La mesure de l'efficacité publicitaire à l’épreuve du cookieless

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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.

Transcript

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 (...)

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