Comment mesurer le succès d’une campagne… si personne ne clique ?
Dans l’ère cookieless, la réponse n’est pas seulement possible — elle est essentielle.

Le clickless advertising est passé du statut de curiosité à celui de priorité pour les marques qui misent sur la notoriété, la portée massive et l’efficacité dans des environnements où le clic n’existe tout simplement pas. Avec la montée en puissance de canaux comme YouTube sur Smart TV, le DOOH, l’audio digital ou la CTV, il est temps de dépasser les modèles basés uniquement sur l’interaction directe.

Dans cet article, on vous explique ce qu’est le clickless advertising, pourquoi il est crucial en 2025 et comment le mesurer efficacement avec la Google Marketing Platform (GMP) — pour prouver des résultats réels, même quand c’est la vue, et non le clic, qui compte.

Clickless Advertising : de quoi parle-t-on, et pourquoi c’est en train d’exploser ?

Le clickless advertising regroupe toutes les campagnes où l’objectif n’est pas de générer un clic, mais de faire mémoriser la marque, favoriser la reconnaissance, et influencer les comportements ultérieurs.
Ce type d’impact se produit dans des environnements où l’interaction directe n’est pas possible (ou tout simplement pas pertinente) :

• YouTube sur Connected TV
• Spotify, podcasts ou audio programmatique
• DOOH (Digital Out Of Home), comme les écrans digitaux en centre commercial
• CTV (Connected TV)

Avec la disparition progressive des cookies tiers et l’explosion de la consommation média hors navigateur, mesurer sans clic n’est plus une option — c’est une nécessité.

📊 Selon Nielsen, 65 % des ventes offline sont influencées par de la publicité sans interaction directe.

GMP : votre allié pour mesurer ce qui ne se clique pas

La clé, c’est d’adopter de nouveaux outils et méthodes basés sur la data agrégée, le modelling et les first-party data. C’est là que la Google Marketing Platform entre en jeu, comme solution complète de mesure :

🎯 Campaign Manager 360 : mesurer les impressions et la visibilité
CM360 permet de suivre les impressions, la visibilité, la fréquence et la portée cross-canal. C’est le hub central pour valider que votre message a bien touché la bonne audience.

🧠 Google Analytics 4 : analyser les comportements post-exposition
Même sans clic, GA4 permet d’observer le comportement après exposition : trafic direct, recherches de marque, formulaires complétés…
Grâce à ses modèles d’attribution avancés, il compense la disparition des cookies tout en respectant la vie privée.

🔗 Une plateforme intégrée : GMP comme écosystème unifié
La combinaison CM360 + GA4 + DV360 + SA360 offre une vision holistique des performances, unifiant awareness et performance sous un même toit.

Des stratégies qui fonctionnent (même sans clics)

🧪 Brand Lift & Brand Awareness
Mesurez le souvenir publicitaire, la considération ou l’intention d’achat avec des études comme YouTube Brand Lift ou des sondages post-exposition.

🗺️ Geo-testing & Incrémentalité
Comparez les zones exposées et non exposées avec des outils comme GeoLift pour mesurer l’impact réel sur les recherches ou les ventes.

👤 First-party data & signaux indirects
Analysez le trafic direct, les recherches de marque ou les formulaires envoyés après exposition. Complétez avec des panels ou enquêtes.

🔒 Consent Mode v2 & Conversion Modeling
Même sans cookies, il est possible d’estimer les conversions via le modelling et des outils comme Ads Data Hub, tout en restant conforme au RGPD.

Des cas concrets qui le prouvent

• YouTube sur CTV : +20 % de brand recall sans clic ni call-to-action.
• Spotify Ads : corrélation directe entre les écoutes complètes et les pics de recherches de marque.
• DOOH en centres commerciaux : hausse du footfall et des ventes géolocalisées après campagne, sans interaction digitale.

Conclusion : mesurer sans clics, c’est non seulement possible — c’est indispensable.

Dans un monde cookieless et fragmenté, le clickless advertising représente l’évolution naturelle du marketing digital.
Il ne s’agit plus seulement de poursuivre le clic, mais de comprendre l’impact réel du message sur l’esprit et les décisions du consommateur.

La Google Marketing Platform vous donne les outils pour le faire — avec précision, respect de la vie privée et approche omnicanale.

💬 Et vous, êtes-vous prêts à mesurer sans dépendre du clic ?
Si vous souhaitez savoir comment intégrer ce type de mesure dans votre stratégie, parlons-en.
Parce que le futur du marketing ne se mesure pas en clics, mais en connexions.

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Le défi de l’attribution dans un monde presque sans cookies

Dans le paysage actuel du marketing digital, les CMO font face à un défi majeur : comment mesurer l’impact réel de chaque investissement média alors que la protection des données utilisateurs devient prioritaire ?

La fin annoncée des cookies tiers a créé un vide, rendant plus difficile l’identification des canaux et points de contact qui génèrent réellement des conversions. L’attribution reste pourtant la boussole indispensable. Mais comment obtenir une vision claire et exploitable dans un environnement soumis à des réglementations de plus en plus strictes ?

La réponse se trouve dans l’adoption de modèles prédictifs avancés.
Ce post explorera comment ces outils redéfinissent la prise de décision budgétaire, permettant aux dirigeants marketing d’optimiser leurs stratégies avec confiance et précision.

Les limites de l’attribution traditionnelle

Pendant longtemps, l’attribution s’appuyait sur des modèles simplistes comme le last-click ou le first-click. Ces approches, souvent dépendantes des cookies tiers, ne reflètent pas la complexité du parcours client. Avec la disparition des cookies et la montée des exigences en matière de confidentialité, un véritable “privacy gap” est apparu, limitant la capacité des CMO à prendre des décisions budgétaires éclairées. Résultat : des arbitrages plus spéculatifs que stratégiques, et un risque de dépenses inefficaces.

La solution : modèles prédictifs et machine learning

Pour combler ce fossé, il faut exploiter la puissance des modèles prédictifs et du machine learning.
Ces technologies permettent d’analyser de larges volumes de données first-party et contextuelles, afin de détecter des schémas et corrélations invisibles pour les méthodes classiques.
Grâce à des algorithmes sophistiqués, il devient possible d’aller au-delà de la simple corrélation pour comprendre la causalité, et ainsi attribuer le bon poids à chaque point de contact du parcours client — même avec des données limitées ou anonymisées.

