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Tribune

Le nouveau paradigme du search

03/04/2019 - par Vincent Pelillo, président Europe de Captify

Face à la mutation de l’écosystème du search, et alors que nous avons pour habitude de restreindre le périmètre à Google, il nous faut sortir des walled-gardens et considérer les différentes options que nous offre l’écosystème.

Si la monétisation des actifs des éditeurs et médias en ligne est longtemps passée exclusivement par l’allocation de leurs espaces publicitaires et autres actions de sponsoring, ils ont depuis quelques années pris conscience de la valeur de leurs données propriétaires – et notamment celles du search - qu’ils commencent à monétiser. On pense bien évidemment aux sites e-commerce ou aux comparateurs dans l’industrie du tourisme et des assurances par exemple. Mais les sites d’informations et de contenus éditoriaux ont également une grande quantité de données exploitables pour les annonceurs. Avec quelques lignes de code sur le site ou grâce au SDK installé sur l’application de l’éditeur, il est aujourd’hui possible de collecter la donnée du search de l’éditeur.

Ces données ont énormément de valeur : à la différence des recherches effectuées via un moteur de recherche, que nous pourrions qualifier de « premières intentions », les requêtes on-site représentent le cran d’après dans le parcours d’achat du consommateur et sont davantage susceptibles de mener à la conversion. Les annonceurs ont donc tout intérêt à s’approprier ces données et inversement, les éditeurs pourront y voir des sources de revenus complémentaires.

L’avènement du voice search

Autre tendance du search, le voice search. A horizon 2020, les recherches vocales devraient représenter près de 50% de l’ensemble des recherches effectuées par les utilisateurs. Cela change fondamentalement la manière dont les données du search vont être collectées et exploitées, car pour la première fois, c’est le device qui devient l’interlocuteur direct de l’utilisateur et qui prend ainsi le contrôle de la requête.

Pour les éditeurs, le combat n’est pas perdu pour autant : si les utilisateurs apprécient le côté ludique de la recherche vocale, ils sont aujourd’hui déçus par leurs premières expériences. La majorité des requêtes actuelles ne sont ni plus ni moins que des commandements (« Alexa, joue-moi Imagine des Beatles »), dans la mesure où les réponses audio ne permettent qu’une seule et unique réponse. Or, lorsqu’un utilisateur exprime une recherche, il souhaite avant tout des réponses multiples, il veut du choix.

L’une des alternatives envisagées est par exemple d’être plus attentif aux utilisateurs qui effectuent leurs requêtes via des terminaux disposant d’écrans : il serait alors en effet possible de proposer plusieurs réponses. Celles-ci pourront être personnalisées en fonction du profil de l’internaute en intégrant du contenu de leurs éditeurs favoris. Ces derniers ont donc leur carte à jouer : non seulement pour conserver leurs relations avec leurs audiences, mais également dans l’objectif d’améliorer l’expérience utilisateur en lui proposant du contenu toujours plus pertinent.

L’ère de la data dynamique

De plus, l’exploitation de la donnée en programmatique est loin d’être à son apogée, et nous avons connu une sorte de déception quant à la promesse de valeur annoncée. Cela est dû à une trop grande standardisation de la donnée et à la création de segments statiques, alors même que la donnée est une ressource mouvante : elle évolue en fonction du contexte, de l’heure de la journée, des moments de vie d’un utilisateur…

Il devient aujourd’hui nécessaire de passer d’un modèle de traitement taxonomique de la donnée à un modèle ontologique. Autrement dit, plutôt que de perdre du temps et des ressources à hiérarchiser et classifier la donnée de façon systématique, il nous faut évoluer vers une structure dynamique : une requête peut en induire d’autres, de façon directe ou indirecte, et c’est cela qui doit aujourd’hui être pris en considération. L’étude ontologique des données du search va nous permettre d’établir des connexions entre elles, de comprendre les similitudes entre les consommateurs pour finalement créer des clusters comportementaux sur lesquels les équipes marketing de l’annonceur pourront s’appuyer dans le cadre de leurs activités médias.

Des insights par la donnée

L’analyse de l’ensemble des données du search va permettre de comprendre très précisément ce qu’il se passe en termes de tendances de consommation, et donc permettre aux annonceurs d’adapter leurs stratégies de communication et d’activation média. Pour le ciblage, cela peut permettre de toucher en temps réel des consommateurs en phase active de recherche. De plus, en générant des insights basés sur la visualisation des comportements d’achat (souvent non intuitifs) et sur l’analyse des intérêts utilisateurs, cela permettra de mettre en place des stratégies de communication pertinentes.

Notre écosystème est fragmenté et les points de contact avec un utilisateur sont multiples. La donnée issue du search on-site peut être remontée dans le DSP de l’annonceur et lui permettre de s’adresser à un individu à travers l’intégralité de son parcours utilisateur.

Compléter la first party data

Cette donnée nous permet également de déterminer les terminologies de requêtes les plus à même de mener vers une conversion rapide. Il devient alors possible de les qualifier, et ainsi d’optimiser de façon automatisée les enchères - en fonction du score attribué à chaque recherche, pour toucher les internautes ayant fait telle ou telle requête.

De la même manière, grâce aux technologies DCO, les créations publicitaires présentées à l’internaute peuvent elles aussi être optimisées dynamiquement en fonction de sa recherche, en lui présentant des produits correspondant à ses attentes par exemple.

On parle souvent, et à juste titre, de l’importance de la first party data des annonceurs pour des campagnes de communication plus performantes. Celle-ci peut aujourd’hui être complétée par les données proposées par les éditeurs, qui ont une réelle valeur ajoutée pour l’ensemble de notre écosystème, pour les annonceurs d’une part – qui pourront élaborer des stratégies de communication performantes et optimiser leur investissement grâce à une connaissance approfondie de l’utilisateur - et pour les éditeurs d’autre part, car cette donnée est une source de revenus complémentaires, et enfin, pour les consommateurs, qui se verront proposer des publicités personnalisées et donc plus pertinentes.

 

 

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