Petit rappel : tout a commencé il y a quelques années, avec l’entrée en vigueur de réglementations relatives à la protection de la vie privée des consommateurs, comme le RGPD en Europe et le CCPA en Californie. Puis Google a annoncé la suppression des cookies dans Chrome en 2022, tandis qu’Apple instaurait l’IDFA pour les utilisateurs de son iOS 14. Autant de changements qui ont fortement bousculé la publicité sur l’internet ouvert.
Car les annonceurs ont besoin de données pour personnaliser et optimiser leurs campagnes. Face à ces nouvelles réglementations, ils ont dû s’adapter à la vitesse grand V et préserver leurs ensembles de données first party. Car cette déferlante de politiques de confidentialité soulève une question de taille : comment améliorer les profils clients sans données tiers ?
Les cookies tiers sont encore d’actualité mais les annonceurs espèrent fournir un service de qualité à leurs clients afin qu’ils acceptent de continuer de partager leurs données personnelles. Toutefois, ce ne sera pas le cas pour tout le monde. Pour toucher l’audience la plus vaste, annonceurs et éditeurs misent donc sur un nouveau type de ciblage contextuel.
Rien à voir avec le ciblage contextuel des débuts de la publicité digitale. Lisez notre article pour découvrir tous les avantages de cette solution sophistiquée, optimisée et performante. Car tout le monde a à y gagner : annonceurs, éditeurs et shoppers.
Ciblage contextuel : une solution gagnante pour tous
À l’ère post-cookie (ou presque), les solutions publicitaires doivent créer un échange de valeur équilibré entre l’annonceur, l’éditeur et le consommateur. Comment le ciblage contextuel répond-il aux attentes de toutes les parties prenantes ?
Avantages pour les consommateurs
Les shoppers sont au cœur de notre activité. Et justement, les réglementations et les évolutions du secteur visent à instaurer plus transparence et de contrôle sur la manière dont sont utilisées leurs données.
Pourtant, si les consommateurs recherchent davantage de confidentialité, ils sont également demandeurs de contenus personnalisés. La majorité (82 %) des personnes interrogées dans le cadre de l’enquête DISQO souhaitent voir des annonces adaptées à leurs besoins1.
Le ciblage contextuel diffuse des annonces pertinentes en analysant le contenu des pages (et non la personne qui les consulte). Exit les cookies tiers : les annonces sont personnalisées en fonction des signaux contextuels provenant d’une page web, auxquels les annonceurs associent de plus en plus souvent les signaux transactionnels issus de leurs données first party. Le shopper n’a donc pas besoin de partager ses données pour bénéficier du ciblage contextuel.
Avantages pour les annonceurs
Côté annonceurs, les atouts sont multiples. Le ciblage contextuel s’affranchit des cookies tiers pour continuer à créer de l’engagement lorsque les shoppers naviguent sur l’internet ouvert.
Nous avons mené une enquête auprès de 1 000 cadres supérieurs du marketing dans le monde entier. Un tiers d’entre eux pensent que leurs campagnes sont trop dépendantes de Facebook, Google et Amazon2.
Les professionnels savent qu’il faut absolument toucher les consommateurs à chaque point de contact susceptible d’influencer leur décision d’achat. Grâce au ciblage contextuel, ils peuvent toucher les shoppers sur leurs sites web préférés, tout en diffusant des annonces pertinentes. Comment ? Nous vous expliquons tout dans la suite de cet article.
Avantages pour les éditeurs
Si les annonceurs sont sous pression, les éditeurs ne sont pas en reste. Eux aussi doivent trouver des solutions publicitaires sans cookies pour continuer à monétiser leurs audiences. Justement, le ciblage contextuel leur permet de proposer des placements publicitaires efficaces, sans reposer sur les cookies tiers.
Autre avantage : le ciblage contextuel nécessite moins d’outils pour gérer l’exclusion de mots-clés. Car cette solution va au-delà des mots-clés pour comprendre l’aspect émotionnel émanant d’une page et déterminer sa pertinence et sa sécurité. Il n’est donc plus nécessaire de bannir des catégories entières de contenu (comme les flash infos de dernière minute).
Enfin, le ciblage contextuel permet aux petits éditeurs de niche d’augmenter leurs revenus publicitaires, car ils disposent de contenus pertinents pour des audiences très précises.
Passez à la vitesse supérieure grâce au ciblage contextuel
Cette nouvelle stratégie va au-delà du ciblage traditionnel par mots-clés pour élaborer des campagnes contextuelles aux résultats comparables à ceux de la publicité actuelle, basée sur les cookies. Nous mettons l’accent sur la collecte de données first party et de signaux contextuels qui permettent de toucher les shoppers ayant réellement l’intention d’effectuer un achat. Quelle sont les perspectives d’amélioration pour 2021 ?