Au-delà de la précision, ces modèles donnent aux CMO la capacité d’anticiper les tendances et d’optimiser leurs campagnes de manière proactive.

Des bénéfices tangibles pour les CMO

Adopter une attribution prédictive apporte des avantages concrets :

• Des décisions budgétaires optimisées : mieux comprendre le ROI de chaque canal permet d’allouer les ressources plus intelligemment et de maximiser l’impact.
• Une meilleure expérience client : une attribution précise favorise des interactions personnalisées et des messages plus pertinents.
• La conformité aux réglementations : ces modèles fonctionnent avec des données agrégées et anonymisées, respectant le RGPD ou le CCPA.
• Un avantage compétitif : les entreprises qui maîtrisent l’attribution prédictive réagissent plus vite aux évolutions du marché et aux préférences des consommateurs.

Conclusion : l’avenir de l’attribution est prédictif

En résumé, l’attribution à l’ère de la confidentialité n’est plus une énigme insoluble. Les modèles prédictifs offrent aux CMO une feuille de route claire pour prendre des décisions budgétaires stratégiques, même dans un contexte de données limitées.
Il est temps de dépasser l’approximation et d’adopter la puissance de l’intelligence artificielle pour révéler le véritable impact de vos efforts marketing.

Et vous, êtes-vous prêt(e) à transformer votre stratégie d’attribution ?

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Le marketing digital connaît une transformation profonde, même après la décision de Google début 2025 de maintenir les cookies tiers sur Chrome. En réalité, plus de 60 % des sessions ne permettent plus leur dépôt, bloqués par les navigateurs ou refusés par les internautes. Cette technologie, longtemps utile à la mesure et au ciblage, devient obsolète dans cet écosystème.

La mesure reste pourtant un levier essentiel pour optimiser les budgets marketing. Pour accompagner cette évolution, des solutions alternatives éprouvées existent déjà, qu’il est urgent d’adopter. Trois approches se distinguent : les tests incrémentaux, la CookieLess Attribution (CLA) et le Marketing Mix Modelling (MMM).

Les tests incrémentaux, pour identifier la variante la plus performante

Inspirés des méthodes médicales, les tests A/B consistent à comparer deux groupes : un groupe témoin et un groupe exposé à une variation (nouvelle publicité, design de page, etc.). Cette approche permet de mesurer l’impact réel d’un changement sur les indicateurs clés. Autrefois basés sur les cookies pour constituer les groupes, ces tests utilisent désormais des critères géographiques ou comportementaux. Couplés au machine learning, ils offrent une mesure fiable et prédictive de l’efficacité d’une campagne, sans dépendre des traceurs.

La CookieLess Attribution (CLA), pour mieux comprendre le parcours de conversion

Les modèles d’attribution aident à identifier les interactions marketing ayant conduit à une conversion (achat, inscription ou toute autre action souhaitée). Mais les approches traditionnelles, comme le post-clic ou le post-view, sont limitées : la première ignore les autres points de contact, la seconde dépend fortement des cookies tiers. La CookieLess Attribution (CLA) propose une alternative plus complète et indépendante. Elle s’appuie sur la modélisation par équations structurelles (SEM), une méthode issue des sciences sociales pendant les années 1980, pour analyser l’effet direct et indirect de chaque canal sur la conversion. Cette approche permet de reconstituer le parcours utilisateur sans cookies, tout en offrant une vision globale et précise des leviers réellement efficaces.

Le Marketing Mix Modeling (MMM), pour prendre les bonnes décisions stratégiques

Le débat autour de la fin des cookies tiers a remis en lumière le Marketing Mix Modeling (MMM), une méthode d’analyse éprouvée depuis des décennies. Elle permet aux entreprises d’évaluer l’impact réel de leurs actions marketing sur les ventes et d’optimiser la répartition de leurs budgets entre les différents canaux. En croisant canaux payants et organiques avec des facteurs contextuels (promotions, saisonnalité, concurrence), le MMM fournit des recommandations précises sur le rôle du branding et les seuils d’exposition nécessaires. 

À budget équivalent, cette approche a permis par exemple à 24S, la plateforme e-commerce Mode & Luxe du groupe LVMH, d’augmenter son chiffre d’affaires marketing de +8,8 %, démontrant la pertinence du MMM dans un contexte de mesure de plus en plus complexe. L’analyse a également permis une réallocation plus fine des investissements média dans le temps, avec des scénarios ajustés aux spécificités de chaque marché. Cette démarche a contribué à renforcer l’efficacité des leviers activés tout en respectant les standards d’image et de performance attendus dans l’univers du luxe.  L’analyse a également permis une réallocation plus fine des investissements média dans le temps, avec des scénarios ajustés aux spécificités de chaque marché. Cette démarche a contribué à renforcer l’efficacité des leviers activés tout en respectant les standards d’image et de performance attendus dans l’univers du luxe.

Contrairement aux modèles d’attribution qui analysent des actions ponctuelles, le MMM offre une vision globale et long terme, essentielle pour piloter une stratégie durable. Mais pour garantir la fiabilité des analyses, la mesure doit être menée de façon indépendante, par des tiers extérieurs aux plateformes, afin d’éviter les biais et affiner les méthodologies.

La combinaison des approches

Les solutions d’incrémentalité, de MMM, et, plus profondément, la stratégie d’incrémentalité et son fonctionnement, commencent à être bien compris par le marché. Il reste cependant un point d’ombre : entre tests d’incrémentalité, attribution, et MMM. Ces trois solutions donnent différents résultats à une même question. La réponse admise est de les prioriser et de choisir, entre les réponses, la méthode la plus adaptée, selon sa question.

