Le déploiement récent de ChatGPT Ads dans 31 pays européens, dont la France, crée un nouveau canal de marketing direct, au moment même où l’IA conversationnelle transforme profondément les habitudes de recherche et d’achat. Pour les marques, l’occasion semble idéale pour toucher des cibles à forte intention d’achat.

Making Science suit et teste cette plateforme depuis son lancement outre-atlantique. Nos équipes internationales ont déjà déployé des campagnes live aux États-Unis et au Royaume-Uni. Nous partageons avec vous nos enseignements exclusifs et nos insights stratégiques !

Une opportunité inédite : un tout nouveau canal marketing

ChatGPT Ads permet d’atteindre les utilisateurs au moment le plus stratégique : lorsqu’ils recherchent activement des informations, comparent des offres et prennent leurs décisions d’achat. Nos premiers tests à l’échelle mondiale posent une base solide pour la mesure de la performance via les outils Google.

Décoder ce nouveau paysage : le retour d’expérience des US et du UK

Aborder une nouvelle plateforme publicitaire implique toujours une phase d’apprentissage. Ayant déjà géré des campagnes sur les marchés historiques d’OpenAI, voici les spécificités de ChatGPT Ads que nous avons pu observer :

• Cibler une audience en phase d’exploration : pour l’instant, les emplacements publicitaires se limitent aux utilisateurs de la version gratuite. Cela donne accès à une cible très engagée et tech-savvy, idéale pour générer de la notoriété et capter du trafic qualifié.
• Optimiser une visibilité premium : les données collectées sur des marchés très concurrentiels comme les États-Unis montrent des coûts par clic (CPC) parfois très élevés.
• Apprivoiser l’effet « boîte noire » : le produit manque encore de maturité sur certains points. La plateforme n’affiche pas les termes de recherche exacts ayant déclenché les annonces. De plus, le contrôle qualité s’avère complexe, la publicité disparaissant souvent au rechargement de la conversation. Nos équipes ont développé des processus internes pour surmonter ces contraintes et préserver vos budgets.

La check-list opérationnelle pour les annonceurs

OpenAI impose quelques règles opérationnelles à connaître avant de se lancer :

• Pas de self-service au départ : l’ouverture directe de compte reste impossible pour un annonceur isolé. L’accès nécessite obligatoirement une agence partenaire.
• Un compte propre à la marque : OpenAI exige la création du compte publicitaire par la marque elle-même. Une fois la configuration terminée, vous déléguez la gestion et l’optimisation à votre agence de marketing digital.
• Une structure basée sur le domaine web : si votre entreprise regroupe plusieurs filiales sous un même nom de domaine, OpenAI conseille un compte unique structuré en différentes campagnes. Des domaines distincts imposent en revanche des comptes séparés.
• Des restrictions géographiques strictes : la diffusion se limite exclusivement aux marchés ouverts. Avec l’arrivée de ces nouveaux pays, les acteurs locaux peuvent désormais lancer des campagnes ciblées sur ces audiences.

L’arrivée de ChatGPT Ads en France sur les marchés européens marque un tournant dans le commerce conversationnel. Se lancer sur un canal totalement neuf comporte des risques. En vous appuyant sur notre expertise internationale et sur nos stratégies prouvées aux États-Unis et au Royaume-Uni, votre entreprise évite les erreurs de débutant et maximise immédiatement votre ROI.

Nous revenons tout juste du Google Marketing Live 2026, et autant le dire tout de suite : c’était l’un des GML les plus marquants de ces dernières années. Google ne s’est pas contenté d’annoncer de nouvelles fonctionnalités ; le groupe a dévoilé une vision totalement repensée de la manière dont les utilisateurs recherchent, achètent et interagissent avec les marques.

La bonne nouvelle ? Avec les bons partenaires et les bons outils, cela représente une opportunité immense. Voici ce qu’il faut retenir.

Le grand tournant : l’IA ne se contente plus de répondre, elle agit

L’IA Gemini de Google a franchi un cap majeur. Ce n’est plus simplement un chatbot qui répond à des questions. C’est désormais un agent capable de naviguer, décider et agir pour le compte des utilisateurs.

