La mesure de l'efficacité publicitaire à l’épreuve du cookieless
Une keynote de Mathieu Lepoutre, global media offers director chez Fity-five, sur l'avenir de la mesure à l'ère du cookieless, lors de Future of cookieless, le 11 octobre 2023.
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00:00 Mathieu Lepoutre, qui est Global Media Director chez 55.
00:04 Mathieu, tu prends le micro que tu veux.
00:06 Je te passe la japette.
00:07 Et la scène est à toi.
00:09 Alors, on en a largement parlé ce matin.
00:15 La disparition des cookies, le déploiement du consentement,
00:18 le partage des données aux États-Unis.
00:20 Tout ça bouleverse un peu le marketing digital
00:23 parce que celui-ci s'est basé depuis plus de 20 ans sur le tracking,
00:27 sur l'agrégation de données individuelles, personnelles.
00:31 Et ça, ça prend du temps, ça transforme les entreprises.
00:36 Alors, ça prend un petit peu de temps parce que
00:38 ça sollicite des expertises très diverses,
00:42 des expertises juridiques,
00:44 avec les DPO, des expertises marketing, évidemment,
00:47 et puis également des expertises techniques
00:50 avec toute la partie DSI.
00:53 Alors, tout ça transforme le marketing direct,
00:57 enfin, transforme le marketing.
00:59 Ça prend du temps dans les entreprises.
01:01 Ça prend du temps parce que
01:03 la régulation évolue au fur et à mesure.
01:07 On a très récemment le 10 et mai qui s'est mis en place.
01:11 Toutes ces régulations ont des impacts aussi sur les plateformes
01:16 qui elles-mêmes évoluent.
01:17 On a évoqué tout à l'heure
01:19 le compteur avant la disparition totale
01:22 des coquettières dans Google Chrome.
01:24 Donc, tout ça prend du temps
01:26 et puis ça impacte à la fois l'activation média,
01:30 mais également la mesure.
01:32 Alors, si on regarde un petit peu plus
01:34 au niveau de l'activation média,
01:36 on voit que tous ces bouleversements
01:39 génèrent un nouvel écosystème.
01:42 On en a évoqué aussi une partie ce matin.
01:45 Un écosystème de fournisseurs de données,
01:48 sortes-parties,
01:49 qui vont permettre d'enrichir
01:51 les données des annonceurs
01:54 et puis également le développement
01:56 pour les annonceurs de leurs données first-party
01:59 avec la mise en place des CDP.
02:02 Alors, toute cette nouvelle tech,
02:04 ça impacte beaucoup le business
02:07 et puis ça permet aussi
02:09 de complètement faire évoluer
02:11 le métier même des agences médias
02:14 puisqu'on a des produits publicitaires
02:16 qui sont de plus en plus bundles.
02:19 On a par exemple,
02:21 chez Google, PerfMax,
02:23 qui ne laisse plus le choix aux annonceurs
02:25 des emplacements,
02:27 mais laisse les algorithmes sélectionner
02:29 les meilleurs emplacements.
02:31 On a donc une disparition du média planning
02:33 progressive, mais aussi de l'audience planning.
02:36 De plus en plus, les annonceurs
02:38 sont amenés à avoir des ciblages larges
02:41 et laissent le soin aux algorithmes
02:43 des plateformes médias
02:45 de sélectionner, là encore,
02:47 les meilleures audiences.
02:49 Donc, moins de média planning,
02:51 moins d'audience planning, finalement,
02:53 c'est le métier des agences
02:55 qui est un peu remis en cause
02:57 au profit d'acteurs tech,
02:59 de cabinets de conseil sur la data,
03:01 tout simplement parce que
03:03 finalement, la performance
03:05 digitale des campagnes,
03:07 elle n'est plus liée à un geste métier
03:09 d'un opérationnel
03:11 qui va optimiser les campagnes,
03:13 mais plutôt sur la mise en place
03:15 d'une stratégie data
03:17 qui se construit autour
03:19 de l'acquisition de données,
03:21 d'une surcouche d'intelligence
03:23 artificielle qui va optimiser
03:25 ces données.
