Depuis plus d'une décennie, les plateformes de gestion des données (DMP) aident les éditeurs à transformer les données d'audience en revenus.
Ils ont relevé un défi de taille : collecter des signaux, constituer des segments et mettre ces audiences à la disposition des annonceurs. Ce modèle fonctionnait à l'époque où la publicité numérique reposait sur le ciblage via les navigateurs, l'activation par cookies et une conception relativement simple du rôle que devaient jouer les données des éditeurs.
Mais ces attentes ont évolué parallèlement à la commodité et à la fiabilité des « jardins clos » et à l'adoption massive des outils d'IA. Ce que l'on attend aujourd'hui des éditeurs est exponentiellement plus important qu'auparavant, et ceux-ci ont besoin d'une infrastructure adaptée pour suivre le rythme.
Les limites des DMP traditionnels
Les DMP traditionnelles destinées aux éditeurs ont vu le jour pour organiser les données d'audience et activer des segments en fonction de la demande. Elles collectent des données, associent les utilisateurs à des signaux, créent des segments et transmettent ces derniers aux serveurs publicitaires, aux SSP, aux DSP et à d'autres systèmes d'activation. Pour de nombreux éditeurs, ce flux de travail reste d'actualité, et les DMP s'avèrent efficaces pour le regroupement d'audiences sur le Web et les processus existants d'opérations publicitaires.
La création d'audiences ne représente désormais qu'une partie des tâches gérées par les éditeurs. On attend d'eux qu'ils sélectionnent des audiences de niche pour les annonceurs, et ce à une vitesse fulgurante sur plusieurs plateformes. L'écosystème dans lequel ils évoluent est devenu plus complexe :
- Identité dans plusieurs frameworks et identifiants alternatifs
- Inventaire omnicanal couvrant le Web, les applications, la télévision connectée (CTV), l'audio et les jeux vidéo
- Collaboration entre annonceurs et médias de distribution sans divulgation des données brutes
- Exigences relatives au partage des données dans le respect de la vie privée
- Enrichissement du signal et adressabilité dans le flux de données
- Flux de travail assistés par l'IA et basés sur des agents pour la planification, la mise en œuvre et l'évaluation
- Des délais de réponse aux appels d'offres plus courts et davantage de demandes d'audiences personnalisées
Chacune de ces exigences repose sur une base solide permettant de comprendre le fonctionnement de l'identité à travers les systèmes, les partenaires et les canaux. Une DMP à elle seule ne suffit pas à répondre à ces exigences. Les éditeurs ont besoin d'une meilleure infrastructure d'identité pour répondre aux attentes des acheteurs.
Ne considérez pas les outils d'audience comme des plateformes d'identité
Les plateformes d'identité et les outils d'audience sont indéniablement liés, mais ils remplissent des fonctions distinctes. Les plateformes d'audience permettent aux éditeurs d'identifier les personnes à inclure dans des segments et les canaux sur lesquels cibler leur audience. Les plateformes d'identité apportent des réponses à des questions plus générales, telles que :
- Qui est cette personne, tous canaux et appareils confondus ?
- Quels liens devrait-il y avoir entre les différents identifiants ?
- Comment collaborer avec nos partenaires sans divulguer nos données brutes ?
- Comment pouvons-nous accompagner les nouvelles stratégies d'activation à mesure que les besoins des acheteurs évoluent ?
- Comment fournir aux agents d'IA une couche de données fiables sur laquelle ils puissent s'appuyer ?
La plupart des processus de monétisation des éditeurs reposent sur l'identité : la constitution d'audiences, l'enrichissement des signaux, la collaboration en « clean room », l'adressabilité omnicanale et la découverte d'audiences grâce à l'IA dépendent toutes d'une base d'identité solide.
Se fier uniquement à une plateforme de gestion des données (DMP) pour la création d’audiences n’est plus viable. Les exigences en matière de rapidité, de précision, de profondeur, de valeur ajoutée et de compatibilité avec l’IA agentique obligent les éditeurs à réévaluer leurs plateformes et les fondements sur lesquels ils se sont appuyés.
La charge de travail des éditeurs ne se limite pas au Web
L'ancien univers du DMP était conçu pour un écosystème monocanal. Le secteur de l'édition moderne s'oriente de plus en plus vers une approche multicanal et omnicanale.
L'engagement des internautes reste important, mais cela ne suffit plus.
