Il faut bien l'admettre, l'ère des cookies touche à sa fin. En 2024, Google va sévir contre toutes les techniques de ciblage comportemental, et les consommateurs réclament davantage de contrôle sur leurs données personnelles en ligne. Quelles en sont donc les conséquences pour les professionnels du marketing dont les stratégies médiatiques reposaient jusqu’à présent sur des données tierces ?
Alors que le ciblage comportemental tend à disparaître, les solutions de ciblage contextuel s'imposent rapidement comme la solution de choix pour cibler les consommateurs dans un monde sans cookies qui se profile à grands pas.
En effet, entre 2022 et 2030, les dépenses mondiales en publicité contextuelle devraient augmenter de 13,8 % par an. Et ce, à juste titre : la publicité contextuelle respecte la vie privée, préserve l’image de marque et met l’accent sur le ciblage des consommateurs en fonction de leurs centres d’intérêt, et non de leur comportement en ligne.
Dans cet article de blog, nous allons passer en revue la publicité contextuelle : de quoi il s'agit, ses avantages, des exemples concrets et comment vous pouvez tirer parti des publicités contextuelles pour améliorer les indicateurs clés de performance (KPI) de vos campagnes et assurer la croissance de votre entreprise dans la nouvelle ère de la publicité numérique.
Qu'est-ce que la publicité contextuelle ?
En termes simples, la publicité contextuelle désigne une publicité diffusée sur une page web en fonction du contenu de celle-ci. Par exemple, une publicité Samsung à côté d'un article sur les meilleures offres du Black Friday ou une publicité Starbucks à côté de la meilleure recette de cappuccino. Le ciblage contextuel utilise les informations déjà présentes sur la page pour associer la publicité d'une marque au contenu que l'utilisateur est en train de consulter.
Pourquoi la publicité contextuelle est-elle importante ?
Le ciblage contextuel existe depuis longtemps. Cependant, grâce aux progrès constants des capacités contextuelles, associés à la récente révolution en matière de protection de la vie privée et à la disparition inévitable des cookies, il connaît un véritable renouveau dans le secteur des technologies publicitaires. L'intelligence contextuelle continuera d'évoluer et fera désormais partie intégrante de la stratégie quotidienne de nombreux acteurs du secteur.
« L'engouement suscité par la publicité contextuelle est justifié : les résultats parlent d'eux-mêmes en termes de performance, d'envergure et de stabilité, sur un marché qui a été secoué par l'évolution de la réglementation en matière de protection des données » - Peter Wallace, directeur général EMEA chez GumGum.
Avantages de la publicité contextuelle
Selon Statista, 49 % des professionnels des médias s'inquiètent des futures restrictions concernant l'utilisation des cookies, ce qui fait de la publicité contextuelle une alternative très prometteuse à la publicité comportementale. Voici quelques-unes des raisons qui expliquent cela :
Touchez les bonnes personnes au bon moment
Grâce au ciblage contextuel, les annonceurs peuvent toucher les utilisateurs en fonction du contenu qu’ils consultent en temps réel, plutôt qu’en fonction de leurs habitudes de navigation passées. Le contenu qu’un utilisateur consulte à un moment donné reflète ses centres d’intérêt et ses intentions. Ainsi, cette stratégie de ciblage vous permet d’atteindre les utilisateurs lorsqu’ils sont dans un état d’esprit réceptif.
Protéger la vie privée des consommateurs
Aujourd'hui plus que jamais, les internautes ne souhaitent pas faire l'objet d'un suivi en ligne. Contrairement à la publicité comportementale, la publicité contextuelle ne repose pas sur les données issues des cookies tiers : elle consiste plutôt à intégrer des publicités au sein de contenus pertinents qui intéressent déjà les utilisateurs et avec lesquels ils interagissent.
Ainsi, il protège la vie privée des consommateurs et veille à ce que les utilisateurs n'aient pas l'impression d'être suivis ou surveillés en ligne.
Cibler des publics de niche
Grâce au ciblage contextuel, un annonceur peut cibler par thème ou utiliser un ensemble de mots-clés pour plus de précision, que ce soit de manière générale ou très ciblée, selon ses besoins. Cela signifie que les annonceurs peuvent se concentrer sur la niche d'audience spécifique qu'ils souhaitent atteindre.
Statistiques d'accès en temps réel
Les campagnes publicitaires contextuelles sont diffusées de manière programmatique, ce qui signifie que les annonceurs peuvent consulter des indicateurs en temps réel afin de les optimiser si nécessaire. Avec un partenaire programmatique adapté, les publicités peuvent être vérifiées et diffusées sur des domaines pertinents, tant avant leur diffusion qu’en cours de campagne.
