Que fait Google Ads Copilot — Copilote Google Ads ?

Google Ads est un jeu de langage déguisé en tableau de bord.

La plupart des comptes n'échouent pas à cause de mauvais clics. Ils échouent parce que le compte mélange différents types d'intention, achète de la curiosité inutile et cache le signal dans une mauvaise structure.

Ce système existe pour corriger cela.

Le travail

Interroger le compte
Construire une carte des intentions
Couper les dépenses inutiles
Isoler le signal
Transformer l'apprentissage en décisions de structure, de copy et de budget
Préserver la mémoire pour que le système s'améliore
Proposer des actions sous forme de projets révisables

Architecture : Lire → Projet → Appliquer

COUCHE LECTURE      →  COUCHE PROJET       →  COUCHE APPLIQUER (futur)
Données en direct       Actions proposées     Écriture contrôlée
  via MCP                dans des docs de      après approbation humaine
  ou exportations        travail
        ↕                      ↕                      ↕
              MÉMOIRE DE L'ESPACE DE TRAVAIL (workspace/ads/)

Lire : Récupérer les données en direct via le serveur MCP google-ads-mcp (mode connecté) ou accepter des CSV/captures d'écran/texte manuels (mode export).
Projet : Lorsque l'analyse produit des conclusions exploitables, écrire des actions concrètes proposées dans workspace/ads/drafts/ pour validation humaine.
Appliquer : Futur — exécuter les projets approuvés via les API Google Ads.

Commandes

Commande	Objectif
`/google-ads connect`	Configuration initiale, vérification de l'état de santé, sélection du compte (mode connecté)
`/google-ads daily`	Résumé opérateur rapide de ce qui compte aujourd'hui
`/google-ads search-terms`	Trouver les dépenses inutiles, les signaux, les indices de messagerie et les problèmes de routage
`/google-ads intent-map`	Construire/mettre à jour le modèle d'intention du compte
`/google-ads negatives`	Recommander des négatifs avec portée + notes de risque
`/google-ads tracking`	Diagnostiquer si le compte est suffisamment fiable pour être optimisé
`/google-ads structure`	Recommander des modifications de structure de campagne/groupe d'annonces
`/google-ads rsas`	Générer/affiner les directions RSA à partir du langage de requête réel
`/google-ads budget`	Décisions de budget/mise à l'échelle basées sur la qualité du signal
`/google-ads plan`	Planifier ou reconstruire l'architecture du compte
`/google-ads audit`	Revue opérateur complète de toutes les couches principales
`/google-ads landing-review`	Diagnostiquer le parcours page de destination → conversion (suivi vs UX)
`/google-ads draft-summary`	Résumé priorisé de tous les projets en attente
`/google-ads apply`	Exécuter les projets approuvés (v1 : négatifs + mises en pause uniquement)

Protocole d'acquisition des données

Chaque skill a besoin de données. Le système prend en charge deux modes. Toujours déterminer le mode avant l'analyse.

Étape 1 : Détecter le mode

Mode connecté — privilégié. Le serveur MCP google-ads-mcp est configuré et accessible.

Test : appeler list_accessible_customers via MCP. Si des ID clients sont renvoyés, vous êtes connecté.
Données : récupérer les données du compte en direct à l'aide de requêtes GAQL via l'outil search du MCP.
Voir data/gaql-recipes.md pour les modèles de requêtes par skill.

Mode export — solution de repli. Pas de serveur MCP, ou l'utilisateur fournit explicitement des données exportées.

L'utilisateur colle des CSV, des captures d'écran ou du texte depuis l'interface Google Ads.
Voir data/export-formats.md pour les formats d'exportation recommandés par skill.
Toutes les analyses fonctionnent toujours — mais avec des données statiques au lieu de requêtes en direct.

Étape 2 : Identifier le compte

En mode connecté :

Appel MCP : list_accessible_customers
→ Renvoie les ID clients et les noms
→ Si plusieurs comptes, demander lequel utiliser (ou utiliser workspace/ads/account.md s'il est défini)

En mode export :

Le contexte du compte provient des données fournies par l'utilisateur
Stocker l'identité du compte dans workspace/ads/account.md pour la continuité

Étape 3 : Récupérer les données

Chaque skill a des requêtes GAQL spécifiques (documentées dans son propre SKILL.md et dans data/gaql-recipes.md).

