Comment tirer profit des bilans de visibilité des publicités digitales ?

Le marché de la publicité interactive s’est penché depuis maintenant plusieurs années sur la question de la visibilité des publicités digitales ; quelle est la part des publicités réellement visualisables et visualisées par les internautes ?

Chacun a plus ou moins conscience du « gâchis » d’impressions réalisé quotidiennement… Bien que le marché et les principaux acteurs aient fait d’énormes progrès pour définir ce qu’est la visibilité, il n’existe toujours pas de définition universelle. Et on ne parle même pas de standards pour la mesurer. Il existe bien des méthodes et certaines recommandations en la matière mais la démarche reste approximative.

Les ad servers

La place des technologies de visibilité et la mesure de ses performances devrait être  au cœur de l’ad server si l’on veut en faire une solution qui soit impartiale et gage de confiance, aussi bien pour les annonceurs que les éditeurs. Dans un monde idéal, les ad servers ne déclencheraient une livraison publicitaire que lorsque l’emplacement prévu se trouve dans le champ de vision de l’internaute sur le navigateur. Nous n’en sommes néanmoins pas encore là... Cet aspect doit pour l’instant être considéré comme un objectif que le marché devrait viser.
A défaut, la plupart des ad servers ont mis en place des fonctionnalités de reporting de la visibilité des impressions publicitaires intégré dans leur plateforme.

Reporting post-campagne

La plupart des solutions actuelles entrent dans cette catégorie de reporting  après la diffusion de la campagne, principalement parce que les ad servers ne sont pas encore suffisamment développés pour répondre aux besoins en amont de la livraison publicitaires que nous avons décrits juste avant. Les ad servers et les solutions dédiées permettent tous deux de connaitre l’emplacement précis de la page web où une publicité a été diffusée. Aussi bien pendant qu’après la campagne, l’annonceur reçoit un reporting montrant la part des impressions publicitaires qui étaient « visualisables » et celles qui ne l’étaient pas. Comme souvent avec les reportings, la manière d’exploiter ces données n’est pas forcément évidente pour l’utilisateur. Elles ne sont disponibles qu’après que les publicités ont été diffusées, laissant les annonceurs livrés à eux-mêmes pour savoir comment exploiter ces résultats et être plus efficaces dans leurs achats d’espaces publicitaires.  Tant que cette confusion demeurera, il y aura des problèmes avec le nombre d’impressions pouvant être mesurées, particulièrement au sein de l’espace programmé.

Préemption

La seule bonne manière à ce jour d’acheter des impressions publicitaires susceptibles d’être « visualisables » est de recourir à un fournisseur analysant le contenu constitutif de chaque page. Parce que ces fournisseurs utilisent les données qui se trouvent nativement dans les DSP (plateformes d’achat d’espace) et les ad exchange, ils permettent aux annonceurs d’évaluer chaque impression publicitaire selon son emplacement probable sur la page. Cela leur permet non seulement d’enchérir (et donc d’acheter) sur des impressions qui auront toutes les chances d’être visualisables, mais aussi de leur donner une valeur différente de celles qui auront peu de chances d’être visualisables. Grâce aux fonctionnalités de reporting proposées par ces plateformes, les données peuvent être utilisées afin d’analyser et évaluer les campagnes, et ainsi mieux ajuster le ciblage et le prix des enchères sur la base de la valeur pour l’annonceur.

On entend également de plus en plus parler des balises « iframes » et du projet « SafeFrame » de l’IAB. Beaucoup de publishers utilisent des iframes pour se protéger contre la perte de données de leurs inventaires mis aux enchères, et qui passent de système en système. Mais cela a pour conséquence d’amoindrir la capacité des annonceurs à évaluer l’emplacement d’une page. Une fois que cet obstacle sera levé, le marché disposera de standards qui permettront de mesurer la visibilité sur une base de pré-enchères pour presque chaque impression publicitaire.

Mais il y a encore du chemin à parcourir, et les rapports post-campagne sont pour le moment le principal moyen pour mesurer la visibilité étant donnée la difficulté à rendre exploitables les données post-campagne, cette approche devrait rapidement être abandonnée. Dans le même temps, les outils de mesure au sein des ad servers devraient progresser au fur et à mesure que les standards seront développés et adoptés. Les serveurs les plus performants ne diffuseront des publicités que lorsque celles-ci seront visualisables, à ce stade,  les solutions  spécialisées dans la visibilité perdront mécaniquement du terrain.

Les solutions de données préemptives permettent aujourd’hui aux annonceurs de prendre des décisions basées sur la probabilité pour une publicité d’être visualisable, c’est-à-dire de passer dans le champ de vision. Il s’agit de probabilité et non de garantie, mais cette technique permet aux annonceurs d’avoir un bien meilleur contrôle sur l’utilisation de leurs budgets et sur leur retour sur investissement. Prenons l’exemple des données comportementales. Les annonceurs paient de plus en plus cher pour obtenir ces données, mais retrouvent parfois ses impressions publicitaires perdues en bas des pages web. L’annonceur n’a plus qu’à espérer que l’internaute descendra jusqu’en bas de la page. Cependant,  s’il est en mesure d’évaluer la probabilité pour une publicité d’être visualisable le coût sera plus facilement justifiable. Cela n’est pas aussi efficace que de diffuser la publicité uniquement lorsqu’elle est visualisable,  mais  les solutions préemptives ont le mérite d’être aujourd’hui disponibles sur le marché  dès aujourd’hui et d’offrir des atouts intéressants en termes d’évolutivité et de coût.

Il est logique que les annonceurs veuillent uniquement investir dans des impressions publicitaires visualisables. Mais cela ne fonctionne que si tout le monde est sur la même longueur d’onde quant aux définitions et mesures. Au final, la visibilité va prendre corps au travers de deux technologies : l’une embarquée dans l’ad server pour les publishers premium ; l’autre basée sur la probabilité statistique pour une publicité d’être « visualisable », pour les ad exchanges. Pour les annonceurs, l’enjeu est d’analyser le coût d’adoption de la visibilité, et de pouvoir faire la différence entre les publicités garanties comme visualisables et celles qui sont potentiellement visualisables pour  optimiser leurs plans médias avec les outils qui sont disponibles aujourd’hui.

 

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