Google a parlé de « plusieurs décennies d’innovation condensées en une seule année » et, après avoir assisté aux annonces, nous sommes assez d’accord. L’IA n’est plus un gadget : elle devient l’infrastructure même du marketing digital.

Google Search devient un moteur de recherche dopé à l’IA et l’adoption est massive

Un chiffre nous a particulièrement marqués : le mode IA de Google Search compte désormais plus d’un milliard d’utilisateurs mensuels. On n’est plus dans une phase de test ; c’est devenu le produit principal.

Et surtout, les usages changent profondément. Les internautes recherchent plus tôt dans leur parcours d’achat, avec des requêtes beaucoup plus exploratoires et conversationnelles. Google affirme également que 75 % des utilisateurs prennent leurs décisions plus rapidement lorsqu’ils commencent leur recherche avec AI Mode ou AI Overviews.

Ce que cela implique pour les marques :

Vos clients prennent leurs décisions plus vite, et ils le font via des expériences de recherche alimentées par l’IA. Votre marque doit donc apparaître dans les réponses générées par l’IA, et plus seulement dans les résultats SEO traditionnels. Le conseil de Google — que nous partageons totalement : miser sur ce qui rend votre marque réellement différenciante, investir dans des avis authentiques et du contenu original, et penser au-delà des formats purement textuels.

Un autre point souvent sous-estimé : votre flux produit est désormais la base de tout. Si Gemini doit faire remonter vos produits dans les résultats enrichis par l’IA, il lui faut des données propres, structurées et faciles à exploiter. Un catalogue incomplet ou mal organisé limitera vos performances, même avec d’excellentes campagnes.

Côté publicité, AI Max est clairement l’outil pensé pour cette nouvelle réalité du Search. Il permet aux campagnes de se positionner sur des requêtes longues, complexes et conversationnelles, qui génèrent désormais des volumes considérables. Google annonce +27 % de conversions par rapport aux campagnes manuelles, avec un ROAS Search à 6 $. Si vous ne l’avez pas encore testé, c’est probablement le bon moment.

Google veut devenir l’endroit où l’on achète, pas seulement où l’on cherche

Google a annoncé le « Universal Commerce Protocol » (UCP), un protocole permettant aux retailers, restaurants et acteurs du voyage de se connecter directement à une couche transactionnelle commune entre Google Search, Maps et YouTube.

Concrètement, cela signifie : réserver un hôtel directement depuis AI Mode, commander un repas via Google Maps, ou ajouter un produit à son panier pendant le visionnage d’une vidéo YouTube.

Le tout connecté par un panier universel alimenté par Google Pay, offrant une expérience de paiement unifiée dans tout l’écosystème Google.

Pourquoi c’est important : Google cherche clairement à s’imposer sur le moment de l’achat, un territoire historiquement dominé par Amazon. Pour les marques, les bénéfices sont évidents : moins d’étapes entre découverte et conversion signifie davantage de ventes finalisées. Mais cela nécessitera une mise en place technique rapide. Les retailers qui adopteront l’UCP en premier bénéficieront d’un avantage concurrentiel clair.

YouTube devient une véritable machine à performance

Si certains considèrent encore YouTube uniquement comme un canal de notoriété, GML 2026 change complètement la donne.

Les chiffres partagés par Google sont particulièrement forts :

• ROAS 2x supérieur sur YouTube par rapport aux benchmarks
• +86 % de ROAS long terme par rapport aux plateformes sociales
• Google intervient dans 89 % des parcours d’achat avant les réseaux sociaux
• Annonce majeure : les Oscars seront diffusés sur YouTube dès 2029, symbole de l’évolution du contenu premium.

Les campagnes Demand Gen continuent également de monter en puissance comme moteur de performance YouTube, avec de nouvelles possibilités : diffusion sur Google Maps, intégration de contenus créateurs, ciblage d’audience piloté par Gemini.

Côté mesure, un changement mérite particulièrement l’attention : les Engaged View Conversions deviennent désormais un indicateur principal. Il s’agit des utilisateurs ayant volontairement regardé au moins 5 secondes d’une publicité skippable.

Google travaille aussi à intégrer les données YouTube dans des outils d’attribution tiers, ce qui permettra enfin de mesurer plus précisément la contribution réelle de YouTube dans les stacks de mesure existantes.

