La publicité contextuelle ouvre la voie à de nouvelles opportunités de marketing

Par Jason Andersen, directeur principal, Initiatives stratégiques et solutions pour les partenaires

Les annonceurs et les spécialistes du marketing cherchent toujours à rester compétitifs dans le paysage numérique actuel, d'autant plus que le défi de la perte de signal continue de les inciter à repenser leurs stratégies actuelles et futures. Alors que de nombreux navigateurs majeurs suppriment progressivement la prise en charge des cookies tiers en raison de problèmes de confidentialité et de sécurité des données, vous devrez trouver de nouveaux moyens d'identifier et d'atteindre votre public cible.

La publicité contextuelle offre une solution innovante ; un moyen de combiner des signaux contextuels avec l'apprentissage automatique pour impliquer plus profondément les consommateurs grâce à une précision hautement ciblée.

Bien que la publicité contextuelle puisse vous aider à atteindre les audiences souhaitées en cas de perte de signal, de quoi s'agit-il exactement et comment peut-elle contribuer à optimiser le succès de la publicité numérique ?

Être proactif dès maintenant en prévoyant les impacts potentiels de la dépréciation des cookies est essentiel pour maintenir la croissance de l'entreprise et l'impact marketing.

Vous devez penser différemment à la manière d'atteindre vos audiences dans un environnement avec moins de points de données disponibles à des fins de ciblage. Ce n’est plus quelque chose à considérer à un moment donné – c’est maintenant. Les impacts comprennent :

L'apprentissage automatique fait passer la publicité contextuelle à un niveau supérieur et peut vous aider à trouver de nouvelles façons d'atteindre et d'interagir avec les consommateurs. Vous pouvez débloquer de nouvelles informations à partir des données, au-delà de ce qu'une seule page peut vous dire sur vos utilisateurs. À mesure que les cookies tiers disparaissent, des identifiants alternatifs arrivent sur le marché, comme RampID et UID2. Ceux-ci seront particulièrement importants à utiliser.

À mesure que la synchronisation des cookies devient obsolète, vous devrez rechercher des méthodes alternatives pour atteindre vos publics cibles. Il y a eu une renaissance de la publicité contextuelle au cours des deux dernières années, en raison de quelques facteurs clés. Par exemple, la perte des signaux d’identité. Cela a obligé le secteur à changer, et vous devez chercher ailleurs et trouver comment atteindre votre public différemment.

Des progrès considérables ont également été réalisés dans la capacité des spécialistes du marketing à stocker et à opérer sur un ensemble de signaux contextuels bien plus étendu que tout ce avec lequel ils ont jamais travaillé et de manière bien plus granulaire. C'est un problème majeur, car lorsqu'il s'agit d'apprentissage automatique, la puissance et l'impact de ces modèles dépendent entièrement de l'étendue et de la granularité de l'ensemble de données que vous pouvez collecter. L'apprentissage automatique peut rassembler des signaux contextuels critiques et déterminer quelles constellations, ou quelles combinaisons de ces signaux, sont les plus prédictives et les plus précieuses pour un annonceur donné.

Vous pouvez adapter les modèles d'apprentissage automatique à des annonceurs individuels en utilisant tous ces signaux et trouver des modèles parmi ceux-ci d'une manière qui était auparavant peu pratique ou irréalisable. Cette transformation se produit grâce à la capacité du secteur à capturer des données beaucoup plus granulaires, à les exploiter et à créer ensuite des modèles qui fonctionnent pour les annonceurs.

Comment la publicité contextuelle avancée aide-t-elle les spécialistes du marketing à atteindre des publics non adressables ? Avec la publicité contextuelle avancée, vous pouvez prendre un ensemble de données connues (identité) et en tirer des conclusions avec tous les autres signaux observés à travers le flux binaire.

L'apprentissage automatique fait passer la publicité contextuelle à un niveau supérieur et peut vous aider à trouver de nouvelles façons d'atteindre et d'interagir avec les consommateurs.

Par exemple, pensez à l’indexation contextuelle. Vous connaissez peut-être l'identité d'un groupe particulier de ménages et, grâce à l'indexation contextuelle, vous pouvez voir comment ces ménages sont indexés par rapport à l'un des riches ensembles de données disponibles sur n'importe quel marché de données. Vous pouvez examiner comment ces données sont indexées sur ces utilisateurs connus pour trouver des modèles dans ces données, puis extrapoler à partir de cela.

L'opportunité passionnante pour de nombreux spécialistes du marketing consiste à trouver comment atteindre leur public connu dans un espace non adressable, basé sur des signaux environnementaux et non identitaires, qui contribue à la performance d'une campagne. Votre public connu est constitué de personnes qui se convertissent déjà, c'est-à-dire celles qui aiment vos produits et services et qui interagissent avec vos publicités.