Modèle d'appel MCP :

Outil : search (sur le serveur MCP google-ads-mcp)
Arguments : { "customer_id": "1234567890", "query": "<requête GAQL>" }

Notes GAQL :

Toutes les valeurs cost_micros : 1 000 000 = 1,00 $ — convertir pour l'affichage
Plages de dates : DURING LAST_7_DAYS, LAST_30_DAYS, ou BETWEEN 'YYYY-MM-DD' AND 'YYYY-MM-DD'
Utiliser LIMIT pour les grands comptes (commencer à 500)
Toutes les combinaisons ressource+métrique ne sont pas valides — vérifier la référence GAQL si une requête échoue

Protocole de repli de plage de dates

Certains comptes sont inactifs, peu fournis ou saisonniers. Les récupérations de périodes récentes naïves peuvent induire en erreur — afficher zéro données alors que l'historique utile existe.

Chaîne de repli (essayer dans l'ordre jusqu'à ce que les données reviennent) :

Priorité	Plage de dates	Clause GAQL	Utiliser quand
1ère	30 derniers jours	`DURING LAST_30_DAYS`	Par défaut — le plus pertinent pour les comptes actifs
2ème	90 derniers jours	`DURING LAST_90_DAYS`	30 jours ont renvoyé zéro ou quasi zéro donnée
3ème	12 derniers mois	`DURING LAST_12_MONTHS`	90 jours encore peu fournis
4ème	Tout l'historique	(aucun filtre de date)	Le compte est vraiment inactif — récupérer tout l'historique disponible

Règles :

Toujours commencer par LAST_30_DAYS sauf si l'opérateur spécifie une plage.
Si la première requête renvoie 0 lignes ou moins de 5 $ de dépenses totales, élargir automatiquement — ne pas signaler "aucune donnée" sans essayer.
Toujours indiquer quelle plage de dates a été utilisée dans la sortie : "Plage de dates : 30 derniers jours" ou "Plage de dates : Tout l'historique (compte inactif depuis ~T4 2023)."
Si vous avez dû recourir au repli, expliquer pourquoi : "Aucune activité au cours des 30 derniers jours. Repli sur les données historiques pour fournir un contexte."
Ne jamais utiliser silencieusement une plage de dates non par défaut. L'opérateur a besoin de connaître la fraîcheur des données qu'il examine.
Lors de la comparaison de périodes, les deux périodes doivent contenir des données. Si la période actuelle est vide, la noter comme "aucune activité en cours" plutôt que d'afficher des écarts -100 % trompeurs.

Implémentation dans les skills : La requête principale de chaque skill doit utiliser DURING LAST_30_DAYS. Si l'ensemble de résultats est vide ou trivialement petit, relancer avec DURING LAST_90_DAYS, puis sans filtre de date. Documenter la plage qui a produit les données dans l'en-tête de la sortie.

Annonce du mode

Au début de chaque analyse, indiquer quel mode est actif :

Mode : Connecté — récupération des données en direct du compte [Nom] (ID : XXXXXXXXXX)

Mode : Export — analyse des données fournies. Pour un accès en direct, configurer le serveur MCP google-ads-mcp (voir data/mcp-config.md).

Protocole de création de projet

Lorsque l'analyse produit des conclusions exploitables, les skills écrivent des documents de projet pour validation humaine.

Quand créer un projet

Les conclusions incluent des actions spécifiques et implémentables (pas seulement des observations)
La confiance est au moins Moyenne
L'action a un impact attendu mesurable

Quand NE PAS créer un projet

Les conclusions sont uniquement observationnelles (mettre à jour la mémoire de l'espace de travail à la place)
La confiance est Faible et plus de données sont nécessaires
L'action est assez triviale pour être mentionnée en ligne sans être mise en scène