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À l’ère de la publicité automatisée et de l’intelligence artificielle, les outils ne manquent pas pour exploiter tout le potentiel des campagnes. Un bon exemple : les Advantage+ Shopping Campaigns de Meta, où l’IA joue un rôle central dans l’optimisation des résultats. Ces campagnes analysent des millions de signaux pour repérer les utilisateurs les plus enclins à interagir, acheter ou cliquer sur une publicité, ce qui permet d’améliorer les performances grâce à des données précises.

Avec l’automatisation qui gère les campagnes et le ciblage, la créativité devient l’axe principal d’optimisation. Les études le confirment : la créativité influe fortement sur la performance des campagnes, surtout sur des plateformes comme Meta, où quelques millisecondes suffisent pour capter ou perdre l’attention. Le volume élevé d’impressions publicitaires peut aussi entraîner une lassitude créative, avec un impact direct sur les résultats.

Ce nouveau paradigme digital met en lumière l’automatisation du ciblage, mais surtout, il place la créativité au cœur des leviers pour les annonceurs. En réponse à cette évolution, Making Science a lancé ad-machina for Social, une extension de ses capacités de génération créative automatisée (déjà disponible sur Search et Performance Max) vers Meta. ad-machina exploite l’IA pour enrichir la gestion des campagnes Meta, aidant les marques à maximiser leurs investissements publicitaires.

Que propose ad-machina ?

Pensé pour aider les annonceurs à tirer le meilleur parti de leurs campagnes Meta, ad-machina combine automatisation et intelligence artificielle. Grâce à l’API, les campagnes se créent, se pilotent et se publient en un temps record, offrant un avantage concurrentiel grâce à une exécution rapide et une optimisation continue.

Ce qui distingue ad-machina : sa connexion directe aux données first-party des clients. Cela permet d’automatiser les campagnes en phase avec les objectifs business, via des règles personnalisées telles que :

• Automatisation selon les ventes : les annonces peuvent automatiquement mettre en avant les produits les plus vendus ou ceux avec un stock élevé. Un gain de temps et une cohérence avec les besoins commerciaux.
• Adaptation à la saisonnalité et aux comportements locaux : pour les marques internationales, ad-machina ajuste les créations selon les saisons et les préférences locales. Dans des secteurs comme la mode, la demande varie selon la localisation, la saison ou la météo. En connectant les données météo, les publicités peuvent mettre en avant différentes catégories de produits selon la région.
• Optimisation des marges : en intégrant les données de marge produit, ad-machina peut privilégier les promotions sur les catégories ou produits les plus rentables, pour maximiser chaque euro investi.

L’analyse créative par l’IA : le changement de cap

Le volet le plus innovant d’ad-machina réside dans sa capacité à analyser et améliorer les créations publicitaires grâce à l’IA. Sur Meta, les créations servent de signaux clés dans les campagnes Advantage+, et ad-machina s’appuie sur cette intelligence pour déterminer les éléments les plus performants dans une publicité.

Quelques exemples d’éléments analysés :

• Les visages souriants sur les visuels
• L’utilisation de la lumière naturelle
• Le style visuel général

Souvent négligés car difficiles à évaluer, ces détails peuvent pourtant transformer les résultats d’une campagne. Une fois les facteurs de succès repérés, l’IA ajuste les créations en conséquence. Ce processus rapide de génération créative permet de répondre à un défi majeur sur Meta : la fatigue créative.

Sur une plateforme où les créations s’essoufflent vite, la capacité à les renouveler fréquemment reste essentielle. ad-machina facilite cette tâche, en réduisant la dépendance aux équipes créatives et en aidant les algorithmes de Meta à cibler les bonnes audiences grâce à des signaux comme le taux de clics (CTR). Dans des campagnes automatisées comme Advantage+, où le ciblage n’est plus défini par l’annonceur, le CTR devient un indicateur crucial pour guider l’algorithme vers les utilisateurs les plus susceptibles d’acheter.

Tout cela s’effectue en temps réel, sans intervention humaine, permettant aux annonceurs de se concentrer sur la stratégie pendant que l’outil gère l’exécution.

Making Science : Leader de l’IA au service de la créativité

Avec ad-machina, Making Science prend une longueur d’avance sur le marché de la créativité dopée à l’IA. Cet outil permet non seulement d’optimiser les campagnes Meta, mais aussi de transformer la manière dont les marques gèrent leur budget publicitaire, en alignant la création sur les besoins business et en exploitant l’IA pour booster la performance.

Dans un monde publicitaire en pleine mutation, où l’automatisation s’impose, la créativité devient la clé du succès. ad-machina donne aux marques les moyens de s’épanouir dans cette nouvelle ère, en garantissant des campagnes toujours fraîches, engageantes et ultra performantes.

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Le paysage de la publicité numérique est en pleine mutation. Les cookies tiers, longtemps le pilier du ciblage et de la mesure, sont en déclin. L’essor du Privacy Sandbox pousse de nombreux marketeurs à chercher des solutions alternatives. Les annonceurs en ligne testent des plateformes avec les API du Privacy Sandbox, et une plateforme se distingue : Google Display & Video 360 (DV360).

Contrairement aux plateformes dépendantes des cookies, DV360 est conçu avec une approche centrée sur la confidentialité. DV360 propose une variété de solutions de ciblage et de mesure alternatives qui ne reposent pas sur les cookies tiers, en faisant une option pérenne pour les annonceurs naviguant dans un cadre réglementaire en évolution. Nous détaillerons les performances de DV360 sans l’utilisation des cookies tiers, la manière dont il se compare au marché, et comment exploiter la modélisation des conversions dans DV360 pour maximiser les performances de vos campagnes, ainsi que la maximisation du retour sur investissement publicitaire (ROAS) grâce à des enchères optimisées.

Google Privacy Sandbox : un terrain d’essai pour les DSP

Un article de Google* met en lumière que Google a réalisé des expériences en utilisant les API du Privacy Sandbox pour le web sur Google Display Ads et DV360. Ces expériences incluaient trois groupes : comparaison des publicités avec à la fois des cookies tiers et des API Privacy Sandbox, ni cookies tiers ni API Sandbox, et un dernier groupe avec seulement les API Sandbox actives. Ces tests offrent une vision claire de la viabilité de la publicité basée sur les centres d’intérêt sans recourir aux cookies tiers. Bien que les résultats soient encore préliminaires, ils sont prometteurs :

DV360 montre une récupération de 86 % des dépenses publicitaires des annonceurs par rapport à une baisse de 60 % des revenus des éditeurs sans cookies tiers.*

Bien que ces expériences en soient à leurs débuts, tout comme l’API Sandbox, nous avons une réponse de base sur la manière dont DV360 fonctionnera sans cookies tiers. Même si presque tous les annonceurs subiront une perte sans cookies tiers, Google a une solution pour minimiser les dégâts.

