Comment Cofidis a expérimenté le ciblage publicitaire sans cookie avec Weborama

Le contexte

Depuis les restrictions plus fortes pour la collecte de cookies par les autorités de régulation et les annonces successives de Google qui travaille à l’exclusion des cookies tiers dans Chrome à partir de fin 2022, Cofidis cherche une alternative efficace au ciblage par les cookies. Jusque-là, la marque réalisait des campagnes d’acquisition uniquement basées sur ce mécanisme. En commençant à tester d’autres techniques de ciblage bien en amont, elle espère établir des comparaisons fiables avec ses campagnes actuelles avec cookies et ainsi être plus agile et plus efficace lors de la transition.

« Dans ses dispositifs de publicité ciblée, Cofidis doit également faire face à un enjeu important : le secteur du crédit personnel et du crédit à la consommation dans lequel la société évolue est soumis à une réglementation très stricte quant à l’utilisation des données personnelles », souligne Jenny Rozycki, traffic manager chez Cofidis.

Les dispositifs mis en place avec son partenaire d’activation média, Weborama, doivent donc à la fois cibler de façon optimale des audiences « appétentes » à ses produits dans un environnement sans cookies tiers, respecter les réglementations sur la vie privée des internautes, et se placer dans une optique de pure acquisition.

Objectifs

Dans ce contexte de test and learn et de contraintes de marché fortes, Cofidis voulait dès 2020 expérimenter de nouvelles façons de cibler. Ses objectifs principaux étaient ici d’identifier les intérêts de ses consommateurs puis de cibler les audiences sensibles à ses produits dans un environnement 100 % sans cookie, dans une logique de pure acquisition. Les KPI retenus portent sur la couverture unique et le CPL (coût par lead), avec un CPL de 100 euros maximum en acquisition, selon les règles d’attribution des ventes personnalisées du client (dossiers refusés non pris en compte et ventes post-view comptabilisées comme des demi-ventes).

Dispositif

Pour parvenir à tirer des enseignements et à les objectiver, Weborama a proposé la mise en place d’un A/B testing de deux campagnes identiques en termes de budget, la première utilisant des segments reposant sur des cookies et la seconde sur des segments contextuels (sans cookie).

La campagne contextuelle a démarré le 28 septembre 2020 et s’est achevée le 14 novembre 2020. La période de la campagne avec cookies servant de référentiel pour la comparaison a eu lieu de début juillet 2020 à fin novembre 2020. Ces deux périodes retenues ont permis de comparer les deux stratégies sur la base du même budget dépensé, tout en poursuivant ensuite la mise en place de campagnes optimisées. Les deux campagnes perdurent d’ailleurs depuis en fil rouge.

L’activation sans cookie a été réalisée à partir de segments contextuels sémantiques créés sur mesure pour la campagne avec l’outil dédié de Weborama, GoldenFish. Les segments sont basés notamment sur l’univers sémantique de la marque, ses concurrents, ses produits, les moments de vie de ses consommateurs et les besoins des consommateurs. « Goldenfish, notre outil propriétaire de ciblage sans cookies et sans ID, est basé sur l’intelligence artificielle sémantique et utilise des algorithmes de traitement du langage naturel (« NLP », pour Natural language processing) et de machine learning, souligne Mykim Chikli, CEO EMEA de Weborama. L’outil identifie les contenus des pages web, les analyse et les classifie dans des segments scorés par rapport à l’affinité de la page, versus un contexte spécifique. La campagne est programmée avec un niveau de granularité important afin d’identifier toutes les niches de performance : plus de 120 stratégies de ciblage ont été activées. »

Au sein de Weborama, trois pôles ont été sollicités : les équipes Activation programmatique, Data scientists et analysts, et Produit. Soit 4 personnes ETP pendant plusieurs mois.

La campagne contextuelle a été diffusée pendant six semaines : elle a donc été optimisée sur une période courte. À l’opposé, la campagne utilisant des cookies était active depuis trois ans en fil rouge, elle bénéficiait donc de performances optimisées sur le long terme.

