{"id":1664,"date":"2025-12-01T22:01:10","date_gmt":"2025-12-01T22:01:10","guid":{"rendered":"https:\/\/www.bytek.ai\/blog\/strategies-de-generation-et-de-mesure-de-limpact-incremental-en-publicite\/"},"modified":"2025-12-01T22:01:10","modified_gmt":"2025-12-01T22:01:10","slug":"strategies-de-generation-et-de-mesure-de-limpact-incremental-en-publicite","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.bytek.ai\/fr\/blog\/strategies-de-generation-et-de-mesure-de-limpact-incremental-en-publicite\/","title":{"rendered":"Strat\u00e9gies de g\u00e9n\u00e9ration et de mesure de l’impact incr\u00e9mental en publicit\u00e9"},"content":{"rendered":"

Dans le contexte de la publicit\u00e9, une transformation significative est en cours gr\u00e2ce \u00e0 l’adoption croissante des campagnes publicitaires bas\u00e9es sur l’intelligence artificielle, telles que Google Performance Max. Ce changement de paradigme a \u00e9t\u00e9 suivi par d’autres plateformes comme Meta, LinkedIn et Bing, qui ont lanc\u00e9 des initiatives similaires, d\u00e9montrant l’universalit\u00e9 de l’int\u00e9r\u00eat pour les solutions bas\u00e9es sur l’IA dans le domaine du paiement au clic. Ces campagnes promettent une approche r\u00e9volutionnaire de la publicit\u00e9 en ligne, r\u00e9duisant la charge de travail des annonceurs \u00e0 de simples entr\u00e9es initiales telles que l’URL et l’objectif marketing souhait\u00e9. La promesse est que l’intelligence artificielle de la plateforme sera capable de g\u00e9rer de mani\u00e8re autonome la cr\u00e9ation d’actifs, le choix des canaux les plus appropri\u00e9s, l’optimisation et les strat\u00e9gies d’ench\u00e8res, laissant aux annonceurs le soin d’observer les r\u00e9sultats obtenus.<\/strong><\/p>\n

Ces strat\u00e9gies publicitaires avanc\u00e9es reposent sur des algorithmes complexes d’apprentissage automatique et d’analyse pr\u00e9dictive, capables d’identifier en temps r\u00e9el l’utilisateur le plus susceptible de convertir et de diffuser des messages publicitaires hautement personnalis\u00e9s et opportuns. Le guide officiel de Google pour les campagnes PMax illustre le concept d’atteindre la \u00ab bonne personne, au bon moment, avec le bon message et sur la bonne plateforme \u00bb. Ceci est rendu possible par la capacit\u00e9 des algorithmes d’IA \u00e0 analyser de vastes ensembles de donn\u00e9es sur le comportement des utilisateurs, pr\u00e9disant avec pr\u00e9cision les moments les plus opportuns pour la conversion. <\/p>\n

L’IA g\u00e9n\u00e9rative joue un r\u00f4le crucial dans ce processus, en int\u00e9grant la capacit\u00e9 de cr\u00e9er du contenu dynamique et personnalis\u00e9 directement au sein de l’exp\u00e9rience conversationnelle offerte par les plateformes. Cette approche permet la g\u00e9n\u00e9ration automatique d’actifs publicitaires dynamiques qui s’adaptent en temps r\u00e9el aux besoins et aux pr\u00e9f\u00e9rences des utilisateurs cibles. <\/p>\n

Un autre aspect cl\u00e9 de ces campagnes bas\u00e9es sur l’IA est leur nature multiplateforme : elles n’exigent pas des annonceurs qu’ils pr\u00e9d\u00e9terminent sur quelles plateformes diffuser leurs messages, qu’il s’agisse de YouTube, Gmail, Discover ou d’autres canaux. L’algorithme lui-m\u00eame d\u00e9termine le canal le plus efficace pour chaque message. <\/p>\n

La complexit\u00e9 et l’efficacit\u00e9 des algorithmes sous-jacents aux campagnes publicitaires automatis\u00e9es bas\u00e9es sur l’intelligence artificielle sont un sujet d’int\u00e9r\u00eat et de pertinence consid\u00e9rables dans le contexte du marketing num\u00e9rique contemporain. Ces technologies avanc\u00e9es ont d\u00e9montr\u00e9 qu’elles peuvent produire des r\u00e9sultats significatifs en termes d’augmentation du ROAS et de r\u00e9duction des co\u00fbts d’acquisition en op\u00e9rant sur un mod\u00e8le qui implique une collecte et une analyse approfondies des donn\u00e9es. <\/p>\n

