Pourquoi adapter la pression publicitaire peut vous permettre d'anticiper la fin des cookies tiers

La recherche d’un modèle qui protège davantage la confidentialité des internautes continue de bouleverser le marché publicitaire. Le RGPD, et la baisse du consentement qui en a résulté, avait déjà grignoté la rentabilité publicitaire des éditeurs sur une part croissante de leurs inventaires, la fin des cookies tiers, programmée à fin 2023 sur Chrome (soit 60% des internautes européens), pourrait l'achever. Elle provoque, en tout cas, une remise en question des modèles économiques de médias jusqu’ici financés par la publicité. 

C'est aujourd’hui entre 35% et 54% du marché européen qui n’est plus adressable par les annonceurs, faute de consentement, de cookies tiers ou d’identifiant universel, selon des données de Smart. La France est particulièrement mal lotie. Elle détient le taux de consentement le plus faible d’Europe : 84% en moyenne au premier trimestre 2022 selon une étude menée par Opti Digital au premier trimestre 2022. Problématique alors qu'une majorité des éditeurs sont équipés de Google Analytics, un outil de mesure du trafic qui n'est, à date, pas exempté de consentement. Ils perdent toute visibilité sur les visiteurs qui s’opposent au dépôt de cookie dans leur Consent Management Platform (CMP).

"Les éditeurs peuvent être tentés de maintenir leur niveau de revenus en augmentant la pression publicitaire sur leurs visiteurs, notamment par la création de nouveaux emplacements ou l’augmentation du taux de rafraîchissement des placements existants. C’est un piège dans lequel il est facile de tomber" 

Comment pallier ce manque de visibilité et compenser la perte de revenus associée ? Les éditeurs peuvent être tentés de maintenir leur niveau de revenus en augmentant la pression publicitaire sur leurs visiteurs, notamment par la création de nouveaux emplacements ou l’augmentation du taux de rafraîchissement des placements existants. C’est un piège dans lequel il est facile de tomber : compenser la qualité par la quantité. Mais ce serait courir le risque de perdre une audience déjà volatile au profit d’autres médias. Il semble plus judicieux d’optimiser la rentabilité de chaque affichage en proposant aux annonceurs des données enrichies de contextes, de données first-party et d’identifiants universels permettant des solutions alternatives de ciblage, de capping et d’attribution. 

Comment recueillir ces précieuses données ? Le pacte initialement consenti par l’internaute consiste à accepter un certain nombre de publicités pour accéder aux contenus qu’il souhaite consulter. Une solution pour obtenir de la data first-party est d’amender un contrat avec les visiteurs : de la donnée utilisateur contre une moindre pression publicitaire et une meilleure protection de sa confidentialité, sans cookies tiers. 

Quelles données recueillir et exploiter ? 

Comme aucune alternative à la fin des cookies tiers ne sort pour l'instant du lot, une approche consistant en des séries de tests A/B est indispensable. Certaines régies expertes dans l’optimisation des revenus publicitaires (yield management), sont bien positionnées pour orchestrer cette approche de manière agnostique, sans favoriser une alternative plutôt qu’une autre, dans le seul objectif de maximiser la rentabilité des médias.

Les options ne manquent pas. Elles peuvent provenir de l’utilisateur, de l’éditeur, du navigateur ou d’algorithmes de modélisation. Les données peuvent être transmises de manière passive par l’internaute, à l’instar de l’adresse IP. Elles peuvent aussi être transmises activement comme c’est le cas des identifiants universels.

Les ID : de la donnée déterministe mais un problème de reach

RampID, Criteo ID et The Trade Desk forment le trio de tête des identifiants les plus utilisés dans l’écosystème européen en 2022. Ces identifiants reposent sur de la donnée déterministe, souvent une adresse email ou un numéro de mobile haché ou encrypté. La grande limite de ces données est la couverture, aussi appelée le reach. D’une part, ils sont soumis au consentement de l’internaute - pas de consentement, pas d’ID -, d’autre part, il est difficile pour ces acteurs de réunir les trois éléments indispensables à leur fonctionnement : éditeurs, annonceurs et internautes.