La modélisation des conversions révèle des valeurs cachées

En publicité programmatique, les modèles d’attribution traditionnels ont des limites. Ils peinent souvent à capturer l’impact total de vos campagnes, notamment pour les conversions en ligne-hors ligne ou les parcours clients complexes. C’est là que la modélisation des conversions dans DV360 entre en jeu, révélant la valeur cachée de vos campagnes.

Comme expliqué dans un article d’assistance Google**, la modélisation des conversions utilise le machine learning pour estimer les conversions en ligne qui ne seraient pas directement attribuables par des méthodes traditionnelles. Cela pourrait inclure des conversions se produisant sur d’autres appareils, des interactions hors ligne, ou des conversions ayant lieu longtemps après l’exposition à votre publicité.

Voici comment la modélisation des conversions dans DV360 peut bénéficier à vos campagnes :

• Rapports plus précis : En attribuant du crédit aux conversions qui auraient pu être manquées précédemment, la modélisation des conversions offre une vision plus complète des performances de vos campagnes. Cela permet de prendre des décisions basées sur les données et d’optimiser les campagnes pour un impact maximal.
• Amélioration des stratégies d’enchères : Avec une vision plus complète des données de conversion, les stratégies d’enchères automatisées de DV360 peuvent être optimisées. Cela garantit que vos enchères sont dirigées vers les impressions les plus susceptibles de se convertir, même si cela prend du temps ou se produit hors ligne.
• Efficacité accrue des campagnes : En attribuant plus efficacement le crédit, vous pouvez identifier les campagnes qui génèrent des conversions, même si les modèles traditionnels ne les montraient pas. Cela vous permet d’allouer votre budget plus efficacement et de vous concentrer sur les canaux les plus performants.

Considérations importantes :

La modélisation des conversions est un outil puissant, mais il est important de l’utiliser de manière stratégique. Voici quelques points à garder à l’esprit :

• La modélisation des conversions est une estimation : Bien qu’elle offre des informations précieuses, cela reste une estimation. Ne vous fiez pas uniquement aux données modélisées, mais utilisez-les conjointement avec vos modèles d’attribution existants.
• La qualité des données compte : La précision de vos résultats de modélisation des conversions dépend de la qualité de vos données. Assurez-vous d’avoir un ensemble de données propre et complet pour une performance optimale.

En exploitant la modélisation des conversions dans DV360, vous pouvez obtenir une meilleure compréhension de l’impact de vos publicités et révéler des valeurs cachées dans vos campagnes. Cela permet des rapports plus précis, des stratégies d’enchères améliorées et, au final, une expérience publicitaire plus efficace et percutante.

Étendez votre portée avec précision grâce au ciblage optimisé

Atteindre le bon public est essentiel pour une campagne publicitaire réussie. Les méthodes de ciblage traditionnelles peuvent être limitées, mais le ciblage optimisé dans DV360 offre une solution puissante. Cette approche innovante exploite le machine learning pour aller au-delà de vos sélections d’audience initiales et identifier de nouveaux utilisateurs pertinents avec un potentiel de conversion plus élevé.

Selon un article d’assistance Google***, le ciblage optimisé utilise deux éléments clés :

• Signaux d’audience : Ce sont vos sélections de ciblage initiales, telles que les données démographiques, les centres d’intérêt et les audiences personnalisées. Ils fournissent un point de départ pour que DV360 identifie des utilisateurs similaires.
• Données en temps réel : DV360 analyse une grande quantité de données en temps réel sur le comportement des utilisateurs, les performances des campagnes et les tendances du marché. Cela lui permet de découvrir de nouveaux segments d’audience partageant des caractéristiques avec votre audience initiale et plus susceptibles de se convertir.

Le ciblage optimisé offre plusieurs avantages clés. Il étend votre portée au-delà des sélections d’audience initiales, trouvant de nouveaux clients potentiels. En se concentrant sur les utilisateurs à forte conversion, il améliore l’efficacité des campagnes et optimise l’allocation du budget. De plus, il réduit le besoin de raffiner constamment l’audience, ce qui permet de gagner du temps tout en maintenant les performances.

Voici quelques conseils pour maximiser l’efficacité du ciblage optimisé avec DV360 :

• Commencez avec des signaux d’audience solides : Offrez une base solide en choisissant des segments d’audience pertinents et bien définis.
• Utilisez des sources de données variées : Intégrez des données provenant de différentes sources comme Google Analytics et les systèmes CRM pour enrichir les profils d’audience.
• Définissez des objectifs de conversion : Définissez clairement les objectifs de votre campagne pour guider les algorithmes de ciblage de DV360.
• Surveillez les performances : Surveillez régulièrement les performances des campagnes pour évaluer l’efficacité de votre stratégie de ciblage optimisé.

En utilisant le ciblage optimisé avec DV360, vous pouvez atteindre des audiences plus pertinentes, augmenter les conversions et, au final, atteindre vos objectifs marketing. Exploitez les algorithmes intelligents de DV360 pour faire le gros du travail, tandis que vous vous concentrez sur la création de publicités attrayantes et des initiatives stratégiques.

Google DV360 se positionne comme une force redoutable dans le paysage publicitaire numérique en pleine évolution. Son accent sur la confidentialité, associé à des outils robustes comme la modélisation des conversions et le ciblage optimisé, en fait un choix convaincant pour les marketeurs naviguant dans un avenir sans cookies. Bien que l’industrie soit confrontée à de nouveaux défis, l’adaptabilité et les performances de DV360 lors des expériences Privacy Sandbox démontrent sa résilience et son engagement à offrir des résultats. En exploitant la puissance de DV360, les annonceurs peuvent non seulement surmonter la tempête, mais prospérer dans cette nouvelle ère de la publicité. En tant que revendeurs de la Google Marketing Platform, Making Science peut vous aider à élever vos campagnes display en utilisant toutes les capacités offertes par DV360. Contactez-nous dès aujourd’hui pour discuter de ce que nous pouvons faire pour vos efforts marketing.

