Peut-on être data-driven sans cookies tiers ?

Vers un monde sans cookies tiers

Jusqu’à présent, les cookies tiers sont utilisés pour cibler les utilisateurs. Ces cookies, récoltés pendant la navigation de l’utilisateur, permettent de suivre l’internaute pendant sa navigation web. Les annonceurs ont donc accès à un grand volume de données leur permettant de déployer des stratégies digitales personnalisées. Cependant, les nouvelles recommandations de la CNIL, publiées en octobre dernier, portant sur l’usage des cookies tiers et la mise en place du TCFv2 auront rapidement des impacts sur l’accessibilité à la donnée. Désormais, sans le consentement explicite de l’internaute, il n’est plus possible de récolter ses données personnelles et cela empêchera ainsi toute utilisation de cookies à des fins de ciblage publicitaire.En janvier 2020, suivant les sentiers ouverts par Firefox ou Safari, Google, éditeur de Chrome, a fait part de sa décision de bannir progressivement les cookies tiers. Il s’agit d’un nouveau coup dur pour les acteurs publicitaires qui ne pourront définitivement plus compter sur ces cookies pour leur fournir la data nécessaire à la personnalisation de leurs services et cibler les internautes. Selon une étude d’Ad-Exchange publiée en 2020, à la suite du blocage des cookies sur Apple et Firefox, 40% des cookies tiers ont déjà disparu.

Des alternatives émergent

Ces bouleversements dans l’écosystème de la publicité digitale signifient qu’un changement de stratégie est nécessaire en matière de ciblage publicitaire. Plusieurs possibilités telles que les environnements logués, la mise en place d’un ID universel ou encore l’analyse et le ciblage sémantique ont déjà été évoquées.Traquer son audience en fonction des utilisateurs enregistrés nécessite une quantité de data importante pour avoir de la pertinence. Les univers logués sont une bonne initiative lorsque le nombre d’utilisateurs est important comme chez Google, Facebook ou encore Verizon avec Yahoo. Mais cela risque de poser un problème aux éditeurs qui ont des audiences plus restreintes. Le nombre d’utilisateurs ayant recours au login est infime, en dehors des e-commerces ou des grosses plateformes d’audience par nature loguées. Ainsi, nous nous retrouvons face à un univers plus restreint et limité en initiatives. Il serait envisageable de demander à des éditeurs de mutualiser toutes leurs audiences loguées mais cela resterait complexe car ils n’ont pas tous recours aux mêmes technologies ou moyens. Et ce serait encore aux éditeurs, après le TFCv2 ou l’installation des CMP, de supporter les coûts liés à la mise en place des environnements logués sans y voir une amélioration conséquente de leurs revenus. La mise en place d’un ID universel illustre la volonté de certains acteurs de faire front commun en mutualisant les solutions d'identification mais implémenter des initiatives communes peut poser des difficultés en termes de partage de gouvernance.Pour conclure, ces deux possibilités restent centrées sur la data utilisateur et seules les données des utilisateurs ayant accordé leur consentement pourront être mutualisées. L’autre inconvénient étant que, à moins d’être un très gros carrefour d’audience, l'inventaire monétisable des éditeurs va diminuer et les annonceurs auront accès à de moins en moins de données. Il sera donc nécessaire d’avoir recours à d’autres méthodes pour continuer à proposer des publicités ciblées sans cookies. Le ciblage sémantique en est une.

Le futur du ciblage se dessine avec la sémantique

La disparition des cookies tiers n’est pas synonyme de disparition de data et de performance. Au contraire, ces évolutions vont permettre l’émergence d’une nouvelle sorte de data, la data dite « contextuelle » ou encore « sémantique ». Cette data va permettre un ciblage du contenu lu par un utilisateur en temps réel. Désormais, ce n’est plus l’intention, qui est ciblée, mais l’attention. La publicité diffusée aura un rapport direct avec le contenu lu par cet utilisateur. Des algorithmes de Machine Learning vont permettre l’analyse de contextes de lecture, d’expressions, du sens et des sentiments associés à ce contenu et ainsi classer « sémantiquement » chaque URL qui leur sont proposés. Cette méthode de classification permet un ciblage publicitaire extrêmement efficace car la publicité personnalisée s’affichera au moment où l’attention de l’internaute est maximisée sur un sujet précis, et suscitera donc immédiatement son intérêt, en temps réel.L’intérêt du ciblage sémantique est qu’il ne nécessite pas de data utilisateur contrairement aux univers logués et à l’ID universel mais plutôt de la data d’attention. Il permet d’atteindre l’utilisateur, quel que soit son device (mobile ou ordinateur) ou son navigateur. La data, dans cette situation, est le contenu éditorial de la page web qui retient son attention à l’instant T. Cette technologie permet donc de cibler les thématiques d’attention des internautes. Enfin, le ciblage sémantique redonne du sens à la publicité, en liant une offre publicitaire composée de valeurs et d’idées à transmettre, avec le contenu éditorial d’un site web. A la fois, le produit ou le service proposé par l’annonceur retrouve son sens, et le contenu éditorial, sa valeur.Le ciblage publicitaire connaît des bouleversements profonds et à l’heure où la disparition des cookies tiers se profile, les acteurs de l’industrie publicitaire font face à de nombreuses interrogations sur l’évaluation de l’efficacité publicitaire. Il devient alors nécessaire d’explorer de nouvelles alternatives et de réduire la dépendance du marché vis-à-vis de la donnée utilisateur. Le ciblage cookieless et consent-less rendu possible par la data sémantique offre de nouvelles perspectives de performance et permet de conserver une approche data driven tout en s’affranchissant de l’utilisation de cookies tiers.