Au c\u0153ur de ce processus se trouve l’application de mod\u00e8les pr\u00e9dictifs, qui analysent les comportements, les pr\u00e9f\u00e9rences et les parcours en ligne des utilisateurs pour anticiper leurs actions futures, y compris leur int\u00e9r\u00eat pour des produits ou services sp\u00e9cifiques.<\/p>\n

Cette \u00e9valuation en temps r\u00e9el de l’opportunit\u00e9 d’engagement est bas\u00e9e non seulement sur la probabilit\u00e9 de conversion, mais aussi sur une \u00e9valuation de la valeur qu’une seule impression peut g\u00e9n\u00e9rer pour la campagne.<\/p>\n

Cette approche holistique permet d’optimiser les ressources publicitaires, en garantissant que l’investissement est dirig\u00e9 vers les utilisateurs les plus susceptibles d’entreprendre l’action souhait\u00e9e. C’est pourquoi des questions importantes ont \u00e9t\u00e9 soulev\u00e9es par les experts du secteur concernant leur capacit\u00e9 r\u00e9elle \u00e0 g\u00e9n\u00e9rer des conversions incr\u00e9mentales.<\/strong><\/p>\n

Dans ce contexte, des \u00e9tudes r\u00e9centes ont commenc\u00e9 \u00e0 remettre en question la valeur incr\u00e9mentale apport\u00e9e par de telles campagnes, soulevant la question cruciale : les algorithmes d’IA dans les campagnes publicitaires apportent-ils r\u00e9ellement des performances incr\u00e9mentales<\/strong><\/a> mesurables et significatives aux entreprises ?<\/p>\n

Comment atteindre une performance incr\u00e9mentale<\/h2>\n

Atteindre une performance incr\u00e9mentale en marketing num\u00e9rique est un d\u00e9fi constant pour les agences et les professionnels du secteur. Une exp\u00e9rience men\u00e9e par Pace<\/strong><\/a>, une agence sp\u00e9cialis\u00e9e en Marketing Science situ\u00e9e \u00e0 Segeltorp, Stockholm, a offert des perspectives significatives dans cette direction, d\u00e9montrant l’efficacit\u00e9 d’une approche bas\u00e9e sur l’\u00e9largissement de la couverture du message publicitaire en d\u00e9pla\u00e7ant le focus des campagnes de la conversion vers la port\u00e9e. <\/p>\n

Traditionnellement, les campagnes publicitaires en ligne ont eu tendance \u00e0 se concentrer sur les objectifs de conversion, ciblant les individus d\u00e9j\u00e0 consid\u00e9r\u00e9s comme pr\u00eats \u00e0 acheter. Cette approche, bien qu’efficace pour g\u00e9n\u00e9rer des ventes imm\u00e9diates, a tendance \u00e0 rendre les algorithmes \u00ab paresseux \u00bb, ce qui limite leur port\u00e9e \u00e0 un public cible \u00e9troit. Cependant, l’exp\u00e9rience de Pace a r\u00e9v\u00e9l\u00e9 que le d\u00e9placement du budget des campagnes ax\u00e9es sur la conversion vers des campagnes ax\u00e9es sur la port\u00e9e a entra\u00een\u00e9 une augmentation de 50 % des ventes. Ce r\u00e9sultat souligne l’importance de diffuser le message publicitaire de mani\u00e8re plus \u00e9quilibr\u00e9e et inclusive, atteignant des clients potentiels au-del\u00e0 de ceux imm\u00e9diatement pr\u00eats \u00e0 convertir. <\/p>\n

L’algorithme de port\u00e9e, contrairement aux algorithmes ax\u00e9s sur la conversion, adopte une approche plus statistique et distribu\u00e9e, visant \u00e0 atteindre efficacement le nombre maximal de personnes cibl\u00e9es. Cela se traduit par une probabilit\u00e9 plus \u00e9lev\u00e9e d’atteindre des utilisateurs qui, bien que n’\u00e9tant pas initialement consid\u00e9r\u00e9s comme proches de la conversion, peuvent \u00eatre positivement impact\u00e9s par la campagne, contribuant ainsi \u00e0 des augmentations significatives des ventes. <\/p>\n

