Maintenir les ventes directes à l'ère de la protection de la vie privée

Le paysage publicitaire évolue rapidement et les préoccupations en matière de protection de la vie privée remodèlent notre approche de la vente directe. Alors que nous naviguons sur ce nouveau terrain, il est essentiel de comprendre l'impact de la suppression des cookies et d'explorer des solutions innovantes pour maintenir l'efficacité des campagnes directes.

Au cœur de ce défi se trouve le besoin critique d'une solution d'identité complète qui puisse combler le fossé entre la confidentialité des utilisateurs et l'optimisation efficace des revenus. Un graphe d'identité et sa colonne vertébrale de données constituent la pierre angulaire de cette solution, en étayant les exigences essentielles de monétisation à travers les divers canaux de revenus d'un éditeur. Cet outil puissant soutient non seulement les efforts de vente directe, mais améliore également la publicité programmatique, les modèles d'abonnement et d'autres sources de revenus.

En examinant les subtilités du maintien des ventes directes à l'ère de la protection de la vie privée, il apparaît clairement qu'un graphe d'identité bien implémenté n'est pas seulement un atout technologique - c'est un impératif stratégique pour les éditeurs qui cherchent à prospérer dans un écosystème numérique de plus en plus axé sur la protection de la vie privée.

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Le cycle vertueux de la vente

Les ventes directes dans le domaine de la publicité reposent sur un cycle vertueux fondé sur des données qui englobe plusieurs phases clés :

1. Pré-campagne : Connaissance de l'audience, planification, conditionnement et tarification
2. En milieu de campagne : Ciblage, plafonnement de la fréquence, optimisation et extension de l'audience
3. Post-campagne : Mesure, attribution et rapports d'ensemble

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Ces phases sont interconnectées, les informations recueillies à chaque étape étant utiles aux autres et favorisant les renouvellements et les augmentations de prix.

L'effondrement des cookies menace de briser le cycle des ventes incitatives en entravant la capacité d'un éditeur à utiliser l'audience et les informations.

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Nous pouvons décomposer les 3 phases de vente en plusieurs tactiques de soutien :

Le défi de l'effondrement des cookies

La perte imminente des cookies de tiers a un impact significatif sur diverses tactiques dans toutes les phases de la vente directe. Cette perturbation menace de briser le cycle vertueux qui a longtemps été l'épine dorsale des campagnes publicitaires réussies.

Chaque tactique des phases de vente est confrontée de manière unique à la dépréciation des cookies.

Adopter de nouvelles solutions

Les acheteurs d'aujourd'hui ont en grande partie les mêmes exigences, si ce n'est des exigences plus strictes, par rapport à l'avant-cookiepocalypse, lorsqu'il s'agit de placer des achats basés sur la réservation directement auprès des éditeurs.

Pour relever ces défis, les éditeurs et les fournisseurs de technologies publicitaires doivent s'adapter et innover. Si vous voulez être compétitif dans le domaine des ventes directes, vous ne pouvez plus compter sur les technologies d'hier.

Voici les principales stratégies à envisager :

1. Empilez vos piles de données

Le monde évolue vers le "tout composable", alors que les distinctions entre les outils SaaS s'estompent dans un contexte de croissance et de recalibrage des opportunités de marché. Les "standalones" sont morts, et vive les solutions interopérables qui donnent vie à votre pile.

Au cœur de tout cela se trouve une colonne vertébrale de données.

Une colonne vertébrale de données sert de structure de soutien centrale au sein d'un graphique d'identification plus large. Elle fournit des liens cruciaux entre les différents identifiants, formant ainsi la base d'une compréhension plus complète des individus.

Nous voyons ici comment la colonne vertébrale des données s'inscrit dans le graphique d'identification plus large. Il s'agit de la structure de soutien qui permet d'utiliser l'identité, mais elle ne contient pas les métadonnées essentielles qui composent l'ID Graph ou le User Graph plus large.

Voici un tableau pratique des raisons pour lesquelles vous souhaiteriez disposer d'une base de données indépendante. N'oubliez pas que de nombreux systèmes comprennent une colonne vertébrale de données, mais que le client type n'interagit pas avec elle et ne la prend pas en charge. Le fait d'avoir accès à la colonne vertébrale des données et de la contrôler offre plusieurs avantages uniques :

2. Tirer parti de vos avantages

Les éditeurs devraient se concentrer sur :

• Reprendre le contrôle des trois phases des campagnes directes : les éditeurs doivent utiliser des technologies qui leur permettent de continuer à servir les clients directs.
• Recoupler les données et les médias pour la vente : Les éditeurs devraient s'appuyer sur la proximité de leurs données et de leurs médias pour proposer des solutions plus complètes aux acheteurs. Il est difficile d'accorder des licences pour des données autonomes, mais les acheteurs peuvent être plus flexibles lorsqu'ils achètent des médias.
• L'utilisation d'audiences de départ pour informer les extrapolations et créer des informations plus approfondies : les ventes incitatives en dépendent. Pour créer l'effet de boucle du processus de vente (voir ci-dessus), vous devez réutiliser les informations et les audiences de la campagne pour vendre ou renouveler des clients lors de la campagne suivante.

Il vaut la peine de lire le guide des solutions sans identification de l' IAB Tech Lab (en mode commentaire public au moment de la publication) pour un examen plus approfondi de la manière dont les différentes solutions sans identification peuvent soutenir les différentes phases et tactiques de vente.

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3. Créer des liens et de la confiance

Reconnecter les points dans le paysage fragmenté des données

• Développer des systèmes de mesure propriétaires (h/t Brand Metrics)
• Héberger en interne des solutions d'adéquation (h/t WaPo, Reuters, ProNews et autres)
• Trouver un terrain d'entente avec les partenaires (ID, CPM, attribution, etc.)
• L'utilisation d'ID spines et de salles blanches pour une collaboration sécurisée

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3a. Explorer d'autres méthodes de collaboration

De nombreux éditeurs pensent qu'ils ne peuvent pas orchestrer ou participer à la collaboration en matière de données (salles blanches), mais il existe en réalité plusieurs moyens de surmonter cette difficulté.

Voici les raisons les plus courantes pour lesquelles les éditeurs ne participent pas, ne veulent pas ou ne peuvent pas participer à la collaboration en matière de données :

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Je souhaite que les éditeurs envisagent sérieusement l'utilisation d'identifiants alternatifs lorsqu'il s'agit de salles blanches et de collaboration en matière de données. Il ne s'agit pas seulement d'identifiants 1:1 comme le courrier électronique, mais il est très important de prendre en compte les attentes des acheteurs lors de la planification de la collaboration.

Oui, l'appariement HEM, et même les identifications probabilistes, peuvent être controversés ici - surtout si vous ne divulguez pas (ou pire, si vous déformez) vos méthodes. Cependant, la divulgation et une communication claire permettront d'établir les liens et la confiance qui sont essentiels.

