“Le ciblage contextuel est aussi efficace que le ciblage comportemental et plus sûr pour les marques”

Alors que le ciblage comportemental s’était imposé auprès de tous les professionnels de la publicité en ligne, le RGPD et les dernières innovations technologiques en matière d’intelligence artificielle et de machine learning ont changé la donne. Le ciblage contextuel, qui s’appuie sur une analyse granulaire du contenu d’une page web, séduit de plus en plus les annonceurs qui souhaitent que leurs publicités apparaissent dans le meilleur écrin. La question est donc désormais légitime : quelle option choisir, entre ciblage comportemental et ciblage contextuel, pour améliorer les performances des campagnes publicitaires ?

Le ciblage contextuel soutient la comparaison face au ciblage comportemental

Le ciblage comportemental consiste à identifier et analyser le comportement d’un internaute afin de lui proposer une publicité adaptée. Mais ce “tracking” peut, dans une certaine mesure, être considéré comme intrusif puisqu’il repose sur la collecte de données ayant trait au comportement de navigation de l’utilisateur (recherches passées, pages visitées…). Et l’entrée en application du RGPD, en imposant le consentement explicite de l’utilisateur, limite cette pratique.

Par opposition, le ciblage contextuel est un placement publicitaire moins intrusif. Et pour cause, celui-ci expose le consommateur à du contenu publicitaire en lien avec la page qu’il est en train de consulter, connectant ainsi le bon message au bon individu, au bon moment. L’avantage principal du ciblage contextuel réside dans le fait qu’il n’est pas fondé sur les données des utilisateurs, mais sur le contenu d’une page web. De surcroît, il réduit la possibilité que des publicités soient affichées sur un trop grand nombre de sites dont l’univers ne correspond pas à la marque, ce qui in fine augmente la qualité perçue de l’inventaire de l’éditeur du point de vue de l’annonceur.

Le retour en force du ciblage contextuel sémantique

Le ciblage sémantique contextuel peut être considéré comme un mélange entre le branding traditionnel et le reciblage publicitaire, en ce sens que le retargeting vise la performance des acheteurs en ligne et leur historique d’achat, tandis que le ciblage sémantique se veut plus généraliste. Certains professionnels du marketing constatent des taux de clics et/ou de conversion beaucoup plus élevés grâce à la mise en œuvre d’un ciblage contextuel pertinent. Toutefois, ce dernier peut s’avérer lourd à mettre en place manuellement. Heureusement, il peut être automatisé grâce au ciblage sémantique. En outre, la sémantique joue un rôle clef dans la brand safety : en identifiant le sentiment renvoyé sur une page web (ciblant des personnes, des lieux ou des marques), les annonceurs sont à même de s’assurer que leurs campagnes n’apparaissent pas à côté d’un contenu potentiellement négatif pour leur image.

Le RGPD a probablement encouragé le développement du ciblage contextuel sémantique, même si de nombreux spécialistes du marketing, constatant les limites du ciblage comportemental, n’avaient pas attendu le 25 mai 2018 pour s’y intéresser. La nouvelle réglementation a en revanche obligé les acteurs du secteur à repenser leur façon d’adresser leurs publicités en se passant des données personnelles des utilisateurs.

Le contexte est un vecteur d’engagement pour les consommateurs et un pas vers davantage de brand safety pour les marques

Le contexte est un moyen efficace et personnalisé de diffuser des publicités qui sont directement en lien avec le contenu que le consommateur apprécie. Lorsque les messages sont clairs, pertinents et bien positionnés dans le parcours du client, celui-ci sera plus enclin à être en affinité avec le message publicitaire et en définitive engagé envers la marque. Le consommateur se sent moins traqué (par rapport au reciblage) puisqu’il peut comprendre la pertinence d’une publicité en relation avec le contexte d’une page.

En outre, la brand safety est une très bonne application de l’analyse sémantique du contexte. Ces modèles utilisent des techniques avancées d’apprentissage machine (réseaux neuronaux) et sont capables de détecter précisément si un contenu n’est pas “brand safe”. Concrètement, un algorithme analyse les mots du contenu de la page web : si la probabilité que le contenu porte sur de la pornographie est trop élevée, par exemple, il peut être signalé comme n’étant pas en adéquation avec l’image de la marque.

Le ciblage contextuel présente donc plusieurs avantages. En plus de stimuler l’attention de l’utilisateur sur un sujet spécifique, l’association d’une marque avec un contenu positif et pertinent peut accroître son appréciation. Par conséquent, les acteurs du marché de la publicité en ligne ne doivent pas se contenter d’une approche de type “brand safety”, basée sur l’exclusion du contexte, mais adopter une approche de “brand affinity” reposant sur l’inclusion du contexte. Cette stratégie servira l’objectif des annonceurs, qui ont besoin de mettre en avant leurs valeurs éthiques ou d’établir la confiance envers la marque.