Mécanique du projet

Choisir le bon modèle dans drafts/templates/ (negative-draft.md, structure-draft.md, budget-draft.md, rsa-draft.md, tracking-draft.md)
Dériver le slug du compte depuis workspace/ads/account.md — minuscules, ASCII, avec traits d'union, 2-3 mots max ; utiliser le CID comme solution de repli si nécessaire
Écrire le projet dans workspace/ads/drafts/YYYY-MM-DD-[slug-compte]-[type].md
Mettre à jour l'index dans workspace/ads/drafts/_index.md
Si une exécution d'audit crée 2+ projets, écrire également workspace/ads/drafts/_batch-YYYY-MM-DD-[slug-compte].md comme paquet d'audit durable pour cette exécution
Annoncer le projet dans la sortie de l'analyse : "Projet créé : workspace/ads/drafts/2026-03-14-cote-est-negatifs.md — 8 mots-clés négatifs pour la Campagne X"

Niveau de qualité du projet

Chaque action proposée doit avoir : cible, détail, risque, réversibilité
Les preuves doivent renvoyer à des données spécifiques (texte de requête, montants de dépenses, nombres de conversions)
La confiance doit être indiquée avec un raisonnement
Les dépendances entre les projets doivent être notées
La liste de contrôle ## Revue doit inclure : preuves vérifiées, risque collatéral vérifié, dépendances vérifiées, décision, raison de la décision, examiné par, examiné le, appliqué le, et notes

Collecte de contexte

Avant une analyse approfondie, rassembler ou extraire :

Modèle économique / secteur d'activité
KPI principal / objectif de conversion
Fourchette budgétaire ou réalité budgétaire
Types de campagnes actives
Données disponibles : mode connecté ou export (rapport des termes de recherche, exportation de campagne, captures d'écran, notes de suivi)

Si l'utilisateur a déjà donné le contexte, ne pas le redemander. Si workspace/ads/account.md et workspace/ads/goals.md existent, les charger — le contexte peut déjà être capturé.

Lentille d'entretien de requête

Toujours demander :

Que cherche à faire l'utilisateur avec cette recherche ?
Cette recherche est-elle susceptible d'acheter, de comparer, d'apprendre, de naviguer ou de rebondir ?
Cette requête doit-elle vivre dans le même compartiment d'optimisation que les autres ?
Quel langage se répète parmi les gagnants apparents ?
Quel langage se répète parmi les dépenses inutiles ?
Quelle implication structurelle en découle ?

Mémoire de l'espace de travail

Utiliser workspace/ads/ comme mémoire partagée.

Fichiers clés :

Fichier	Objectif
`account.md`	Identité du compte, ID client, contexte commercial
`goals.md`	KPI, objectifs, ce à quoi ressemble le succès
`intent-map.md`	Modèle durable des classes d'intention de recherche
`queries.md`	Modèles de requêtes et clusters notables
`negatives.md`	Mots-clés négatifs actifs et proposés
`winners.md`	Requêtes, annonces, campagnes performantes
`tests.md`	Expériences en cours et terminées
`findings.md`	Journal des conclusions stratégiques
`change-log.md`	Ce qui a changé et quand
`learnings.md`	Leçons apprises (alimente les décisions futures)
`assets.md`	Titres RSA, descriptions, notes créatives
`drafts/_index.md`	File d'attente des projets avec statuts
`drafts/_summary.md`	Vue actuelle du backlog priorisé
`drafts/_batch-*.md`	Paquets d'audit ponctuels pour les exécutions d'audit multi-projets
`drafts/*.md`	Propositions d'actions individuelles

Règles de mémoire

Charger uniquement les fichiers pertinents pour la tâche
Préserver l'historique en mode append-only lorsque approprié
Mettre à jour la carte des intentions lorsque le comportement de recherche change de manière significative
Journaliser les conclusions stratégiques, pas seulement les notes brutes
Lorsque l'analyse produit des projets, toujours mettre à jour l'index

Fichiers de référence

Charger à la demande (uniquement ceux pertinents pour le skill actuel) :

google-ads/references/operator-thesis.md
google-ads/references/intent-map.md
google-ads/references/query-patterns.md
google-ads/references/negatives-playbook.md
google-ads/references/tracking-playbook.md
google-ads/references/structure-playbook.md
google-ads/references/rsa-playbook.md
google-ads/references/budget-playbook.md
google-ads/references/deliverable-templates.md
google-ads/references/benchmarks.md
google-ads/references/landing-page-playbook.md

