À quoi ressemblera le monde sans cookie de demain ? Il est déjà là !

Comment mettre en place une stratégie pérenne d’identification des utilisateurs, basée sur la performance ?

Cela fait plus de trois ans que les principaux navigateurs, tels que Google Chrome et Safari, ont annoncé leur intention de supprimer progressivement l’utilisation des cookies tiers ; le principal outil de ciblage d’audience et de personnalisation dont dispose l’industrie du digital. 

Notre industrie est à un tournant majeur de son histoire : les annonceurs, les éditeurs, et les plateformes d’achat (Demand Side Platform – DSP) s’accordent sur le fait que de nouvelles solutions de ciblage sont nécessaires pour continuer de proposer des expériences pertinentes et donc obtenir de bons résultats de campagne. Les consommateurs ont besoin de plus de contrôle sur leur vie privée, mais d’un autre côté, les plateformes ont quant à elles besoin de moyens plus fiables pour garantir que les expériences proposées apportent une vraie valeur ajoutée. Il ne fait aucun doute que notre industrie a besoin d’une base plus solide pour offrir des expériences pertinentes et sécurisées à tous les acteurs de l’open web.

Aller au-delà du contexte : comprendre et qualifier le “mindset” de l’utilisateur

Vous avez peut-être remarqué que chaque plateforme d’achat se targue aujourd’hui d’utiliser un ciblage contextuel pour accompagner au mieux les annonceurs dans la disparition progressive des cookies. Certes, le contexte est important, mais le ciblage contextuel seul ne suffit pas à garantir et encore moins à améliorer les performances de votre stratégie d’acquisition.

Bien avant le début de la crise de la fin des cookies, Outbrain avait adopté une approche différente de la personnalisation. Notre technologie exploite divers signaux basés sur le contexte éditorial, les centres d’intérêt de l’utilisateur, et l’engagement, pour fournir une expérience la plus pertinente possible. 

Nous sommes convaincus que la meilleure façon de faire écho aux besoins des consommateurs n’a jamais été d’utiliser les données personnelles de manière détournée, mais de comprendre comment traduire un intérêt en intention et comment le Machine-Learning, alimenté par des données contextuelles, peut vous aider à cibler et toucher davantage de prospects. 

La technologie “code-on-page” d’Outbrain combinée à des méthodes de recommandation éprouvées permet de déterminer les centres d’intérêt des consommateurs en se basant sur la façon dont ils interagissent avec le contenu. Trois éléments clés permettent à Outbrain de comprendre les centres d’intérêt réels :

• Les habitudes de lecture d’un consommateur sur un site éditeur donné
• Le contexte de la page qui l’incite à agir à ce moment précis
• Des milliards de données historiques d’engagement et de performance disponibles sur notre réseau

Ces signaux influencent directement les recommandations sponsorisées des annonceurs – comme les promotions des sites de e-commerce – mais aussi les recommandations de contenus éditoriaux qu’un utilisateur va trouver pertinents.

Alors, comment faire en sorte que toutes ces informations et données se traduisent bel et bien en performance pour les annonceurs ? Chez Outbrain, nous pensons que la réponse repose sur deux piliers fondamentaux. 

1. Au-delà de la “bonne audience” : comprendre le mindset des consommateurs

Associer nos solutions brevetées de compréhension des centres d’intérêt des lecteurs aux standards de l’industrie 

L’une des utilisations principales des cookies tiers est pour le ciblage des consommateurs. Les cookies sont utilisés depuis longtemps pour identifier un consommateur qui a consulté une page ou un produit spécifique, et/ou pour déterminer ses caractéristiques démographiques. Les spécialistes du marketing se sont appuyés sur ces data points pour diffuser des publicités pertinentes en associant des critères tels que le sexe et l’âge à l’intérêt potentiel d’un consommateur pour une offre donnée. 

Cette stratégie néglige un élément essentiel : l’état d’esprit – le mindset – du consommateur. Par exemple, un internaute qui donne l’impression de chercher des chaussures peut en réalité être en train de faire une recherche de tendances pour un magazine de mode. Identifier ces nuances est crucial pour optimiser les recommandations qu’on affiche aux consommateurs.

Outbrain estime que les articles que les consommateurs lisent sur le site d’un éditeur donnent une idée beaucoup plus précise de leur profil et de leur état d’esprit. 

Les habitudes de lecture des consommateurs et les actions qu’ils entreprennent à partir de divers articles nous aident à enrichir le “Outbrain Interest Graph” : un mapping (cartographie) qui recueille les data points d’un milliard de consommateurs en faisant ressortir des combinaisons de centres d’intérêt. Les marketeurs sont ainsi en mesure de mieux comprendre l’état d’esprit des internautes en se basant sur le contexte plutôt que sur des critères démographiques. 

En général, notre Interest Graph ne se repose pas sur des profils cross-sites. La plupart des profils d’intérêt sont en effet basés sur les habitudes de lecture d’un consommateur sur un site éditeur précis. Et cette stratégie continue d’être l’une des plus efficaces mises au point par Outbrain pour les spécialistes du marketing. Ceux qui utilisent le ciblage par centres d’intérêt obtiennent des taux de conversion jusqu’à 55% plus élevés que la moyenne. 