En clair : si vos campagnes n’intègrent pas encore un véritable volet performance sur YouTube, vous laissez probablement une partie de la croissance à vos concurrents.

Produire des créa. performantes devient beaucoup plus simple

L’une des annonces les plus intéressantes pour les équipes marketing opérationnelles concerne Asset Studio, désormais transformé en suite créative IA complète directement intégrée à Google Ads, propulsée par Gemini et Veo (le modèle vidéo de Google).

Il est désormais possible de générer des assets visuels à partir d’une simple URL, de créer des vidéos directement dans la plateforme, ou de lancer des tests A/B en un clic sans expertise data avancée.

Mais la démonstration la plus impressionnante sur la vélocité créative reste probablement Google Pomelli.

Qu’est-ce que Pomelli ?
Un outil Google Labs qui analyse votre site web afin de créer une véritable “empreinte ADN” de votre marque : couleurs, ton, identité visuelle, univers créatif…

Avec sa fonctionnalité Photoshoot, une simple photo smartphone peut être transformée en visuel lifestyle de qualité studio, parfaitement aligné avec votre charte graphique. L’outil peut générer 10 à 15 variantes publicitaires cross-platform en moins d’une minute et permettre des itérations via des instructions en langage naturel (“rends le fond plus sombre”, par exemple).

Pourquoi c’est stratégique :
La création représente environ la moitié de l’impact incrémental d’une campagne publicitaire. Les marques capables de tester, itérer et déployer rapidement leurs hypothèses créatives auront un avantage décisif. Et des outils comme Asset Studio ou Pomelli démocratisent cette capacité, quelle que soit la taille des équipes.

La donnée devient plus que jamais le facteur différenciant

Google a été très direct sur ce sujet :
« Si vous ne connectez pas vos données, vous prenez du retard. »

À mesure que les modèles d’IA passent d’une logique d’automatisation à une logique de pilotage global de l’écosystème marketing, la qualité de votre infrastructure data devient essentielle.

L’IA agit comme un accélérateur, mais elle ne peut optimiser que ce qu’on lui fournit. Si vos données first-party sont fragmentées, cloisonnées ou mal intégrées, vos campagnes IA optimiseront potentiellement les mauvais signaux.

Google a présenté plusieurs outils pour répondre à cet enjeu :

Data Manager API,
Google Tag Gateway,
et des solutions permettant de créer une vision client unifiée entre les différents canaux.

Les marques connectant efficacement leurs données first-party enregistreraient déjà +11 % de ROAS incrémental, un chiffre appelé à augmenter avec la disparition complète des cookies tiers.

Chez Making Science, c’est précisément là que nous apportons de la valeur : transformer des environnements data complexes en infrastructures robustes, privacy-first et prêtes pour l’IA. Que ce soit via le server-side tagging (sGTM), la valorisation des boucles de données first-party ou la mise en place de stratégies avancées de bidding prédictif, l’objectif reste le même : construire l’architecture nécessaire pour alimenter efficacement les moteurs IA de Google.

Autres nouveautés mesure particulièrement intéressantes :

• Meridian dans Google Analytics : un MMM cross-canal intégrant TikTok, Pinterest et Snap,
• Qualified Future Conversions : un indicateur permettant enfin de mesurer la valeur à long terme du haut de funnel, Attribution causale sur les recherches brandées : désormais disponible dans Google Ads et GMP.
• L’infrastructure existe désormais. La vraie question est de savoir si votre entreprise est correctement connectée à cet écosystème.

L’IA arrive aussi dans les workflows marketing

Les consommateurs ne sont pas les seuls à bénéficier d’agents IA ; les équipes marketing aussi.

AI Brief permet de soumettre un brief créatif en langage naturel, que Gemini transforme ensuite en recommandations de campagne structurées. Les premiers utilisateurs enregistreraient déjà +15 % de conversions à coût équivalent.

Et avec Ask Advisor, Google esquisse une nouvelle interface conversationnelle de gestion de campagne : une logique où les optimisations passent davantage par le dialogue avec l’IA que par les dashboards traditionnels.

