Publié à l'origine sur LinkedIn
Depuis une dizaine d'années, voire plus, la planification d'audience s'est concentrée du côté des acheteurs : sur des plateformes programmatiques telles que les DSP, les DMP et les outils de cartographie d'audience sous licence détenus et exploités par les spécialistes du marketing. Les responsables de marque et les planificateurs établissent des profils d'audience, prévoient la portée et modélisent les dépenses au sein d'outils tels que DV360, The Trade Desk et Amazon DSP, où l'activation a effectivement lieu.
Le problème, c’est que ces plateformes ont progressivement réduit leur visibilité globale sur les données d’audience, à mesure que la promesse d’une grande enchère ouverte à toutes les audiences numériques s’estompe et se fragmente sous l’effet des nouvelles innovations. Cela dit, avant l’avènement de la planification programmatique, tout se faisait dans des tableurs : les éditeurs menaient des recherches approfondies, synthétisaient leurs conclusions et allaient à la rencontre des acheteurs là où ceux-ci réfléchissaient à leurs audiences.
Une grande partie de la télévision linéaire et de la radio hertzienne fonctionne encore ainsi : de grands instituts d'études, du côté des vendeurs, fournissent directement aux annonceurs des informations démographiques, comportementales et contextuelles dans le cadre du processus d'appel d'offres. Il ne s'agit pas ici d'attributs hyper-spécifiques tels que « les golfeurs gauchers du Wisconsin », mais d'attributs structurels comme l'âge, le sexe, le revenu, la localisation géographique et la composition du foyer.
L'achat d'espaces publicitaires par les agences va faire basculer la balance dans cette direction.
En quoi consiste exactement la planification d'audience ?
La planification d'audience recouvre en réalité deux fonctions qui vont devenir de plus en plus étroitement liées.
- Définition de l'audience : qui cherchons-nous à atteindre, quelles sont les caractéristiques qui les définissent et quelles sources de données étayent cette définition ?
- Prévisions et répartition : compte tenu de cette audience, de quels espaces publicitaires disposons-nous, quel est leur coût, et comment organiser nos dépenses pour obtenir les résultats escomptés ?
Aujourd'hui, ces deux fonctionnalités ont été intégrées aux plateformes destinées aux acheteurs. Les acheteurs apprécient particulièrement cette solution, car elle leur offre un outil unique et un flux de travail simplifié, accessibles via une seule connexion.
Le compromis, qui passe généralement inaperçu, réside dans le fait que la planification d'audience côté acheteur s'appuie sur des données qui ont été transférées, modélisées et recoupées à plusieurs reprises avant d'aboutir dans l'interface de planification. À mesure que les cookies sont progressivement abandonnés, que les MAID perdent de leur pertinence et que l'identité se fragmente davantage, la qualité des données ne cesse de se dégrader, sans que personne ne s'en aperçoive.
Le rôle du « sell-side »
La vérité, c'est tout simplement que les vendeurs ont toujours disposé de meilleures données brutes. Le problème, c'est que ces données sont stockées dans différents systèmes, ce qui rend difficile toute planification globale :
- Une plateforme ou un entrepôt de données héberge des données de recherche sous licence.
- Une plateforme CDP dispose d'informations sur son audience de première main.
- Le serveur publicitaire gère l'inventaire disponible et les prévisions.
- L'OMS gère les réservations, les blocages et les engagements issus des ventes directes.
- Le SSP offre une vue d'ensemble du marché programmatique en temps réel.
Répondre à un appel d'offres implique de prendre en compte ces quatre aspects. La plupart des vendeurs ne disposent pas d'un outil unique permettant de les regrouper ; ils peuvent avoir recours à un planificateur, à des requêtes SQL et à un tableur. Cette fragmentation a rendu pratiquement impossible pour les acheteurs d'offrir une expérience de planification de qualité aux annonceurs.
Ce qu'apporte l'IA agentique
Les workflows « agentic » sont conçus à cet effet.
Comparez la forme actuelle d'un appel d'offres entrant à celle qu'il pourrait prendre si un agent intervenait dans le processus.
