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Uncommon Sense : Faire fonctionner la mesure pour l'achat de publicité programmatique

7 minutes de lecture | Chris Louie, VP Product Leadership | Octobre 2014

Le secteur de la publicité a toujours été obsédé par les dernières tendances. Cela n'a rien d'étonnant, puisque les spécialistes du marketing et leurs agences passent la majeure partie de leurs journées à essayer de les créer. Mais rien dans la publicité n'a suscité autant d'intérêt ces derniers mois que l'achat programmatique. L'achat d'un inventaire publicitaire plus efficace en appliquant des règles à des achats automatisés basés sur la technologie fait saliver les spécialistes du marketing. Et ils joignent le geste à la parole, puisque certains des plus grands annonceurs mondiaux prévoient de transférer jusqu'à 75 % de leurs dépenses numériques vers l'achat programmatique au cours de l'année prochaine.

Au milieu de toute cette euphorie, une question importante a émergé : comment mesurer l'efficacité de la publicité de marque achetée de manière programmatique. C'est assez simple pour la publicité à réponse directe - les mêmes mesures basées sur l'activité utilisées depuis des années (par exemple, les clics, les vues) s'appliquent toujours, et les plates-formes programmatiques et les pupitres de négociation ont fait un travail fantastique pour les intégrer de manière transparente dans le flux de travail d'un spécialiste du marketing. Mais la publicité de marque est plus compliquée, car les mesures traditionnelles de l'efficacité (portée de la campagne - qui a vu une publicité, résonance - dans quelle mesure ils ont été engagés, et réaction - ce qu'ils ont fait en réponse) nécessitent une implication manuelle plus importante dans l'établissement et l'interprétation des résultats - tout cela peut contrecarrer les efficacités que l'achat programmatique offre en premier lieu.

La tentation est grande pour les annonceurs de marque qui s'engagent dans l'achat programmatique de laisser l'algorithme faire le travail et de passer à une vérification plus périodique et réactive des mesures d'efficacité. Après tout, si les algorithmes des plateformes et des pupitres de négociation permettent à un spécialiste du marketing d'atteindre la bonne audience au moment de la décision d'achat, quelle est l'importance de la mesure après l'achat ? Pour faire une analogie, si l'on vous confiait la millionième voiture autonome et qu'aucune des précédentes n'avait eu de panne, regarderiez-vous vraiment le rétroviseur en permanence pour évaluer son fonctionnement pendant qu'elle vous emmène à destination ?

C'est une idée séduisante pour les spécialistes du marketing, car l'achat programmatique offre des gains d'efficacité des deux côtés de l'équation : vous augmentez l'efficacité de votre achat de médias et vous n'avez pas besoin d'investir autant dans la confirmation ou la disconfirmation de son efficacité après coup. Mais c'est un raisonnement erroné qui peut compromettre le succès d'une campagne de marketing. Une mesure solide et indépendante axée sur les objectifs fondamentaux de la marque est tout aussi importante dans un environnement d'achat programmatique que dans un environnement non programmatique.

Ceci est vrai pour plusieurs raisons.

Tout d'abord, même si l'on admet que l'identification avancée de l'audience rend l'élément de portée de la mesure post-achat quelque peu redondant, pour les raisons avancées ci-dessus, l'achat programmatique ne fait rien pour confirmer les aspects de "résonance" et de "réaction" d'une campagne. C'est là que la différence entre la publicité de marque et la publicité à réponse directe se fait vraiment sentir. Les personnes exposées à la publicité s'en souviennent-elles ? Même s'ils se souviennent de la publicité elle-même, se souviennent-ils du message ? L'annonce les influence-t-elle à penser au produit ou à la marque annoncé(e) d'une manière différente ? Sont-ils finalement plus enclins à acheter ? Il se peut bien qu'ils correspondent au profil d'une personne sur le marché pour le produit, mais l'ont-ils acheté une fois exposés ? Ignorer les questions de résonance et de réaction revient à envoyer un message (virtuel) dans une bouteille. Vous le lancez peut-être dans la direction de votre destinataire, mais vous n'avez aucun moyen de savoir quel est l'effet réel de votre message.

Deuxièmement, il est loin d'être évident que les affirmations relatives à la grande efficacité de l'achat programmatique pour atteindre les objectifs d'audience sont uniformément fiables : En raison de ses promesses initiales, l'achat programmatique, comme de nombreuses tendances publicitaires avant lui, a attiré une marée d'acteurs, des entreprises technologiques aux agences, en passant par les réseaux publicitaires et les éditeurs à la recherche d'un avantage. Il s'agit là d'une conséquence inévitable du fait que l'on crée des modèles programmatiques non seulement pour diriger les publicités de manière algorithmique, mais aussi pour atteindre une certaine échelle. Ce faisant, vous sacrifiez inévitablement un certain degré de précision. Il n'est donc pas surprenant que l'analyse des résultats de Online Campaign Ratings (OCR est une mesure en vol, après la transaction, de l'audience de la campagne par groupe démographique) révèle que certains inventaires achetés de manière programmatique donnent des pourcentages de livraison de l'audience souhaitée inférieurs aux normes du secteur. Dans ce cas, la mesure devient l'étalon qui détermine si le modèle est suffisamment précis pour que le prix que vous payez en vaille la peine.