03:27 Et ensuite, toutes ces données
03:29 sont injectées dans les plateformes
03:31 de bidding.
03:33 C'est toute la stratégie
03:35 de value-based bidding que l'on peut
03:37 avoir et qui démontre
03:39 des bons niveaux
03:41 de performance.
03:43 Si on regarde côté
03:45 mesure de l'efficacité
03:47 publicitaire, la disparition
03:49 des cookies, l'ère du
03:51 cookie-less, ça va impacter l'analytique.
03:53 On a
03:55 un cadre
03:57 légal qui s'est clarifié
03:59 pour GA4 vis-à-vis
04:01 de l'ACNIL.
04:03 Et puis également l'émergence
04:05 de toute une série de
04:07 nouvelles plateformes alternatives
04:09 à GA4 que sont
04:11 Debi Analytics, PeeWeek Pro,
04:13 Notamo, qui sont
04:15 des alternatives.
04:17 Pour les annonceurs, il devient de plus en plus
04:19 compliqué de faire le choix
04:21 au sein de ces
04:23 différentes plateformes.
04:25 Et puis, ce sont des intégrations
04:27 qui elles-mêmes sont de plus en plus complexes
04:29 à mettre en œuvre, qui nécessitent
04:31 des cabinets de conseil
04:33 pour intégrer. La mise en œuvre
04:35 est de plus en plus complexe.
04:37 D'une part parce qu'on part
04:39 sur des déploiements
04:41 qui sont de plus en plus server-side.
04:43 C'est-à-dire qu'on ne
04:45 fait plus transiter
04:47 les données personnelles par les navigateurs
04:49 mais on est directement
04:51 connecté aux serveurs
04:53 des plateformes médias.
04:55 Cette proxification a
04:57 un double intérêt. Le premier, c'est
04:59 d'être beaucoup moins dépendant
05:01 des navigateurs.
05:03 Et puis la deuxième, c'est de pouvoir avoir
05:05 un enrichissement plus important des
05:07 données first party.
05:09 Il y a un vrai avantage
05:11 à ce déploiement qui est un peu plus
05:13 technique, un peu plus complexe.
05:15 Et puis le déploiement est également
05:17 un peu plus complexe parce qu'on a
05:19 toute une série de
05:21 fonctionnalités complémentaires
05:23 qu'il est intéressant d'intégrer.
05:25 C'est le consent mode
05:27 chez Google, c'est Enhanced Conversion
05:29 ou CAPI.
05:31 Tous ces dispositifs qui permettent
05:33 d'aller capter de la
05:35 données complémentaires. Là on a
05:37 l'illustration d'une
05:39 marque de luxe internationale
05:41 qui, avec le déploiement
05:43 de consent mode, a pu
05:45 enrichir ses données
05:47 de navigation, de l'ordre
05:49 de 30%. Et puis sur les
05:51 données de conversion, le taux
05:53 est un peu plus flippant, c'est
05:55 +8%. Cela s'explique
05:57 très simplement parce que finalement
05:59 les utilisateurs qui ne
06:01 consentent pas ont
06:03 un taux de conversion qui est
06:05 souvent plus faible. Dans cette
06:07 illustration, c'était 4 fois plus faible.
06:09 Alors on voit ces dispositifs,
06:11 ces patches techniques,
06:13 ils permettent
06:15 d'améliorer
06:17 le traitement de
06:19 la donnée dans ce monde sans cookies.
06:21 Ils fonctionnent très bien,
06:23 on le voit ici,
06:25 mais ils fonctionnent très bien
06:27 dans un monde où
06:29 il y a 15-30% des cookies
06:31 qui ont disparu. On l'a vu tout à l'heure,
06:33 tout ça va s'accélérer.
