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mesurer les effets.
Ce que je constate, c’est que l’utilisation de ces critères de l’IAB n’est qu’un premier pas vers une
meilleure connaissance de la diffusion digitale.
La nécessaire utilisation d’outils de nouvelle génération
L’utilisation d’une plateforme permettant de connaître précisément la visibilité des publicités, leur
durée d’exposition, leur geotargeting et leur contexte devient un passage obligé pour assurer une
diffusion de qualité aux annonceurs.
Pour une analyse la plus pertinente possible allant au-delà d’une simple bannière visible à l’écran,
les marketeurs doivent bénéficier de données sur le pourcentage de surface vue de la publicité, la
durée d’exposition de la publicité, les emplacements et les formats les plus vus et les moins vus, les
sites internet offrant le plus de visibilité et de sécurité pour les marques.
Des dé4nitions à dépasser
Il faut aller au-delà des définitions de l’IAB qui déterminent qu’une bannière est visible si elle
apparaît à l’écran pendant au moins une seconde pour au moins 50% de sa surface.
Si cette bannière est vue par exemple pour 45% de sa surface et pendant 5 secondes, cela conduit
à de meilleures performances qu’une bannière vue à 50% de sa surface pendant 1 seconde
seulement. En travaillant de concert avec les éditeurs sur les formats et les emplacements qui
fonctionnent, il est d’ailleurs possible d’améliorer la qualité de l’espace publicitaire de façon
drastique.
L’avenir de la publicité digitale se trouve au croisement d’un travail avec les éditeurs et d’un travail
global sur la data avec les agences et plus précisément encore sur le message publicitaire transmis
: où le placer dans la bannière, à quel moment le faire apparaître, dans quel contexte. Cela va au-
delà du simple thème de la « viewability » ou de la fraude, et je préfère parler plus globalement de
visibilité du message publicitaire.
S’appuyer sur de meilleurs jeux de données
Et avant même d’aller plus loin et de parler d’amélioration intrinsèque des bannières avec le
message publicitaire, il est déjà possible aujourd’hui de mieux travailler sur les données pour
simplement mieux diffuser les publicités existantes.
En effet, du fait d’une utilisation de modèles prédictifs sur des jeux de données non représentatifs
des publicités réellement vues par les internautes, les budgets des annonceurs sont largement mal
utilisés.
Il y a une vraie nécessité d’éduquer le marché à des données certes complexes à appréhender,
mais aujourd’hui mesurées, pour n’utiliser que celles qui représentent la véritable exposition de
l’internaute aux campagnes publicitaires.
C’est la base de la publicité digitale que nous pouvons revoir avec nos clients en déployant les
modèles prédictifs sur des données nettoyées de tous les parasites induits par le fort pourcentage
de non visibilité de la publicité ajouté au trafic frauduleux qui n’a par essence rien à faire dans un
modèle de prévisions mathématiques.
Les données récupérées en temps réel doivent être exhaustives, non échantillonnées et permettre
un pilotage actif des campagnes d’une part et une analyse puissante a posteriori d’autre part. Ces
indicateurs contribuent à moderniser les processus de mesure des campagnes digitales et à en
garantir leur succès.
Auteure : Nathalie Le Borgne, Présidente chez Adledge.
***
Un article de notre dossier E-publicité, illusion ou eAcacité ?
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