Quel pourcentage des visites réussira-t-on à convertir en inscriptions, en dépit du fait que ce nouveau pacte permet de protéger leur confidentialité et leur proposer une meilleure expérience ? Concernant les identifiants, des alliances entre IDs universels voient le jour, permettant leur interopérabilité afin d’augmenter leur efficacité.

Les navigateurs : une approche agrégée qui fait débat

Les données peuvent aussi provenir du navigateur. Google propose ainsi la Privacy Sandbox, avec 2 solutions actuellement en test : l’API Topics, fondée sur des cohortes calculées par le navigateur selon l'historique de navigation des internautes, et Fledge, des segments calculés par un tiers et importés dans le navigateur Chrome. Des experts soulèvent plusieurs objections : il sera nécessaire d'obtenir le consentement de l'utilisateur pour que les données first-party soient utilisées à des fins de profilage, la capacité de ciblage pose également question, de même que la latence si l’internaute change rapidement de centre d’intérêt. Du côté des annonceurs, on craint de ne plus pouvoir cibler selon des critères propres et donc d’être soumis au seul monopole de Google.

La data peut également être fournie par l’éditeur. Elle peut être liée aux ID partagés de Prebid (Prebid Shared IDs) ou constituée sous forme de segments préparés par l’éditeur avec des partenaires du type CDP (Customer Data Platform), DMP (Data Management Platform) ou régies compétentes en adtech. L’intelligence artificielle est alors mise à contribution pour échantillonner les visites, modéliser des segments et/ou cohortes et les faire évoluer rapidement. 

Mesurer la fidélité du visiteur 

Pour segmenter les visiteurs en fonction de leur fidélité, une solution sans dépendance aux cookies tiers et au consentement utilisateur est indispensable. Des solutions existent pour mesurer l’ensemble des visites sur son média en first-party, quel que soit le consentement donné et le navigateur utilisé. Certaines plateformes de registration walls, de DMP et de yield publicitaire proposent maintenant des outils de scoring des visiteurs en cookie first-party. Le machine learning permet de définir des cohortes selon le comportement des internautes. Cette segmentation permet de proposer une expérience publicitaire différente et enrichie selon le degré d’engagement de l’internaute avec le média. 

Quelle stratégie pour convaincre l’internaute de confier ses données, les segmenter selon leur comportement et améliorer ainsi la rentabilité de ses visites ?

Les éditeurs doivent rapidement adopter une approche test and learn pour trouver la stratégie qui leur permettra de convertir le plus grand nombre de visiteurs au partage des données first-party. Lors d’une première visite, l’objectif premier est d’une part de faire découvrir le média, et de l’autre, d’analyser le comportement du visiteur. Afin de maximiser la rentabilité publicitaire, on l’invite à donner son consentement à la publicité ciblée via la CMP. En cas d’opposition, on essaie de le convaincre de changer d’avis : avec des campagnes de récupération du consentement diffusées via un ad server compatible, en dégradant l’UX via un bandeau qui laisse peu de place au contenu, ou via un cookie wall complémentaire à la CMP par exemples. 

Plus l'internaute est fidèle au média, plus la densité publicitaire décroît

Lors de la visite suivante, on allège l'ergonomie. L'éditeur en profite pour expliquer cette démarche au sein de campagnes d'autopromotion pour inviter l’internaute à créer un compte. Grâce à cette connexion convertie en identifiants uniques, à la segmentation effectuée selon le comportement de navigation et aux contextes visités, l’éditeur donne de nouvelles capacités de ciblage aux annonceurs. Plusieurs études démontrent déjà l’efficacité de ces données alternatives pour améliorer l’eCPM des enchères ouvertes dans des navigateurs sans cookies tier. 

Pourquoi les plateformes de monétisation publicitaire sont-elles les mieux placées pour aider les éditeurs à anticiper la fin des cookies tiers ?

La mise en œuvre de certaines solutions d’un point de vue technique est relativement simple mais le changement de contrat avec l’internaute “vos données contre nos contenus” nécessitera du temps. Définir plusieurs stratégies et les tester permettra de définir celle qui apporte les meilleurs résultats de manière pérenne en termes de chiffre d’affaires et de maintien de l’audience. L’approche test and learn demande de l’agilité et du savoir-faire. Être accompagné permet de commencer dès maintenant les apprentissages, de maximiser le recueil de données et d’identifier au plus vite les solutions d’adressabilité alternatives efficaces.