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*Source
**Source
***Source

Le paysage de la publicité numérique subit actuellement un bouleversement majeur. Les cookies tiers, longtemps considérés comme la pierre angulaire du ciblage et de la mesure, sont en déclin. L’essor du Privacy Sandbox pousse de nombreux spécialistes du marketing à chercher des solutions alternatives. Les annonceurs en ligne testent des plateformes utilisant les API du Privacy Sandbox, et l’une d’entre elles se distingue : Google Display & Video 360 (DV360).

Contrairement aux plateformes dépendantes des cookies, DV360 est conçu avec une approche axée sur la protection de la vie privée. DV360 propose une variété de solutions alternatives de ciblage et de mesure qui ne reposent pas sur les cookies tiers. Cela en fait une option pérenne pour les annonceurs qui naviguent dans les nouvelles régulations en matière de confidentialité. Nous examinerons en détail les performances de DV360 sans l’utilisation de cookies tiers et comment elle se compare aux autres plateformes, tout en exploitant la puissance de la modélisation des conversions dans DV360 pour maximiser la performance de vos campagnes, ainsi que la manière d’optimiser votre retour sur investissement publicitaire (ROAS) grâce à l’enchère optimisée avec DV360.

Google Privacy Sandbox : un terrain d’essai pour les DSP

Cet article de Google* met en lumière les expériences menées par Google avec les API du Privacy Sandbox pour le web sur Google Display Ads et DV360. Ces expériences comportaient trois groupes : l’un utilisant à la fois les cookies tiers et les API du Privacy Sandbox, un autre n’utilisant ni les cookies tiers ni les API du Privacy Sandbox, et enfin un dernier groupe avec uniquement les API du Privacy Sandbox activées. Ces tests permettent de mesurer réellement la viabilité de la publicité basée sur les centres d’intérêt sans avoir recours aux cookies tiers. Bien que les résultats soient encore préliminaires, ils sont prometteurs :

DV360 shows an 86% recovery in advertiser spending compared to the market average, which shows a 60% decrease in publisher revenue without third-party cookies.* 

Bien que ces expériences en soient encore à leurs débuts, tout comme les API du Sandbox, nous avons une réponse de base quant à la manière dont Google DV360 perdurera sans cookies tiers. Même si presque tous les annonceurs subiront un impact sans cookies tiers, Google a une solution pour minimiser les dégâts.

La modélisation des conversions révèle une valeur cachée

Dans la publicité programmatique, les modèles d’attribution traditionnels présentent des limites. Ils ont souvent du mal à capturer l’impact total de vos campagnes, en particulier pour les conversions en ligne vers hors ligne ou les parcours clients complexes. C’est là que la modélisation des conversions avec DV360 intervient, révélant la valeur cachée de vos campagnes.

Comme expliqué dans un article de support de Google**, la modélisation des conversions utilise l’apprentissage automatique pour estimer les conversions en ligne qui ne seraient pas directement attribuables par des méthodes traditionnelles. Cela peut inclure des conversions se produisant sur d’autres appareils, des interactions hors ligne, ou des conversions ayant lieu longtemps après l’exposition à votre publicité.

Voici comment la modélisation des conversions dans DV360 bénéficie à vos campagnes :

• Rapports plus précis : En attribuant du crédit aux conversions qui auraient pu être manquées auparavant, la modélisation des conversions offre une vue plus complète des performances de vos campagnes. Cela vous permet de prendre des décisions basées sur les données et d’optimiser les campagnes pour un impact maximal.
• Amélioration des stratégies d’enchères : Avec une vue plus globale des données de conversion, les stratégies d’enchères automatisées de DV360 peuvent être optimisées. Cela garantit que vos enchères sont dirigées vers les impressions les plus susceptibles de générer une conversion, même si celle-ci prend du temps ou se produit hors ligne.
• Efficacité accrue des campagnes : En attribuant plus efficacement le crédit, vous pouvez identifier les campagnes qui génèrent des conversions, même si les modèles traditionnels ne les mettraient pas en évidence. Cela vous permet d’allouer votre budget de manière plus efficiente et de vous concentrer sur les canaux les plus performants.

Points importants à prendre en compte :

La modélisation des conversions est un outil puissant, mais il est essentiel de l’utiliser de manière stratégique. Voici quelques éléments à garder à l’esprit :

• La qualité des données est importante : L’exactitude des résultats de votre modélisation des conversions dépend de la qualité de vos données. Assurez-vous de disposer d’un ensemble de données propre et complet pour des performances optimales.
• En tirant parti de la modélisation des conversions dans DV360, vous pouvez acquérir une compréhension plus approfondie de l’impact de votre publicité et révéler une valeur cachée dans vos campagnes. Cela permet d’obtenir des rapports plus précis, d’améliorer les stratégies d’enchères et, en fin de compte, de créer une expérience publicitaire plus efficace et percutante.La modélisation des conversions est une estimation : Bien qu’elle offre des informations précieuses, il s’agit toujours d’une estimation. Ne vous fiez pas uniquement aux données modélisées, mais utilisez-les en complément de vos modèles d’attribution existants.

La modélisation des conversions est une estimation : Bien qu’elle offre des informations précieuses, il s’agit toujours d’une estimation. Ne vous fiez pas uniquement aux données modélisées, mais utilisez-les en complément de vos modèles d’attribution existants.

Élargissez votre portée avec précision grâce au ciblage optimisé

Atteindre le bon public est essentiel pour le succès d’une campagne publicitaire. Les méthodes de ciblage traditionnelles peuvent être limitées, mais le ciblage optimisé dans DV360 offre une solution puissante. Cette approche innovante tire parti de l’apprentissage automatique pour aller au-delà de vos sélections d’audience initiales et identifier de nouveaux utilisateurs pertinents avec un potentiel de conversion plus élevé.