Notre analyse

Google Marketing Live 2026 a vraiment marqué un tournant. Non pas parce que les annonces étaient plus spectaculaires que les années précédentes, mais parce qu’une grande partie de ces innovations est déjà activable aujourd’hui : AI Max, Asset Studio, Pomelli, UCP, Meridian, Demand Gen sur Maps…

Les marques qui réussiront dans ce nouvel environnement seront celles qui avancent rapidement. Pas forcément parfaitement, mais concrètement : tester AI Max, construire une base first-party solide, investir réellement dans la performance YouTube, expérimenter les nouveaux outils créatifs.

Google l’a résumé très clairement : la seule manière de gagner avec l’IA, c’est d’utiliser l’IA. Et nous partageons totalement cette vision.

Vous souhaitez échanger sur l’impact de ces annonces pour votre activité ou auditer votre infrastructure data actuelle ? Les équipes de Making Science seraient ravies d’en discuter avec vous.

Pendant des années, le discours était limpide côté marketing digital : avec l’arrivée de l’App Tracking Transparency (ATT), Apple avait “aveuglé” des acteurs comme Google et Meta. Le fameux bouton “Ask App Not to Track” semblait avoir signé la fin du ciblage précis sur iPhone.

Mais début 2026, le paysage a clairement évolué — et pas dans le sens attendu. En poussant Google à abandonner les méthodes de tracking “faciles” (cookies) au profit d’approches plus avancées basées sur l’IA, Apple a en réalité contribué à renforcer son système de ciblage. Résultat : un moteur plus robuste, plus prédictif… et surtout plus performant business.

Voici comment Google a transformé les contraintes d’Apple en avantage concurrentiel.

Gemini + Siri : un signal d’intention ultra-puissant

Le vrai tournant vient de l’intégration de Gemini 3 dans Siri. Apple continue de garantir la confidentialité avec son Private Cloud Compute, mais le volume de données d’intention généré est colossal.

Quand un utilisateur demande à Siri “les meilleures chaussures de running pour pieds plats”, c’est Gemini qui interprète la requête. Sans identifier la personne, Google capte une intention extrêmement précise, en temps réel.

Résultat : des campagnes Search et Shopping optimisées avec un niveau de contexte bien supérieur à ce que permettaient les pixels de tracking traditionnels.

L’attribution “on-device” : la faille intelligente

Google a déployé sur iOS un système d’attribution directement sur l’appareil (On-Device Conversion Measurement), qui repose sur des principes de privacy-preserving computation.

Concrètement :

• Les données restent sur l’iPhone
• Le device fait lui-même le lien entre clic et conversion
• Seul un signal agrégé (succès / non) remonte à Google

Pour les annonceurs, c’est un game changer : Google peut continuer à mesurer la performance et prouver le ROI, tout en respectant les règles d’Apple.

La montée en puissance du “modeled data”

Le Privacy Sandbox n’a jamais vraiment remplacé les cookies comme prévu. En parallèle, Google a accéléré sur le predictive modeling.

Aujourd’hui, Google n’a plus besoin de voir 100 % des utilisateurs pour performer. Ses modèles extrapolent les comportements des utilisateurs consentants à ceux qui ne le sont pas.

En 2026, la précision est telle que les campagnes iOS en Target ROAS affichent des performances quasi équivalentes à Android.

YouTube : la forteresse des données loguées

Apple limite fortement le tracking entre apps, mais beaucoup moins à l’intérieur d’un écosystème connecté.

Or, la majorité des utilisateurs iPhone reste connectée à YouTube en permanence. Pour Google, c’est une mine de first-party data.

Chaque recherche, chaque vue, chaque interaction alimente le ciblage. Résultat : les budgets iOS migrent progressivement du web ouvert (Safari) vers YouTube (Shorts, In-Stream), où la précision reste extrêmement élevée.

Ce qu’il faut retenir pour les annonceurs

La “guerre de la privacy” n’a pas tué le ciblage, elle l’a simplement rendu plus complexe et plus coûteux.

Google a su pivoter vers une infrastructure AI-first parfaitement adaptée à un monde sans cookies et basé sur le consentement.

Si vous avez freiné vos investissements iOS à cause des enjeux de tracking, 2026 marque clairement le moment de réévaluer votre stratégie.
La donnée est toujours bien là, elle a juste changé de forme.

Votre hôtel parle-t-il le même langage que vos clients ?