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Conclusion

Alors que nous entrons dans cette nouvelle ère de la publicité respectueuse de la vie privée, les éditeurs et les fournisseurs de technologies publicitaires doivent adapter leurs stratégies pour maintenir l'efficacité des ventes directes. En adoptant une approche axée sur les données, en exploitant les avantages des données de première partie et en explorant de nouvelles méthodes de collaboration, nous pouvons continuer à offrir de la valeur aux annonceurs tout en respectant la vie privée de l'utilisateur.

L'avenir de la vente directe réside dans notre capacité à innover et à trouver un terrain d'entente dans un paysage en pleine mutation. Relevons le défi et (re)façonnons ensemble l'avenir de la publicité.

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Nous continuons à mettre en avant nos clients, en montrant comment ils gèrent leurs données et leurs stratégies publicitaires. Le Globe and Mail, l'un des principaux éditeurs canadiens, est à l'avant-garde de l'adoption de pratiques publicitaires sûres et innovantes. Dans cette deuxième partie de notre série d'interviews, nous nous sommes entretenus avec Soleil Adler, responsable de l'optimisation des données, au sujet de leur campagne réussie avec VIA Rail. Cette conversation souligne l'importance d'une stratégie de données bien structurée et de la recherche constante de l'excellence pour obtenir des résultats qui dépassent les attentes. Si vous avez manqué la première interview, vous pouvez la lire ou la regarder ici.

Découvrez les quatre points de vue sur le partenariat réussi autour de la collaboration des données entre l'éditeur Globe and Mail, l'annonceur VIA Rail, l'agence Omnicom Media Group et le fournisseur de technologie Optable dans l'article d'AdExchanger.

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Quels étaient vos objectifs pour la campagne de VIA Rail et ceux de votre partenaire ?

L'objectif était de déterminer si l'utilisation des données du Globe and Mail enrichies des données de première partie d'un client serait plus performante que l'utilisation des seules données du Globe. L'objectif de la campagne de VIA Rail était de sensibiliser et d'encourager la planification du prochain voyage avec VIA Rail.

Pouvez-vous nous donner un aperçu de la campagne : à quels publics vos entreprises se sont-elles adressées ?

Nous avons jumelé tous les lecteurs du Globe and Mail à trois auditoires distincts de VIA Rail : Les anciens voyageurs, les voyageurs de mi-semaine et les voyageurs des trois dernières années, afin de recueillir des informations et de créer un groupe de référence.

Quelles tactiques avez-vous utilisées pour tester l'adéquation de Clean Room avec l'annonceur ?

Nous avons effectué un test ABC. Pour la tactique A, nous avons ciblé le contenu sur site axé sur l'inventaire en utilisant les informations sur l'audience issues de la comparaison. Pour la tactique B, nous avons créé une audience similaire basée sur les trois dernières années de comparaison avec l'audience de Travelers. La tactique C a servi de contrôle, en ciblant l'audience des voyageurs nationaux du Globe.

Comment avez-vous utilisé les informations sur les publics tirées de la comparaison avec VIA Rail ?

Après avoir identifié les voyageurs qui avaient acheté des billets au cours des trois dernières années par l'intermédiaire de notre plateforme, nous les avons mis en relation avec tous les lecteurs du Globe et avons recueilli des informations à partir de cette mise en relation. Ces informations ont révélé que les voyageurs étaient très intéressés par les sections Personal Finance, Business Opinion et Investing. Nous avons donc ciblé notre inventaire sur ces sections.

Pourquoi avez-vous opté pour le modèle du sosie pour cette campagne ? Quelles étapes avez-vous suivies pour construire des audiences augmentées en utilisant la technologie de prospection d'Optable ?

Nous avons créé une audience similaire afin d'atteindre de nouveaux clients potentiels ayant des intérêts similaires pour les voyages à l'intérieur du pays. Pour ce faire, nous avons fait correspondre l'audience à la salle blanche de prospection d'Optable et évalué la probabilité du modèle pour garantir une échelle et un attribut efficaces, puis nous l'avons activé.

Comment le Globe and Mail compte-t-il tirer parti du succès de cette campagne pour attirer davantage d'annonceurs ?

Avec VIA Rail, nous avons constaté une augmentation de la portée de 3,4 fois. Nous continuons à utiliser ces tactiques dans de nouvelles campagnes et à effectuer de fréquentes comparaisons de données afin d'améliorer notre stratégie de données à mesure que nous avançons. Nous nous efforçons notamment de faire correspondre l'exposition à la publicité avec les ventes de billets afin de déterminer la contribution et d'identifier la personne qui a acheté le billet après avoir été exposée à la publicité sur The Globe. Nous travaillons également sur un autre cas d'utilisation où nous créons un segment de suppression pour éviter spécifiquement de cibler les acheteurs de billets existants.

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L'approche stratégique du Globe and Mail en matière de collaboration sur les données et de technologie Clean Room met en évidence le potentiel de transformation de ces outils dans le domaine de la publicité numérique. En intégrant des solutions de données avancées, en se concentrant sur des mesures significatives et en tirant parti d'études de cas réussies telles que la campagne de VIA Rail, ils continuent d'innover et de jouer un rôle de premier plan dans le domaine de la publicité axée sur les données.

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Vue d'ensemble

Avec la perte continue de signaux tiers, le ciblage contextuel devient une alternative populaire aux solutions basées sur l'identification pour la diffusion de publicité ciblée. Il s'agit de classer les pages web, ainsi que les contenus vidéo et audio, en fonction des catégories de contenu et du sentiment à l'aide de mots-clés, de titres et de métabalises. Les classifications sont ensuite utilisées pour créer des audiences en vue de campagnes de ciblage ou de suppression et, souvent, pour sélectionner des offres afin de rendre l'inventaire plus attrayant.

Grapeshot d'Oracle, un produit contextuel largement adopté, a récemment annoncé la disparition de l'ensemble de son portefeuille. Ne disposant que de peu de temps pour planifier, les éditeurs et les spécialistes du marketing ont rapidement cherché des solutions de remplacement. Bien qu'il existe de nombreux fournisseurs de données sur le marché capables de fournir une catégorisation contextuelle par le biais du traitement du langage naturel (NLP) ou d'autres méthodes, l'un des plus grands défis auxquels sont confrontés les éditeurs est d'intégrer ces données, de les normaliser et de les rendre exploitables par le biais d'une interface utilisateur simple permettant de créer une audience et d'une intégration avec des points de terminaison d'activation.

Optable peut aider les éditeurs à recréer des audiences à grande échelle avec une perte de revenus minimale. Ce guide vous montrera comment utiliser notre plateforme pour gérer des solutions contextuelles tierces. Nos clients peuvent ensuite utiliser notre plateforme et nos outils pour créer des audiences à partir de signaux contextuels.

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Alors que les signaux de données externes s'amenuisent, la collaboration en matière de données et la technologie Clean Room sont devenues essentielles pour maximiser les stratégies de monétisation. Pour mieux comprendre cette approche transformatrice pour les éditeurs, nous nous sommes entretenus avec l'équipe d'optimisation des données commerciales du Globe and Mail. Elle nous a fait part de son parcours et de ses stratégies, en s'appuyant sur la collaboration autour des données clients. 