Selon un article de support de Google***, le ciblage optimisé utilise deux éléments clés :

1. Signaux d’audience : Ce sont vos sélections de ciblage initiales, telles que la démographie, les intérêts et les audiences personnalisées. Cela fournit un point de départ pour que DV360 identifie des utilisateurs similaires.
2. Données en temps réel : DV360 analyse d’énormes quantités de données en temps réel sur le comportement des utilisateurs, les performances des campagnes et les tendances du marché. Cela lui permet de découvrir de nouveaux segments d’audience partageant des caractéristiques avec votre audience initiale et plus susceptibles de convertir.

Le ciblage optimisé offre plusieurs avantages clés. Il élargit votre portée au-delà des sélections d’audience initiales, en trouvant de nouveaux clients potentiels. En se concentrant sur des utilisateurs à forte conversion, il améliore l’efficacité des campagnes et optimise l’allocation du budget. De plus, il réduit le besoin de raffinement constant de l’audience, vous faisant gagner du temps et des efforts tout en maintenant la performance.

Voici quelques conseils pour maximiser l’efficacité du ciblage optimisé avec DV360 :

1. Commencez par des signaux d’audience solides : Fournissez une base solide en choisissant des segments d’audience pertinents et bien définis.
2. Utilisez des sources de données diverses : Intégrez des données provenant de différentes sources, comme Google Analytics et les systèmes CRM, pour enrichir vos profils d’audience.
3. Définissez des objectifs de conversion : Établissez clairement vos objectifs de campagne pour orienter les algorithmes de ciblage de DV360.
4. Surveillez les performances : Suivez régulièrement les performances de votre campagne afin d’évaluer l’efficacité de votre stratégie de ciblage optimisé.

Conclusion

DV360 de Google se positionne comme une force redoutable dans le paysage publicitaire numérique en constante évolution. Son accent sur la protection de la vie privée, associé à des outils robustes tels que la modélisation des conversions et le ciblage optimisé, en fait un choix convaincant pour les spécialistes du marketing qui naviguent dans un avenir sans cookies. Alors que l’industrie fait face à de nouveaux défis, l’adaptabilité et les performances de DV360 lors des expériences du Privacy Sandbox démontrent sa résilience et son engagement à fournir des résultats. En exploitant la puissance de DV360, les annonceurs peuvent non seulement résister à la tempête, mais aussi prospérer dans cette nouvelle ère de la publicité.

En tant que revendeurs de Google Marketing Platform, Making Science peut vous aider à améliorer vos campagnes display en utilisant toutes les capacités offertes par DV360. Contactez-nous dès aujourd’hui pour discuter de ce que nous pouvons faire pour vos efforts marketing.

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Google a considérablement modifié son approche des cookies tiers, choisissant de maintenir leur utilisation tout en introduisant un nouveau cadre qui donne la priorité au contrôle de l’utilisateur. Après des années de report et de préoccupations du secteur, cette décision s’écarte du plan de l’entreprise qui prévoyait de supprimer totalement les cookies.

Le raisonnement qui justifie la décision de Google est clair : l’entreprise a écouté les inquiétudes du secteur concernant l’avenir sans cookies. En préservant les cookies tout en introduisant des contrôles de confidentialité améliorés, Google vise à trouver un équilibre entre la protection des données des utilisateurs et le maintien d’un écosystème publicitaire digital prospère.

Le cœur de la stratégie de Google est de responsabiliser les utilisateurs en leur offrant plus de transparence et de choix sur la manière dont leurs données sont utilisées, en leur permettant d’accepter ou de refuser le suivi. Cette approche pourrait uniformiser les règles du jeu, car les solutions avec et sans cookies auront la possibilité de rivaliser pour attirer les attentions des utilisateurs.

Même si les détails des changements proposés par Google ne sont pas encore connus, cette annonce apporte incontestablement un sentiment de soulagement au secteur. Les entreprises auront plus de temps pour s’adapter et investir dans des technologies de suivi alternatives tout en répondant aux préoccupations en matière de protection de la vie privée.

Alberto Ruscalla, Head of Data chez Making Science France, s’est exprimé sur le sujet :

“Je pense qu’avec les mesures prises, Google a clairement écouté le marché de l’adtech. Ce revirement semble justifié et constitue un engagement majeur de la part de Google pour donner aux utilisateurs et aux sociétés d’adtech un choix sur la question des cookies tiers. Désormais, la Sandbox et les autres solutions Privacy peuvent rivaliser sur la base de leurs mérites et les préférences des utilisateurs (ou les options d’exclusion) dicteront les performances, et en fin de compte, les technologies qui l’emporteront, qu’il s’agisse de cookies tiers ou d’autres solutions.”

En fin de compte, la décision de Google de maintenir les cookies tiers tout en mettant l’accent sur le contrôle de l’utilisateur représente un compromis réfléchi. C’est une décision qui pourrait façonner l’avenir de la publicité numérique pour les années à venir. Pour en savoir plus sur la décision de Google, cliquez ici ou contactez nos experts.

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La suppression des cookies tiers par Chrome (3PCD) a déjà des répercussions sur les performances commerciales et marketing. Dans cet article, nous dévoilerons comment ce changement sismique remodèle les stratégies actuelles et explorerons des moyens de s’adapter et de réussir dans un monde post-3PC.

Qu’est-ce qui se passe ?

Google Chrome a franchi une étape décisive vers une navigation axée sur la confidentialité, débutée avec la suppression des cookies tiers pour 1% de ses utilisateurs en janvier 2024. Google prévoit d’étendre cette mesure à l’ensemble des utilisateurs d’ici la fin de l’année. Ce retrait progressif marque un changement significatif par rapport aux méthodes traditionnelles de suivi des utilisateurs et s’aligne sur une tendance plus large de l’industrie visant à renforcer la confidentialité des utilisateurs.

Pourquoi c’est important ?