Imaginez voir une publicité pour des vacances en famille alors que vous cherchez une escapade romantique. Frustrant, non ?
La personnalisation n’est plus un simple “plus” — c’est une attente essentielle des consommateurs dans le paysage digital actuel.
Et c’est précisément là qu’intervient la DCO (Dynamic Creative Optimization) pour les hôtels.

Dans cet article, on vous explique comment déployer simplement et efficacement une stratégie DCO dans l’univers de l’hospitalité, en tirant parti d’outils comme Campaign Manager 360 (CM360) et Google Studio.
Si vous travaillez dans le marketing hôtelier et souhaitez booster la pertinence (et les résultats) de vos campagnes, suivez le guide

Étape 1 : Définir votre audience et identifier les signaux clés

Avant de lancer la machine créative (ou technologique), commencez par l’essentiel : les personnes.

Posez-vous les bonnes questions :

• Qui sont mes utilisateurs prioritaires ?
• Quels signaux digitaux puis-je utiliser pour segmenter ?

Quelques variables clés dans le secteur hôtelier :

• Dates de séjour
• Type d’hébergement recherché
• Localisation géographique
• Canal d’origine (site, OTA, métamoteur, etc.)
• Type d’appareil utilisé

🧭 Un voyageur d’affaires réservant un séjour en semaine sur mobile ne devrait pas voir la même publicité qu’une famille naviguant sur tablette un dimanche après-midi.

Pro tip : commencez avec 3 à 4 signaux bien définis et un nombre d’audiences limité. Au départ, less is more.

Étape 2 : Créer des créations modulaires et évolutives dans Studio

La magie de la DCO pour les hôtels réside dans la capacité à adapter automatiquement les messages publicitaires selon le profil de l’utilisateur.
Pour y parvenir, il faut structurer votre message sous forme de blocs réutilisables dans Google Studio.

Construisez un simple data feed contenant :

• Destination (ville, région ou type d’expérience)
• Type de chambre (suite, familiale, standard…)
• Avantage promotionnel (réduction, petit-déjeuner offert, annulation flexible)
• Call to Action (Book Now, Learn More, etc.)

🛠️ Cette approche modulaire vous permet de combiner et tester facilement différents éléments, sans avoir à créer des centaines de versions de bannières.

Bonus tip : utilisez des templates compatibles display et rich media, afin de garantir la cohérence visuelle de votre marque sur tous les formats.

Étape 3 : Activer la campagne dans Campaign Manager 360

Une fois les créations finalisées, direction CM360 pour la configuration.
C’est ici que vous reliez vos messages dynamiques aux audiences définies et que vous paramétrez les règles de diffusion.

Checklist de base :

• Associer chaque création dynamique à la bonne audience cible.
• Appliquer la segmentation avancée (géographie, langue, appareil, fréquence…).
• Utiliser l’aperçu dynamique pour vérifier que toutes les combinaisons du feed s’affichent correctement.

🔍 Le pré-test avant lancement est crucial pour éviter toute mauvaise surprise lors de la mise en ligne.

Étape 4 : Analyser, ajuster et faire évoluer

Une campagne DCO, ce n’est pas un “set it and forget it”.
Au contraire : c’est un système vivant, qui s’améliore à chaque nouveau signal collecté.

Les métriques clés à suivre :

• CTR par combinaison créative
• Conversions par type de message
• Temps passé sur le site après clic
• Coût par acquisition (CPA)

Itérer et optimiser :

• Ajuster le feed créatif selon les performances réelles
• Ajouter ou retirer des modules selon la saisonnalité ou les offres du moment
• A/B tester différents CTA et bénéfices

📈 Ce qui fonctionne pour une offre “escapade romantique” aujourd’hui ne sera peut-être pas optimal pour une campagne “séjour en famille” demain.

Conclusion : une personnalisation qui génère des réservations (et des résultats)

Déployer une stratégie DCO pour hôtels, ce n’est pas si complexe — il suffit de savoir par où commencer :
👉 définir vos signaux clés,
👉 construire une base créative modulaire,
👉 connecter le tout dans CM360,
👉 et laisser la data guider vos décisions.

Dans un marché hôtelier hautement concurrentiel, se différencier, c’est parler au bon utilisateur, avec le bon message, au bon moment.
Et avec les bons outils, vous pouvez le faire sans alourdir votre charge de travail.

