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Ciblage contextuel à l'ère post-cookie
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Comment le ciblage contextuel fait un retour à l’ère post-cookie?

L’ère post-cookie et l’intelligence artificielle pour le retour du ciblage contextuel.

Qu’est-ce que le ciblage contextuel ?

Le ciblage contextuel s’est développé au début des années 2000 et a laissé la place dans les dernières années au ciblage comportemental en expansion dû au développement des données Big Data. Or, avec la fin de cookies via la loi 25 depuis le 22 septembre 2023, le ciblage contextuel fait un retour en force dans les stratégies marketing (voir article : https://digital.hec.ca/blog/fin-des-cookies-tiers-en-marketing/ ).

Le ciblage contextuel est à la base l’association d’une publicité avec le contexte d’une page web, c’est-à-dire selon certains mots-clés et/ou des catégories de produits ou services.  Ce type de ciblage permet donc de pouvoir atteindre notre audience lorsque celle-ci recherche déjà de l’information sur notre type de produits ou services.

Aujourd’hui, le ciblage contextuel se bonifie par le développement qu’a connu l’intelligence artificielle et qui continue de se développer à une vitesse fulgurante d’ailleurs. Grâce au « machine learning » et au traitement du langage naturel, on analyse maintenant le contenu des pages consultés au-delà des mots-clés et on fait un lien avec les comportements de navigation de notre audience cible. On obtient plus de précisions qu’avec le ciblage contextuel de base qui analyse l’utilisation de mots-clés. On priorise maintenant le ciblage de l’environnement web de notre clientèle cible pour de meilleurs résultats au niveau des indicateurs de performance cibles, soient le taux de clics, le taux de conversion, le taux de rebond et le temps passé sur une page menant à une économie de coûts.

Le ciblage démographique vs le ciblage contextuel post-cookie

Avec la fin de la récolte de données grâce aux cookies, le ciblage publicitaire se réinvente. En fait, le ciblage démographique est maintenant moins accessible et au-delà de la loi 25, ce ciblage est perçu comme discriminatoire se basant sur des préjugés généralement. Le ciblage démocratique peut être limitant dans une requête d’audience cible qui se construit à partir de l’âge, le genre, l’ethnie, le statut civil, etc. Avec le ciblage contextuel, on peut donc ouvrir nos horizons d’audience pour davantage cibler une personne pour ses intérêts, ses valeurs et ses intentions de recherche web amenant plus de précisions.

Comment l’intelligence artificielle dominera le ciblage contextuel post-cookie?

Le traitement du langage naturel

Avec le traitement du langage naturel, il est possible de fournir une analyse des sentiments qui découle d’un texte d’une page d’un site web, c’est-à-dire la signification, le ton et le sens du contenu plus que les mots-clés simplement. Cela permet de différencier des mots qui peuvent avoir plusieurs sens et appartenir à plusieurs domaines, ce qui évite des erreurs de placement publicitaire. Par exemple, si un annonceur met de l’avant le mot-clé « tapis » pour une publicité contextuelle de son entreprise de yoga, on ne veut pas que la publicité ressorte pour une personne qui recherche à décorer son salon.  Donc, le traitement du langage naturel permet de comprendre le sens du mot « tapis » dans un contenu Lululemon ou sur un contenu d’Ikea.

Le « machine learning »

Grâce au « machine learning » on va au-delà de l’analyse des URL qu’on avait tendance à stocker dans des catégories choisies. En fait, il est maintenant possible d’analyser toutes les URL de contenus publiés (textes, vidéos, images) sur le web et l’historique de navigation des consommateurs. Cela permet à l’annonceur de mieux miser avec la création d’une publicité en lien avec l’analyse des interactions, des comportements, des valeurs et des attitudes des navigateurs. D’ailleurs, avec l’intelligence artificielle générative, le ciblage contextuel publicitaire se réajuste en temps réel pour optimiser la publicité selon les interactions des navigateurs avec celle-ci.  

Avec l’intelligence artificielle, le traitement du langage naturel et le «machine learning» on peut s’assurer que notre ciblage contextuel publicitaire s’affiche à des endroits sur le web toujours en cohérence avec notre marque. On cible les personnes qui présentent un réel intérêt pour ce qu’on vend à un moment stratégique selon l’analyse.

Tendances sociales favorisant le retour du ciblage contextuel

Au-delà de l’aspect juridique de la loi 25 et des avancées technologiques de l’intelligence artificielle, le ciblage contextuel est pertinent aujourd’hui pour des aspects sociaux également. Étant présentement dans une ère davantage éduquée sur les pratiques du web et utilisant les technologies à tous les jours. généralement. Les navigateurs web sont donc habitués à voir des milliers de publicités par jour et consomment différentes pages web, ce qui apporte plus de défis pour le ciblage publicitaire.

Un défi est que certains navigateurs développent une fatigue publicitaire (voir article : https://digital.hec.ca/blog/ad-fatigue-et-frequence-de-diffusion/), donc cibler le contexte permet d’être plus pertinent pour davantage attirer l’attention des navigateurs. Aussi, les utilisateurs sont de plus en plus conscients de la récolte de leurs données personnelles et donc certains ciblages publicitaires peuvent générer des émotions négatives face à une marque. Voilà pourquoi le ciblage contextuel est d’autant plus apprécié par les navigateurs puisqu’il vient les guider dans leur recherche déjà entamée.

Sources :

https://the-media-leader.fr/lia-bouscule-la-publicite-contextuelle-sur-le-digital-et-ce-nest-pas-fini/

https://www.interactions-digitales.com/intelligence-artificielle-et-ciblage-contextuel-lavenir-de-la-publicite/

https://www.criteo.com/fr/blog/ciblage-contextuel-4-raisons-de-ladopter-des-maintenant/

https://www.mntd.fr/adtech/contextuel–pourquoi-l-ia-va-faconner-la-publicite-de-demain-755738

https://www.hubinstitute.com/articles/dailymotion-le-ciblage-contextuel-a-lheure-de-lia-et-du-cookie-less

laurianneandre

laurianneandre

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