Weborama intègre l’IA générative à ses solutions de ciblage contextuel

Weborama, qui s’est spécialisée  ces dernières années dans les technologies d’analyse sémantique appliquées à la publicité, a annoncé mardi 26 mars le lancement d’une nouvelle solution de ciblage contextuel intégrant l’IA générative, baptisée Webomind. Celle-ci, à l’état de prototype fonctionnel, fonctionne pour le moment en service managé, avant un passage en mode SaaS pour un usage en self-service. Elle est actuellement testée sur plusieurs modèles de langage du marché afin de déterminer ce qui fonctionne le mieux pour ses objectifs. 

Analyser un brief et faire correspondre des audiences contextuelles

Webomind dispose d’une brique générative destinée à faciliter la construction des briefs à partir d’un prompt, et d’une brique d’analyse sémantique dotée de nouvelles capacités d’analyse du langage naturel, qui va augmenter la précision du ciblage en utilisant des phrases complexes pour détecter un contenu affinitaire. A la clé, plus de volume et donc de reach sur les audiences contextuelles. Pour l’instant, Webomind s’ajoute à la suite de solutions proposées par Weborama. 

Concrètement, l’interface permet aux utilisateurs (annonceurs, agences médias) d’entrer un brief ou leur problématique de campagne en langage naturel, et d’obtenir une réponse qui peut être séquencée selon les besoins. Pour chaque élément ainsi généré, ils obtiennent une sélection d’URL de pages web en proximité sémantique, tirées des 250 millions d’URL de la base de données de Weborama et activables directement pour leur campagne, l’outil étant branché à la technologie programmatique de Weborama. Une manière de créer des segments ad hoc en un minimum de temps. A chaque URL est associé un score d’affinité et un aperçu du texte de la page. 

“Cela comporte trois avantages pour les responsables marketing : la productivité, la précision, et le reach. Attaquer le contenu web avec une phrase au lieu de mots-clés permet d’accéder à un degré de finesse dans le ciblage impossible à atteindre simplement avec des combinaisons de mots-clés”, explique Antoine Bsaibes, head of tech & services chez Weborama.” 

L’IA générative au service de la logique contextuelle

La solution a été testée en situation réelle sur une campagne pour la start-up YourArt, une place de marché d’art en ligne ouverte aux artistes amateurs. Son président est Maurice Lévy, le VP Product Stéphane Lévy, et leur family office détient également Weborama. La CEO de la structure, Laurence Bonicalzi, cherchait à comprendre les motivations des artistes amateurs pour les adresser. Selon elle, Webomind a “permis d’allier finesse et inventaire”. “Sur YourArt, il y a plein de choses que la phase générative a révélées, comme l’art thérapie par exemple. Et sans l’assistance de l’IA pour la compréhension du langage naturel, cela aurait pris une demie-journée pour créer un seul segment d’audience contextuelle”, ajoute Alain Lévy, CEO de Weborama, interrogé par mind Media. 

Si la phase générative est la plus représentative de ce qui se fait actuellement dans les interfaces conversationnelles du type ChatGPT, l’intégration de l’IA dite “générative” est bel et bien présente également dans la partie recommandation de ciblage de l’outil. En effet, cette IA sémantique s’appuie sur les nouvelles technologies de “GPT” (generative pre-trained transformers) apparues en 2018, qui sont un type de grands modèles de langage (LLM) aujourd’hui synonymes d’IA générative, et qui s’appuient sur l’architecture des “transformers”. Ces IA modélisent le langage en le “vectorisant”, les suites de mots étant représentées mathématiquement par des vecteurs, avec toutes les relations entre les vecteurs que l’on peut imaginer dans une grammaire et un vocabulaire. On se trouve dans le domaine du deep learning. “Les URL sont comme des mots, on peut donc aussi les vectoriser, explique Stéphane Lévy, directeur data science chez Weborama. La recherche par vecteurs va donner plus de résultats, de vecteur à vecteur.”

Répondre aux stratégies cookieless

Le développement de Webomind, qui s’est appuyé sur des développements antérieurs en interne, a demandé six mois de travail en data science, puis huit mois pour construire le prototype. Il a également mobilisé l’équipe produit. De manière générale, Weborama consacre entre 8 et 10 millions par an à la R&D, soit plus de 20 % de son chiffre d’affaires, nous indique la société. 

L’IA sémantique sert naturellement la technologie de ciblage contextuel développée par Weborama, qui répond en partie aux nouveaux besoins de l’ère cookieless. La société est néanmoins active sur les autres alternatives aux cookies que sont l’API Topics de Privacy Sandbox, le ciblage panéliste (en partenariat avec Implcit), et les identifiants uniques. Sur ce dernier point, Weborama réalise des tests avec first.id pour faire du retargeting média, et discute avec id5 et Utiq. La société travaille en outre avec Epsilon (groupe Publicis) aux États-Unis, depuis quatre ans, pour enrichir ses 350 millions d’identifiants Core ID avec des signaux sémantiques en créant des segments sur mesure.