Notre objectif principal est de fournir aux annonceurs les solutions cookieless les plus complètes. Ceci implique donc que nous tissions des liens étroits au travers de nos partenariats avec un maximum d’organismes de normes et de standards de l’industrie pour offrir des solutions respectueuses de la vie privée.

Outbrain prend entièrement en charge les solutions d’identification universelle, notamment la solution de trafic authentifié LiveRamp et ID5 ID. Ces solutions, en plus de celle proposée par Outbrain qui se base sur les centres d’intérêt et la contextualité, donnent aux annonceurs : 

• La possibilité d’atteindre des audiences spécifiques, mais aussi, 
• L’opportunité de renforcer l’impact de leurs campagnes grâce à des offres et formats qui ont prouvé leur efficacité en matière d’engagement.

Ce sont par ailleurs des revenus non négligeables qui sont générés pour les éditeurs.

Alors, comment faire en sorte que les annonceurs aient toutes les cartes en main pour aborder en toute confiance cette nouvelle ère de la publicité en ligne sur l’open web ? 

Les données contextuelles ont toujours été le fondement de la technologie d’Outbrain. Elles nous permettent de proposer des recommandations pertinentes et de personnaliser les feeds en fonction de la page sur laquelle un internaute se trouve et de ses centres d’intérêt. Elles génèrent aussi des résultats exploitables, plutôt que de simples vues ou des impressions.

2. Comprendre le mindset pour inciter à l’action

Des outils d’automatisation pour inciter à l’action, et des solutions programmatiques pour stimuler l’engagement. 

La plateforme Outbrain a toujours pris en compte l’engagement utilisateur de manière prioritaire. Comme mentionné plus haut, il s’agit en effet d’une boucle de feedback perpétuelle qui identifie les intérêts et les signaux contextuels conduisant à des actions spécifiques. Une question se pose donc : comment l’analyse du mindset se traduit-il par des résultats concrets ?  

La plateforme Outbrain n’aide pas seulement les annonceurs à trouver l’audience la plus pertinente, elle fournit aussi des moyens de déclencher une action réelle de la part de cette audience, des ventes, des pages vues, et plus encore.

Historiquement, les annonceurs se sont appuyés sur des modèles d’attribution multi-touch complexes, qui suivent chaque point de contact entre les sites web avant la conversion finale. Ce type de tracking (et l’optimisation qui en découle) devient caduc dans un monde sans cookies. Heureusement, Outbrain a investi de manière proactive dans l’Intelligence Artificielle et le Machine Learning pour créer une plateforme qui analyse l’impact du contexte sur une possible action, optimisant ainsi automatiquement vos enchères sur des milliers de sites web en temps réel.

Nos deux outils d’automatisation automatique, “Conversion Bid Strategy” (CBS) et “Engagement Bid Strategy” (EBS), utilisent le Machine Learning pour ajuster votre stratégie d’enchères aux thématiques et rubriques les plus pertinentes et engageantes afin d’atteindre et dépasser les objectifs de vos campagnes.

Qu’il s’agisse d’engagement (comme les pages vues ou la durée de session) ou de conversion (avec un Return on Ad Spend ou un Coût Par Acquisition cible), les outils d’enchères Outbrain utilisent des années d’historique de données ainsi que vos propres “analytics” pour atteindre vos objectifs. En moyenne, nos outils d’enchères – CBS et EBS – réduisent les CPA de 50% et augmentent les conversions de 30%.

De plus, nous avons récemment étendu notre expertise en matière d’automatisation à l’aspect programmatique de notre activité. Nous avons utilisé ces mêmes signaux contextuels et d’engagement pour aider les acheteurs programmatiques à optimiser leurs campagnes en fonction de l’engagement en “pré-bidding”. 

Notre offre “Max CTR Deal” intègre une solution de “pré-bidding”. Nous analysons des milliards de data points contextuels en temps réel afin de transmettre aux acheteurs média uniquement les demandes d’enchères offrant les opportunités d’engagement les plus élevées. De la même manière que les plateformes d’achat garantissent la visibilité avec des solutions de “pré-bidding”, Outbrain garantit l’engagement réel et les résultats avant la prise de décision d’achat. 

Encore une fois, les résultats parlent d’eux-mêmes – les acheteurs en programmatique bénéficient d’un Click Through Rate (CTR) 5 fois plus élevé (oui, 5 fois) avec l’offre “Max CTR” vs. les campagnes de type “run-of-network”. 

Contrairement aux méthodes complexes du passé, qui nécessitent des rapports détaillés et une optimisation manuelle, les outils d’automatisation d’Outbrain suppriment le travail manuel et les approximations pour obtenir de meilleurs résultats. Et ceci en vous permettant de scaler vos campagnes au-delà des vues et des impressions, sans dépendre des cookies.

Ce qu’il faut retenir

Bien que les nouvelles réglementations nous obligent à effectuer un virage à 180°, elles ont également permis de mettre à jour les méthodes de ciblage et de suivi que nous utilisions depuis toujours. Nous envisageons l’avenir comme un monde où le web sera fondé sur une personnalisation respectueuse de la vie privée, qui valorise les éditeurs et les annonceurs tout en créant un environnement plus transparent pour les consommateurs. La construction de cet avenir commence aujourd’hui.