Un acheteur envoie un cahier des charges précisant le profil démographique cible, les centres d'intérêt, les plateformes, le budget et le calendrier. En règle générale, ce cahier des charges est confié à une équipe qui :
- Permet de constituer l'audience à partir des données propres à l'éditeur et des données sous licence.
- Vérifie auprès du serveur publicitaire le nombre d'impressions prévues pour ce segment.
- Consulte l'OMS pour voir ce qui a déjà été enregistré pour ce même article.
- Interroge le SSP pour le remplissage programmatique.
Plusieurs personnes pourraient avoir besoin de plusieurs jours ouvrés pour mener à bien cette mission. La définition de l'audience peut être simplifiée au fur et à mesure, car la création manuelle de segments personnalisés s'avère trop coûteuse et trop fastidieuse, ou parce que les prévisions sont trop difficiles à analyser.
Mais dans un flux de travail géré par un agent, dès réception du brief, l'agent interroge les quatre systèmes en parallèle avant de recommander des audiences issues des données propriétaires, en fonction des paramètres définis par l'acheteur. Il propose ensuite un plan précisant la taille de l'audience, l'inventaire disponible, les prévisions de diffusion, les tarifs et les scores de confiance, le tout en une fraction du temps qu'il faudrait autrement.
La proposition destinée au public correspond au cahier des charges, au lieu d'être adaptée à ce que le planificateur peut créer manuellement, et l'équipe dispose ainsi de plus de temps à consacrer à la stratégie. Tout le monde y gagne.
Pourquoi tout cela est-il important ?
Lorsque cet écart de capacités se comble, les avantages structurels de l'éditeur reprennent le dessus :
- Ces données sont exclusives, proviennent directement de la source et ont fait l'objet d'une licence ou d'un recoupement à la source.
- Les prévisions de stocks proviennent du système de référence, et non d'estimations approximatives.
- Les prix et la disponibilité reflètent des engagements concrets plutôt que des hypothèses de marché.
- La planification multi-formats (publicité directe, programmatique, sélectionnée) gagne en cohérence.
Un éditeur capable de répondre à dix appels d'offres en autant de temps qu'il lui en fallait auparavant pour en traiter trois, avec des audiences définies sur mesure plutôt qu'estimées, devient un partenaire précieux pour l'acheteur. L'expérience de planification simplifiée dont bénéficient les agences grâce aux outils destinés aux acheteurs est désormais accessible du côté des vendeurs, avec des données sous-jacentes de meilleure qualité.
Et le plus intéressant, c'est que les workflows d'audience « agentic » sont déjà en cours de déploiement. Les éditeurs peuvent dès aujourd'hui tirer parti de la création d'audience et des réponses aux appels d'offres optimisées par la technologie « agentic ».
Preuve sur le marché de CTV
Pour comprendre la ruée vers la CTV, il faut commencer par parler de référence. Pendant des décennies, le secteur de la télévision s’est appuyé sur une seule référence : Nielsen. Un seul panel fournissait les chiffres sur lesquels acheteurs et vendeurs s’accordaient pour planifier leurs stratégies, conclure leurs transactions et évaluer leurs performances. Quelles que soient ses lacunes, il s’agissait d’une référence commune pour l’ensemble du marché.
C'est le streaming qui a bouleversé la donne. Aucun organisme unique ne dispose d'une vue d'ensemble couvrant à la fois Netflix, Disney+, Roku, Amazon et YouTube ; chacune de ces plateformes conserve ses propres données d'audience (utilisateurs connectés) et publie ses rapports selon ses propres critères. Le chiffre global s'est fragmenté en plusieurs chiffres distincts. Nielsen ONE, Comscore, VideoAmp et iSpot se font désormais concurrence pour mesurer les mêmes impressions, tandis que les plus grandes plateformes se chargent de plus en plus de mesurer elles-mêmes leur audience.