06:35 La question va être de savoir
06:37 légitimement si
06:39 les capacités d'extrapolation
06:41 grâce à l'IA
06:43 sont maîtrisées.
06:45 Il va être important
06:47 pour les annonceurs de
06:49 maîtriser cette extrapolation
06:51 et de pouvoir
06:53 garantir la qualité de l'eau donnée.
06:55 On connaît tous le fameux
06:57 adage sur la data,
06:59 sur la qualité de la donnée,
07:01 il y en va de même sur la capacité
07:03 d'extrapolation
07:05 que l'on va avoir.
07:07 Il faudra inventer des nouveaux
07:09 modèles d'attribution
07:11 qui garantissent une certaine
07:13 souveraineté aux annonceurs
07:15 dans cette extrapolation.
07:17 Il y a eu
07:19 beaucoup de différents modèles
07:21 d'attribution, le lastclix,
07:23 le linear, le data-driven,
07:25 mais finalement tous ces modèles
07:27 sont un peu challengés.
07:29 Ils sont challengés d'une part
07:31 parce qu'on a
07:33 des modèles
07:35 qui ont
07:37 de plus en plus
07:39 de mal à pouvoir avoir une logique
07:41 omnicanale
07:43 au sein des différents
07:45 canaux. Il y a de plus en plus de silos
07:47 de data, donc suivre
07:49 le consommateur, l'internaute
07:51 au sein de ses différents
07:53 consommateurs,
07:55 son user-journey
07:57 est de plus en plus compliqué.
07:59 Et puis simplement parce que ces modèles
08:01 d'attribution ne prennent
08:03 pas suffisamment en compte
08:05 la dimension
08:07 omnicanale. Les données de conversion
08:09 offline
08:11 peuvent être intégrées, mais
08:13 on a toujours la problématique de la
08:15 non-intégration des
08:17 données offline.
08:19 Aujourd'hui, les annonceurs
08:21 investissent encore beaucoup
08:23 dans le offline, et
08:25 on ne peut pas faire
08:27 une analyse de son
08:29 mix sans prendre en compte
08:31 cette dimension-là.
08:33 Donc voilà,
08:35 ce sont des modèles qui ont
08:37 parfois des limites, ces modèles
08:39 d'attribution. On a donc eu
08:41 le déploiement, et on va
08:43 en parler juste après,
08:45 des MMM,
08:47 ces modèles d'optimisation
08:49 du mix, qui ont l'avantage
08:51 par nature d'être complètement
08:53 omnicanal, à la fois
08:55 sur les données médias
08:57 et à la fois sur les données de
08:59 conversion. Donc ce sont des modèles
09:01 qui sont assez macros, qui sont
09:03 peu granulaires. Ils ont
09:05 aussi une vitesse de mise en œuvre
09:07 qui est là aussi pas très
09:09 rapide.
09:11 Et ce sont des modèles qui sont basés
09:13 sur des
09:15 corrélations. Donc on mesure la
09:17 corrélation entre un investissement
09:19 média et
09:21 un chiffre d'affaires. Alors
09:23 ces MMM, à contrario,
09:25 ils bénéficient
09:27 un peu d'un effet de méfiance,
09:29 de défiance de la part des
09:31 annonceurs, puisqu'il y a un effet black box.
09:33 Et à contrario, si on regarde
09:35 les modèles d'attribution,
09:37 eux, ils sont
09:39 pas du tout omnicanal, mais complètement
09:41 digital-centriques.
09:43 Ils sont parfaitement granulaires
09:45 et real-time,
09:47 et ils sont basés sur des analyses
09:49 de causalité. Bref,
09:51 ils bénéficient d'un niveau de confiance assez
09:53 élevé. Et on voit bien
09:55 ces deux typologies de
09:57 modèles sont complémentaires.
