Finalement, peu importe quand - ou si - les cookies tiers disparaîtront pour de bon un jour.
En dépit d’une agitation générale de l’industrie, nous vivons une période riche en possibilités et opportunités. Le secteur de la publicité n'a jamais connu un moment si opportun pour réfléchir différemment à la manière de satisfaire les consommateurs avec des publicités utiles et pertinentes, tout en continuant à prioriser leur confiance. Bien sûr, ceci nécessite d'utiliser des technologies et des tactiques différentes, parfois nouvelles, et de faire preuve d'ouverture d'esprit.
Voici quelques recommandations pour une stratégie publicitaire fructueuse à l'approche de 2024, que les cookies disparaissent, ou pas.
1. Maximiser les signaux first-party
À première vue, il n'y a rien de nouveau. Après tout, les marques ingèrent des signaux first-party depuis des années. Mais à mesure que nous nous éloignons des cookies tiers, il est important de comprendre que ce n’est pas uniquement la quantité d’insights et de signaux dont disposent les annonceurs qui importe.
Au contraire, les marques doivent explorer et maximiser l'utilité de leurs insights. Pour beaucoup d'entre elles, il s'agit encore d'un travail en cours.
Dans les mois à venir, il sera clé pour les annonceurs de s’assurer d’avoir la capacité de mieux comprendre leurs audiences, en travaillant avec des fournisseurs de technologies publicitaires qui peuvent les aider à lire et utiliser leurs signaux first-party dans le respect de la vie privée. Cela peut prendre plusieurs formes.
Amazon Ads donne les moyens aux marques d'analyser leurs signaux anonymisés. Elles peuvent découvrir de nouveaux insights qui éclairent leurs stratégies d'activation, ou les combiner avec les signaux anonymisés d'Amazon Ads pour créer de meilleures connexions avec les consommateurs dans Amazon Marketing Cloud (AMC), la solution de clean room sécurisée basée sur le cloud d’Amazon Ads. Elles peuvent ainsi agir sur leurs audiences dans l’Amazon DSP pour l’atteindre où qu’elle se trouve.
L'activation de l'audience n'est pas le seul élément à prendre en compte. Les signaux first-party sont la principale source de référence et il est facile de passer à côté d’opportunités de croissance lorsque leur lecture et compréhension n’est pas optimale.
2. Combiner avec d'autres sources d’information fiables pour en tirer des enseignements
Si nous utilisions une image pour représenter les signaux first-party d'une marque, il s’agirait d’une graine qui pousse pour progressivement se transformer ; avec un petit coup de pouce. C'est pourquoi il est essentiel pour les marques d’enrichir leurs signaux first-party avec d'autres signaux de qualité, cela dès maintenant, quoiqu’il advienne des cookies.
En travaillant avec des fournisseurs de technologies publicitaires disposant de leurs propres signaux first-party de qualité et différenciés, une marque peut ainsi renforcer la puissance de ses propres signaux. Comme l'indique un récent rapport de Forrester : un DSP se distingue par un "accès différencié" aux signaux first-party. Par exemple, Amazon Ads prend en compte les signaux de navigation, de streaming et d'achat alimentés par des insights propriétaires.
Et la qualité des signaux est importante. La combinaison des signaux first-party d’une marque avec ceux disponibles via un DSP avec un accès différencié, peut aider à enrichir les recommandations et les optimisations de campagne et à étendre son reach à une audience similaire, en fonction de ses signaux.
La "graine" des signaux first-party d'une marque, enrichie par des signaux externes de qualité, peut nourrir des modèles d'apprentissage automatiques dits de « machine learning » par exemple, dans un DSP capable de prédire la pertinence des publicités.
3. Tirer parti des signaux modélisés
Cela commence par un changement d'état d'esprit. Par exemple, si la vision d’une marque donnée est de « suivre le rythme », en maintenant les mêmes stratégies pour atteindre des objectifs de performance rendus possibles par les cookies, elle parviendra peut-être à rester à flot mais pas à nécessairement à croître. Les marques devraient effectivement plutôt se concentrer sur la meilleure façon d'utiliser des méthodologies de données probabilistes pour atteindre leurs audiences et mesurer, avec précision leurs performances publicitaires.
Il est également clé qu’elles adaptent le message aux moments où leurs publicités sont diffusées. Par exemple, un contenu concernant un match de football prochain, auquel accède une audience depuis un appareil mobile quelques heures seulement avant le début du match peut indiquer que cette dernière est intéressée par la comparaison du prix des billets. Il existe des méthodes pour atteindre cette audience à ce moment donné qui n’impliquent pas les signaux first-party, mais plutôt le contexte d'une opportunité tel qu'il est compris par les signaux probabilistes.
Une marque devrait ainsi se concentrer sur ses objectifs en envisageant d'autres méthodes pour y parvenir. Celles qui sont déjà prêtes à faire face à la disparition des cookies bénéficieront d’une certaine flexibilité et tireront parti des méthodologies de modélisation prédictive. Cela peut signifier ajuster leurs attentes de couts par acquisition (CPA) pour atteindre leurs objectifs, ou peut-être même explorer de nouvelles façons de mesurer le succès.
Bien sûr, les signaux de first-party sont essentiels mais à mesure que la technologie progresse, les signaux probabilistes sont de plus en plus précieux, à condition qu'ils reposent sur une technologie solide et sur une bonne compréhension des consommateurs, avec un fournisseur qui place toujours la confidentialité des clients au premier plan.
