Pourquoi les publicités à faible visibilité pourraient être plus performantes que les publicités à forte visibilité – grâce à l’IA
L’IA et l’apprentissage automatique bouleversent la publicité numérique telle que nous la connaissons, apportant avec eux de nouvelles connaissances sur les performances publicitaires.
L’une des découvertes les plus convaincantes est que les placements à faible visibilité, traditionnellement considérés comme moins efficaces, peuvent souvent donner de meilleurs résultats que leurs équivalents à forte visibilité. Ces placements, lorsqu’ils sont achetés au bon moment, capitalisent sur les forces des algorithmes pilotés par l’IA qui analysent une vaste gamme de signaux au-delà de la simple visibilité.
Par exemple, les publicités à faible visibilité peuvent être plus performantes que les placements à forte visibilité dans les campagnes ciblant des objectifs à faible impact, tels que les conversions ou les achats. L’IA analyse les données contextuelles, le comportement des utilisateurs et le timing, aidant ainsi les annonceurs à atteindre leurs objectifs de performance plus efficacement que les stratégies d’achat publicitaire traditionnelles qui donnent la priorité à une visibilité élevée.
Ces informations remettent en question les hypothèses de longue date des fournisseurs tiers qui mesurent souvent le succès des publicités en se basant uniquement sur la visibilité, en montrant que c’est la bonne combinaison du contexte, de l’audience et du moment qui donne des résultats, et pas seulement le fait que la publicité soit visible pendant une période donnée.
Un taux de visualisation élevé n’est pas toujours synonyme de meilleures publicités – voici pourquoi
Un taux de visualisation élevé a longtemps été perçu comme un gage de qualité dans le domaine de la publicité, mais l’intelligence artificielle prouve que ce n’est pas toujours le cas. L’hypothèse selon laquelle une publicité à forte visibilité entraîne automatiquement de meilleures performances est trompeuse, en particulier dans les campagnes ayant des objectifs plus spécifiques.
Lorsque vous ciblez des audiences dans le bas de l’entonnoir, où les conversions comptent plus que les impressions, les emplacements à faible visibilité peuvent être plus performants. Par exemple, les publicités diffusées dans des emplacements non privilégiés peuvent tout de même toucher les bons utilisateurs au bon moment et générer l’action souhaitée.
Il est important de comprendre que la visibilité, mesurée par des paramètres simples tels que la durée pendant laquelle une publicité est visible, ne donne pas une image complète de la situation.
L’engagement de l’utilisateur, le contexte et la pertinence sont des indicateurs plus puissants de l’efficacité d’une publicité, et les algorithmes d’apprentissage automatique permettent d’identifier ces opportunités cachées.
Les normes d’attention de l’IAB pourraient être un pas dans la mauvaise direction
L’Interactive Advertising Bureau (IAB) prend des mesures pour normaliser les mesures de l’attention, ce qui a suscité un débat parmi les annonceurs.
En collaboration avec le Media Rating Council, l’IAB prévoit d’accréditer des fournisseurs de mesures de l’attention et d’élaborer des lignes directrices pour rationaliser la manière dont l’attention est mesurée sur les différents canaux.
Bien que cet effort vise à aider les annonceurs à prendre des décisions plus éclairées, il est à craindre que la normalisation ne simplifie à l’excès la nature complexe des mesures de l’attention, à l’instar de ce qui s’est passé avec les normes de visualisation.
Les annonceurs craignent de perdre en souplesse dans ce processus, en particulier lorsque les mesures de l’attention impliquent diverses méthodes de mesure telles que les mouvements de la souris, l’oculométrie ou les durées d’engagement. La simplification de ces mesures en une norme unique risque d’ignorer des nuances essentielles et d’avoir un impact sur la capacité à personnaliser les stratégies en fonction des différents objectifs de la campagne.
Ce que vous devez savoir sur les nouvelles normes d’attention de l’IAB
Le groupe de travail sur la mesure de l’attention de l’IAB, en collaboration avec le Media Rating Council, a lancé une initiative visant à accréditer les fournisseurs de mesures de l’attention et à publier des lignes directrices complètes, afin d’aider les annonceurs à mesurer l’attention de manière cohérente sur les différentes plateformes et avec les différents partenaires.
Le défi consiste ici à maintenir la flexibilité tout en évitant les pièges d’une simplification excessive.
Comme dans le cas des mesures de visibilité, on craint que le fait de réduire l’attention à une norme unique ne supprime la capacité d’adaptation dont les annonceurs ont besoin pour répondre aux exigences uniques de leurs campagnes. Si des mesures uniformes peuvent être pratiques, elles risquent de ne pas tenir compte des complexités qui déterminent les performances de la publicité moderne.