Dans la première partie de notre entretien, Kabil Rahaman, responsable de l'optimisation des données, explique comment la collaboration en matière de données est intégrée dans leur stratégie.

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Comment le Globe and Mail a-t-il intégré la technologie de collaboration des données dans son infrastructure de données existante ?

Nous avons connu des changements importants au cours des dernières années, en nous concentrant sur la construction de notre entrepôt de données. L'une des principales raisons pour lesquelles nous avons choisi Optable comme partenaire est que le processus était relativement facile. Grâce à la connexion d'Optable à notre entrepôt de données, le développement de cette capacité s'est imposé à nous comme une évidence.

Utilisez-vous des indicateurs spécifiques pour mesurer l'impact de la collaboration en matière de données sur vos activités et votre chiffre d'affaires ?

Cependant, se concentrer uniquement sur les recettes ne donne qu'un aperçu limité de notre impact. Pour obtenir une compréhension plus complète, nous examinons nos interactions avec les partenaires et les discussions que nous avons. Ces conversations constituent un point de départ précieux pour mesurer les opportunités de revenus et suivre nos progrès.

Comment voyez-vous la collaboration en matière de données et la technologie Clean Rooms influencer votre stratégie de monétisation des données ?

La collaboration en matière de données est considérée comme une extension de notre stratégie de données, permettant aux partenaires d'apporter leurs données à l'environnement du Globe pour la planification des investissements médiatiques. L'indicateur clé mesuré ici est le succès financier de la mise en correspondance d'une audience, du ciblage d'une audience spécifique ou de l'utilisation des informations issues de cette mise en correspondance pour la planification d'une campagne. 

Les données de première main sont essentielles pour une collaboration et une activation réussies des données. Pouvez-vous nous décrire votre parcours dans la constitution de votre ensemble de données de première partie ?

La stratégie du Globe and Mail a commencé il y a plus de dix ans. Contrairement à de nombreux médias d'information numériques qui recherchent les clics et le trafic, nous nous concentrons sur la fourniture d'un journalisme d'information de haute qualité derrière un mur payant. Nous croyons en un échange de valeur équilibré pour les lecteurs, qu'ils paient et s'abonnent ou non. L'objectif est d'accompagner le lecteur dans son parcours, de l'anonymat à l'inscription. Nous collectons des données à toutes les étapes de ce parcours, afin de garantir un échange équitable pour les informations et les médias consommés. Cette approche nous permet de mieux comprendre les préférences des lecteurs et de leur proposer de meilleures publicités.

Quelles questions posez-vous à vos partenaires publicitaires pour les qualifier et les préparer au succès de la collaboration sur les données ?

Le Globe and Mail suit une liste de contrôle de préparation qui comprend une stratégie de données de première partie et l'accord des principales parties prenantes (informatique, sécurité, juridique), y compris un sponsor exécutif. La présence d'une personne prête à assumer la responsabilité et à rendre compte de la réussite du programme est cruciale. 

Les agences médias, en tant que responsables du traitement ou de la gestion des données, sont confrontées au défi de gérer les attentes de multiples parties prenantes tout en manipulant des données clients sensibles à des fins publicitaires. L'expérience du téléchargement de listes de clients sur des plateformes telles que Meta ou Google facilite la collaboration.

Qu'est-ce qui fait que l'appariement des données est une réussite du point de vue de l'éditeur ?

Le succès de l'appariement des données découle des possibilités d'apprentissage mutuel entre deux propriétaires de données clients. Notre équipe est très obsédée par la relation que les lecteurs entretiennent avec les publicités, aidant les annonceurs à entrer en contact avec des lecteurs et des publics réceptifs. Je considère que notre succès consiste à donner aux marques la possibilité d'entrer en contact avec nos lecteurs d'une manière significative et à fournir des opportunités d'apprentissage à la fois pour la marque et pour The Globe par le biais de l'appariement des listes de clients.

Parlez-nous de votre approche d'essai et d'apprentissage. Comment se présente-t-elle ?

L'approche "test-and-learn" part de la curiosité et vise à valider une hypothèse ou une théorie pour un partenaire. Il s'agit d'un processus hautement collaboratif conçu pour produire des tests structurés afin de relever les défis commerciaux. Nous utilisons les connaissances acquises pour améliorer la planification et la segmentation des campagnes.

Quelles sont vos tactiques si l'audience ne correspond pas à celle de l'annonceur ?

En tant qu'optimiste, je pense qu'une faible adéquation de l'audience offre une opportunité de croissance et d'acquisition de clients. Dans ce scénario, la tactique consiste à créer des modèles de ressemblance, à exploiter les informations sur le contenu et à exclure les clients actuels.

Il est important de tester différentes tactiques et de tirer des enseignements des résultats. Comparez ces tactiques avec l'audience de première partie d'un éditeur pour déterminer s'il y a un décalage ou une différence dans la façon dont l'éditeur définit sa propre audience par rapport à la façon dont vous la feriez correspondre.

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À propos du groupe Globe Media

Globe Media Group est une société de médias et de marketing qui offre aux annonceurs des solutions et du contenu pour influencer les Canadiens ambitieux. En tant que branche publicitaire du quotidien The Globe and Mail, Globe Media Group propose des offres de bout en bout sur de multiples plateformes, y compris le numérique, la vidéo, les podcasts, les applications, les journaux et les magazines, ainsi que du contenu personnalisé et des événements spéciaux. Globe Media Group offre un accès inégalé à des audiences influentes dans des environnements de confiance, atteignant 20,5 millions de visiteurs uniques mensuels par le biais de Globe Alliance, un réseau numérique de premier ordre regroupant les meilleurs sites d'actualités, d'affaires et de style de vie au monde. Globe Media Group relie également les annonceurs aux 2,6 millions de lecteurs hebdomadaires du Globe and Mail, la source d'information la plus fiable du Canada. Chaque jour, le Globe engage les Canadiens avec une couverture et une analyse primées de l'actualité, de la politique, des affaires et du style de vie.

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La résolution d'identité et les graphes d'identification sont devenus des éléments essentiels pour les éditeurs qui souhaitent optimiser leurs stratégies de gestion des données. Cependant, la construction et la maintenance d'un graphe d'identité efficace s'accompagnent d'un certain nombre de défis. Cet article de blog explorera trois défis courants auxquels sont confrontés les responsables des données dans les sociétés d'édition et proposera des solutions pratiques pour les surmonter.

Défi 1 : Ajouter de nouvelles sources de données

Le problème

L'ajout de nouvelles sources de données à votre graphique d'identification peut s'avérer une tâche difficile et fastidieuse. Les plateformes de données clients (CDP) manquent souvent de flexibilité lorsqu'il s'agit d'ingérer de nouvelles données, en particulier à partir de sources sur site. En outre, les données de seconde partie nécessitent généralement un nettoyage et une normalisation approfondis avant d'être utilisables, ce qui complique encore le processus.