Pour un annonceur, cela signifie que la planification d’une campagne CTV ne repose plus sur un seul critère commun. Elle commence par la mise en adéquation d’un ensemble de sources de données pour définir l’audience, d’un autre pour lancer la campagne en fonction de celle-ci, et d’un troisième encore pour mesurer les résultats, alors que la plupart de ces sources présentent des divergences. En l’absence de critère commun, l’avantage revient à celui qui dispose des données les plus fiables et de la plateforme permettant de les exploiter.
C'est là l'enjeu réel des mesures prises en début d'année. Voyez ce qui s'est passé au cours du dernier trimestre :
- Walmart a racheté une entreprise spécialisée dans la publicité sur la télévision connectée (CTV), Vibe.co et a également lancé Connect Select, une place de marché dédiée à la télévision en streaming intégrée à la plateforme DSP de Walmart et s'appuyant sur son acquisition de Vizio.
- Pinterest a lancé un produit d'élargissement de l'audience CTV dans le sillage de son acquisition de tvScientific, ouvrant ainsi pour la première fois sa base d'utilisateurs mensuels à l'inventaire de streaming de tiers.
- Meta serait en pourparlers, selon certaines informations, avec Magnite, FreeWheel et des fabricants de téléviseurs afin d'intégrer sa demande dans l'inventaire publicitaire destiné au salon.
- PayPal a lancé Curated Ads, intégrant les données transactionnelles au ciblage et à la mesure sur la télévision connectée (CTV).
- Roku a dévoilé Roku Curate, un réseau de partenaires spécialisés dans les données commerciales comprenant notamment Best Buy Ads, Fandango, Criteo, Fetch, Kroger Precision Marketing et Instacart.
Chacun de ces acteurs se positionne pour devenir le centre de gravité de la planification d'audience pour la CTV, et chacun se distingue par un atout différent : l'intention, les données d'achat, l'identité, les données sur les appareils, les données transactionnelles et les partenaires du « commerce graph ». Pris isolément, aucun de ces signaux n'apporte aux acheteurs tout ce dont ils ont besoin. Les plateformes qui parviendront à regrouper le plus grand nombre de ces signaux au sein d'une interface de planification unique seront celles qui en tireront le meilleur parti.
C'est exactement la même dynamique qui s'est mise en place il y a dix ans. Meta et Google l'ont emporté parce que leurs plateformes d'audience rendaient les achats si fluides que les acheteurs n'avaient plus envie de passer par d'autres canaux. La course à la CTV est une répétition de ce scénario, mais cette fois-ci, le côté vente est mieux placé, car les avantages en matière de qualité des données et d'identité reviennent aux éditeurs et aux plateformes plutôt qu'aux graphes tiers.
Et ensuite ?
Les données deviennent le principal facteur de différenciation de la CTV à mesure que l'inventaire se banalise. L'avantage revient désormais à celui qui détient l'audience, les données et la plateforme de planification qui s'appuie sur celles-ci.
Si la planification d'audience la plus précise et la plus fidèle se fait du côté des vendeurs, le rôle de l'acheteur consiste alors à coordonner les différentes plateformes des vendeurs plutôt qu'à opérer depuis un seul poste côté acheteur.
Trois points à surveiller :
- Quels éditeurs et quelles plateformes unifient leur infrastructure interne derrière une interface unique accessible par les agents, idéalement une interface compatible avec AdCP ou une norme équivalente ? Ce sont eux que les acheteurs considéreront comme indispensables dans leurs stratégies.
- Quelles sociétés holding mettent en place des couches d'orchestration couvrant plusieurs environnements « sell-side » ?
- Quelles grandes plateformes deviennent des pôles de planification d'audience pour le streaming ?
La planification d'audience est restée l'apanage des acheteurs pendant une décennie, car les éditeurs n'étaient pas en mesure de la fournir au rythme exigé par ces derniers. Désormais, ce sont les éditeurs et les plateformes qui considèrent la planification d'audience comme une compétence clé et qui adoptent une IA agentique pour la rendre viable à grande échelle qui deviendront les références autour desquelles les acheteurs organiseront leur stratégie.