Le danger d’une trop grande simplification des mesures de l’attention
Si les mesures de l’attention sont traitées de la même manière que les mesures de la visibilité dans le passé, les campagnes risquent d’être confrontées à une exigence rigide de « forte ou faible attention ». Une simplification excessive peut être préjudiciable dans ce cas, car elle peut faire manquer des occasions d’améliorer les performances.
Les annonceurs risquent de négliger d’autres indicateurs de performance clés tels que le CPA (coût par acquisition) et le ROAS (retour sur investissement publicitaire).
Ces indicateurs, qui sont souvent de meilleures mesures du succès d’une campagne, pourraient être minimisés si l’on se concentre trop sur les scores d’attention. Une vision étroite de l’attention pourrait conduire à une augmentation des coûts (rendement) et à une réduction de l’offre, ce qui nuirait en fin de compte aux performances de la campagne.
Pourquoi les mesures de visibilité n’ont jamais été conçues pour tout mesurer
Les mesures de visualisation ont été introduites pour résoudre un problème très spécifique : s’assurer que les publicités achetées par le biais de canaux programmatiques étaient effectivement visibles sur la page. Au début de la publicité numérique, la fraude et les publicités non visibles étaient un fléau pour le secteur, et la visualisation permettait de se prémunir contre les dépenses inutiles.
Mais la visibilité, par nature, ne résout qu’une partie de l’équation. Si elle permet de s’assurer qu’une publicité apparaît devant un utilisateur, elle ne garantit pas que la publicité captera son attention ou suscitera son engagement.
Les mesures de l’attention, en revanche, sont beaucoup plus complexes. Ils vont au-delà du placement et prennent en compte des facteurs tels que la capacité de la création à susciter l’intérêt, l’état d’esprit de l’utilisateur et le contexte environnant.
La visualisation nous a sauvés de la fraude publicitaire, mais ce n’est pas tout.
La visualisation a permis de résoudre le problème de la fraude publicitaire en s’assurant que les publicités étaient effectivement visibles à l’écran par les utilisateurs, évitant ainsi aux annonceurs de payer pour des impressions qui n’avaient aucune chance d’être vues. C’est devenu une mesure de protection par défaut dans la publicité programmatique, ce qui a permis de réduire la fraude et d’améliorer la transparence.
Les mesures de l’attention, en revanche, posent des problèmes différents. Il n’y a pas de problème endémique de « fraude à l’inattention » comme c’était le cas avec les publicités non visibles.
L’attention implique une combinaison de facteurs tels que la qualité de la création, la pertinence et l’état d’esprit de l’audience – des éléments que les mesures de visibilité ne peuvent pas mesurer. Alors que la visibilité a résolu un problème, l’attention nécessite une approche plus nuancée.
Ne vous fiez pas uniquement aux scores d’attention – voici ce qu’il vous manque
Trop se concentrer sur les scores d’attention peut se retourner contre vous, car une dépendance excessive peut limiter artificiellement l’offre publicitaire et faire augmenter les coûts sans pour autant produire de meilleurs résultats. Le rendement peut augmenter en raison d’un inventaire restreint, mais cela n’équivaut pas nécessairement à une meilleure performance de la campagne.
Les annonceurs peuvent encore obtenir de bons résultats en utilisant d’autres mesures telles que le CPA (coût par acquisition) et le ROAS (retour sur investissement publicitaire), même si les scores d’attention ne sont pas maximisés. L’essentiel est de trouver un équilibre, en utilisant les mesures d’attention comme un élément d’une stratégie de performance plus large, plutôt que comme la seule mesure du succès.
Pourquoi la mesure de l’attention est bien plus compliquée que celle de la visibilité
La mesure de la visibilité est simple : 50 % des pixels d’une publicité doivent être visibles à l’écran pendant au moins une seconde continue. L’attention, en revanche, est une mesure beaucoup plus complexe. Elle peut être mesurée à l’aide de divers indicateurs tels que le mouvement de la souris, le temps de survol du curseur, l’oculométrie et même l’engagement de l’utilisateur à l’égard de la publicité.
C’est cette diversité qui rend la normalisation difficile. Contrairement à la visibilité, qui applique une norme simple et universelle, l’attention implique des points de données plus nuancés et variables qu’il est plus difficile de mesurer de manière cohérente entre les plateformes et les formats publicitaires.
Cette complexité oblige les annonceurs à ne pas se contenter d’un seul indicateur, mais à prendre en compte plusieurs facteurs pour évaluer l’efficacité de leurs publicités.