La solution

Établissez des partenariats avec des fournisseurs de technologie qui proposent des services gérés et une expertise en matière d'intégration, de nettoyage et de normalisation des données. Recherchez des partenaires consultatifs qui peuvent vous aider à intégrer et à tester efficacement les données de seconde partie. Ces partenaires doivent proposer des approches sur mesure pour votre écosystème de données, afin que votre graphique d'identification réponde aux besoins spécifiques des différents services de votre organisation.

Défi 2 : Maximiser la facilité d'utilisation

Le problème

Rendre votre graphique d'identification utilisable pour différents cas d'utilisation est un autre défi courant. Les graphes peuvent devoir prendre différentes formes en fonction du cas d'utilisation, et les différents identifiants requièrent différentes règles de normalisation et de liaison. En outre, certains identifiants peuvent nécessiter un traitement spécial au cours du processus de normalisation, et l'ajustement des relations entre les identifiants peut s'avérer fastidieux. Déterminer la bonne approche peut être coûteux, car vos équipes d'ingénieurs doivent passer beaucoup de temps à tester et à apprendre des solutions personnalisées.

La solution

Travaillez avec des plateformes qui offrent des outils flexibles pour la construction et la mise en forme des graphes. Ces plateformes doivent faciliter l'ingestion de nouvelles sources de données via leur SDK ou votre stockage dans le nuage. Recherchez des solutions qui vous permettent de modifier facilement la structure des graphes pour les adapter à différents cas d'utilisation. Cette flexibilité maximisera l'adressage publicitaire et garantira que votre graphe reste utile pour diverses fonctions organisationnelles, telles que l'automatisation du marketing d'abonnement ou l'évaluation de la valeur à vie de l'audience.

Défi 3 : Ajouter de nouvelles intégrations pour l'activation

Le problème

Une orchestration efficace de votre graphe d'identification nécessite une intégration transparente avec de multiples points de terminaison pour l'activation des publicités, l'automatisation du marketing et la veille stratégique interne. Les solutions basées uniquement sur des entrepôts de données ne sont pas bien équipées pour cela, car elles nécessitent généralement plusieurs étapes pour que les données quittent l'entrepôt avant d'être utilisées dans un autre système. L'établissement de ces connexions peut être compliqué et prendre du temps, ce qui rend difficile l'exploitation rapide de vos données.

La solution

Utilisez une plateforme de gestion d'audience qui offre des connexions spécifiques à des points d'activation pour divers cas d'utilisation des éditeurs, notamment la publicité, le marketing et la veille stratégique. La clé réside dans la disponibilité et la rapidité des intégrations personnalisées. Les plateformes capables d'établir rapidement ces connexions vous permettront d'exploiter plus efficacement votre graphe d'identification et d'agir sur vos données en temps réel.

Conclusion

Construire et maintenir un graphique d'identification est essentiel pour les éditeurs modernes, mais cela ne va pas sans difficultés. En vous concentrant sur des plateformes qui offrent une ingestion flexible des données, en vous associant à des experts pour l'intégration des données et en utilisant des plateformes de gestion d'audience dotées d'outils spécifiques et de capacités d'intégration rapide, vous pouvez surmonter ces obstacles courants.

Prêt à optimiser votre graphique d'identification ? Prenez rendez-vous avec notre équipe d'experts dès aujourd'hui pour découvrir comment nous pouvons vous aider à rationaliser la gestion de vos données et à stimuler vos efforts de publication.

‍Dansnotre précédent article, nous avons exploré le concept de solutions d'identité spécifiques et le nouveau rôle central des graphiques d'identité. Alors que nous approfondissons les nuances des solutions d'identité, il est essentiel de comprendre le " pontage d'identité " et son impact sur l'extension des flux de revenus directs et programmatiques. 

À mesure que nous nous éloignons de la dépendance à l'égard des cookies et des identifiants de tiers, les éditeurs ont besoin de solutions complètes et évolutives qui les aident à relier leurs ensembles de données de première et de deuxième parties, ainsi qu'à créer une interopérabilité avec leurs partenaires de la demande et d'autres canaux d'activation. La dynamique la plus importante ici est que les éditeurs maintiennent le contrôle et la transparence afin que ces pratiques soient conformes aux normes de leurs annonceurs et de leurs partenaires.

"Le pontage d'ID est une capacité importante dans notre ensemble d'outils car nous continuons à entrer dans un monde où les identifiants libres et répandus sont moins accessibles et utilisables dans notre écosystème. Le fait de pouvoir relier les identifiants de nos différents ensembles de données internes et de travailler avec des tiers nous aide à rendre les environnements sans publicité plus accessibles à nos partenaires publicitaires", a déclaré Paul Bannister, directeur de la sécurité et de la sûreté de Raptive. "Travailler avec Optable nous a permis d'étendre et d'affiner cette pratique sur notre vaste réseau de sites. Leur capacité à travailler comme un véritable fournisseur SaaS et à nous donner les contrôles dont nous avons besoin à travers différentes sources d'identité nous aide à tester et à optimiser notre adressabilité et à travailler en étroite collaboration avec nos partenaires de demande afin que nous le fassions d'une manière qui soit acceptable pour leurs normes.

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Comprendre l'évolution de l'adressabilité et le rôle de l'ID Bridging

Le système de technologie publicitaire a été conçu pour fournir aux spécialistes du marketing de riches ensembles de données afin de cibler des publics par le biais de la publicité payante, ayant fait de l'"identité" et de l'"adressabilité" des synonymes pendant une décennie. Cependant, les tendances en matière de confidentialité des données nous éloignent des cookies tiers et des identifiants basés sur les applications.

Aujourd'hui, les éditeurs sont confrontés à des difficultés liées à ces changements, en raison d'un manque d'investissement dans la compréhension de leurs données d'audience. Ils doivent pivoter car il devient de plus en plus difficile d'établir un lien entre l'identité de l'utilisateur et l'adressabilité. De nombreux éditeurs constatent qu'ils n'ont pas les compétences en science des données et en ingénierie nécessaires pour créer et mettre à l'échelle des graphes d'identité fiables et de haute qualité sans l'aide de plateformes spécialisées. Pour que leurs produits publicitaires axés sur les données restent en phase avec ces changements, les éditeurs remettent au goût du jour des concepts tels que la publicité contextuelle et en introduisent de nouveaux, comme les cohortes d'identité et les audiences enrichies. En conséquence, les produits publicitaires traditionnels évoluent et les éditeurs doivent réévaluer leurs plateformes de gestion des données et leur pile technologique afin de maximiser la croissance des canaux de monétisation directs et programmatiques.