Un autre aspect crucial observ\u00e9 dans l’exp\u00e9rience concerne la tendance des campagnes fortement ax\u00e9es sur la conversion \u00e0 privil\u00e9gier le contenu et les canaux transactionnels, n\u00e9gligeant les messages de marque plus informatifs ou narratifs. Ce choix, bien qu’il puisse sembler efficace \u00e0 court terme, conduit \u00e0 terme \u00e0 une saturation de l’audience cible et \u00e0 une d\u00e9gradation des performances, limitant les opportunit\u00e9s de g\u00e9n\u00e9rer des revenus incr\u00e9mentaux. <\/p>\n

Pour surmonter ces d\u00e9fis, il est essentiel d’adopter une approche \u00e9quilibr\u00e9e qui inclut \u00e9galement des strat\u00e9gies de notori\u00e9t\u00e9, c’est-\u00e0-dire des initiatives ax\u00e9es sur le haut de l’entonnoir marketing. Cela permet de maintenir l’attention port\u00e9e \u00e0 la marque aupr\u00e8s d’un public plus large tout en assurant l’efficacit\u00e9 de l’allocation budg\u00e9taire. La mise en \u0153uvre de campagnes ax\u00e9es sur la notori\u00e9t\u00e9 n\u00e9cessite l’identification d’une audience bien d\u00e9finie et hautement qualifi\u00e9e, soulignant l’importance de strat\u00e9gies de segmentation sophistiqu\u00e9es et d’une planification strat\u00e9gique minutieuse pour maximiser le retour sur investissement publicitaire.<\/strong><\/p>\n

L’\u00e9volution des r\u00e9glementations en mati\u00e8re de confidentialit\u00e9 et la restriction qui en d\u00e9coule sur l’utilisation des audiences tierces ont confront\u00e9 les entreprises au d\u00e9fi de reconsid\u00e9rer et de valoriser davantage leurs donn\u00e9es de premi\u00e8re partie.<\/strong> Ces donn\u00e9es, compos\u00e9es de toutes les informations d\u00e9tenues par l’entreprise et collect\u00e9es directement \u00e0 partir des interactions avec les clients et les utilisateurs, constituent une ressource cruciale pour le d\u00e9veloppement de strat\u00e9gies marketing cibl\u00e9es et personnalis\u00e9es. Bien que par le pass\u00e9 l’abondance de donn\u00e9es tierces disponibles \u00e0 l’achat ait pu masquer la valeur des donn\u00e9es de premi\u00e8re partie, il est aujourd’hui imp\u00e9ratif pour les entreprises de tirer pleinement parti de ces informations pour construire un avantage concurrentiel. <\/p>\n

Les donn\u00e9es de premi\u00e8re partie ne se limitent pas uniquement aux informations personnelles des utilisateurs, mais incluent un large \u00e9ventail de donn\u00e9es g\u00e9n\u00e9r\u00e9es par les interactions avec les canaux num\u00e9riques de l’entreprise, telles que le comportement de navigation sur le site web suivi via des outils comme Google Analytics. Ces donn\u00e9es, lorsqu’elles sont utilis\u00e9es de mani\u00e8re \u00e9thique et conform\u00e9ment aux r\u00e9glementations en vigueur, peuvent se transformer en puissants leviers pour l’optimisation des campagnes publicitaires et le ciblage avanc\u00e9.<\/strong><\/p>\n

Un \u00e9l\u00e9ment cl\u00e9 de l’efficacit\u00e9 des strat\u00e9gies bas\u00e9es sur les donn\u00e9es de premi\u00e8re partie est la mise en \u0153uvre d’un syst\u00e8me d’identification utilisateur persistant, connu sous le nom de \u00ab persistent user ID \u00bb. Cette technologie surmonte les limitations impos\u00e9es par l’efficacit\u00e9 r\u00e9duite des cookies de suivi et des pixels traditionnels en offrant une m\u00e9thode plus stable et fiable de reconnaissance des utilisateurs \u00e0 travers diff\u00e9rents points de contact et sessions. L’ID utilisateur persistant peut \u00eatre d\u00e9riv\u00e9 de diverses sources, telles que les hachages d’e-mails ou les identifiants g\u00e9n\u00e9r\u00e9s par des techniques d’empreinte probabiliste. De plus, l’exploitation de l’ID utilisateur r\u00e9trospectif peut r\u00e9cup\u00e9rer et associer les actions pass\u00e9es d’un utilisateur, am\u00e9liorant consid\u00e9rablement la pr\u00e9cision du ciblage. <\/p>\n

