Comment Nomination a généré +235K€ d'ARR

Un compte Google Ads en dérive et une acquisition non pilotée par le revenu
Un compte Google Ads en chute libre, sans pilotage ni tracking
Lorsque Nomination fait appel à Leverage en 2022, la situation paid search est critique. Le CPC a triplé en quelques mois, passant de 0,64€ à 1,89€. Les conversions se dégradent trimestre après trimestre malgré un marché B2B porteur. Le compte, laissé sans optimisation pendant plusieurs mois, n'a jamais été restructuré depuis son lancement.
Le problème est structurel. Aucune segmentation par produit ni par niveau d'intention. Des campagnes mélangent brand, prospection et retargeting dans les mêmes ad groups. Les mots-clés sont trop larges, le Quality Score s'effondre, et le budget se dilue sur des requêtes non qualifiées.
Plus grave encore : aucun tracking CRM n'est en place. Nomination pilote ses campagnes sur des leads bruts, sans visibilité sur le revenu réellement généré. Il est donc impossible de savoir quelles campagnes produisent du pipeline et lesquelles brûlent du budget.
Objectifs et contraintes
Refondre intégralement le compte Google Ads et installer un pilotage par le revenu.
L'objectif ne se limite pas à "relancer les campagnes". Il s'agit de reconstruire l'architecture de A à Z, d'implémenter un tracking server-side connecté à Salesforce, et de passer d'une optimisation au lead à une optimisation au revenu. Le tout en maintenant le flux de leads pendant la transition.
KPIs suivis : CPC, coût par SQL, revenu attribué par campagne, ROAS Salesforce, taux de conversion lead-to-SQL.
Notre approche en 3 étapes clés
Étape 1 : Refonte complète du compte Google Ads
Nous avons reconstruit l'intégralité du compte en repartant d'une architecture par produit et par niveau d'intention. Chaque offre de Nomination (Prospection B2B, Smart Mailing, Smart Audience) dispose désormais de ses propres campagnes, avec des ad groups segmentés par intent : transactionnel, comparatif, informationnel.
Nous avons implémenté un tracking server-side pour fiabiliser la remontée de données, puis connecté les conversions Salesforce directement dans Google Ads. Ce point est décisif : l'algorithme optimise désormais sur les SQLs et le revenu, pas sur des formulaires remplis.
En parallèle, nous avons lancé une campagne Performance Max multi-format couvrant Search, Display, YouTube et Gmail, avec des signaux d'audience calibrés sur les ICPs identifiés. Un dashboard Looker Studio connecté au CRM permet de suivre en temps réel le revenu généré par canal et par campagne.
Le résultat : une structure lisible, pilotable, et alignée sur les objectifs business de Nomination.
Étape 2 : Optimisation continue orientée revenu
Nous avons installé un growth backlog hebdomadaire couvrant mots-clés, enchères, audiences et annonces. Chaque semaine, les campagnes sont ajustées en fonction des données Salesforce : quels mots-clés génèrent du pipeline, quels segments convertissent en clients, quels messages performent par offre.
Nous avons systématisé l'A/B testing des landing pages par produit, et segmenté les ad groups par niveau d'intention pour affiner le bidding. Les requêtes informatives sont isolées sur des enchères basses, tandis que les requêtes transactionnelles captent l'essentiel du budget.
Le résultat : un CPC redescendu sous les niveaux d'avant-crise, un coût par SQL divisé, et une visibilité totale sur la contribution paid au chiffre d'affaires.
Étape 3 : Extension au-delà du search
Une fois le socle Google Ads stabilisé, nous avons étendu la stratégie growth à LinkedIn Ads pour capter des audiences B2B complémentaires, avec un ciblage par fonction, secteur et taille d'entreprise. Les campagnes LinkedIn alimentent le haut de funnel avec du contenu proof-led (cas clients, benchmark, insights marché), puis le retargeting cross-canal convertit les visiteurs engagés.
Nous avons également déployé des séquences de nurturing CRM synchronisées avec les audiences paid, permettant de relancer automatiquement les leads chauds avec du contenu pertinent selon leur stade dans le funnel.
Le résultat : un mix canal diversifié, un pipeline moins dépendant du search, et une mécanique d'acquisition prévisible.
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