Dans un contexte de perte de signal sur le marché programmatique, l'ID Bridging a été introduit pour maintenir l'adressabilité. Il s'agit d'un processus respectueux de la vie privée que les éditeurs utilisent pour faire correspondre leurs signaux d'identité d'audience de première partie avec des signaux statiques de seconde partie afin d'améliorer leur compréhension de leur audience. Ce sous-ensemble de la résolution d'identité est essentiel, car la publicité numérique s'appuie fortement sur ces signaux. 

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Comment l'ID Bridging est-il utilisé pour la publicité programmatique ?

La création et l'adoption d'identifiants alternatifs constituent une tendance majeure en réponse aux changements susmentionnés en matière d'adressabilité et à la nécessité de relier les identités. Dans le domaine de la publicité programmatique, un "identifiant alternatif" désigne tout identifiant autre que les cookies de tiers, utilisé pour suivre et cibler les utilisateurs sur les sites web et les appareils. De nombreux projets d'"identifiants alternatifs" ont vu le jour ces dernières années et beaucoup d'entre eux varient considérablement en fonction des entreprises qui en sont à l'origine et des régions géographiques dans lesquelles elles opèrent (en raison des différences dans les lois sur la protection de la vie privée).

Parmi les plus importants, on peut citer le projet UID 2.0 du Trade Desk, ID5 et RampID de LiveRamp, mais il y en a beaucoup d'autres et ils continuent à apparaître sous des formes commerciales nouvelles et différentes à mesure que les entreprises réagissent à l'évolution du marché. En conséquence, les éditeurs trouvent des moyens d'utiliser l'ID Bridging pour enrichir les demandes d'enchères qu'ils envoient aux plateformes de publicité programmatique avec des ID alternatifs par le biais d'un processus appelé Bid Enrichment (enrichissement des enchères). 

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Ce processus permet aux éditeurs d'augmenter les chances qu'une plateforme d'achat de publicité trouve leur inventaire adressable et, par conséquent, de maximiser leurs "rendements publicitaires". En travaillant avec une DMP de première partie, les éditeurs peuvent non seulement mettre en œuvre cette solution, mais aussi tester et optimiser différents identifiants. Certains fournisseurs de données programmatiques ont proposé d'autres méthodes d'enrichissement des offres en chargeant tous les identifiants alternatifs possibles dans leurs balises. Cependant, cette méthode est limitée aux canaux non web, crée une latence sur les pages web et ne permet pas de comprendre et d'optimiser les identifiants alternatifs qui offrent le meilleur rendement.

Il est important de noter que le Tech Lab de l'IAB travaille sur de nouvelles normes pour soutenir ces changements. Ces normes permettront de mieux guider les éditeurs dans la mise en œuvre de l'ID Bridging et de l'Enrichissement des enchères, ainsi que les spécialistes du marketing sur les meilleures pratiques pour mesurer le succès de l'utilisation de ces solutions par leurs partenaires éditeurs et les plateformes d'achat de publicité.

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Comment l'ID Bridging peut-il contribuer à améliorer les stocks vendus directement ?

Au-delà de la publicité programmatique, l'ID Bridging joue également un rôle essentiel dans l'amélioration de l'inventaire vendu directement. En augmentant l'adressabilité, l'ID Bridging aide les propriétaires de médias et les éditeurs à augmenter les revenus provenant de l'inventaire qu'ils vendent directement aux annonceurs.

L'écosystème de la publicité adressable devrait continuer à évoluer dans un avenir proche, compte tenu de la réglementation en vigueur aux États-Unis, au Canada et sur d'autres marchés. À l'avenir, il est extrêmement important que les éditeurs investissent dans une DMP de première partie capable de prendre en charge la publicité adressable sous les nombreuses formes qu'elle prendra. Cela signifie qu'il faut investir dans une DMP qui supporte nativement l'ID Graphing et qui permet l'enrichissement des enchères via des identifiants alternatifs.

L'intégration de fournisseurs de données de seconde partie dans la stratégie de données peut représenter un grand pas en avant. En travaillant avec des fournisseurs d'identité et de données, les éditeurs et les propriétaires de médias peuvent augmenter le nombre d'utilisateurs authentifiés et enrichir les données existantes avec des caractéristiques et des attributs supplémentaires, ce qui leur permet d'avoir une compréhension plus détaillée de leur public. 

Outre des informations plus approfondies, les données améliorées donnent également aux équipes chargées des données plus de pouvoir lorsqu'il s'agit de créer et d'exploiter des segments d'audience. Ainsi, les éditeurs peuvent augmenter les revenus des campagnes de vente directe en offrant aux annonceurs l'accès à des audiences mieux définies et plus précieuses. En fin de compte, le partenariat avec des fournisseurs de données de seconde partie permet non seulement d'améliorer la connaissance de l'audience, mais aussi d'accroître les performances publicitaires.

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Optable active le pontage ID transparent

L'impact de la liaison des identifiants sur les activités publicitaires d'un éditeur dépend de la manière dont les fournisseurs utilisent les identifiants. S'il est géré de manière responsable, le couplage d'identifiants peut améliorer la valeur de l'inventaire publicitaire et générer des revenus. Toutefois, si les fournisseurs privilégient les gains à court terme en ajoutant des identifiants non divulgués, cela peut conduire à l'usurpation d'identifiants et à des problèmes avec leurs partenaires publicitaires. Les normes de l'industrie et les groupes de travail, tels que l'IAB Tech Lab, continuent de donner des conseils sur les pratiques d'ID Bridging afin de garantir l'intégrité de l'écosystème. Optable, en tant que membre, développe et respecte ces normes de manière proactive.

Chez Optable, nous travaillons selon un modèle SaaS, en privilégiant la transparence avec nos clients afin de garantir que les identifiants convenus sont utilisés dans le cadre de l'ID Bridging. Cette approche offre aux éditeurs la visibilité, le contrôle et la possibilité de tester et d'optimiser différents fournisseurs d'identifiants et ensembles de données afin de déterminer la solution la plus efficace pour leur inventaire. Sur notre plateforme, les équipes peuvent compléter leur ensemble de données avec des identifiants tels que Universal ID 2.0, Criteo ID et Ramp ID et exploiter les données hachées de fournisseurs tels qu'Experian, True Data et ID5.   

Contactez-nous à l'adresse info@optable.co pour en savoir plus sur la façon dont vous pouvez augmenter votre adressage et votre chiffre d'affaires grâce à la plateforme de gestion de l'audience d'Optable.

Québecor s'est appuyé sur la collaboration en matière de données pour obtenir un succès remarquable dans le domaine de la publicité numérique. Nous avons rencontré Sasha Audet, superviseur de l'audience et des solutions programmatiques chez Québecor, pour discuter de leur parcours dans la publicité numérique, de la façon dont ils tirent parti de la collaboration en matière de données avec leurs partenaires pour développer leurs activités publicitaires et de leurs projets pour les publicités télévisées. Découvrez l'expérience de Québecor dans notre dernière entrevue animée par Ioana Tirtirau, directrice de la réussite des clients chez Optable.

Quels sont les objectifs spécifiques que vous souhaitez atteindre avec les marques et les agences en matière de collaboration sur les données ?

