Machine Learning

Machine Learning et publicité

Pourquoi le Machine Learning pourrait être
la bouée de sauvetage du secteur de la publicité

Daryn Mason, Senior Director, Solution Consulting @CxDaryn


Pourquoi l’IA va contribuer à mieux répondre aux attentes des utilisateurs de bloqueurs publicitaires et des marques

Les publicitaires se heurtent à un mur. L’utilisation des logiciels de bloqueurs de publicité ne cesse de croître, car les consommateurs cherchent à contrôler le nombre de publicités interruptives qu’ils reçoivent en ligne et sur les réseaux sociaux. Selon les estimations d’eMarketer, plus d’un quart des internautes américains utilisera un bloqueur de publicité d’ici fin 2016.

Les utilisateurs n’apprécient guère l’avalanche de messages qu’ils reçoivent. Cela ne veut pas dire qu’ils veulent tous les bloquer mais que seules les communications pertinentes les intéressent. Au Royaume-Uni, par exemple, l’Internet Advertising Bureau (IAB) a révélé que plus de la moitié des consommateurs se disent prêt à désactiver le blocage de publicité pour recevoir des contenus qui les intéressent.

 Une déferlante de logiciels « intelligents » va permettre aux publicitaires de sonder davantage les interactions numériques de chaque acheteur pour découvrir quels marques, produits et services les séduisent le plus.  

Le Machine Learning est peut-être la technologie qui va permettre à la publicité de passer à cette prochaine étape. Une déferlante de logiciels « intelligents » va permettre aux publicitaires de sonder davantage les interactions numériques de chaque acheteur pour découvrir quels marques, produits et services les séduisent le plus afin de les cibler avec des contenus réellement percutants.  

Sur la bonne voie

Le marketing en ligne d’aujourd’hui est sans nul doute plus personnalisé qu’auparavant. L’utilisation de la publicité programmatique a constitué un bond en avant en permettant de communiquer avec les consommateurs en fonction de leurs activités et habitudes d’achat en ligne. Ces derniers continuent néanmoins à se sentir submergés par la quantité de messages reçus, ce qui explique leur préférence de plus en plus marquée pour les bloqueurs de publicité.

Le problème est que les logiciels de blocage de publicité n’offrent généralement aucune flexibilité. Comme a déclaré Aiden Joyce, PDG de la start-up Oriel qui propose des solutions anti-blocage : « La technologie du blocage publicitaire est un instrument imprécis qui, par défaut, n’établit aucune distinction entre la publicité pertinente et non pertinente. »

Certains logiciels de blocage permettent d’exercer un contrôle limité. AdBlock Plus permet aux utilisateurs d’inscrire sur une liste blanche les publicitaires et éditeurs qui acceptent de respecter les critères générés par l’utilisateur.

Une joute numérique

La réponse de nombreuses entreprises à l’utilisation croissante de ces bloqueurs de publicité s’est traduite par l’implémentation d’un logiciel permettant de contourner le phénomène.

Suite à son lancement, cette année, d’une solution visant à contourner AdBlock Plus et d’autres services similaires, Facebook a vu ses revenus publicitaires augmenter de 18 %. Cette pratique tend également à se développer dans les espaces éditoriaux, et de grands organes de presse comme The New York Times et The Guardian déploient des solutions de contournement afin de protéger les revenus qu’ils tirent de la publicité.

Nous assistons à une joute dans laquelle chacune des parties, que ce soit celle des bloqueurs de publicité ou celle des solutions de contournement, tente de se montrer plus rusée que la partie adverse, en utilisant des moyens de plus en plus sophistiqués. Cette dynamique n’a pas pour effet de rendre les contenus plus pertinents et ne constitue pas un projet durable.

Le Machine Learning bien accueilli

Le Machine Learning permet de nuancer davantage la manière dont les consommateurs gèrent les contenus et la manière dont les marques les diffusent. Grâce à cette technologie, les bloqueurs de publicité passent peu à peu de programmes de tri tout-ou-rien en programmes sophistiqués de type « courtiers en contenu » qui examinent très attentivement les annonces publicitaires en fonction des besoins de chaque client. 

 Le Machine Learning permet de nuancer davantage la manière dont les consommateurs gèrent les contenus et la manière dont les marques les diffusent.  

Tout comme Google anticipe les mots clés de recherche en fonction de notre historique de navigation, les logiciels de blocage de publicité s’appuieront de plus en plus sur l’intelligence artificielle pour collecter, organiser et mettre en valeur les messages des marques pour le compte du consommateur. Et, à l’instar de Google, ces programmes développeront une compréhension approfondie de chaque utilisateur au fil du temps ; ils deviendront donc de plus en plus précis.

L’utilisation de l’intelligence artificielle va continuer à évoluer à la fois pour les commerçants et pour les consommateurs, et d’ici 2020 nous assisterons au recul du marketing de masse au profit de communications plus ciblées et plus productives.

Synchronisation du marketing et des ventes

Il convient de souligner l’importance du moment choisi pour déterminer l’incidence du marketing. En surexposant des clients potentiels à des messages publicitaires s’ils ne sont pas prêts à acheter ou s’ils ont déjà entamé une discussion avec l’équipe commerciale de votre marque, vous risquez de provoquer chez eux une réaction de rejet.

 Il est nécessaire que les services marketing et ventes collaborent plus étroitement lorsqu’il s’agit de traiter avec des consommateurs.  

C’est la raison pour laquelle il est nécessaire que les services marketing et ventes collaborent plus étroitement lorsqu’il s’agit de traiter avec des consommateurs.

Imaginez le cas d’une start-up de logiciels pour mobiles cherchant à accroître sa clientèle et ayant besoin d’acheter de la bande passante supplémentaire auprès d’un opérateur. Cette entreprise aura probablement déjà recherché des fournisseurs en ligne et une approche programmatique de la publicité ciblerait cette entreprise de manière à exploiter cette opportunité. Toutefois, si la start-up est déjà en contact avec un service commercial, les messages marketing incessants peuvent être perçus comme agressifs et inutiles. 

Le succès d’une publicité efficace repose sur la pertinence et l’opportunité du message. Dans la mesure où les consommateurs vont continuer à adopter des programmes sophistiqués de type « courtiers en publicité », les marques vont devoir redoubler d’effort pour proposer un contenu à la fois opportun et utile. Les entreprises qui feront cet effort vont se rapprocher peu à peu de leurs clients et prospects alors que les autres vont continuer à encourager les consommateurs à se protéger derrière des « murs ».  


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