Troisièmement, il existe souvent une chaîne complexe d'entreprises impliquées dans l'agrégation de l'inventaire publicitaire et des données d'audience. Il est donc difficile pour les responsables marketing et autres d'identifier les maillons faibles afin d'améliorer les performances de l'achat programmatique. Nous avons vu de nombreuses plates-formes et desks de négociation utiliser l'OCR pour effectuer des diagnostics en évaluant leurs différents fournisseurs et vendeurs - et se retrouver à prendre des mesures pour optimiser les performances en conséquence. Il s'avère que la mesure est un élément clé de l'amélioration de l'achat programmatique, et non pas un élément qu'elle rend inutile.

Quatrièmement, la nature automatisée de l'achat programmatique rend la transparence et la responsabilité essentielles. Dans le film culte "Office Space", une bande de fainéants "gagne" une petite fortune en écrivant un code qui siphonne numériquement un centime de chaque transaction traitée par Initech, ce qui n'est possible que dans le monde des ordinateurs. De nombreuses rumeurs font état de l'application de ce procédé dans le monde réel. Bien qu'aucune n'ait été vérifiée, l'idée fait ressortir deux choses importantes lorsqu'il s'agit de systèmes automatisés basés sur des règles : premièrement, si rien n'est fait, tout ce qui est "off" dans un protocole algorithmique sera généralement répété à l'infini, transformant très rapidement les petits problèmes en gros problèmes ; deuxièmement, il y aura toujours des joueurs motivés pour jouer le système, et la complexité technique est leur alliée. L'analyse d'Integral Ad Science, un pionnier de la vérification de la publicité en ligne, montre qu'aujourd'hui, la fraude et la visibilité au niveau du secteur sont pires dans l'espace d'achat programmatique que dans l'achat traditionnel (bien que les performances varient considérablement selon le fournisseur).

Pour toutes ces raisons, la mesure d'audience par des tiers indépendants est aussi cruciale pour les campagnes menées par achat programmatique que pour les campagnes traditionnelles.

Que signifie la mesure dans l'environnement de l'achat programmatique ? De toute évidence, l'achat programmatique est un processus entièrement différent de l'achat publicitaire traditionnel. En tant que tel, importer simplement les processus de mesure traditionnels dans l'achat programmatique ne fonctionnera pas. Ce qu'il faut, c'est une mesure qui s'adapte au flux de travail de ce nouveau processus.

En outre, cependant, la mesure actionnable dans un environnement programmatique doit :

Être plus précis et plus stable que la modélisation utilisée pour l'achat programmatique en premier lieu. Tous les systèmes de mesure ont une marge d'erreur. Ainsi, pour que la mesure soit utile aux spécialistes du marketing, elle doit être une source d'information plus fiable que les informations fournies dans le schéma programmatique avant la transaction.

Être suffisamment rapide pour permettre de prendre des mesures au cours d'une campagne. Il ne suffit pas de tirer des conclusions post-campagne à partir des mesures. Les rapports et les possibilités d'action en cours de route sont essentiels pour améliorer le retour sur investissement (ROI) d'une campagne. Cela signifie qu'il faut un délai minimal pour commencer à établir des rapports sur les performances de la campagne, et des rapports continus par la suite, si les spécialistes du marketing veulent être en mesure d'agir et de voir les résultats de leurs interventions.

Soyez suffisamment granulaire pour identifier les domaines spécifiques dans lesquels il faut agir. Il ne suffit pas de rendre compte des performances d'une campagne au niveau le plus large. Ce type de rapport peut conduire à des discussions utiles sur les performances entre acheteurs et vendeurs de médias, mais il ne produira pas de dividendes pour une campagne en cours. Des rapports montrant les "ruptures" pour différents publics, placements et créations sont nécessaires pour permettre aux spécialistes du marketing de déterminer avec précision ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas.

Aborder les objectifs fondamentaux que les marketeurs essaient d'atteindre. Pour la publicité de marque, les mesures qui aident à évaluer le retour sur investissement du marketing en termes de portée, de résonance et de réaction d'une campagne doivent être au cœur de tous les efforts de mesure en programmatique, comme dans les autres cas.

Être facilement accessible. Il ne suffit pas d'avoir une interface utilisateur élégante qui permet d'examiner manuellement les rapports de mesure. Pour que les mesures puissent s'étendre à l'ensemble des campagnes et que les résultats soient réinjectés dans les campagnes individuelles pour être optimisés, une API fiable et robuste est indispensable.

Soyez indépendants et impartiaux. Comme indiqué ci-dessus, la nature automatisée du programmatique signifie que la manipulation du système est une préoccupation constante. Il ne fait aucun doute que la grande majorité des joueurs agissent de façon honnête. La seule façon de s'assurer qu'ils le font tous est de procéder à des mesures indépendantes et tierces.

La mesure vise à améliorer les efforts de marketing, et non à les entraver. Une mesure fiable permettra aux acteurs du programmatique d'évaluer leurs intrants et modèles actuels et leur permettra d'en construire de meilleurs, améliorant ainsi l'atout fondamental qui se trouve au cœur de toute stratégie programmatique. La mesure aidera également le secteur à évaluer l'efficacité des modèles programmatiques - qui commencent maintenant à se concentrer sur l'engagement de la marque ainsi que sur la réponse directe - en ce qui concerne l'engagement de la marque. (La possibilité qu'il en résulte en fait une baisse de l'engagement de la marque est actuellement un obstacle important à l'augmentation des niveaux d'inventaire associés au contenu vidéo premium "passant au programmatique"). En fin de compte, une mesure fiable peut aider l'achat programmatique à atteindre son plein potentiel, et ainsi aider ceux qui le poursuivent à se constituer des avantages significatifs.