09:59 On a un modèle
10:01 MMM qui va être plutôt sur
10:03 une prise de décision stratégique
10:05 moyen terme, d'optimisation
10:07 du mix média.
10:09 Et en complément,
10:11 les modèles d'attribution,
10:13 eux, seront plutôt sur des
10:15 outils d'aide à la décision
10:17 sur des décisions tactiques
10:19 d'optimisation
10:21 d'un canal digital.
10:23 On a vu
10:25 attribution et MMM
10:27 sont des modèles
10:29 qui sont complémentaires.
10:31 Et ces deux
10:33 approches,
10:35 qui sont basées sur
10:37 la modélisation,
10:39 nécessitent d'être
10:41 également complétées par une approche
10:43 de test
10:45 de test-and-learn.
10:47 Pourquoi ? Parce que ces tests
10:49 incrémentaux ont l'avantage
10:51 d'être parfaitement
10:53 et beaucoup plus fiables,
10:55 beaucoup plus robustes dans leur méthodologie.
10:57 Et puis,
10:59 ces tests d'incrémentalité
11:01 permettent surtout de venir
11:03 calibrer les modèles.
11:05 De s'assurer que la modélisation
11:07 correspond
11:09 à une réalité.
11:11 On a beaucoup
11:13 de typologies de tests
11:15 d'incrémentalité qui existent.
11:17 On connaît tous
11:19 les brand lifts, les conversion lifts,
11:21 les search lists, qui permettent
11:23 de mesurer l'impact d'une campagne
11:25 sur le nombre de requêtes
11:27 sur Google.
11:29 Ces tests sont très utiles.
11:31 Ils sont tous basés
11:33 sur de la donnée cookie,
11:35 donc ça peut être un peu
11:37 challenge. Et à contrario,
11:39 on a l'évolution de nouveaux
11:41 typologies de tests, les geo lifts,
11:43 qui eux sont
11:45 complètement omnicanaux
11:47 par nature, puisqu'ils ne vont plus mesurer
11:49 des différences de groupes d'utilisateurs,
11:51 mais des groupes de géographie.
11:53 Ce qui en fait un outil
11:55 parfaitement robuste
11:57 pour vivre l'ère
11:59 post-cookie. Et puis,
12:01 ce sont des outils
12:03 qui sont
12:05 très
12:07 robustes pour analyser
12:09 des campagnes
12:11 omnicanales. Ce qu'il faut
12:13 retenir ce matin, c'est que la disparition
12:15 des cookies tiers, ça bouleverse le marketing
12:17 digital. C'est
12:19 quelque chose qui est en cours. Il y a encore
12:21 énormément d'évolutions à venir.
12:23 Il ne faut pas tarder. On l'a également
12:25 évoqué ce matin.
12:27 C'est tout un nouvel écosystème
12:29 qui se met en place.
12:31 On a eu aussi
12:33 une belle illustration ce matin
12:35 de nouveaux acteurs, third party,
12:37 des actualités
12:39 aussi autour des CDP
12:41 de l'utilisation de la third party.
12:43 Derrière tout ça, il y a des gros
12:45 enjeux de souveraineté pour les
12:47 annonceurs, d'être en mesure de pouvoir
12:49 contrôler
12:51 l'usage de l'intelligence artificielle
12:53 dans l'extrapolation
12:55 de ces résultats. C'est se constituer
12:57 ce patrimoine data, mais aussi
12:59 ce patrimoine de modèles,
13:01 qu'ils soient des modèles d'attribution
13:03 ou des modèles de MMM,
13:05 qui derrière devront toujours
13:07 aussi être
13:09 adossés à une stratégie de test
13:11 pour garantir
13:13 là aussi une pertinence,
13:15 une évolutivité de tous
13:17 ces phénomènes.
13:19 Si vous voulez en savoir plus, vous pouvez
13:21 télécharger nos e-books.
13:23 Merci.
13:25 (...)