La contextualisation à l’heure du « Subprime Attention Crisis »

Depuis quelques jours, les réseaux sociaux professionnels relaient le livre choc  » Subprime Attention Crisis » de Tim Hwang, un ancien Googler. Sans être une véritable surprise, les annonceurs et les agences ont depuis longtemps constaté, de manière souvent empirique, la faiblesse de l’impact des datas utilisateur sur leur ROI. Un ciblage qui se dit toujours plus précis devant répondre à une soi-disant demande des annonceurs a fait la fortune des GAFA. La supercherie est bien rodée et les croyances bien ancrées :

data sociodémographique = pertinence = amélioration du ROI

Ainsi une campagne qui ne fonctionnerait pas ne serait pas le fait du réseau, des emplacements choisis, du format publicitaire mis en œuvre, mais uniquement d’un ciblage mal pensé par l’annonceur lui-même. Ainsi, il suffit de vendre plus de données, plus cher, pour tromper tout le monde et cacher la triste réalité : un inventaire de mauvaise qualité, une absence totale de créativité, une approche brand safety toute relative et un pourcentage toujours plus fort d’impressions qui ne seront jamais vues.

Alors parler de contextualisation publicitaire dans un monde conduit par la donnée, est souvent vu comme une approche rétrograde d’un autre temps. Mais la réalité est toute autre, on doit réapprendre à respecter l’internaute, on doit surtout lui foutre la paix. Si cette course à la data qui a des faux airs de Big Brother d’Orwel n’avait pas eu lieu, on aurait été épargné par le fléau du cookie-concent et les affres du RGPD ! Tout ça pour des bribes d’informations très souvent inutiles, qui n’ont que peu d’impact sur l’acte d’achat ou l’engagement des clients / utilisateurs.

Par contre, on doit imaginer des publicités plus user friendly, créer des inventaires brand safety par nature, comme ceux des sites de presse traditionnel (le réseau des 47 sites de la Presse Quotidienne Régionale géré par 366 par exemple). Inventer les outils d’analyse lexicale de demain, exploiter les technologies de machine learning, afin d’affiner toujours plus la contextualisation des publicités. Tout ceci nous permettra de sortir par le haut et de redonner à la publicité ses lettres de noblesse.

Olivier Schaal

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