Notre objectif principal est de fournir aux marques et aux agences des informations approfondies sur leurs publics grâce à nos données. Nous avons travaillé avec diligence avec Optable pour cartographier toutes nos données. Ainsi, lorsqu'un client se présente, nous pouvons faire correspondre ses données aux nôtres. Cela leur permet de voir leur consommation de médias dans l'écosystème de Québecor. Ces informations ajoutent une grande valeur pour nos clients, et nous pouvons activer ces données directement, en employant de multiples stratégies pour s'engager avec le public correspondant.

Comment utilisez-vous la collaboration en matière de données pour développer votre activité publicitaire aujourd'hui ?

Nous avons identifié de nouvelles opportunités grâce à la collaboration en matière de données, en particulier dans le domaine de la publicité télévisée. Nous prévoyons d'utiliser la collaboration en matière de données dans notre activité de télévision adressable. En intégrant l'environnement numérique de Québecor aux données télévisuelles, nous pouvons mieux comprendre les habitudes réelles de consommation de la télévision. Cela nous aide à identifier les émissions télévisées que nos téléspectateurs regardent, les heures auxquelles ils les regardent et la fréquence de leurs habitudes d'écoute. Ces informations nous permettent d'améliorer notre activité de télévision adressable en fournissant des solutions publicitaires plus ciblées.

Pouvez-vous nous donner une idée de la manière dont vous êtes arrivé à ce point où vous avez toutes ces informations intéressantes à montrer aux annonceurs ? Comment avez-vous préparé votre ensemble de données ?

Nous avons investi plusieurs années dans la collecte et la préparation de toutes ces données, en veillant à ce que tout soit conforme aux normes légales. Nous avons étiqueté toutes nos propriétés et utilisé des données de première partie pour garantir l'exactitude et la pertinence. Après des années de travail acharné, en collaboration avec Optable et nos équipes, nous avons créé une passerelle vers des données accessibles et complètes, ce qui nous permet d'offrir ces informations précieuses.

L'interopérabilité joue-t-elle un rôle pour vous ? Est-elle importante dans votre stratégie de données de première partie ?

Absolument. L'interopérabilité nous permet de faire le pont entre les différentes technologies publicitaires et les piles de données, ce qui en fait un point d'entrée unique pour Québecor. Cette capacité, rendue possible par Optable, nous permet de travailler avec une variété de sources de données et d'activer les données par le biais de la publicité de façon transparente, peu importe si nos partenaires sont des utilisateurs existants d'Optable ou non.

Qu'avez-vous appris en travaillant directement avec les annonceurs et comment cela modifie-t-il votre approche du marché ?

Les annonceurs ont des attentes élevées et s'attendent à ce que la plateforme soit clé en main. Après avoir travaillé avec de nombreux clients, nous avons appris qu'une collaboration réussie nécessite des efforts importants de notre part, de la part des annonceurs et de la part des fournisseurs de technologie. Ces expériences nous ont beaucoup appris, et nous avons pu rationaliser nos processus et améliorer notre approche. Aujourd'hui, nous avons mis en place un processus efficace pour toutes les parties concernées.

Puisque vous avez mentionné le processus, comment est-il construit au sein de votre organisation ? Quelle est la structure entre les ventes et les opérations publicitaires pour un lancement de produit réussi ? 

Nous définissons clairement les rôles de chaque personne impliquée. L'élément essentiel est constitué par nos experts en la matière. Ce sont des vendeurs et des experts du produit qui travaillent directement avec les clients. Ils jouent un rôle crucial, nous permettant de minimiser le temps consacré à l'apprentissage de chaque personne impliquée dans les ventes.

Comment qualifiez-vous vos partenaires publicitaires pour la collaboration ? 

Nous avons mis en place des règles commerciales pour qualifier les clients et nous assurer qu'ils sont prêts à collaborer. Nos experts en la matière sont impliqués dans le processus de qualification, aidant nos clients potentiels à apprendre et à travailler avec le produit. Les experts utilisent des règles spécifiques pour déterminer si un client est prêt. Ce processus nécessite une préparation importante et un alignement sur notre technologie, en particulier pendant la phase d'adoption initiale. Comme il s'agit d'un partenariat, le partenaire doit également apporter l'investissement initial nécessaire pour que la coopération soit fructueuse à long terme. 

En fin de compte, nous visons à fournir à nos clients des affaires à long terme et à perpétuité avec Québecor. Il y a une certaine quantité de travail au moment de la mise en place, mais une fois que tout est en place, il n'y a pas beaucoup d'intervention.   

Pouvez-vous nous faire part de votre expérience en matière d'intégration des partenaires publicitaires pour préparer une campagne réussie ?

La clé d'un partenariat réussi est une préparation minutieuse. Avant de commencer, les clients doivent s'assurer que leurs équipes juridiques, marketing et autres sont intégrées et alignées. Une fois que nous avons commencé, nous nous concentrons sur l'optimisation de la campagne, sur les ajustements nécessaires et sur la gestion des attentes concernant les performances, car les clients ont des attentes liées à l'univers des cookies tiers. L'éducation interne et externe doit être mise en place pour assurer le succès de la campagne. En fin de compte, l'effort de collaboration garantit le bon déroulement de la campagne et la réalisation de ses objectifs.

L'utilisation stratégique par Québecor de la collaboration en matière de données et du partage d'informations montre comment une gestion efficace des données et une publicité ciblée peuvent favoriser la croissance et le succès dans le paysage de la publicité numérique. Nous sommes impatients d'en savoir plus sur les projets innovants de Québecor à l'avenir.

À propos de Québecor

Québecor, un chef de file canadien dans les domaines des télécommunications, du divertissement, des médias d'information et de la culture, est l'une des entreprises de communications intégrées les plus performantes de l'industrie. Animées par la volonté d'offrir la meilleure expérience client possible, toutes les filiales et marques de Québecor se distinguent par des produits et services convergents, multiplateformes et de grande qualité.

Québecor a son siège au Québec et emploie plus de 11 000 personnes au Canada.

Entreprise familiale fondée en 1950, Québecor est fortement engagée dans la communauté. Chaque année, elle soutient activement plus de 400 organismes dans les domaines vitaux de la culture, de la santé, de l'éducation, de l'environnement et de l'entrepreneuriat.

Avec l'évolution des réglementations en matière de confidentialité des données, les éditeurs centralisent les données dans des entrepôts, mais est-ce suffisant pour la monétisation des données ? Les DMP n'étant pas à la hauteur, l'avenir réside dans des applications spécifiques qui améliorent l'activation, rationalisent la création d'audience et prennent en charge la résolution d'identités complexes et la collaboration. Plongez dans les défis et les opportunités d'une croissance durable des revenus à l'ère de la protection de la vie privée.

Il n'est pas nouveau que des années de changements continus dans la réglementation sur la protection de la vie privée ont entraîné des changements massifs dans la façon dont les données sont utilisées (ou non) dans l'industrie de la publicité.