L'optimisation des campagnes en temps réel renforce les performances d'une campagne en cours, ce qui, au final, améliore les résultats. De plus, la possibilité d'apporter des modifications en cours de campagne permet aux annonceurs d'effectuer des ajustements susceptibles de réduire le gaspillage budgétaire publicitaire.
Garantir la sécurité de la marque
Les marques ne doivent pas seulement se soucier de la sécurité juridique, mais aussi de la protection de leur réputation. Et pour les annonceurs utilisant le ciblage comportemental, cela s'est avéré difficile à garantir dans certains cas. De plus en plus souvent, les marques découvrent que leurs publicités apparaissent dans des environnements non adaptés à leur image, tels que des contenus pour adultes ou extrémistes. Mais c'est là le risque inhérent au placement de publicités basé uniquement sur le comportement de l'utilisateur.
Avec le ciblage contextuel, en revanche, la page Web sur laquelle votre annonce s'affichera est au cœur de la campagne. C'est vous qui définissez les thèmes, les sous-thèmes et les mots-clés, ce qui réduit le risque que vos annonces suivent un utilisateur dans un environnement où il ne s'attend pas (ou ne souhaite pas) à voir des publicités, y compris là où vous ne souhaitez pas qu'elles apparaissent.
Renforcer l'attachement à la marque
Aujourd'hui, les consommateurs accordent de l'importance au lieu où ils effectuent leurs achats et sont de plus en plus attentifs aux environnements dans lesquels les marques choisissent de faire de la publicité. La publicité contextuelle offre un environnement publicitaire sûr pour les marques tout en renforçant l'attachement à celles-ci, car les publicités sont diffusées en fonction du contenu que l'utilisateur est en train de consulter.
Les annonceurs peuvent ainsi entrer en contact avec des consommateurs ouverts aux messages axés sur une cause et qui recherchent spécifiquement des marques partageant leurs valeurs fondamentales.
La publicité contextuelle en 3 étapes simples :
Pour mieux comprendre la publicité contextuelle, vous pouvez l'envisager en trois étapes simples :
- Une plateforme d'intelligence contextuelle, s'appuyant sur des technologies d'intelligence artificielle telles que la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel, analyse les informations présentes sur une page web, par exemple les aliments et les ustensiles de cuisine figurant sur une photo accompagnant une recette publiée sur un blog.
- Ces informations sont ensuite transformées en recommandations concrètes permettant de cibler les consommateurs.
- La plateforme d'intelligence contextuelle intègre ensuite dans la page Web des blocs publicitaires adaptés au contexte, qui correspondent au comportement de l'utilisateur et au contenu qu'il consulte.
Présentation succincte des éléments constitutifs de la publicité contextuelle
Maintenant que nous avons passé en revue les étapes fondamentales du ciblage contextuel, il est temps d'examiner de plus près les éléments qui, ensemble, rendent possible la publicité contextuelle.
Composants :
INTELLIGENCE ARTIFICIELLE
Lorsque les humains apprennent aux machines à penser et à agir comme eux, on parle d’intelligence artificielle (IA). Une entité créée par les humains, capable de prendre des décisions rationnelles et humaines et d’accomplir des tâches sans qu’on lui ait donné d’instructions explicites pour le faire, est une entité dotée d’intelligence artificielle.
On trouve de nombreux exemples d'IA partout autour de nous, des voitures autonomes aux filtres anti-spam, en passant par les applications de navigation, les logiciels de reconnaissance faciale, les applications bancaires en ligne et bien d'autres encore.
APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE
Les algorithmes d'apprentissage automatique recherchent des modèles au sein d'énormes quantités de données, qu'il s'agisse de chiffres, de mots, d'images, de clics, etc. Ces données peuvent être soit stockées sous forme numérique, soit transmises à un algorithme d'apprentissage automatique.
Par exemple, lorsque vous utilisez Netflix ou Hulu, chaque plateforme collecte autant de données que possible à votre sujet — les genres que vous aimez regarder, les liens sur lesquels vous cliquez, les publications auxquelles vous réagissez — et utilise l'apprentissage automatique pour émettre une hypothèse très précise sur ce que vous pourriez vouloir regarder ensuite. Ce même principe s'applique à la publicité, où l'apprentissage automatique permet de faire des prédictions éclairées sur les publicités que les consommateurs souhaitent voir en ligne.
