www.searchenginejournal.com/facebook-audience-targeting/
• Klaviyo, "How to Use RFM Segmentation for Email and Ads", https://www.klaviyo.com/blog/rfm-analysis