Un éditeur peut avoir besoin de monétiser les lecteurs authentifiés sur le Web, les visiteurs anonymes sur Safari, les utilisateurs d'applications, les téléspectateurs de la télévision connectée (CTV), les auditeurs de podcasts et les joueurs dans des environnements où les flux de travail basés sur un navigateur ne fonctionnent pas.
Si chaque canal nécessite un workflow d'identification, un modèle de données et un processus d'activation différents, l'éditeur se retrouve confronté à une fragmentation accrue. Il en résulte une charge de travail opérationnel plus importante, une adressabilité moins cohérente et une offre de données de première partie moins solide pour les acheteurs.
C'est pourquoi l'identité doit être au cœur du système global de monétisation. Les éditeurs ont besoin d'un moyen de relier les signaux entre les différentes surfaces, de préserver le niveau de contexte approprié par utilisateur, par foyer et par appareil, et d'exploiter ces données partout où la demande se manifeste.
Le délai de génération de revenus est tout aussi important que la profondeur de l'audience
Les DMP ont été conçues pour des audiences dont la taille augmente à mesure que les utilisateurs reviennent sur le site et répondent aux critères de qualification. Cela peut fonctionner pour les segments comportementaux permanents, mais cela pose des problèmes lorsque l'équipe commerciale doit agir rapidement.
Imaginons une campagne dans laquelle un annonceur envoie un fichier CRM ou un brief pour une audience personnalisée et souhaite la lancer dans deux semaines. L'éditeur dispose peut-être des données nécessaires, mais si l'audience active dépend du retour des visiteurs sur le site avant qu'ils puissent être comptabilisés ou activés, la campagne démarre avec une portée inférieure à ce qu'elle devrait être.
Les appels d'offres se succèdent à un rythme soutenu, les délais de campagne sont courts, et les équipes commerciales ne peuvent pas se permettre d'attendre que les prospects soient prêts avant de leur soumettre une proposition.
Le modèle le plus performant permet d'exploiter les données dès le premier jour: reliez les données, associez-les à votre graphe d'identité existant et obtenez immédiatement des signaux enrichis, prêts à être utilisés pour la constitution et la mobilisation d'audiences. Les données CRM importées, les données des partenaires et les résultats issus des « clean rooms » sont prêts à être exploités dès le premier jour.
La plupart des DMP ne procèdent pas à l'enrichissement des signaux
Une plateforme de gestion des données publicitaires (DMP) aide les éditeurs à regrouper et à activer leurs audiences, mais une infrastructure d'identité peut améliorer directement la valeur du flux d'enchères lui-même grâce à l'enrichissement des signaux.
Lorsqu'un éditeur est en mesure d'identifier un utilisateur en temps réel et d'ajouter des signaux ciblables à une requête d'enchère, il crée de la valeur avant même que l'impression n'atteigne la demande. Cela peut inclure des identifiants validés, des identifiants déduits, l'appartenance à une audience ou d'autres signaux qui améliorent la ciblabilité.
L'enrichissement des signaux offre à la couche d'identité un accès direct à la monétisation. Il peut être testé, mesuré et associé aux performances programmatiques.
La plupart des DMP ne sont pas en mesure de répondre à ce besoin. L’enrichissement des signaux nécessite une résolution d’identité côté serveur, la prise en charge d’identifiants alternatifs et des moyens d’améliorer la couverture du trafic non authentifié. Il doit également fonctionner dans les limites de latence attendues dans le cadre de la publicité programmatique.
La collaboration en matière de données nécessite une infrastructure d'identité sécurisée
Les annonceurs, les agences, les détaillants et les éditeurs ont de plus en plus besoin de collaborer sans exposer les données brutes de leurs clients. Les « clean rooms » sécurisées permettent cette collaboration en matière de données, mais leur efficacité dépend entièrement de la base d’identité sur laquelle elles reposent.
Un processus de travail en « salle blanche » limité peut aider deux parties à faire correspondre leurs données et à constituer une audience, mais la collaboration moderne exige souvent davantage : une activation et des analyses fiables pour les deux parties, ainsi que des fonctionnalités d'enrichissement, de mesure et de contrôle de la confidentialité qui résistent à un examen juridique.
La question est de savoir si la plateforme est capable de prendre en charge les processus de collaboration réellement utilisés par les éditeurs et les annonceurs, qu’il s’agisse des partenaires, des identifiants ou des exigences de gouvernance. Les plateformes de type « clean room » qui se connectent au même graphe d’identité que celui utilisé pour la constitution d’audiences, l’enrichissement et l’activation permettent un échange de données précis et réduisent les coûts liés aux technologies publicitaires (adtech tax) engendrés par la gestion d’outils distincts pour les nouveaux partenaires et les nouveaux cas d’utilisation.
