Émilie Carcassonne (Nielsen Marketing Cloud) : “Le ciblage contextuel est une régression majeure”

Quels impacts avez-vous constatés dans votre activité, à la suite de l’entrée en vigueur du RGPD et à l’approche du règlement ePrivacy ?

Nous avons observé une baisse du volume de données disponibles au sein de notre data eXchange entre fin décembre 2017 et fin mai 2018, notamment parce que quelques éditeurs de renom ont préféré stopper la monétisation de leurs données via des tiers, afin d’éviter tout risque à la suite de l’entrée en vigueur du RGPD. Cette baisse est maîtrisée, elle n’est pas irréversible et ne concerne pas les données les plus stratégiques. Nous sommes un grand nombre d’acteurs travaillant avec les données éditeurs à subir ces impacts.

Concernant le projet e-Privacy, il est extrêmement difficile de prévoir quelle sera la perte de volume lors du passage de l’opt-out au “hard opt-in”. On s’attend à ce qu’il y ait une déperdition; les estimations d’une baisse de 50 % me semblent plausibles. À noter que Facebook et Google sont moins affectés par ces législations parce qu’ils sont en relation directe avec les internautes. Ils continuent par conséquent d’imposer leurs propres règles du jeu, avec leurs propres méthodes.
 

Est-ce que cette baisse des volumes remet en question le marché de la donnée third party ? 

Si cette déperdition devenait trop importante, le risque majeur est que les fournisseurs de données third disparaissent. Pour l’instant, nous maîtrisons la situation. L’industrie s’est organisée pour l’entrée en vigueur du RGPD, l’IAB a mis en place son framework de plateforme de consentement que nous avons adopté, et tous nos éditeurs sont conformes à date.
 

L’offre de ciblage contextuel se développe, accompagnée parfois de critiques à l’égard de la data third qui enchérirait les campagnes et réduirait leur volume. Qu’en pensez-vous ?

Le ciblage contextuel est une régression majeure potentiellement nuisible à l’expérience utilisateur, à l’image de marque et au ROI. Un exemple : si vous diffusez votre campagne pour Air France en tenant compte seulement du contexte, vous avez toutes les chances de tomber à côté d’un article sur un crash d’avion. Autre exemple : v en utilisant seulement les packs thématiques, vous partirez du principe que seuls les hommes lisent le site de L’Équipe, et vous considérerez que parce que l’internaute lit un article sur une voiture de collection, il pourra se la payer.

Je suis agacée par les arguments de ceux qui disent que le ciblage avec la data augmente le coût des campagnes et ne permet pas d’avoir de reach. Lorsque l’on applique des segments à l’achat média, la cible est forcément plus restreinte, ce qui évite le gaspillage. On peut utiliser des règles combinatoires moins restrictives (“or” au lieu de “and”) tout comme créer des segments issus de la modélisation des profils afin de chercher un reach additionnel. Quant à ceux qui disent que la data est trop chère, c’est bien souvent parce qu’ils se servent des mauvais KPI pour évaluer leurs campagnes : quand on a recours à la data, il faut évaluer l’impact sur l’image de marque et les conversions générées, pas le taux de clic.