Du partage de données dans des salles blanches et au sein d'associations d'éditeurs à la publicité contextuelle et aux solutions basées sur l'IA, Tim Conley , directeur du service clientèle Europe d'IPONWEB, parle de ce qui nous attend dans un monde sans cookies.
La nouvelle que Google mettra fin à la prise en charge des cookies tiers dans son navigateur populaire Chrome a fait beaucoup de bruit. Cette nouvelle n'est pas une surprise pour ceux qui connaissent bien le sujet et savent que les cookies sont mal adaptés au suivi et au ciblage à long terme de l'activité des utilisateurs. Et pourtant, il y a encore débat sur ce qui nous attend ensuite.
Alors, à quoi ressemblera l'avenir sans cookies?
Solutions PPC
Au début de l'ère numérique, le contenu jouait un rôle clé - avec le contexte. Les annonceurs ont acheté un espace publicitaire en fonction de l'audience de l'éditeur, qui à son tour dépendait du contenu publié sur le site. Autrement dit, la publicité était liée aux intérêts directs de l'utilisateur et non à son activité passée suivie à l'aide de cookies.
Au fil du temps, avec le développement du reciblage basé sur les cookies et ses performances accrues, l'audience s'est imposée. L'endroit où placer l'annonce n'était plus si important - l'essentiel est qu'elle soit vue par l'utilisateur même que l'annonceur souhaitait attirer.
Maintenant que la fin des cookies est imminente, le pendule de ciblage est revenu vers la publicité contextuelle. Il semble que les annonceurs soient prêts à (re) reconnaître que la pertinence est importante et qu'il est utile de placer leur contenu aux bons endroits. Au lieu d'essayer de vendre une chaussure de course à un utilisateur pendant qu'il recherche son pedigree sur un site de généalogie, il est beaucoup plus efficace de lui montrer la même annonce lorsqu'il cherche des informations sur les itinéraires de course.
Le ciblage contextuel ne s'est pas arrêté non plus. Ici, il a été possible de réaliser, en particulier, une classification de contenu plus rapide et plus détaillée. Cela permet aux annonceurs de tirer parti des cycles d'actualités et du contenu populaire, par exemple.
Il reste encore beaucoup à faire pour apprendre à compléter le contexte avec les bonnes émotions et proposer une approche plus différenciée prenant en compte différentes nuances. Par exemple, pour que les annonceurs qui souhaitent s'associer à du contenu sur le thème du basket-ball sans apparaître dans les reportages sur la mort tragique récente de Kobe Bryant puissent ajuster ce placement automatiquement et avec une évolutivité.
Initiatives des éditeurs et des annonceurs
Sans cookies tiers, la valeur et l'importance des données reçues directement par l'éditeur augmenteront. Si maintenant les annonceurs déterminent quels utilisateurs éditeurs sont adaptés à leur public, alors à l'avenir, les éditeurs seront engagés dans cette tâche: sur la base de leurs données, ils compareront leurs utilisateurs avec le public cible de l'annonceur.
Cela conduira aux tendances suivantes:
Redéfinir les segments d'audience .Pour la mise à l'échelle, l'éditeur devra se mettre d'accord sur les désignations des publics cibles actuellement définis. Une option consiste à améliorer la liste des catégories d'industrie IAB existante. Dans le même temps, il est probable que des sociétés tierces, avec les éditeurs et les annonceurs, recherchent d'autres moyens de cibler les publics.
Consolidez vos propres données. Les éditeurs travailleront avec des annonceurs et des partenaires technologiques pour créer une audience cohérente et cohérente, suivie sur tous les réseaux, sur la base de leurs propres cookies (actuellement sous-utilisés) ainsi que de toute autre donnée fournie par l'utilisateur.
Validation des identifiants sans utiliser de cookies.Les identifiants actuels sans cookies perdent souvent leur validité très rapidement. Cependant, lorsqu'il est utilisé en conjonction avec les données propriétaires protégées des éditeurs, il augmente leur utilité pour créer un profil d'utilisateur ciblé - une sorte de «patch nicotine» pour les annonceurs qui ne peuvent pas vivre sans attribution.
Échange de données à l'aide de «salles blanches»
Le concept de «salles blanches» pour le traitement des données n'est pas nouveau. Dans de tels «locaux», dans un environnement sécurisé, les propres données des annonceurs peuvent être combinées avec d'autres ensembles de données, généralement issus d'écosystèmes fermés, pour obtenir des informations et mesurer les performances publicitaires. Aucune des parties n'a le droit d'utiliser les données brutes de l'autre partie en dehors de cet espace.
Les éditeurs (ou leurs associations) et les annonceurs pourraient utiliser les salles blanches de la même manière pour obtenir des informations et des informations à partir des données des utilisateurs. Cela pourrait potentiellement améliorer le ciblage individuel, l'attribution entre marques et éditeurs, ainsi que les informations à partir d'informations agrégées sur plusieurs appareils, le tout sans compromettre la sécurité des données.
À l'avenir, il sera possible de résoudre les problèmes actuels, par exemple liés à la confidentialité, qui empêchent les annonceurs d'échanger des données de transaction détaillées. Ainsi, les principales priorités des projets de salle blanche sont la gestion des données et la création de contraintes sur qui peut accéder à quelles données.
AI et algorithmes d'apprentissage automatique
Il y a beaucoup de place pour la théorie et la spéculation dans ce sujet, mais il est clair qu'un modèle d'auto-apprentissage constamment affiné qui analyse les données de signalisation anonymes, telles que la fréquence des visites sur le site ou les appareils utilisés, nous permet d'apprendre beaucoup sur les utilisateurs. Le traitement de grands tableaux de ces données permet de constituer des cohortes d'utilisateurs et, sur cette base, de faire des prévisions générales.
Par exemple, les personnes vivant dans une zone spécifique d'une ville avec un appareil Apple équipé d'iOS 13 ou supérieur et visitant Forbes.com sont cinq fois plus susceptibles que la moyenne d'obtenir et de recevoir des cartes de crédit. Autrement dit, au lieu de cibler la publicité sur des utilisateurs spécifiques en fonction des cookies, il est possible de créer des modèles d'achat d'annonces qui sont ciblés et optimisés pour atteindre les publics identifiés de cette manière.
Il y a des questions évidentes sur l'attribution, en particulier sur la façon dont les éditeurs tireront profit de cette approche. Mais dans le monde sans cookies qui nous attend, c'est une approche prometteuse du ciblage d'audience. Par conséquent, pour éviter que le modèle d'attribution au dernier clic ne devienne la norme, il y aura une nouvelle façon de mesurer les performances des annonces.
L'avenir est basé sur les identifiants
Pendant un certain temps, cet en-tête était pertinent pour les cookies tiers, mais cela ne signifie pas du tout qu'il sera possible de trouver des alternatives rapidement et facilement. Une chose est claire: l'intérêt des acteurs du marché publicitaire pour le trading sur les plateformes numériques stimulera la recherche de solutions non personnalisées basées sur des identifiants.
De tels projets peuvent apparaître dans différentes parties de l'écosystème AdTech. Ils s'efforceront de répondre à des besoins tout aussi importants: assurer un retour sur investissement pour les annonceurs, des bénéfices pour les éditeurs et la confidentialité des données pour les utilisateurs.
J'imagine déjà comment, quelques années plus tard, en rencontrant des collègues de la boutique, je vais demander: «Tu te souviens quand on pensait avoir besoin de cookies?».