Comme le dit souvent Anthony Katsur, directeur général de l'IAB Tech Lab, "à l'instar de l'énergie, de la finance ou des soins de santé, la publicité est désormais un secteur réglementé". Dans le cadre de cette tendance, les éditeurs sont confrontés à des défis pour créer une croissance durable de leurs revenus.

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La confidentialité des données dans la publicité

Qu'il s 'agisse de la baisse continue des recettes publicitaires à laquelle sont confrontés les éditeurs numériques ou de la lutte incessante que mène le secteur de la télévision en continu pour atteindre la rentabilité, il est clair que les propriétaires et les éditeurs de médias ressentent les effets de ces changements.

L'un des domaines où ces changements sont les plus visibles est celui de la technologie des données de l'éditeur. De plus en plus, les éditeurs centralisent les nombreuses sources de données dont ils ont besoin pour la monétisation au sein de leur entrepôt de données. Si cette évolution est porteuse de perspectives et de connectivité, les éditeurs ont également besoin d'une couche d'application spécifique pour les aider à activer leurs données et à en tirer le maximum de valeur.

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Les DMP : Du rôle central à l'obsolescence

Pendant des années, les éditeurs ont compté sur les DMP pour être au centre de leurs efforts de monétisation. Alors que la monétisation basée sur les cookies devient de moins en moins fiable et que les canaux de distribution des éditeurs continuent de se fragmenter en dehors du web, ces systèmes n'ont pas réussi à développer de nouvelles solutions pour des fonctions clés telles que la collecte de données d'applications et de données historiques, l'enrichissement de l'audience par des tiers et l'activation programmatique.

La plupart des DMP traditionnelles sont donc reléguées à la collecte de données sur le web, à la segmentation de l'audience et à l'activation simple de la diffusion d'annonces. En outre, les DMP traditionnelles n'ont pas été conçues avec des fonctionnalités importantes telles que les salles blanches, la résolution d'identité et les PET, qui sont extrêmement importantes dans notre monde axé sur la protection de la vie privée.

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Entrepôts de données : Un nouveau pôle de monétisation

De nombreuses DMP ont réagi en intégrant de grands ensembles de données par le biais de fusions et d'acquisitions afin de combler les lacunes en matière d'identité, d'autres se rattrapent en essayant de mettre en place des fonctions plus axées sur la protection de la vie privée, telles que l'identité et les salles blanches, et d'autres encore ont décidé de cesser complètement leurs activités. En réponse au manque d'innovation des DMP ces dernières années, de plus en plus d'organisations ont investi dans leur entrepôt de données pour centraliser leurs différentes sources de données d'audience. La question est de savoir si l'entrepôt de données est suffisant.

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La pièce manquante : Applications spécifiques

Lorsque nous discutons avec les clients sur le marché, il est clair qu'ils ont besoin d'applications qui peuvent fonctionner avec leur entrepôt de données pour créer des gains d'efficacité et augmenter leur chiffre d'affaires. L'un des plus grands défis consiste à activer les données.

Les entrepôts de données s'appuient souvent sur des applications et des fournisseurs d'intégration pour rendre les données plus exploitables, ce qui oblige les éditeurs à construire des solutions personnalisées coûteuses et à naviguer dans des opérations compliquées.

De la même manière que le mouvement Composable CDP s'est développé pour aider les spécialistes du marketing à faire évoluer la manière dont ils activent les données dans leur entrepôt, les propriétaires de médias et les éditeurs (et les nouvelles entreprises telles que les médias de détail) ont besoin de solutions spécialement conçues pour l'ère de la confidentialité ainsi que pour les cas d'utilisation de la monétisation des publicités.

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L'avenir de la monétisation de l'audience

Les plateformes de monétisation de l'audience du futur devront être capables de combiner la création et l'activation d'audience rationalisées (en programmatique et en direct) sur lesquelles s'appuyaient les anciennes DMP, tout en permettant des tâches plus complexes telles que la normalisation de diverses sources de données, l'exécution de modèles complexes de résolution d'identité et la collaboration au sein de salles blanches de données.

À mesure que disparaissent les données gratuites et à grande échelle des cookies de tierce partie, la monétisation se déplace vers les éditeurs et les propriétaires de médias qui investissent de manière appropriée dans leurs données de première partie, et il y a là une opportunité majeure de créer une croissance rentable. Investir dans la technologie pour favoriser cette croissance est crucial et permettra de distinguer les gagnants des perdants au cours de cette période de changement.

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L'article a été initialement publié le 7 août 2024 sur AdMonsters.com.

Avec l'évolution constante de l'industrie de la publicité vers la confidentialité et la sécurité, les éditeurs cherchent des moyens innovants pour maximiser leurs stratégies de monétisation des données. Comme il sera bientôt impossible de s'appuyer sur les technologies de suivi traditionnelles, le besoin de solutions robustes pour identifier les utilisateurs se fait de plus en plus sentir. Identity Solutions se propose d'aider les éditeurs à identifier les utilisateurs dans un écosystème fragmenté.

Dans notre article précédent, nous avons exploré le concept de graphe d'identité et ses applications pratiques. Un graphe d'identité est le résultat du processus connu sous le nom de résolution d'identité. Pour mener à bien ce processus, les éditeurs utilisent un ensemble d'opérations impliquant la collecte, le traitement et la mise en relation d'identifiants afin d'établir des groupes d'identité d'utilisateurs uniques à différents niveaux : individu, ménage, trait et événement. En termes simples, cela permet à un éditeur de déterminer ou de déduire quel individu visite ses sites web ou ses applications, quel que soit l'appareil, l'email ou l'adresse IP d'où il vient, et donc de le cibler avec une publicité pertinente.

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Les PCD ne suffisent plus

Initialement introduits dans les plateformes de données clients (CDP) et utilisés par les spécialistes du marketing, les ID Graphs ont été adoptés par les éditeurs, reflétant la dynamique changeante de l'industrie. L'évolution vers des données de première main et la nécessité d'introduire de nouvelles stratégies de publicité et de monétisation ont poussé les éditeurs à opter pour de nouvelles façons de construire leurs audiences. Les éditeurs ont utilisé les CDP pour consolider toutes les données disponibles, créer des profils d'utilisateurs afin d'augmenter la valeur de leur inventaire publicitaire pour les annonceurs, et améliorer les capacités de ciblage. Cependant, les limites des capacités des CDP en matière de traitement des données en temps réel, de résolution des identités de base et de segmentation sont insuffisantes pour prendre en charge l'écosystème numérique complexe dans lequel les utilisateurs naviguent aujourd'hui et ajoutent également des coûts supplémentaires à la pile de monétisation des éditeurs.

Par conséquent, les ID Graphs dépassent aujourd'hui leur portée initiale de CDP dans des systèmes plus complexes, évoluant vers des solutions complexes et s'intégrant dans des plateformes, où les organisations peuvent collaborer en toute sécurité autour des données des utilisateurs et les activer de manière transparente. Cette expansion ouvre de nouvelles possibilités aux éditeurs, y compris ceux de la radiodiffusion, des réseaux de télévision et des plateformes audio, pour monétiser ce qu'ils ont sur la table.

