Publicité personnalisée

Professeure émérite en Sciences de l’Information, Communication de l’Université Paris 8. Titulaire de la Chaire UNESCO ITEN (Innovation, Transmission, Edition Numériques)

La publicité personnalisée peut se définir généralement comme la publicité adaptée au profil de son destinataire. La publicité a toujours un coût d’affichage ou de diffusion, et la publicité personnalisée permet d’éviter les surcoûts liés à l’inadéquation entre le profil de l’usager et la publicité proposée.

La publicité personnalisée se distingue de la publicité ciblée classique en ce que le ciblage est individualisé et utilise des données personnelles. La diffusion de publicité personnalisée était déjà possible grâce aux courriers, mais s’est considérablement développée avec Internet. La diffusion de publicité personnalisée sur Internet s’appuie sur trois modalités principales, de la plus identifiable à la moins perceptible par l’usager: premièrement les courriels, deuxièmement les bannières publicitaires (y compris pop-up, publicité vidéo incrustée, etc.) et troisièmement les moteurs de recherches (résultats sponsorisés, suggestions, mais aussi résultats de recherche dits « naturels », influencés par le coup par clic au minimum par effet de ricochet).

La publicité personnalisée, en plus d’atteindre une cible pertinente, peut permettre, en utilisant les mêmes données personnelles que celles qui ont servi à la diffusion de la publicité une adaptation du contenu de la publicité au profil de l’usager et à son historique de recherche.

La publicité ciblée peut aussi s’appuyer sur la géolocalisation pour s’adapter à des critères spatiaux et tirer profit de la mobilité du consommateur en mettant efficacement en lien la demande formulée ou potentielle de l’usager et l’offre pertinente dans son environnement proche. Ce type de publicité peut être diffusé par un système de push et utilisé pour orienter les résultats d’une recherche de service. Ainsi une recherche concernant le mot « restaurant » sur un moteur de recherche fera apparaître prioritairement les restaurants à proximité, qui seront classés entre eux notamment selon le coût par clic consenti par l’annonceur pour ce mot clef. La nature « objective » (aussi appelée « naturelle ») ou publicitaire des réponses aux requêtes faites sur les moteurs de recherche est peu lisible. Lorsque les deux types de réponses n’ont pas entièrement fusionné, l’interface graphique est élaborée de telle façon que l’usager ne puisse distinguer facilement entre ce qui relève de la publicité et ce qui n’est pas censé en relever.

Dans le cadre de la télévision classique, la publicité est définie par le type d’émission qu’elle accompagne et l’heure de diffusion. Avec l’arrivée de la télévision connectée, la personnalisation de la publicité pourra s’opérer pleinement.

Le crossmédia permet aux annonceurs de diversifier leurs publicités selon les supports et de les faire résonner entre elles. Cette personnalisation rencontre encore des difficultés de recoupements d’information sur un usager d’un support à l’autre.

La publicité personnalisée pose le problème de l’opacité du système de collecte, de traitement et de recoupement de données personnelles pour des applications commerciales. Les usagers ne sont pas toujours conscients de cette collecte et de cet usage des données personnelles. Leur accord pour cette collecte est postulé a priori et ils doivent se manifester ou prendre des dispositions techniques ou légales pour ne plus en faire l’objet. Des craintes concernant l’usage de ces données personnelles pour moduler les prix en fonctions du profil client, c’est-à-dire pour discriminer par les prix, ont été formulées par certaines organisations de contrôle d’Internet.

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Le programmatique comme solution face au désintérêt pour la publicité en ligne ?
Apport théorique
5 janvier 2017

Face aux plaintes des internautes contre une publicité en ligne trop intrusive, voire agressive, des méthodes de ciblages de plus en plus fines se sont développées ces dernières années. C’est le cas du programmatique, technique d’achat d’espaces publicitaires automatisé sur les ad exchanges en temps réel.

Il y a environ cinq ans, le programmatique était surtout connu à travers le retargeting. Il s’agit d’une technologie traquant l’internaute tout au long de sa navigation et qui permet d’afficher les trois derniers produits consultés quand la visite sur le site marchand ne s’est pas transformée en vente effective. Grâce aux informations collectées sur l’internaute et la mise en place de cookies, ce dernier va être reconnu sur un autre site marchand qui commercialise une partie de son inventaire publicitaire auprès des plateformes de retargeting. La plateforme de retargeting qui remporte l’enchère diffuse ainsi en temps réel une publicité à la volée et personnalisée à l’internaute, puisqu’elle intègre directement des données en rapport avec sa navigation.

Cette méthode publicitaire a rencontré dès le début un fort succès auprès des acteurs de l’e-commerce et aujourd’hui du m-commerce, néanmoins le programmatique ne se limite désormais plus au retargeting. Des algorithmes de ciblages sont mis en place. Certains acteurs du marché se positionnent sur un ciblage à 100% basé sur les algorithmes de machine learning, c’est-à-dire un programme capable de créer un autre programme par l’analyse des datas collectées, comme la société de publicité numérique Criteo. D’autres adoptent une approche hybride Homme-machine où l’Homme garde une place centrale dans les stratégies de ciblages, car il est considéré comme connaissant le mieux les cibles et leurs comportements.

L’utilisation d’algorithmes efficaces ne peut se faire dans les deux cas qu’avec une bonne communication entre l’annonceur qui doit expliquer et définir précisément ses cibles à la régie s’occupant de ses annonces publicitaires. Cette étape est nécessaire pour que la régie mette en place une stratégie de ciblage efficace. Parallèlement, elle doit de son côté faire preuve de plus de transparence sur la répartition des dépenses du budget alloué par l’annonceur afin d’éviter l’effet des “boîtes noires” qui inquiète les annonceurs et crée une distance handicapante entre les deux parties.

Enfin, une utilisation intelligente des data collectées est nécessaire. Outre les données collectées en interne de l’annonceur, appelée “first party data”, elles peuvent aussi être achetées auprès de professionnels, les “third party data”. On a vu récemment des annonceurs s’allier pour partager leurs données, ou “second party data” et ainsi acquérir des informations supplémentaires et plus approfondies sur leurs cibles.

Ces regroupements de marques ont pour but d’obtenir une vision 360° du client et consistent en une tentative de réponse aux internautes de plus en plus volatiles et exigeants, surtout quand il est question de e-publicité.