VISION PAR ORDINATEUR
La vision par ordinateur est un domaine de l'informatique qui vise à permettre aux ordinateurs de voir, d'identifier et de traiter des images et des vidéos, puis de fournir un résultat adapté.
Plusieurs facteurs technologiques et sociétaux contribuent à alimenter la croissance du contenu visuel dans l'univers numérique. Entre l'augmentation du nombre d'appareils photo intégrés disponibles sur le marché et la prolifération des réseaux sociaux, qui s'appuient sur l'image pour transmettre rapidement des concepts et des informations, une stratégie visuelle devient indispensable pour les annonceurs qui souhaitent tirer parti de la puissance du contenu visuel.
La technologie de reconnaissance d'images permet aux annonceurs de passer efficacement au crible des millions d'images et de vidéos existantes, puis de diffuser des publicités pertinentes sur le plan contextuel à côté de celles qui conviennent. Elle contribue également à éviter toute exposition préjudiciable à l'image de marque en offrant aux annonceurs un contrôle strict sur les emplacements où leur contenu apparaît.
En d'autres termes, la vision par ordinateur permet aux professionnels du marketing de recourir au ciblage contextuel avec une facilité et une sécurité sans précédent, ce qui leur permet ainsi d'atteindre – et de fidéliser – des utilisateurs bien au-delà de leurs écosystèmes traditionnels.
Alors que le paysage numérique se fragmente en une multitude de niches imbriquées les unes dans les autres, ces outils s'avéreront indispensables à une stratégie marketing efficace.
TRAITEMENT DU LANGAGE NATUREL (NLP)
Le traitement du langage naturel, généralement abrégé en « NLP », est une branche de l'intelligence artificielle qui s'intéresse à l'interaction entre les ordinateurs et les humains à l'aide du langage naturel. L'objectif ultime du NLP est de lire, de déchiffrer, de comprendre et de donner du sens aux langues humaines d'une manière qui soit utile.
Les applications du TALN sont omniprésentes : par exemple, les chatbots et les assistants virtuels, les applications telles que Grammarly, l'extraction de texte et la correction automatique s'appuient sur des algorithmes de TALN pour fonctionner efficacement. Le TALN fait partie intégrante de la publicité contextuelle : grâce à lui, il est possible de comprendre non seulement les mots, mais aussi le contexte et le ton d'une page web, ce qui permet de placer les messages des marques sur des pages où ils auront un réel impact auprès des consommateurs.
Grâce à la coordination de ces différents éléments, la publicité contextuelle permet aux annonceurs d'acquérir une compréhension approfondie d'une page afin de diffuser leurs messages publicitaires dans des environnements efficaces et adaptés.
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La différence entre le ciblage contextuel et le ciblage comportemental
Face au déclin du ciblage par cookies, aux préoccupations croissantes des consommateurs en matière de confidentialité et à l'essor des nouveaux environnements médiatiques, les professionnels du marketing s'interrogent sur les meilleures solutions pour interagir avec les consommateurs en ligne. Cela suscite un vif débat : publicité contextuelle ou comportementale? Laquelle est la plus efficace ?
Maintenant que nous avons bien cerné le concept de ciblage contextuel, voyons en quoi consiste le ciblage comportemental. Le ciblage comportemental, également appelé « ciblage d'audience », consiste à diffuser des publicités en fonction du comportement de navigation d'un utilisateur sur Internet.
Par exemple, si un utilisateur a effectué une recherche sur les sacs à main en cuir, on peut en déduire qu'il s'intéresse aux sacs à main et il est désormais possible de lui proposer des publicités comportementales.
La publicité comportementale s'appuie sur les actions passées de l'utilisateur pour suivre son comportement et comprendre le type d'achat qu'il est susceptible d'effectuer. Lorsqu'un utilisateur effectue une action, que ce soit en ligne ou hors ligne, cette information est enregistrée et utilisée pour lui proposer des publicités adaptées à son comportement.
La question qui se pose maintenant est la suivante : quelle est la principale différence entre ces deux méthodes ?
En termes simples, la publicité comportementale exploite les données personnelles d'un consommateur pour diffuser des publicités auprès d'acheteurs potentiels, tandis que la publicité contextuelle place les publicités dans des environnements correspondant aux centres d'intérêt de l'utilisateur, sans recourir aux données personnelles.
Il ne fait aucun doute que le ciblage contextuel et le ciblage comportemental constituent tous deux des moyens publicitaires efficaces, mais avec la disparition progressive des cookies tiers et les consommateurs qui exigent davantage de confidentialité, les annonceurs n'ont d'autre choix que d'explorer des moyens plus durables pour atteindre les consommateurs en ligne.