Analyse textuelle et visuelle approfondie
Aujourd’hui, l’analyse sémantique permet de mieux cerner les éléments de contexte relatifs à chaque page web. Les annonceurs misent désormais sur le machine learning et ses capacités d’analyse d’IA. Ils s’affranchissent des mots-clés et des blacklists pour trouver le contenu le plus pertinent, ouvrant ainsi la voie à des campagnes ayant une plus grande portée.
Imaginons que vous souhaitiez déployer vos annonces sur des pages contenant un mot-clé lié à un style de vie particulier, mais qu’une partie des contenus est en réalité critique. En toute logique, il vaut mieux que vos annonces n’apparaissent pas sur ces pages. Plutôt que d’exclure une catégorie entière de contenu, l’IA analyse et comprend les nuances de chaque page web et détermine où vos annonces doivent (ou non) être affichées.
Le machine learning analyse les textes, les images, les vidéos, ou encore l’audio, pour en identifier le sens. Mais ce n’est pas tout ! La compréhension globale d’une page web donne des pistes sur la gestion des inventaires, comme la vidéo, les annonces CTV et OTT.
Media Lookalikes
Les annonceurs misent sur un ciblage contextuel basé sur leurs données first party afin de mieux cerner les centres d’intérêt de leurs clients en matière de contenu et de booster l’engagement de leurs audiences via les audiences média similaires.
Vous avez besoin d’une solution de publicité contextuelle capable d’analyser vos données first party sur les transactions récentes et de déceler les pages Web et les catégories contextuelles qui ont mené à ces transactions. C’est ce qu’on appelle des signaux transactionnels.
Déployez des annonces pour les bons produits ou services sur des emplacements similaires (« media lookalikes »), c’est-à-dire, des pages et des catégories similaires à celles consultées par vos clients au moment où ils ont concrétisé leurs achats. Comment ? Grâce aux signaux transactionnels et contextuels en temps réel.
Touchez des shoppers susceptibles d’acheter, sans avoir recours à des cookies tiers.
La clé d’un ciblage contextuel réussi ? Collaborer avec un partenaire qui a accès à un vaste ensemble de données transactionnelles sur le web.
Protection de l’image de marque
Cette technologie sophistiquée est au service de la protection de votre marque. Le machine learning analyse chaque élément d’une page web et garantit un déploiement de vos annonces près de contenus pertinents et sûrs. Ainsi, nous élargissons votre inventaire publicitaire et le reach de vos campagnes tout en assurant votre tranquillité d’esprit.
Collaborez avec un partenaire solide, qui a noué suffisamment de relations avec des éditeurs de premier plan, pour donner plus d’ampleur à vos campagnes. Misez sur des données transactionnelles first party permettant un ciblage plus sophistiqué.
Optimisation des éléments créatifs en temps réel
Vos créations doivent être optimisées en temps réel pour fournir les recommandations de produits les plus pertinentes selon le contexte de chaque page web. La sélection de produits ou de services peut s’appuyer sur des signaux transactionnels, la pertinence contextuelle ou vos produits les plus populaires. Vous pouvez également filtrer les articles de votre catalogue à afficher dans vos annonces selon leur disponibilité, l’emplacement publicitaire ou la sous-catégorie.
Liste de contrôle pour le ciblage contextuel
Voici les éléments à prendre en compte avant de choisir votre partenaire :
- Analyse textuelle et visuelle approfondie
Assurez-vous que le machine learning analyse le texte, les images, et même la vidéo et l’audio, pour comprendre toutes les subtilités d’une page web. - Media Lookalikes
Exploitez vos données first party pour identifier des médias similaires et touchez les shoppers susceptibles de concrétiser leur achat, le tout, sans cookies tiers. - Protection de l’image de marque
Boostez le reach de vos campagnes grâce au machine learning pour éviter de déployer des annonces près de contenus inappropriés. - Optimisation des éléments créatifs en temps réel
Affichez les produits ou services les plus pertinents par rapport au contexte de chaque page web, en temps réel.
Une stratégie publicitaire d’avenir
Le ciblage contextuel est une solution incontournable, à mettre en œuvre dès cette année pour préparer l’avenir. Téléchargez le Guide de la publicité en ligne 2021 : la nouvelle donne en matière de budgets et de canaux pour le parcours client pour perfectionner votre stratégie publicitaire !
1 Enquête DISQO sur la pertinence des annonces, États-Unis, mai 2020, n=999
2 Enquête Criteo sur l’impact du COVID-19 sur le marketing, Mondial, octobre 2020, n=1 039
