En France, Yahoo utilise un algorithme de ciblage comportemental prédictif
basé sur la notion de cycles d'achat. Les requêtes saisies dans le moteur
du portail, l'interaction avec les publicités display et les liens sponsorisés
ainsi que le contenu éditorial du portail permettent à la technologie de Yahoo
d'identifier le niveau d'intérêt de chaque internaute.
Ces centres d'intérêts sont ensuite classés dans 90 rubriques, contre un millier
aux Etats-Unis, où le portail du groupe génère un trafic plus conséquent et permet
un découpage des catégories plus fin.
Ce niveau d'intérêt, noté de 1 à 10 permet d'évaluer la maturité de l'internaute
dans un cycle d'achat. Un internaute noté 1 sur la thématique "auto" ne fait
que s'intéresser aux voitures, alors qu'un autre, noté 8 est nettement plus intéressé
par un achat de véhicule, plus ou moins imminent.
Pour chaque thématique, ces données sont également croisées selon que les
comportements sont fréquents et récents, afin de déterminer
avec plus de précision à quel moment déclencher l'intérêt de l'internaute dans
sa décision d'achat. "Les cycles d'achat peuvent être très courts, de 48 heures
pour une commande de fleurs, à plus d'un mois pour l'achat d'une voiture", explique
la directrice commerciale de Yahoo France, Brigitte Cantaloube.
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Selon Yahoo, le ciblage comportemental améliore les
taux de clics © Yahoo France
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Selon Yahoo, pour une campagne auto concernant un modèle moyenne gamme,
l'augmentation des taux de clics atteint 213 % en ciblage comportemental
par rapport à une diffusion en rotation générale. A titre de comparaison,
cette même campagne progresse de 71 % en ciblage contextuel par rapport à
la rotation générale. Autre exemple : le taux de clics d'une campagne tourisme
progresse de 311 % en ciblage contextuel par rapport à la rotation générale.
Pour la même campagne diffusée par ciblage comportemental, le taux de clic grimpe
de 476 %.