La suppression des cookies tiers par Chrome n’est pas simplement un changement technologique, c’est une révolution dans la publicité numérique, étant donné sa part de marché mondiale de 65%. Ce changement affecte les annonceurs, les éditeurs et les utilisateurs, surtout sur les ordinateurs de bureau où les taux de conversion sont plus élevés. La dépendance de Google et de Meta à l’égard de ces cookies pour des profils d’utilisateurs détaillés et une publicité ciblée est confrontée à un défi transformateur.

Quel sera l’impact ?

La baisse de la qualité des données tierces les rendra moins complètes et précises, réduisant potentiellement l’efficacité du marketing et le retour sur investissement, à moins que les annonceurs ne s’adaptent. L’outil d’impact de suppression des cookies tiers de Making Science prévoit jusqu’à une baisse de 30% des conversions en ligne attribuées à la publicité et une possible perte de 9% des revenus numériques pour certains secteurs. Cela souligne l’importance croissante des données de première partie (1PD) par rapport aux données tierces (3PD), en raison de la suppression des cookies.

Que peut-on faire pour atténuer l’impact ?

Il existe de nombreuses options disponibles pour faire face à ce changement, en fait, trop nombreuses. Il est important de comprendre l’impact sur votre entreprise et de prioriser les changements disponibles en fonction de leur facilité de mise en œuvre et de leur impact. Nous pouvons regrouper les opportunités en atténuation et activation.

L’atténuation

Nous avons compilé quelques solutions clés visant à réduire la perte de volume et de qualité des données en mettant en œuvre des outils fournis par Google et en collectant de meilleures données à l’aide de solutions durables et conformes à la vie privée.

• Nous ne pouvons pas souligner suffisamment l’importance de consent management platform (CMP) plutôt qu’une solution DIY pour une bannière de consentement. Les CMP s’intègrent aux solutions techniques de Google et fournissent des bannières de consentement prêtes à l’emploi conformes aux derniers changements réglementaires sur différents marchés, ce qui peut devenir difficile à gérer à mesure que de plus en plus de pays et d’États mettent en œuvre leur propre législation sur la vie privée.
• L’implémentation de GA4 fournira confiance envers les données, deviendra la source de vérité pour l’entreprise et restera à jour avec les changements de confidentialité, Google ayant montré son engagement à maintenir la conformité de GA4.
• Consent Mode V2 pour tous les produits Google et Enhanced Conversions permettra un meilleur jumelage par Google tout en respectant la vie privée. Le Consent Mode est désormais une exigence pour utiliser les fonctionnalités publicitaires au sein des produits Google, et Enhanced Conversions permet de lier les conversions aux impressions et aux clics de manière plus précise, améliorant la compréhension des performances des campagnes.

Nous considérons cela comme les exigences essentielles initiales pour faire face à la suppression des cookies tiers, mais il existe également d’autres mesures, telles que :

• Mise en œuvre d’une mesure server-side qui améliorera davantage la robustesse de l’implémentation GA4 et des pixels marketing.
• Exploitation des server-side API pour les conversions clés afin d’assurer un jumelage 1:1 entre les bases de données internes et la publicité/technologie marketing.
• Une meilleure compréhension des utilisateurs peut être obtenue en utilisant une architecture de données client (CDA) ou une plateforme de données client (CDP), et l’analyse en salle blanche peut aider à regrouper les utilisateurs pour un ciblage agrégé plus efficace.

Quelles stratégies d’activation peuvent aider à naviguer efficacement dans la suppression des cookies tiers ?

Pour relever le défi de la suppression des cookies tiers (3PC), de nombreuses stratégies sont disponibles pour s’adapter et prospérer. La clé est d’évaluer l’impact sur votre entreprise et de prioriser les stratégies en fonction de leur faisabilité de mise en œuvre et de leur impact potentiel.

L’activation

Se concentrer sur les stratégies d’activation qui exploitent les données de première partie (1PD) est crucial. Voici un aperçu des principaux points d’action :

Construction et amélioration des audiences :

• Audiences GA4 : Utilisez GA4 pour créer des audiences dynamiques basées sur le comportement des utilisateurs. Ces audiences peuvent ensuite être intégrées de manière transparente dans les publicités et la pile publicitaire de Google, améliorant la précision de votre ciblage.
• Customer Match : Automatisez le processus de téléchargement des listes de clients dans les publicités pour un ciblage plus précis, aidant à contrer l’impact de la suppression des cookies tiers.

Exploitation des outils avancés de Google :

• Smart Bidding : Mettez en œuvre le Smart Bidding de Google pour optimiser les campagnes à l’aide de l’IA, qui ajuste les enchères en temps réel pour les conversions ou la valeur de conversion, en utilisant des signaux contextuels et l’apprentissage automatique.
• Consent Mode V2 et Enhanced Conversions : Assurez la conformité et améliorez la précision des données avec le Consent Mode V2, désormais une exigence pour les fonctionnalités publicitaires des produits Google. Enhanced Conversions améliorent le lien entre les conversions et les interactions publicitaires, offrant une compréhension plus approfondie des performances des campagnes.

Amélioration de la qualité des signaux :

• Modélisation prédictive avec Gauss Smart Advertising : Au-delà de la portée des outils de Google, Gauss Smart Advertising améliore votre stratégie numérique grâce à la modélisation prédictive. Cet outil fait plus que simplement attribuer des scores aux utilisateurs ; il améliore considérablement les signaux envoyés aux algorithmes de Google pour une optimisation inégalée. De telles techniques avancées peuvent affiner vos efforts publicitaires et conduire à des campagnes plus ciblées, percutantes, qui élèvent la performance de manière réfléchie et efficace.

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À une époque où les empreintes digitales deviennent de plus en plus insaisissables, comprendre les subtilités du suivi des conversions est crucial pour les marketeurs. La modélisation des conversions se trouve à l’avant-garde de ce changement, offrant une manière innovante de collecter des données sans porter atteinte à la vie privée de l’utilisateur. Aujourd’hui, nous explorons les profondeurs d’Enhanced Conversions de Google et le rôle crucial de la modélisation des conversions.

Comprendre la modélisation des Conversions

La modélisation des conversions est une méthode qui utilise des données agrégées et anonymisées pour prédire des conversions qui ne sont pas directement observables. Au lieu de s’appuyer uniquement sur le pool décroissant de données observables en raison des changements de confidentialité, elle comble les lacunes, offrant une vue plus complète des performances de la campagne. L’approche de Google en matière de modélisation garantit que les conversions rapportées présentent une image complète, et non simplement un instantané.