L’utilisation de cette technologie facilite la cr\u00e9ation de clusters d’audience bas\u00e9s sur des comportements, des int\u00e9r\u00eats et des interactions ant\u00e9rieures sp\u00e9cifiques<\/strong>, permettant l’utilisation d’algorithmes d’intelligence artificielle pour enrichir et segmenter davantage ces donn\u00e9es. Cette approche am\u00e9liore non seulement la personnalisation des campagnes publicitaires, mais permet \u00e9galement des strat\u00e9gies de port\u00e9e cibl\u00e9es pour intercepter de nouveaux clients \u00e0 fort potentiel en exploitant les informations de premi\u00e8re partie pour identifier des profils similaires \u00e0 ceux des clients existants.<\/strong><\/p>\n

Malgr\u00e9 les perceptions d’une pr\u00e9tendue fin des strat\u00e9gies bas\u00e9es sur les lookalikes, les entreprises continuent de b\u00e9n\u00e9ficier de m\u00e9thodes \u00e9volu\u00e9es telles que les audiences pr\u00e9dictives ou les extensions d’audience, qui repr\u00e9sentent l’\u00e9volution naturelle du concept de lookalike dans un contexte o\u00f9 les donn\u00e9es de premi\u00e8re partie jouent un r\u00f4le central. Des plateformes telles que LinkedIn et Google ont introduit des algorithmes avanc\u00e9s qui exploitent les donn\u00e9es de premi\u00e8re partie pour am\u00e9liorer ces strat\u00e9gies, d\u00e9montrant l’efficacit\u00e9 de telles approches dans le contexte des campagnes publicitaires modernes.<\/strong><\/p>\n

Parall\u00e8lement \u00e0 la transformation des strat\u00e9gies de ciblage, il devient essentiel d’adopter de nouvelles m\u00e9thodes de mesure des performances et d’attribution des conversions.<\/strong> <\/p>\n

Dans ce contexte, les Marketing Mix Models<\/strong> \u00e9mergent comme une solution efficace pour \u00e9valuer l’impact incr\u00e9mental des campagnes, offrant aux entreprises la capacit\u00e9 de mesurer avec pr\u00e9cision le retour sur leurs initiatives marketing, comme le d\u00e9montre l’exp\u00e9rience men\u00e9e par Pace.<\/p>\n

Mod\u00e8le de Marketing Mix<\/h2>\n

Les Marketing Mix Models<\/strong> (MMM) sont un pilier fondamental dans le domaine de l’analyse marketing, offrant une vue d\u00e9taill\u00e9e et quantitative de l’efficacit\u00e9 des diff\u00e9rentes actions marketing sur les indicateurs cl\u00e9s de performance, tels que les ventes. Ces mod\u00e8les abordent un dilemme historique en marketing, \u00e9loquemment exprim\u00e9 par John Wanamaker : \u00ab La moiti\u00e9 de mon budget publicitaire est gaspill\u00e9e, mais je ne sais pas laquelle. \u00bb <\/p>\n

Gr\u00e2ce \u00e0 l’utilisation des MMM, les entreprises cherchent \u00e0 dissiper cette incertitude en optimisant l’allocation des ressources publicitaires pour maximiser le retour sur investissement.<\/p>\n

Au cours des derni\u00e8res d\u00e9cennies, l’industrie du marketing num\u00e9rique a connu une \u00e9volution significative, port\u00e9e par l’adoption croissante de mod\u00e8les statistiques avanc\u00e9s. Cette tendance repose sur trois piliers principaux : une expansion remarquable des capacit\u00e9s de calcul, un acc\u00e8s sans pr\u00e9c\u00e9dent \u00e0 de vastes ensembles de donn\u00e9es, souvent disponibles en temps quasi r\u00e9el, et un engagement croissant des entreprises envers une culture de prise de d\u00e9cision bas\u00e9e sur les donn\u00e9es.<\/strong> Dans ce contexte, les MMM ont \u00e9volu\u00e9, int\u00e9grant des m\u00e9thodologies \u00e9conom\u00e9triques \u00e9tablies avec des innovations issues de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique.<\/strong> <\/p>\n

