Edouard Dinichert (TripleLift) : “Nous voulons nous positionner auprès de retailers majeurs”

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Arrivé il y a un an et demi en provenance d’Amazon Ads, Edouard Dinichert, rencontré lors des Cannes Lions puis juste avant Dmexco, détaille le positionnement de la SSP sur le retail media, notamment via un partenariat avec Amazon, et l’activation post cookie tiers après le rachat de 1plusX. Il donne aussi sa vision d’un secteur de la vente programmatique de plus en plus concentré et mis sous pression par les walled gardens.
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Edouard Dinichert

Depuis 2022 – Chief revenue officer de TripleLift 

2012 – 2022 – Country head France de la partie médias jusqu’à director, global ad tech sales & services d’Amazon Ads

2005 – 2012 – Media sales manager puis directeur de la régie publicitaire 24/7 Media (groupe WPP)

Quel est aujourd’hui le positionnement global de TripleLift ?

Nous nous sommes longtemps présentés comme une “native SSP”, mais nous nous redéfinissons aujourd’hui comme une “creative SSP” : nous ne sommes pas uniquement une SSP de volume et de tuyaux. Année après année, nous avons proposé des templates dynamiques pour aller au-delà de l’iframe et des standards IAB. Il s’agit là de développer des créations pour les annonceurs, à partir d’un flux de composants (texte, logo, disponibilité du produit, etc.). Avec ce positionnement, nous voulons prendre le contre-pied du marché en proposant de la qualité et en créant de la valeur.

Après l’intégration d’1plusX, vous aviez annoncé le lancement d’une nouvelle fonctionnalité, TripleLift Audiences, pour préparer l’après-cookie tiers. Pouvez-vous expliquer son fonctionnement et comment elle est intégrée par les éditeurs ? 

Le programmatique repose aujourd’hui uniquement sur les cookies tiers, puisque leur volume va se réduire fortement, il n’y aura plus de données directement liées à l’utilisateur, les solutions d’identifiants uniques ne pouvant pas représenter une solution à grande échelle. La plus grande source de données volumétriques sont les milliards de pages des éditeurs pour qui nous travaillons, qui représentent près de 90 % de l’open web. On ne parle plus de “user match” mais de “page match”, à savoir déterminer pour chaque page quelle typologie d’utilisateur est la plus susceptible de la consulter, grâce à du machine learning, à l’utilisation de panels et à l’IA pour créer de nouveaux segments pertinents.

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