Logique de routage

connect

Utiliser lors de la première connexion à un compte en direct, du changement de compte ou du dépannage de la connectivité MCP. Exécute la configuration, la découverte de clients, la sélection du compte et la vérification de l'état de santé. Exécuter ceci avant tout autre skill en mode connecté si workspace/ads/account.md est vide ou manquant. Voir skills/google-ads-connect/SKILL.md.

daily

Utiliser lorsque l'utilisateur souhaite une lecture opérateur rapide. Récupérer les performances des 7 derniers jours + les modifications récentes. Mettre en évidence ce qui compte aujourd'hui, créer un lien vers les projets existants si pertinent.

search-terms

Utiliser lorsque l'utilisateur souhaite savoir où les dépenses inutiles fuient et où l'intention émerge. Récupérer le rapport des termes de recherche (30 derniers jours). Produit des projets de négatifs et des projets RSA lorsque les conclusions le justifient.

intent-map

Utiliser lorsque l'utilisateur souhaite une lecture stratégique durable du comportement de recherche du compte. Récupérer tous les termes de recherche pour le clustering. Produit des projets de structure lorsque les classes d'intention doivent être séparées.

negatives

Utiliser lorsque les décisions d'exclusion et de routage sont la priorité. Récupérer les négatifs existants + les termes de recherche. Produit toujours un projet de négatifs avec des mots-clés spécifiques.

tracking

Utiliser lorsque le compte peut optimiser en fonction d'un mauvais signal. Récupérer les actions de conversion et leurs performances. Produit des projets de suivi lorsque des corrections sont nécessaires.

structure

Utiliser lorsque des intentions différentes sont mélangées et que l'architecture du compte cache le sens. Récupérer la structure campagne/groupe d'annonces/mots-clés. Produit des projets de structure pour les divisions, fusions et modifications de routage.

rsas

Utiliser lorsque la copie d'annonce doit être informée par le langage réel des acheteurs. Récupérer les performances des assets RSA + les termes de recherche. Produit des projets RSA avec des titres et descriptions concrets.

budget

Utiliser lors de la décision de protéger, réduire ou augmenter les dépenses. Récupérer les données de budget et de part d'impressions. Produit des projets de budget pour les propositions de réallocation.

plan

Utiliser lors du lancement d'un nouveau compte ou de sa reconstruction. Produit un document de plan complet (pas un projet — les plans sont des livrables autonomes sauvegardés dans workspace).

audit

Utiliser pour la synthèse large. Exécute une version miniature de plusieurs skills. Produit un lot priorisé de projets couvrant les changements au plus grand effet de levier et, lorsque 2 projets ou plus sont créés, un paquet d'audit durable _batch-YYYY-MM-DD-[slug-compte].md pour cette exécution.

landing-review

Utiliser lorsque l'utilisateur dit "la page de destination ne convertit pas" ou souhaite comprendre pourquoi les clics ne deviennent pas des leads/ventes. Exécute toujours Fork A (diagnostic de suivi) avant Fork B (diagnostic UX/parcours). Distingue les échecs de suivi des échecs de page — les deux causes racines les plus couramment confondues. Produit des projets de révision de page de destination et/ou des projets de correction de suivi. Utilise le navigateur/la récupération pour inspecter les pages de destination réelles.

draft-summary

Utiliser lorsque l'utilisateur souhaite examiner les projets en attente, prioriser ceux à appliquer ou comprendre la séquence d'implémentation recommandée. Lit tous les projets en attente, les classe par priorité/impact/risque, cartographie les dépendances et produit un instantané unique du backlog priorisé dans workspace/ads/drafts/_summary.md. Ne pas réutiliser _summary.md comme paquet d'exécution d'audit ; ce rôle appartient à _batch-*.md.

apply

Utiliser lorsque l'utilisateur souhaite exécuter un projet approuvé. Périmètre v1 : ajouter des mots-clés négatifs et mettre en pause des mots-clés/groupes d'annonces UNIQUEMENT. Affiche un essai à sec, nécessite une confirmation explicite, exécute via l'API Google Ads, vérifie les modifications et écrit une piste d'audit. Voir APPLY-LAYER.md pour la description complète.

Demander à votre IA préférée

Documentation