Cela incite de plus en plus d'annonceurs à remplacer ou à compléter leurs stratégies de publicité comportementale par des stratégies davantage contextuelles. Grâce aux progrès de la technologie contextuelle, à des techniques de ciblage plus nuancées et à une meilleure compréhension des attentes des consommateurs, la publicité contextuelle s'impose rapidement comme l'une des principales solutions pour remplacer les cookies dans la publicité numérique.
Comment choisir la technologie contextuelle adaptée
Lorsque vous recherchez un partenaire spécialisé dans la publicité contextuelle, par où commencer ? Avant de choisir un partenaire, il est important de bien comprendre en quoi consiste son ciblage contextuel en vous posant les questions suivantes :
- Au-delà du texte, prenez-vous en compte les vidéos, les fichiers audio et les images dans le cadre de la sécurité des marques et de la classification contextuelle ?
- Disposez-vous d'études qui confirment l'efficacité de votre approche en matière de publicité contextuelle ?
- Êtes-vous propriétaire de votre technologie ou utilisez-vous celle de quelqu'un d'autre ?
- Votre technologie est-elle capable de comprendre le contexte global d'une page ?
- Utilisez-vous des mots-clés pour identifier le contexte ?
- Cette technologie a-t-elle été certifiée par un organisme tiers ?
Verity™, la solution de ciblage contextuel de GumGum, leader du secteur
En tant que leader de l'intelligence contextuelle, GumGum mène avec succès des campagnes publicitaires contextuelles depuis plus d'une décennie. La technologie d'intelligence contextuelle de GumGum, Verity™, analyse les textes, les images, les fichiers audio et les vidéos afin d'en tirer des conclusions dignes de l'esprit humain. Ces informations sont utilisées tant par les acheteurs que par les vendeurs pour diffuser des publicités pertinentes sur le plan contextuel et adaptées à l'image de marque.
Le Media Rating Council (MRC) a accordé à Verity™ une accréditation au niveau du contenu pour l'analyse contextuelle, la sécurité des marques et l'adéquation du contenu sur les environnements CTV, ordinateurs de bureau et mobiles. Cette accréditation fait de GumGum le premier fournisseur de technologies publicitaires à démontrer que ses capacités contextuelles au niveau du contenu pour la CTV répondent aux exigences rigoureuses du MRC.
L'accréditation de Verity™ offre aux annonceurs une solution contextuelle garantissant la sécurité et l'adéquation de la marque, capable d'analyser l'ensemble des signaux disponibles (texte, vidéo, images et audio), alors que la publicité sur la télévision connectée (CTV) devrait plus que doubler d'ici 2026 (eMarketer).
Alors que la plupart des fournisseurs ne proposent une analyse vidéo qu’au niveau de la fiche produit — c’est-à-dire qu’ils se concentrent sur les métadonnées d’une vidéo, telles que la description qui y est associée —, Verity™ effectue une analyse au niveau du contenu. Cela signifie que Verity™ examine une vidéo image par image afin d’acquérir une compréhension plus complète et plus proche de celle d’un être humain du contenu, pour ensuite cibler les utilisateurs pertinents dans le respect de la vie privée.
Cette question prend de plus en plus d'importance à mesure que la CTV continue de gagner du terrain, que les cookies sont progressivement abandonnés et que les préoccupations en matière de confidentialité s'intensifient.
De même, cela permet aux éditeurs de CTV de monétiser leurs vidéos de manière plus précise, ce qui améliore la portée et évite le blocage de contenus qui sont en réalité inoffensifs.
Le succès avéré de Verity™
Une nouvelle étude a révélé que les publicités contextuelles étaient plus précises et plus rentables que le ciblage comportemental, GumGum Verity™ arrivant en tête du classement !
En partenariat avec dentsu, GumGum a mené une étude inédite visant à comparer la rentabilité et la précision du ciblage comportemental par rapport au ciblage contextuel.
Dentsu a mené des campagnes en direct en recourant à la fois au ciblage contextuel et au ciblage comportemental pour quatre de ses marques clientes : le détaillant de cosmétiques Sephora, une grande entreprise technologique, un grand magasin et un détaillant vendant directement aux consommateurs.
L'étude, qui a porté sur un million d'impressions réparties entre cinq lignes publicitaires différentes, a révélé que le ciblage contextuel était plus efficace que le ciblage comportemental en termes de coût par clic (CPC) et de coût par impression visible (vCPM). Elle a également montré que Verity™ offrait une plus grande précision que les autres principaux fournisseurs de solutions de ciblage contextuel.
Verity™ s'est révélé être :
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