[Tribune] Avec la fin annoncée des cookie tiers, les éditeurs se doivent de mieux exploiter leurs données propriétaires. L'enjeu est publicitaire, mais pas seulement.
La collecte, le traitement et l’activation de la donnée tels qu’ils ont été opérés par les acteurs de la publicité digitale pendant des années sont sur le point de disparaître. La fin progressive des cookies tiers, mais aussi le renforcement de la réglementation liée au traitement des données personnelles - entraînant une baisse inéluctable du consentement - et l’évolution de la posture des consommateurs vis-à-vis de la publicité ciblée poussent les éditeurs à s’adapter rapidement à cette nouvelle ère.
Si plusieurs approches s’offrent à eux pour relever le défi et qualifier leurs audiences et contenus sans l’aide de données tierces, la solution la plus fiable, logique, et viable dans le temps aujourd’hui, est de mieux tirer parti de leurs données propriétaires (1st-party). C’est pourquoi, ils sont nombreux, ces dernières années, à s’équiper de data management platforms (DMP) dites «nouvelle génération», c’est-à-dire disposant d’outils et de suffisamment d’intelligence pour ne plus reposer uniquement sur l’utilisation de données tierces (ID graph propriétaires, capacité d’activation cookieless, temps réel, algorithmes, outils de qualification sémantique des contenus…).
Ces technologies permettent, en effet, de garantir des expériences publicitaires pertinentes, de mieux monétiser les inventaires et de mesurer l’impact des campagnes sans dépendre de cookies tiers ni compromettre la vie privée des consommateurs. Mais elles ont également d’autres atouts directement centrés sur le cœur de métier des éditeurs et leur relation avec leurs publics.
Un ciblage publicitaire pertinent et respectueux de la privacy
Dans la grande majorité des cas, un éditeur qui prend la décision de s’équiper d’une plateforme de gestion de données cherche à remplir les objectifs publicitaires cités plus haut. En effet, pour répondre – en partie – à la disparition des cookies tiers, de nombreuses sources de données doivent être collectées et traitées par des technologies adaptées pour créer des segments pertinents. Il s’agit, par exemple, de signaux contextuels, de données d’engagement, ou de données issues de connexions loguées. D’après une étude TripleLift, ces données first-party offrent un ciblage deux fois plus précis que les données tierces.
Pourquoi ? Parce que des données 1st-party qualifiées finement et enrichies à l’aide de plateformes idoines permettent de révéler des insights exclusifs sur une audience, contrairement à ce qu’il était possible de faire avec des données tierces. Une meilleure exploitation de la data propriétaire permet donc non seulement de répondre aux nouvelles exigences techniques, réglementaires et «culturelles» de l’industrie, mais aussi de revaloriser les marques-médias face à l’hégémonie des walled gardens. Ces derniers captent, en effet, la majeure partie des investissements publicitaires online depuis plusieurs années grâce à leur facilité à collecter et à activer des données 1st-party riches et fiables à grande échelle.
Un site traitant exclusivement de sport doit donc accepter de ne plus pouvoir qualifier - plus ou moins efficacement disons le - ses internautes intentionnistes auto avec de la donnée tierce collectée partout (et n’importe où). Il lui faut, au contraire, s’équiper d’outils permettant une qualification beaucoup plus fine, précise et granulaire que ce dont il disposait jusqu’alors et de faire de ses audiences et contenus très qualifiés une force.
Produire et proposer le bon contenu, dans un environnement user-friendly
Nous l’avons vu, la première des motivations à mieux exploiter les données 1st-party et à s’équiper en plateformes ad hoc est d’ordre publicitaire. Toutefois, les éditeurs de contenus et de services en ligne peuvent également tirer parti des DMP et CDP pour travailler des domaines directement liés à leur cœur de métier. Les cas d’usage sont aussi nombreux qu’il y a d’éditeurs, mais la personnalisation de la relation avec les audiences pour soigner l’expérience utilisateur et favoriser la fidélité sont certains des plus courants.
Mieux comprendre ses audiences, cela signifie également comprendre quels contenus chaque catégorie d’utilisateurs apprécie le plus en fonction des formats (durée, vidéo, article, podcast…), des sujets (politique, consommation, sport...), ou encore de leur genre (dossiers, comparatifs de produits, infographies…). Les données nécessaires à ces insights seront d’autant plus riches et précises qu’elles peuvent être issues de navigations loguées.
Ainsi, l’un des principaux cas d’usage de ces plateformes de gestion de données est la personnalisation, c’est-à-dire créer et/ou pousser des contenus en fonction des préférences de l’internaute. Et la personnalisation peut aller plus loin pour offrir une expérience utilisateur parfaite. Les données des abonnés servent également à déterminer sur quel type d’écran ou à quelles plages horaires ils préfèrent consulter leurs contenus, la fréquence d’envoi de notifications ou de newsletters sur les thématiques qui suscitent le plus leur intérêt.
Un challenge technique et éthique
Alors que la réglementation liée au data marketing se renforce et que la position des consommateurs sur le sujet évolue, les éditeurs doivent relever un challenge à la fois technique et éthique. Il s’agit de pouvoir créer des bassins d’audience exclusifs, réalisés en toute transparence, tout en renforçant le lien de confiance qu’ils ont créé avec leurs publics.
Il est impératif pour les éditeurs de tester et adopter de nouvelles solutions – comme l’implémentation d’une plateforme pour mieux qualifier et exploiter les données 1st-party – avant de s’affranchir de leur dépendance à la donnée tierce (et aux cookies tiers) et avant la disparition des cookies tiers en 2024. Une échéance suffisante pour se tenir prêt à temps, et commencer à mettre en place une diversité de cas d’usages.
