En CBO, tu définis un budget quotidien ou total au niveau de la campagne. Meta répartit ensuite ce budget entre les ad sets en continu, en fonction du coût par résultat prédit de chacun, réévalué à chaque fenêtre de diffusion. Concrètement, si une campagne contient trois ad sets qui ciblent des audiences différentes, l’algorithme peut allouer la majorité du budget à un seul ad set dès qu’il détecte un coût par résultat plus bas, au détriment des deux autres, même si tu voulais tester les trois de façon équilibrée.

Ce mode est pertinent quand les ad sets d’une campagne sont assez proches en taille et en qualité de signal pour que la comparaison ait du sens (par exemple plusieurs lookalikes de pourcentages différents). Il perd son intérêt, voire devient un problème, quand tu mélanges dans la même campagne des audiences de tailles très différentes (une audience froide large et une audience de retargeting étroite) : le CBO a tendance à privilégier l’audience qui produit le coût par résultat le plus bas dans l’immédiat, souvent le retargeting, et à sous-alimenter le reste au point de ne jamais le laisser sortir de la phase d’apprentissage.

Le choix entre CBO et ABO (Ad Set Budget Optimization, budget fixé manuellement sur chaque ad set) est une décision de contrôle : le CBO simplifie la gestion et laisse l’algorithme arbitrer, l’ABO garantit qu’un budget minimum est alloué à chaque audience testée. C’est utile en phase de test créatif ou d’audience, quand tu veux des données comparables sur chaque segment plutôt qu’une allocation qui désigne un seul gagnant trop tôt.