L’une des difficultés de cette campagne a consisté en l’identification des intérêts des consommateurs dans un environnement totalement sans cookie et leur retranscription en segments sans cookie, ni ID, mais activables facilement. « Avec GoldenFish et notre base de données de plus de 200 millions d’URL, nous avons exploité tout le champ sémantique autour de l’univers de l’annonceur afin d’allier couverture et précision dans la création des segments. Le moteur de recommandation de GoldenFish est efficace dans la découverte de contextes similaires sémantiquement très proches de celui que l’on recherche afin de créer une couverture en gardant une grande précision. Les scores qui identifient l’affinité de la page par rapport au contexte recherché ajoutent un degré de précision supplémentaire », affirme Margarita Zlatkova, head of programmatic advertising chez Weborama.

« Parmi les partis-pris, nous avons décidé d’utiliser des inventaires mobiles et des formats de publicité native pour la campagne contextuelle, à la différence de la campagne avec cookies sur laquelle ces formats ne sont pas présents. Le contextuel sémantique donne la capacité de toucher la totalité des inventaires disponibles en programmatique, à la différence du ciblage via les cookies qui donne accès uniquement à 60 % de ces inventaires. Utiliser les univers mobiles et la publicité native nous ont permis de toucher des prospects supplémentaires », explique Chloé Busson, programmatic audience activation manager chez Weborama, en charge de la gestion opérationnelle de la campagne.

Budget

Le budget exact de ce test n’est pas dévoilé par les deux sociétés, mais il est de l’ordre de quelques dizaines de milliers d’euros. L’achat média a été réparti à 50 % pour la campagne contextuelle et 50 % pour celle avec cookies.

Résultats

Les deux acteurs ne souhaitent donc pas donner les montants exacts investis sur ces deux dispositifs. Mais sur une base fictive de 20 000 euros d’achat média investis équitablement dans chacun des deux dispositifs testés, avec et sans cookie, les résultats obtenus sont les suivants, nous indique Weborama :

*CPA : coût par achat. Données déclaratives de Weborama.

Le coût d’acquisition du contextuel est meilleur avant attribution comparé à celui avec cookies, mais il est moins bon après attribution. Le taux d’attribution de la campagne cookies est de 16 % par rapport aux 11 % obtenu pour le contextuel. Weborama continue d’optimiser le taux d’attribution, notamment sur le mobile qui est plus présent au sein de la campagne contextuelle qu’au sein de la campagne avec cookies.

« Le ciblage contextuel nous a permis d’obtenir une couverture importante et de cibler des inventaires qui ne sont pas disponibles avec des cookies. Le coût d’acquisition de la partie contextuelle est très proche de celui obtenu en cookies, mais sur une période de six semaines de campagne seulement. Le délai de la campagne contextuelle était plus court, nous laissant moins de temps pour l’optimisation, ce qui rend ses bons résultats encore plus significatifs », affirme Margarita Zlatkova (Weborama).

Et après ?

La campagne est maintenant passée en fil rouge et l’équipe programmatique de Weborama est chargée de répartir le budget entre le ciblage par cookies et le ciblage contextuel avec pour objectif de maximiser les résultats. Weborama continue d’optimiser le taux d’attribution, notamment sur le mobile, qui est plus présent au sein de la campagne contextuelle qu’au sein de la campagne avec cookies.

Alors que Cofidis utilisait exclusivement des segments reposant sur les cookies pour ses campagnes d’acquisition, la part du contextuel dans la campagne en fil rouge est désormais de 80 % (contre 20 % pour les cookies).

« Les évolutions ou compléments possibles pour ce type de dispositif consiste à tester nos segments issus de GoldenFish sur un maximum de DSP pour identifier les différences de résultats et les éventuelles complémentarités », souligne Jenny Rozycki (Cofidis). “Nous allons également tester de nouvelles thématiques de ciblage ou les autres alternatives aux cookies tiers que sont l’utilisation de données first party, les FloC ID de Google ou les ID universels”, ajoute Margarita Zlatkova (Weborama).

Enfin il s’agit également de trouver de nouvelles techniques de mesure ne reposant pas sur les cookies tiers, et de les tester, « comme les browser API », qui permettent d’étendre les fonctionnalités proposées par les navigateurs web, indique-t-on chez Weborama.