Faut-il changer les mesures d’audience et d’efficacité de la publicité en ligne ?

Les mesures de visibilité et d’efficacité de la publicité en ligne et les modes d’achat qui en découlent sont vivement critiqués par Facebook qui, par l’intermédiaire de son directeur marketing sciences Tony Evans, a appelé fin avril à un “big bang” dans ce domaine. Si la plateforme a évidemment des des intérêts dans cette remise en cause des standards et outils de l’industrie, les questions qu’il soulève correspondent à de réelles problématiques pour le marché. mind Media a interrogé Facebook, Publicis Media, Integral Ad Science, AppNexus et Criteo.

La critique formulée par Tony Evans, directeur marketing sciences EMEA pour Facebook a le mérite de susciter publiquement un débat qui reste encore feutré, voire tabou : les mesures de visibilité, d’audience et d’efficacité de la publicité en ligne ne sont-elles pas dépassés ? “Les écrans ont changé, les habitudes de consommation ont été transformées […]. Les systèmes actuels étaient adaptés aux médias traditionnels, ils sont basés sur le clic, alors que nous pensons qu’ils devraient être basés sur les personnes”, déclarait-il aux Echos vendredi 28 mai.

Dans cette interview, où il appelle à un “big bang des mesures”, il remet en cause plusieurs outils et standards utilisés aujourd’hui par le marché publicitaire. D’abord, les cookies. A partir d’une étude réalisée avec son outil d’analytics Atlas, Facebook affirme que les cookies surestiment la portée d’une campagne de 58 %. De plus, ils ne sont fiables qu’à 51 % concernant le ciblage en sexe et en âge, affirme-t-il sur la base des chiffres Nielsen DAR réalisée à partir des données de Facebook. “L’identification par le cookie fonctionne bien uniquement sur un ordinateur et si une seule personne ne l’utilise”, ajoute François-Xavier Pierrel, responsable de marketing science pour Facebook en Europe du sud.

La plateforme s’attaque aussi au modèle dominant de l’achat en ligne : le CPC, et au modèle d’attribution qui en découle, le last click, qui donne la prime au dernier clic sur un élément publicitaire. “Qu’il vende une paire de chaussures à 20 euros ou un billet d’avion à 5 000 euros l’annonceur mesure souvent de la même manière la contribution et l’attribution de chaque impression, avec des cookies en last click. Il faut mesurer mieux que ça pour être plus cohérent”, explique à mind François-Xavier Pierrel.

Pour faire évoluer ce sujet, le réseau social a développé sa propre solution de mesure d’attribution et a noué deux partenariats avec des prestataires, Visual IQ et Marketshare. Enfin, Facebook discute la notion de visibilité telle qu’elle est définie par l’IAB (50 % de la publicité visible pendant au moins une seconde pour le display). “Elle ne prend pas en compte la spécificité des environnements et correspond aujourd’hui plutôt à une consommation sur desktop”, explique François-Xavier Pierrel.

Un échappatoire ?

Ces critiques – qui pointent également le modèle de son concurrent Google – surviennent alors que la plateforme est critiquée pour son manque de transparence. Après avoir admis plusieurs erreurs dans ses mesures de visibilité fin 2016, elle ne s’est finalement ouverte que partiellement aux mesureurs indépendants de visibilité.

Ses partenariats avec Integral Ad Science, Moat ou encore Comscore les autorisent seulement à établir des mesures de visibilité des publicités à partir des données que veut bien leur transmettre la plateforme. Pour certains observateurs du marché, ce n’est pas un hasard de calendrier. “Les derniers mois ont été compliqués pour Facebook et beaucoup d’annonceurs se posent réellement des questions sur leur position de juge et partie. Ils essaient donc d’attirer l’attention sur d’autres sujets”, analyse Arnaud Lauga, directeur data, technologies et innovations de Publicis Media. Pire, selon nos informations, les données remontées par Integral Ad Science sur la visibilité des publicités sur Facebook sont en-deçà des moyennes du marché.

Même si les annonceurs ne paient que pour les publicités à la visibilité garantie, et qu’ils ne sont donc a priori pas lésés, cela explique en partie pourquoi Facebook critique tant ces standards. C’est aussi une façon pour Facebook de mettre en avant son nouvel outil d’attribution centré sur l’individu logué.

Le marché se prépare à la fin des cookies

Si Facebook a donc intérêt à pointer ces lacunes dans les mesures de performance, il soulève pour autant de vraies problématiques de marché. Concernant le cookie, plusieurs acteurs s’accordent pour reconnaître les limites de ce mode de ciblage. “45 % des parcours d’achat menant à un e-commerçant comprennent au moins deux devices et ne peuvent donc pas être mesurés correctement avec des cookies seuls”, observe ainsi Gilles Giudicelli, directeur de la recherche de Criteo.

“Le cookie perd de sa valeur pour avoir une vue unifiée entre écrans, mais il est réducteur de dire qu’il n’est pas fiable, il l’est quand même à 70-80 % pour des cibles assez larges, par exemples les 18-49 ans”, indique pour sa part Fabien Omont, responsable data et attribution d’AOL. L’autre lacune est sa volatilité, l’internaute pouvant effacer à tout moment les cookies qui lui sont associés. L’évolution prévue en 2018 du cadre réglementaire européen pourrait également lui faire perdre un peu plus de sa valeur.

Face à ces problématiques, les acteurs du marché semblent se préparer à l’ère post-cookie pour aller vers une vue centrée sur l’individu et sa navigation multi-device. AOL s’appuie ainsi sur les données loguées, ainsi que sur celles de Verizon aux Etats-Unis (et bientôt celles de Yahoo quand il sera entièrement intégré) pour améliorer le ciblage basé sur les cookies.

Criteo a pour sa part mis en place Criteo User Graph, qui met en commun les données récoltées grâce au login issu de plusieurs milliers de marchands en ligne, tandis qu’AppNexus a annoncé jeudi 4 mai intégrer un consortium avec notamment LiveRamp, Mediamath et Rocketfuel permettant de mutualiser l’ensemble des données loguées dont disposent ces acteurs.

Vers de nouveaux modèles d’attribution ?

Autre sujet en lien avec l’imprécision du ciblage par cookie, le marché questionne de plus en plus la pertinence des modèles d’attribution utilisés. L’essentiel des campagnes sont achetées en France avec un modèle au last click, où l’impression déclenchant le clic final est survalorisée comparé aux signaux et actions précédentes.

Un système qui ne fonctionne plus selon la plupart des acteurs interrogés, qui lui préfèrent des modèles plus sophistiqués tels que ceux développés par Mazeberry, Visual IQ ou encore Adloop (lire notre dossier sur les prestataires de l’attribution). Le nombre d’annonceurs faisant appel à ces outils semble toutefois encore très limité.

Publicis Media réalise ainsi une à deux fois par an maximum des études d’attribution pour le compte de ses clients. “Cela fait 15 ans que l’on observe que le modèle last click est mauvais et les initiatives pour en changer restent toujours extrêmement marginales sur le marché”, observe également Yann Le Roux, directeur général d’Integral Ad Science France. Pour accélérer ce mouvement, Facebook a débuté en 2017 une série de conférences sur le thème du “Last days of last click”. Ses efforts en la matière suffiront-ils à faire évoluer le marché ? Cela dépendra en partie de sa capacité à regagner la confiance des agences et annonceurs.

Marion-Jeanne Lefebvre