GEA : faut-il encore connaître les consommateurs pour bien les cibler ?

L'IA peut-elle rendre le ciblage publicitaire pertinent sans multiplier les données personnelles ? Le GEA apporte une piste, mais pose aussi la question de la dépendance aux plateformes.

Pendant des années, la donnée et la connaissance des consommateurs ont été le saint graal de la publicité digitale. Données CRM, comportements de navigation, centres d’intérêt, historiques d’achat… autant d’informations qui permettent d’affiner son ciblage, de gagner en pertinence et en performance.

Aujourd’hui le contexte change : les consommateurs partagent moins volontiers leurs données personnelles, les réglementations se durcissent, et les annonceurs doivent trouver de nouvelles façons de rester pertinents. Dans le même temps, l’IA conversationnelle s’installe progressivement dans les usages, ouvrant la voie à un nouveau type de ciblage, qui ne nécessite plus forcément une connaissance fine de l’individu, mais de son intention.

Quand le contexte devient plus intéressant que le profil

Une donnée permet de dresser le profil d’un consommateur, mais pas nécessairement de savoir ce qu’il cherche à un instant donné. On peut savoir qu’une personne aime voyager, pratique le sport ou achète régulièrement en ligne, sans savoir si elle prépare aujourd’hui un voyage ou cherche une nouvelle paire de chaussures.

À l’inverse, une conversation avec une IA peut révéler beaucoup sur une intention. Un utilisateur qui demande : « Je cherche une destination pour cinq jours en octobre, au départ de Paris, avec mes deux enfants, du soleil et un budget de 1 500 euros » ne fournit pas son âge, son historique d’achat ou ses habitudes de consommation. Pourtant, il vient de préciser son besoin, ses contraintes et son contexte. Pour un annonceur, cette information a une valeur considérable : elle renseigne directement sur ce que le consommateur cherche, au moment où il le cherche.

Un ciblage sans données personnelles ?

C’est dans cette logique que le GEA (Generative Engine Advertising) devient particulièrement intéressant. Les premiers dispositifs publicitaires au sein des LLM, comme ChatGPT Ads, permettent aux marques d’être visibles lorsque les utilisateurs explorent un sujet, comparent des solutions ou précisent un besoin, sans pour autant avoir accès à leurs conversations individuelles.

Le sujet n’est évidemment pas de faire de la publicité sans data, mais de réduire sa dépendance à la connaissance individuelle du consommateur, sans sacrifier la pertinence de son ciblage. Dans un marché où la collecte et l’exploitation des données personnelles deviennent plus complexes, cette approche pourrait constituer une nouvelle voie pour concilier pertinence et respect de la vie privée.

Le risque d’une dépendance à une autre

Le GEA n'en est qu'à ses débuts, et ses usages vont continuer d'évoluer. Il serait donc prématuré d'y voir une réponse définitive aux enjeux du ciblage publicitaire. C'est un nouveau levier qui répond à de vraies problématiques actuelles, et qui devra, comme les autres, trouver sa place dans le mix média.

Car cette évolution ne doit pas conduire les marques à abandonner leurs propres données. Le marché connaît déjà les risques liés à la dépendance aux grandes plateformes : Google et les réseaux sociaux ont progressivement pris une place centrale dans les parcours d'acquisition, avec toutes les contraintes que cela suppose. Les environnements conversationnels pourraient suivre la même trajectoire. Ils ouvrent de nouveaux points de contact, précieux pour toucher un consommateur au moment où il exprime un besoin, mais restent des plateformes fermées dont les règles, les conditions d’accès et les modèles économiques peuvent évoluer.

La data propriétaire reste donc un actif que la marque construit et maîtrise sur la durée. C'est ce patrimoine qui permettra aux annonceurs de tirer parti des nouveaux environnements sans en dépendre.

Un nouvel équilibre à trouver

L'enjeu n'est donc pas de choisir entre data et IA, mais de les faire travailler ensemble : utiliser le GEA pour capter des intentions à l'instant T, tout en continuant à développer ses propres actifs et ses propres canaux.

Le GEA ne remplacera pas la connaissance du consommateur. Il devra simplement trouver sa juste place dans le mix média, aux côtés des leviers qui ont fait leurs preuves.

Mais une question reste ouverte : l’IA apporte-t-elle une réponse durable à la raréfaction des données personnelles dans la publicité, ou sommes-nous simplement en train de déplacer notre dépendance vers de nouvelles plateformes ? Car si les marques peuvent demain toucher les consommateurs sans avoir besoin de connaître leur profil en détail, elles pourraient aussi devenir tributaires de plateformes dont les règles, les conditions d’accès ou les coûts peuvent évoluer.

L’enjeu sera donc de profiter de cette nouvelle capacité à comprendre les intentions, sans perdre la maîtrise de ses propres données, de ses canaux et, plus largement, de sa relation avec le consommateur.