💬 Prêt à lancer votre premier pilote DCO hôtelier ?

Chez Making Science, nous aidons les marques à déployer des campagnes personnalisées à grande échelle, grâce à une approche à la fois data-driven et créative.
Contactez-nous pour découvrir comment transformer vos campagnes en expériences de marque mémorables.

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Qu’est-ce que le MMM et pourquoi en avez-vous besoin maintenant ?

Dans un monde marketing en constante accélération, les CMO subissent une pression croissante : démontrer le retour sur investissement (ROI) de chaque campagne. Mais comment savoir réellement ce qui fonctionne et où investir le prochain euro ?

C’est là qu’intervient le Marketing Mix Modeling (MMM).

Concrètement, le MMM est une méthodologie analytique qui utilise des modèles économétriques pour quantifier l’impact historique de l’ensemble de vos actions marketing (publicité digitale, TV, radio, presse, promotions, etc.) sur vos ventes et vos KPIs clés.

Pourquoi maintenant ?

Parce que dans un paysage de données fragmenté et soumis à des restrictions croissantes en matière de confidentialité, le MMM offre une vision globale et indépendante des plateformes, permettant des arbitrages budgétaires plus intelligents et fondés sur la donnée.
Chez Making Science, nous savons que l’optimisation des investissements est vitale — et le MMM devient votre allié incontournable.

Le défi de l’allocation budgétaire

Traditionnellement, l’allocation budgétaire marketing s’apparente à un casse-tête, souvent guidé par l’intuition ou des données limitées. Avec la multiplication des canaux et la difficulté de suivre le parcours client complet (RGPD, fin des cookies tiers), beaucoup de CMO peinent à mesurer l’impact réel de chaque investissement.

Faut-il investir davantage dans les réseaux sociaux ou dans la TV ?
Quel est le point de saturation d’un canal donné ?

Sans méthodologie robuste, ces questions restent sans réponse, entraînant des arbitrages sous-optimaux et donc un ROI plus faible. C’est précisément ici que le MMM déploie toute sa valeur.

MMM : la science derrière vos décisions marketing

Le Marketing Mix Modeling dépasse largement l’attribution au last click. Il analyse :

• Vos données marketing et commerciales historiques,
• Des facteurs externes (saisonnalité, actions concurrentielles, contexte macroéconomique),
• Et leurs interactions.

Grâce à des modèles économétriques avancés, le MMM permet de :

• Quantifier l’impact : mesurer l’effet incrémental de chaque canal sur vos ventes.
• Optimiser l’allocation : recommander la répartition optimale de votre budget pour maximiser le ROI.
• Prédire la performance : simuler différents scénarios d’investissement pour anticiper les résultats.
• Comprendre les interactions : identifier les synergies entre canaux… mais aussi les effets de cannibalisation.

Résultat : une vision claire de ce qui a fonctionné dans le passé et une base solide pour planifier l’avenir.

Les bénéfices clés du MMM pour les CMO

Mettre en place le Marketing Mix Modeling, c’est bénéficier de :

• Une vision globale et agrégée : comprendre la performance marketing au niveau macro, sans dépendre des données utilisateurs individuelles — un atout majeur dans l’ère de la confidentialité.

• Une optimisation du ROI : identifier les investissements les plus rentables et réalouer les budgets vers les canaux les plus efficaces.

• Une planification stratégique : simuler des scénarios d’investissement et projeter leurs impacts pour soutenir les décisions long terme.

• Plus de crédibilité : justifier chaque euro investi auprès de la direction grâce à une approche solide et data-driven.

Avec le MMM, les CMO passent du “feeling” à la précision, en garantissant que chaque euro investi maximise son impact.

Donnez de la puissance à vos budgets avec le MMM

En résumé, le Marketing Mix Modeling n’est pas qu’un outil analytique : c’est la nouvelle arme secrète des CMO qui veulent transformer leur prise de décision budgétaire dans un monde centré sur la confidentialité.

Le MMM vous permet de comprendre la véritable contribution de vos efforts marketing et d’optimiser vos investissements pour un impact maximal.

Prêt(e) à dire adieu aux approximations et à adopter des décisions marketing fondées sur la donnée ?
Partagez vos expériences en commentaire et découvrez comment le MMM peut transformer votre stratégie.