La standardisation des mesures de l’attention pourrait simplifier à l’extrême vos campagnes
La normalisation des mesures de l’attention nécessitera probablement des compromis, que ce soit au niveau de la complexité des données collectées ou de l’échelle à laquelle elles peuvent être utilisées. Par exemple, bien que l’oculométrie soit très utile pour comprendre l’attention, elle est souvent considérée comme invasive et il est peu probable qu’elle soit largement adoptée.
Les systèmes à participation volontaire peuvent limiter l’étendue des données disponibles, ce qui réduit leur évolutivité.
La complexité de la mesure de l’attention signifie que les annonceurs devront être prudents avant d’adopter une norme unique, car cela pourrait priver les campagnes de la flexibilité nécessaire pour répondre aux divers comportements du public et formats publicitaires.
Pourquoi essayer de catégoriser l’attention peut faire plus de mal que de bien
Réduire les mesures de l’attention à des catégories simplistes telles qu’une attention « élevée » ou « faible » risque de simplifier à l’excès les divers facteurs qui déterminent l’engagement des consommateurs. Les intérêts, le mode de vie et l’état d’esprit du public varient considérablement et ne peuvent pas être facilement divisés en catégories binaires.
La technologie programmatique d’aujourd’hui fournit aux annonceurs les outils nécessaires pour mieux gérer ces complexités, bien au-delà de ce qu’offraient les premières normes de visualisation. Mais en essayant de normaliser les mesures de l’attention de manière trop rigide, on risque d’ignorer ces progrès et de limiter la capacité d’adaptation dont disposent aujourd’hui les annonceurs.
Comment des mesures d’attention dynamiques et flexibles peuvent transformer vos publicités
Les annonceurs qui traitent les mesures de l’attention comme des données dynamiques et flexibles, et non comme des exigences binaires, ont tout à y gagner. L’attention n’est qu’un des nombreux éléments qui influencent le succès d’une campagne, et son importance peut varier en fonction de la création, du comportement de l’utilisateur et des objectifs de la campagne.
Par exemple, une publicité conçue pour capter l’attention grâce à des visuels accrocheurs peut réussir même si les spectateurs ne la regardent qu’une seconde.
Une exigence rigide de forte attention pourrait empêcher les annonceurs d’utiliser de telles créations dans leurs campagnes, limitant ainsi leur impact potentiel.
Laissez la flexibilité des tests de mesure de l’attention déterminer le succès de votre publicité.
Les annonceurs doivent avoir la liberté de tester différentes mesures de l’attention sans être confinés à une norme unique. En laissant les fournisseurs de technologies publicitaires expérimenter différentes méthodes, les annonceurs peuvent optimiser leurs campagnes en fonction de plusieurs facteurs, notamment les éléments créatifs, le ciblage et le comportement de l’audience.
Les tests flexibles aident les annonceurs à affiner leurs campagnes et à trouver le bon équilibre entre l’attention, l’engagement et la conversion, ce qui permet d’améliorer les performances des différents indicateurs.
Comment l’IA et les publicités pilotées par les données façonnent l’avenir des mesures de l’attention
Les algorithmes pilotés par l’IA offrent aux annonceurs la possibilité d’exploiter plusieurs définitions de l’attention, créant ainsi des opportunités d’optimiser les campagnes d’une manière que les mesures standardisées ne peuvent pas. En incorporant une variété de solutions provenant de différents fournisseurs, les annonceurs peuvent évaluer les campagnes sous plusieurs angles et ajuster leurs stratégies en conséquence.
En fin de compte, cela permet de mieux comprendre le comportement des consommateurs, de sorte que les annonceurs peuvent expérimenter avec la création, le placement et le ciblage pour maximiser les résultats.
Comment amplifier vos publicités en intégrant les mesures de l’attention dans les algorithmes d’IA ?
Plutôt que de considérer les mesures d’attention comme une exigence autonome, les annonceurs devraient les intégrer dans des algorithmes d’achat pilotés par l’IA – permettant aux annonceurs d’exploiter pleinement les capacités de la prise de décision pilotée par les données, permettant en fin de compte des optimisations de campagne plus précises basées sur des données en temps réel.
L’intégration de l’attention dans les processus d’achat publicitaire alimentés par l’IA permet aux annonceurs d’utiliser les signaux les plus pertinents pour chaque campagne, ce qui les aide à atteindre leurs objectifs de performance avec une plus grande efficacité.
Dernières réflexions
Vous fiez-vous à des mesures obsolètes qui limitent le potentiel de votre marque ? Il est temps de dépasser les normes rigides et d’exploiter des stratégies d’attention plus dynamiques et plus souples. Comment allez-vous adapter votre approche pour tirer parti de toute la puissance des informations pilotées par l’IA ?