La combinaison de mod\u00e8les \u00e9conom\u00e9triques, d\u00e9velopp\u00e9s \u00e0 l’origine dans les ann\u00e9es 1960, avec des algorithmes de ML et d’IA repr\u00e9sente une avanc\u00e9e significative. Cette approche hybride minimise non seulement le risque d’erreur humaine, garantissant des r\u00e9sultats d’analyse plus pr\u00e9cis et fiables, mais r\u00e9duit \u00e9galement drastiquement le temps n\u00e9cessaire au traitement et \u00e0 l’interpr\u00e9tation des donn\u00e9es. <\/p>\n

Alors que par le pass\u00e9, l’analyse des r\u00e9sultats d’un Marketing Mix Model pouvait prendre jusqu’\u00e0 six mois, voire un an, l’adoption des techniques de ML et d’IA permet d\u00e9sormais d’effectuer ces analyses sur une base mensuelle. Cela transforme les MMM en outils d’analyse extr\u00eamement puissants, capables de fournir des informations op\u00e9rationnelles dans un d\u00e9lai consid\u00e9rablement r\u00e9duit, et facilite l’adoption de strat\u00e9gies marketing agiles, o\u00f9 les d\u00e9cisions peuvent \u00eatre prises et adapt\u00e9es rapidement en r\u00e9ponse \u00e0 l’\u00e9volution de la dynamique du march\u00e9. <\/p>\n

Comment fonctionnent les Marketing Mix Models et quelles informations ils nous donnent<\/h2>\n

Les Marketing Mix Models repr\u00e9sentent une m\u00e9thodologie analytique avanc\u00e9e et fondamentale dans le domaine du marketing quantitatif, con\u00e7ue pour mesurer et isoler l’effet de divers facteurs sur les ventes d’une marque, permettant ainsi une identification pr\u00e9cise des composants qui contribuent \u00e0 l’augmentation des ventes. Cette approche analytique permet aux entreprises de comprendre en d\u00e9tail quelle part des ventes est attribuable \u00e0 des actions marketing sp\u00e9cifiques et quels \u00e9l\u00e9ments ne sont pas sous leur contr\u00f4le direct. <\/p>\n

La polyvalence des MMM en fait des outils pr\u00e9cieux pour analyser un large \u00e9ventail de variables qui influencent les ventes, tant dans le contexte du marketing en ligne que hors ligne. Ils prennent en compte non seulement les activit\u00e9s marketing directement quantifiables, telles que la publicit\u00e9 sur divers canaux, mais aussi celles qui sont moins tangibles et difficiles \u00e0 attribuer \u00e0 un co\u00fbt sp\u00e9cifique, comme les promotions et les \u00e9v\u00e9nements. Il est \u00e9galement important de noter la capacit\u00e9 de ces mod\u00e8les \u00e0 prendre en compte des facteurs exog\u00e8nes \u2013 tels que l’inflation \u2013 qui peuvent impacter les ventes ind\u00e9pendamment des strat\u00e9gies marketing mises en \u0153uvre. <\/p>\n

En isolant les effets de chaque variable, les MMM fournissent des informations pr\u00e9cieuses sur la contribution incr\u00e9mentale d’actions marketing sp\u00e9cifiques au revenu global. Par exemple, une entreprise pourrait constater que 92 % de l’augmentation du chiffre d’affaires est attribuable aux activit\u00e9s de marketing imprim\u00e9, obtenant ainsi une \u00e9valuation quantitative de l’efficacit\u00e9 de ce canal. Dans le m\u00eame temps, les mod\u00e8les sont capables de \u00ab nettoyer \u00bb l’effet des variables non li\u00e9es au marketing, offrant une vue plus claire et plus nette de l’impact des actions marketing sur les ventes. <\/p>\n

Un avantage crucial de l’utilisation des MMM est la capacit\u00e9 \u00e0 d\u00e9terminer l’allocation optimale du budget publicitaire entre les canaux marketing, maximisant ainsi l’incr\u00e9mentalit\u00e9. Cela se traduit par une gestion plus efficace des ressources marketing, permettant aux entreprises d’optimiser les retours sur investissements publicitaires et d’adapter strat\u00e9giquement leurs campagnes en fonction de l’efficacit\u00e9 de chaque canal. <\/p>\n

En r\u00e9sum\u00e9, les MMM offrent :<\/p>\n