Parce qu’en marketing, comme dans la vie :
“Ce qui ne se mesure pas ne s’améliore pas… et ce qui se modélise, s’optimise !”

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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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Recherche conversationnelle : des mots-clés aux conversations

Le paysage du search évolue rapidement. Nous assistons à un passage du simple matching de mots-clés à l’interprétation complexe de l’intention utilisateur. Grâce aux avancées du traitement du langage naturel et de l’IA générative comme ChatGPT ou AI Mode, les moteurs de recherche ne se contentent plus de répondre aux requêtes : ils commencent à engager une conversation avec les utilisateurs.

Cette évolution transforme la manière dont les internautes interagissent avec les moteurs de recherche et redéfinit ce que signifie le SEO aujourd’hui. Plutôt que de se concentrer uniquement sur le positionnement des mots-clés, il devient crucial de comprendre le contexte, les nuances et les attentes des utilisateurs. Le SEO s’éloigne de la simple visibilité et du ranking pour se recentrer sur la pertinence dans les réponses générées par l’IA.

L’IA générative en action : contenu, réponses instantanées et visibilité de marque

L’IA générative révolutionne la création de contenu pour les entreprises. Les marques peuvent désormais :

• Produire du contenu SEO-friendly à grande échelle,
• Brainstormer des sujets rapidement,
• Optimiser leurs processus éditoriaux.

Les outils IA permettent aux marketeurs de répondre plus vite aux tendances et aux questions des utilisateurs.

De leur côté, les moteurs de recherche utilisent l’IA pour fournir des réponses instantanées directement dans les résultats, sans que l’utilisateur ait besoin de cliquer, ce qui change la valeur des placements traditionnels.

L’objectif stratégique ne se limite plus au ranking : il faut être cité comme source fiable dans les réponses générées par l’IA. Pour cela, il est essentiel de comprendre comment l’IA interprète et traite l’information.

Google pénalise-t-il le contenu généré par l’IA ?

Un mythe courant veut que Google sanctionne les contenus créés par IA. Faux. Ce que Google sanctionne, c’est le contenu de faible qualité, non original ou inutile, peu importe son mode de production.

La référence reste le principe E-E-A-F : expérience, expertise, autorité et fiabilité. L’IA peut aider à produire du contenu à grande échelle, mais la relecture et l’édition humaines restent essentielles pour garantir la qualité.

💡 L’IA doit être considérée comme un assistant de première rédaction, pas comme l’éditeur final.

L’évolution de la recherche de mots-clés avec l’IA

Traditionnellement, la recherche de mots-clés visait à identifier des phrases exactes ou des variations longue traîne. Avec l’IA, on peut aller plus loin :

• Identifier les tendances émergentes,
• Repérer les questions associées,
• Créer des clusters sémantiques reflétant le langage réel des utilisateurs.

La question change : « Quel mot-clé utiliser ? » devient « Comment couvrir entièrement l’intention de l’utilisateur ? ». En combinant insights IA et données de recherche réelles, les marketeurs découvrent des opportunités basées sur des conversations réelles, et non sur des mots isolés.

Ce que nous faisons chez Making Science pour apparaître dans la recherche conversationnelle

Apparaître dans les featured snippets classiques, c’est une chose ; être référencé dans les réponses générées par l’IA en est une autre. Voici les bonnes pratiques que nous suivons pour améliorer la visibilité :

• Répondre à des questions claires et spécifiques dès les premiers paragraphes,
• Utiliser un langage naturel et conversationnel, éviter le jargon,
• Mettre en place des données structurées,
• Développer l’autorité thématique via des clusters de contenu,
• Optimiser les associations marque-thème en liant systématiquement la marque à des sujets précis.

L’objectif ne se limite plus à « être n°1 », mais à être reconnu comme source crédible par les systèmes IA qui interprètent les requêtes.

Points clés à retenir

• L’IA transforme toutes les étapes du SEO, de la recherche de mots-clés au contenu, jusqu’aux résultats de recherche.
• Le contenu reste roi, mais il doit être utile, précis et conçu pour l’intention humaine réelle.
• Les marques qui combinent outils IA, réflexion stratégique et créativité humaine gagneront un avantage significatif dans le paysage de la recherche en évolution.

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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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