Présentation de Enhanced Conversions

Dans un monde où les cookies de suivi traditionnels s’effondrent, les conversions améliorées de Google émergent comme un phare pour une mesure précise des conversions. Cette fonctionnalité utilise la modélisation des conversions pour garantir que les annonceurs peuvent évaluer l’efficacité de leurs campagnes, même à mesure que les cookies tiers deviennent obsolètes.

L’importance d’Enhanced Conversions

À mesure que la dépendance aux cookies tiers disparaissent, le risque que la mesure de la performance des médias digitaux devienne moins fiable augmente. Enhanced Conversions sert de pont nécessaire vers un avenir où les préoccupations liées à la confidentialité et l’analyse marketing peuvent coexister harmonieusement.

Comment fonctionne Enhanced Conversions

1. Un utilisateur connecté à Google clique sur votre annonce.
2. Ils effectuent une conversion sur votre site web.
3. La balise de conversion sur votre site capture une partie prédéfinie des données de l’utilisateur (comme une adresse e-mail), la hache de manière sécurisée et la transmet à Google.
4. Google fait ensuite correspondre ces données hachées avec les siennes, notant une conversion dans votre compte, préservant ainsi l’intégrité des données de performance de votre annonce.Vous pouvez en apprendre davantage sur le fonctionnement d’Enhanced Conversions en cliquant ici.

Les avantages de Enhanced Conversions

L’adoption des Conversions Améliorées ne se limite pas à la conformité aux normes de confidentialité, elle vise à obtenir des avantages tangibles :

• Augmentation de 5% des Search Conversions : En moyenne, les marques qui adoptent les Conversions Améliorées pour les campagnes de recherche constatent une hausse de 5% des conversions.
• Hausse de 17% des Conversions sur YouTube : De manière similaire, une augmentation notable de 17% en moyenne des conversions est observée pour les campagnes sur YouTube.
• Boost de plus de 10% pour l’Immobilier : Dans le secteur immobilier, l’un de nos clients a connu une augmentation de plus de 10% des conversions totales mesurées après la mise en place de Enhanced Conversions.

Ce que Nous Avons Appris de la Mise en Place de Enhanced Conversions

• Alignement des Parties Prenantes : Il est crucial d’obtenir l’adhésion précoce du marketing, du juridique, de la confidentialité et de l’informatique afin de rationaliser la mise en œuvre et de traiter proactivement les préoccupations en matière de conformité.
• Commencer Petit et Évoluer : Commencer par un seul site permet d’établir des résultats de référence et un processus d’expansion plus gérable. Cependant, s’il y a une cohérence entre les marques ou sous-marques, un déploiement plus complet peut être envisageable.
• Définir le Succès : Il est important d’établir à l’avance à quoi ressemble le succès, en tenant compte de l’équilibre entre les coûts de mise en œuvre et l’augmentation anticipée du suivi des conversions.

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Comprendre et exploiter les données fondamentales est essentiel pour exploiter pleinement le potentiel d’Enhanced Conversions. La section « Données Fondamentales » de notre AI Essential Playbook vous offre une plongée approfondie dans les stratégies pour créer une solide stratégie de données, conçue pour les marketeurs cherchant à affiner leur approche numérique conformément à la liste de contrôle des Essentiels sur l’IA de Google.

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Le secteur de la publicité digitale est un environnement très changeant dans lequel des plateformes telles que Google Ads évoluent constamment. C’est pourquoi il est crucial de rester informé des changements qui affectent nos stratégies marketing. Dans cet article, nous aborderons les récents changements qui impactent les campagnes Discovery et Demand Gen de Google Ads, ainsi que l’incidence sur Campaign Manager 360 et Search Ads 360.

Changements dans les campagnes Discovery

Comme l’a annoncé Google à travers différents canaux, depuis le 22 janvier dernier, les campagnes Discovery sont automatiquement migrées vers Demand Gen. Il est important de souligner à ce stade que les campagnes Discovery actives continueront à fonctionner comme Demand Gen sans interruption, et que les données historiques des campagnes Discovery seront transférées sans problème à la nouvelle version.

Mesure des formulaires de leads

Cependant, il y aura quelques changements. Un changement significatif est la suppression de l’option des formulaires de leads dans Demand Gen. Les campagnes qui ont ce format activé seront migrées, mais le formulaire restera inactif. Bien que les rapports historiques restent disponibles, ils ne pourront pas être utilisés comme objectif de campagne pour l’optimisation. À la place, les campagnes s’optimiseront vers d’autres actions de conversion de Google Ads déjà incluses dans la campagne.

Pour surmonter cet obstacle, il est recommandé d’explorer les nouvelles fonctionnalités de Demand Gen, telles que les annonces vidéo, les segments similaires et de réaliser des tests A/B. Ces options peuvent être de nouvelles façons de maximiser l’impact de vos campagnes.

Changements dans Search Ads 360

Le passage à Demand Gen a également des implications pour Search Ads 360. À mesure que les campagnes Discovery sont migrées, vous remarquerez que les clics et les conversions Floodlight commenceront progressivement à être mesurés dans SA360 et CM360.

Dans une première phase, ces données ne pourront pas être optimisées dans les stratégies d’enchères de SA360, mais elles pourront être incluses dans les rapports de la plateforme. Dans une deuxième phase, SA360 offrira une prise en charge complète de Demand Gen, permettant l’optimisation de ces métriques.

Il est essentiel de souligner que le passage à SA360 est progressif et n’a pas de levier d’activation manuel. Par conséquent, il est recommandé de vérifier l’activité de ces campagnes dans Campaign Manager 360 après l’activation et de maintenir les balises de mesure jusqu’à la confirmation de la deuxième phase, évitant ainsi la perte de données pendant la transition.

Chez Making Science, nous disposons d’équipes spécialisées qui peuvent vous aider à résoudre vos questions ou à gérer votre processus de migration. Contactez nos spécialistes !

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