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Une identification précise pour une meilleure publicité

L'ID Graph d'Optable est un exemple d'une telle solution avancée, fournissant un environnement hautement interopérable qui débloque de nombreux cas d'utilisation au sein de la plateforme unique, tels que la segmentation de l'audience, l'exploitation des connaissances, l'activation de l'audience, la collaboration des données, l'enchère programmatique avec des ID enrichis et des applications Privacy Sandbox.

Pour construire un graphe d'identité précis et riche, Optable regroupe les identités en effectuant plusieurs opérations critiques au cours du processus de résolution : 

• Auto-normalisation pour identifier le type d'identifiant et le nettoyer. Par exemple, les espaces sont supprimés des données de courrier électronique et le format est ajusté en fonction des exigences spécifiques de l'ID.
• Déduplication et résolution de tous les ID, y compris la résolution des IP, ce que les CDP ne font généralement pas.
• L'hygiène du backend permet d'éviter les liens excessifs ou les clusters trop importants, ce qui garantit la précision et un ciblage précis.
• La définition du nombre d'associations pour contrôler l'application de l'enrichissement des offres, qui n'est pas un cas d'utilisation dans les CDP.
• Configurer la forme et la taille du graphique. Une échelle plus grande implique une précision moindre, comme dans le cas des modèles de type "look-a-like".

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Différents types de données pour une meilleure identification : Identificateurs déterministes et probabilistes 

Les graphiques d'identification ne sont pas tous identiques. Ils peuvent être construits et mis à l'échelle différemment en fonction du type d'appariement des données utilisé. Il existe deux façons de procéder :

• La méthode déterministe d'appariement est basée sur des données explicitement fournies aux utilisateurs ; il s'agit donc d'identifiants qui sont très certainement liés à la personne : noms, courriels et numéros de téléphone fournis par la personne. Cette approche est plus précise, mais elle est plus difficile à mettre à l'échelle car ces données sont plus difficiles à acquérir ou à enrichir. La solution alternative pour l'éditeur consiste à utiliser les réseaux de données existants d'identifiants déterministes. Citons par exemple le LUID d'Experian, le TUID de TransUnion et le Ramp ID de LiveRamp. Bien que ces fournisseurs d'identifiants centralisés constituent une base solide pour la création d'un graphe d'identifiants, ils sont souvent assortis de limitations quant à leur utilisation et doivent donc être considérés comme faisant partie de notre solution globale.

• La méthode probabiliste est un concept plus large basé sur la prédiction du comportement de l'utilisateur et d'événements plausibles similaires à ceux observés pour des identifiants similaires provenant d'identifiants au niveau des ménages. Les identifiants probabilistes sont le produit de l'analyse et de l'assemblage de signaux de données provenant de différents canaux et appareils. La méthode est basée sur des similitudes et des probabilités et, par conséquent, n'est pas précise à 100 %. Cependant, l'un de ses avantages est la possibilité de mesurer un grand nombre d'événements probabilistes et de faire évoluer le graphique d'identification plus rapidement.  

Des sociétés comme ID5 et Predactiv proposent des identifiants probabilistes. Ces fournisseurs traitent des signaux tels que les identifiants d'appareils, les adresses IP, les données comportementales et contextuelles afin de déduire l'identité de la personne et d'augmenter les taux de correspondance des données.  

Ces deux méthodes ont fait le buzz dans l'industrie, arguant que l'appariement déterministe est la seule et unique façon d'apparier les données avec précision. Cependant, la réponse se trouve dans l'équilibre parfait, où les deux méthodes sont combinées dans des proportions différentes. Dans ce cas, l'éditeur doit trouver son propre rapport entre la précision et l'évolutivité. 

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Améliorer le ciblage des publicités et augmenter les revenus

Dans un environnement sans cuisinier, où l'adressabilité est continuellement sapée par le signal, l'identification et le ciblage des utilisateurs est un objectif important. Les éditeurs peuvent augmenter leurs revenus de manière significative en utilisant une résolution d'identité spécifique pour créer des graphes d'identité complets. Il y a plusieurs raisons à cela.

Tout d'abord, la consolidation et la mise en relation des points de données à différents niveaux permettent aux éditeurs d'identifier et d'atteindre davantage d'individus et de ménages au sein des groupes de clients souhaités. Avec un grand nombre d'identifiants et de fournisseurs de données sous licence évoluant sur le marché, les éditeurs sont également en mesure d'amplifier l'adressage publicitaire en enrichissant les audiences et en mettant à l'échelle les graphiques. 

Deuxièmement, en injectant des identifiants déterministes et/ou probabilistes dans leur base de données, les entreprises de médias peuvent activer des publicités programmatiques et obtenir une densité d'enchères plus élevée. Grâce à des audiences enrichies dans le flux d'offres, les éditeurs peuvent augmenter leurs revenus.

Troisièmement, en travaillant avec un fournisseur de données tiers, les éditeurs peuvent associer leur graphe d'identité aux ensembles de données des partenaires afin de créer de nouveaux segments d'audience adressables. Ces nouveaux segments, tels que des données démographiques comme le sexe, l'âge ou le revenu du ménage, peuvent ensuite être regroupés et vendus à des partenaires publicitaires pour l'activation des publicités.

Enfin, la collaboration en matière de données est un domaine de croissance de la monétisation pour les éditeurs. La collaboration en matière de données consiste à travailler directement avec les partenaires publicitaires pour faire correspondre en toute sécurité les données à la fois pour l'activation de l'audience et pour le partage d'informations sur les caractéristiques de l'audience ou le comportement d'achat. Cela permet aux éditeurs d'augmenter leurs revenus en créant de meilleurs plans avec leurs partenaires publicitaires et en offrant des solutions de mesure uniques, ce qui conduit finalement à des engagements plus importants et à des CPM plus élevés.

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Les solutions d'identité sont un élément clé d'Optable

Notre solution d'identité est conçue pour aider les entreprises médiatiques à s'adapter à l'évolution rapide de la publicité numérique. Les décideurs doivent considérer les solutions d'identité complètes comme une nouvelle alternative aux cookies tiers afin de proposer des campagnes ciblées performantes et d'augmenter les revenus de la publicité directe et programmatique.

Optable propose une approche globale de la résolution d'identité et du développement de graphes d'identité client, permettant à nos clients d'améliorer l'engagement de l'audience et les revenus grâce à une meilleure adressabilité et à un contenu publicitaire personnalisé. En établissant un graphique d'identité de première partie et en traitant les données de deuxième partie, Optable vise à améliorer l'adressabilité dans les environnements sans cuisiniers, à enrichir les connaissances sur l'audience et à débloquer de nouvelles sources de revenus grâce à la collaboration des données. Demandez une démonstration pour en savoir plus.