La publicité programmatique repose sur l'utilisation des différentes technologies, en l'occurrence l’intelligence artificielle et le machine learning, afin d’acheter et vendre des espaces publicitaires digitaux (en ligne, sur mobile, les réseaux sociaux, etc.), via un système d’enchères en temps réel. Ce qui permet, in fine, de diffuser des publicités plus efficaces aux bons auditoires en s’appuyant sur différentes données, notamment les habitudes d'achat des internautes.
Les espaces publicitaires sont ainsi vendus via un système d’enchères en temps réel (Real-Time Bidding – RTB) sur des plateformes en ligne automatisées. Grâce à ce système qui prend en compte les données des utilisateurs, les annonceurs peuvent définir quelles annonces ils souhaitent diffuser en priorité, auprès de quelle audience, à quel moment et à quel endroit. Ce qui évidemment leur permet d’atteindre leurs cibles de manière efficace.
Cette technique mixe “big data” et “algorithmes” pour une efficacité maximale. Ce qui n’est pas possible avec les autres procédés qui exigent des négociations tarifaires individuelles avec les opérateurs de sites Web. Un procédé manuel qui exige beaucoup de temps et qui ne permet pas d’obtenir un ciblage précis.
La publicité programmatique revêt aujourd’hui un intérêt majeur pour toutes les entreprises qui veulent investir dans la publicité en ligne (desktop ou mobile) et pour les agences médias, qui gèrent le marketing en ligne de leurs clients. Comme il est désormais possible de définir des critères de ciblage précis et de déterminer quelle annonce l‘utilisateur va visionner, à quel moment et à quel endroit, l’impact de cette publicité intelligente et personnalisée s’avère nettement plus important qu’avec d’autres méthodes.
Quelles sont les méthodes de ciblage ?
La publicité programmatique exploite, en effet, différentes méthodes de ciblage que les annonceurs. Voici les principales :
- Le ciblage contextuel
Il s’agit là de diffuser des annonces en fonction du contexte sémantique d’un site web. Ainsi, des prestataires de services aux entreprises peuvent décider de ne publier leurs annonces que sur des sites de médias IT. Même chose pour une marque de vêtement qui peut choisir de n’être visible sur le site web d’un magazine de mode, par exemple.
- Le ciblage par mot-clé
Il s’agit cette fois-ci de diffuser des annonces en fonction de mots-clés spécifiques. Par exemple, une boutique en ligne d’accessoires et de pièces de rechange pour smartphones peut fournir une liste de mots-clés correspondant à cette thématique. Cette liste est ensuite mise en correspondance avec le contenu du site afin d’offrir la meilleure corrélation possible pour la diffusion des publicités.
- Le ciblage comportemental
Il s’agit ici de diffuser des annonces, non pas en fonction du contexte ou d’une liste de mots-clés, mais en fonction des cookies de l'utilisateur. Ainsi, si un utilisateur a déjà visité la boutique de pièces de rechange pour smartphones, il pourra recevoir une publicité, même s’il lit un article sur un site traitant de l’actualité sportive. Toutes les données comportementales des internautes sont agrégées par le biais des cookies.
- Le ciblage par géolocalisation
Il s’agit là de toucher les utilisateurs en fonction de leur position géographique. Une technique qui peut être très intéressante pour les entreprises locales, car leurs annonces n’apparaissent dès lors que chez les utilisateurs présents dans une zone géographique donnée (ville, région, etc.). Elle peut aussi être utile aux marques internationales ou à certains services en ligne, pour diffuser des annonces spécifiques dans une langue et adaptées aux audiences d’un certain pays.
Pour quels avantages et quel ROI ?
Le principal défi pour les e-commerçants réside aujourd’hui dans la complexité du processus d’achat des internautes, qui arrivent sur leur site via une multitude de canaux (moteurs de recherche, display, réseaux sociaux, etc.) et qu’ils quittent ensuite, pour y revenir plus tard par le biais d’un autre terminal (smartphone, tablette, etc.) ou ne jamais y retourner. La publicité programmatique permet justement de réduire les pertes de diffusion et constitue une réponse à la volatilité des internautes, puisqu’elle permet de diffuser à l’utilisateur une publicité personnalisée sur le site qu’il est en train de consulter, quel que soit le canal qu’il utilise. En termes de ROI, elle présente plusieurs avantages majeurs, car elle permet d’affiner le ciblage grâce aux données collectées sur les différents canaux de diffusion et d’augmenter l’efficacité des campagnes publicitaires, tout en réduisant les coûts par rapport aux méthodes traditionnelles.
Quelles perspectives d’avenir ?
L’engouement des marketeurs pour la publicité programmatique et les prévisions de croissance de ce marché le prouvent : l’automatisation est la solution pour mieux cibler son audience et la transformer massivement. Reste que les années à venir devraient être marquées par de nouveaux enjeux réglementaires, notamment le Digital Service Act (DSA) proposé par la Commission européenne qui ne sera pas sans impacter la publicité ciblée et imposera certainement une réinterprétation des textes existants (le RGPD et la directive e-Privacy notamment). Á cela, devraient aussi s’ajouter de nouveaux textes nationaux qui pourraient affecter les investissements publicitaires, notamment ceux des annonceurs de certains secteurs déjà très engagés dans le digital.