L'IA met en évidence les faiblesses de l'infrastructure de données
Pour être efficace, un workflow d'IA destiné aux éditeurs doit avoir accès aux données de l'éditeur, à sa taxonomie, à ses caractéristiques, à ses définitions d'audience, à son graphe d'identité, à ses destinations d'activation et à ses règles métier. Il doit comprendre ce qui peut réellement être mis en place, où cela peut être activé et en quoi cela correspond au cahier des charges de l'acheteur.
Si elles reposent sur des bases identitaires fragiles, les outils d’IA ne produiront que des résultats inexacts, incomplets et irresponsables. Qu’il s’agisse d’un public qui n’existe pas réellement ou d’un contrat qui ne correspond pas au budget, ces résultats peu fiables découlent d’une infrastructure insuffisante.
Les outils d'IA propriétaires intégrés à l'interface d'un seul fournisseur peuvent faciliter certaines tâches de base, mais les éditeurs et les agences ont déjà adopté leurs propres outils d'IA comme norme. L'approche la plus durable consiste à rendre la plateforme de données de l'éditeur accessible aux clients utilisant l'IA et aux équipes chargées des normes qui en font déjà usage.
Un assistant IA capable de proposer des idées d’audiences est utile. Un agent IA tel que l’Audience Agent d’Optable, capable de comprendre les objectifs d’une campagne, d’identifier des audiences existantes pertinentes, d’en proposer de nouvelles, de les créer, d’en déterminer le prix et de favoriser leur activation, est encore plus précieux. Pour l’ensemble des outils IA, la qualité de la base de données est déterminante pour leur performance.
Ce que les éditeurs devraient rechercher au-delà de la DMP
La prochaine génération d'infrastructures pour éditeurs ne peut pas se contenter de reproduire les flux de travail des DMP dans une interface plus attrayante. Une infrastructure modernisée doit évoluer et s'adapter à :
Les éditeurs devraient rechercher :
- Résolution d'identité sur le Web, dans les applications, sur la télévision connectée (CTV), dans les contenus audio et dans d'autres environnements
- Prise en charge des périmètres d'identité « utilisateur », « foyer », « appareil » et « personnalisé »
- Prise en charge d'un identifiant alternatif intégrée à la plateforme, et non un simple signal d'activation ponctuel
- Couverture du trafic non authentifié
- Utilisation dès le premier jour des données importées et connectées
- L'enrichissement des signaux en tant que processus générateur de revenus quantifiable
- Collaboration en salle blanche dans divers cas d'utilisation
- Activation sur les serveurs publicitaires, les SSP, les DSP, Prebid, les « walled gardens » et les destinations cloud
- Des flux de travail d'IA qui s'interfacent avec les données réelles de l'éditeur et ses outils d'IA préférés
- Un modèle économique qui ne pénalise pas la croissance par des taxes d'activation superflues
Les éditeurs ne devraient pas se contenter de se demander : « Quelle DMP dispose du meilleur outil de création d'audience ? » Ils devraient également se demander : «Quelle plateforme est capable de prendre en charge les processus de monétisation dont nous avons besoin aujourd'hui, ainsi que ceux dont nous aurons besoin demain ? »
L'infrastructure d'identité pour la planification et l'activation d'un public actif
Les DMP ont aidé les éditeurs à tirer parti de leurs données d'audience. Le marché a désormais dépassé le problème que les DMP étaient censées résoudre.
Les éditeurs doivent toujours trouver et développer leur audience, mais ils ont également besoin de solutions de résolution d'identité, d'enrichissement des signaux, de « clean rooms », d'activation omnicanale et de workflows compatibles avec l'IA, capables de s'adapter à mesure que de nouvelles normes et de nouvelles exigences des acheteurs apparaissent.
La prochaine étape de la monétisation des éditeurs reposera sur une infrastructure d'identité. Optable aide les éditeurs à poser ces bases, afin que vous puissiez coordonner la création d'audience, l'enrichissement des signaux, la collaboration en matière de données, l'activation multiplateforme et la planification autonome à partir d'une seule et même plateforme.
Le DMP a permis aux éditeurs de monétiser leurs segments d'audience. Optable aide les éditeurs à monétiser l'identité à l'ère de l'IA. Prenez rendez-vous dès aujourd'hui pour une démonstration.
.png)
.png)
