Dans un monde où les données valent de l’or, leur protection figure parmi les priorités majeures pour toutes les entreprises.
L’année 2024 a révélé des failles critiques en matière de sécurité numérique, exposant des données personnelles mal protégées. Mairies, hôpitaux, médias ou encore de grandes entreprises comme Deloitte ou Banco Santander ont subi des incidents de ce type. En 2025, les cybercriminels, mieux préparés et plus inventifs, comptent bien perfectionner leurs attaques.

Préparation nécessaire face aux nouveaux défis de la protection des données.
Voici les erreurs les plus fréquentes de 2024 et les moyens de les éviter cette année.

1. Une utilisation inappropriée de l’intelligence artificielle : une arme à double tranchant

L’intelligence artificielle transforme les usages à grande vitesse. L’accès facilité à l’information, via de nombreux modèles et outils, ignore souvent l’origine des données utilisées pour l’entraînement.

Les plaintes contre OpenAI pour atteinte à la vie privée ont marqué un tournant. Les plateformes d’IA offrent de vrais gains de productivité, mais les utilisateurs ignorent souvent le traitement réservé aux informations qu’ils y introduisent.

Les mesures à adopter pour 2025 :

• Réalisation systématique d’analyses d’impact sur la vie privée avant l’adoption de tout outil d’IA
• Utilisation de sandbox pour les outils d’IA (souvent disponibles avec les versions payantes)
• Définition de politiques claires sur les données autorisées avec les assistants IA
• Sensibilisation des équipes à un usage responsable de l’IA

2. Communications non chiffrées : porte grande ouverte aux cyberattaques

Des communications non sécurisées facilitent l’interception de données en transit. Situation comparable à l’envoi de lettres dans des enveloppes transparentes.

Dans les environnements hybrides actuels, les données circulent constamment entre bureaux, domiciles et cloud. Sans chiffrement, toute personne malveillante sur le réseau peut intercepter et manipuler l’information en toute discrétion.

Les architectures multi-cloud accentuent ce risque. En 2024, 40 % des violations de données provenaient de cette faille, avec des coûts dépassant 5 millions d’euros par incident. En moyenne, ces attaques ont mis 283 jours à être détectées.

Bouclier de protection pour 2025 :

• Chiffrement de bout en bout pour toutes les communications
• Adoption d’une gestion rigoureuse des clés de chiffrement
• Audits réguliers de tous les systèmes de sécurité

3. Contrôle d’accès mal géré : le maillon faible

Imaginons une situation claire : un bâtiment sans serrure, sans journal des entrées, où chacun peut accéder au coffre-fort. De nombreuses entreprises ont géré leurs accès numériques ainsi en 2024.

Lourdeurs administratives, manque de vigilance : anciens employés conservent leurs identifiants, des privilèges accordés temporairement restent actifs et une faille suffit aux attaquants pour explorer le réseau entier.

Le cas Snowflake en 2024 l’a bien montré : 165 entreprises ont subi des intrusions pour absence d’authentification multifactorielle.

Stratégie efficace pour 2025 :

• Application stricte du principe du moindre privilège
• Investissement dans des solutions IAM avancées
• MFA obligatoire pour tous les comptes sensibles
• Révision trimestrielle des droits d’accès

4. Surveillance minimale : risques maximisés

Selon IBM, les entreprises sous-équipées en cybersécurité ont payé 1,76 million de dollars supplémentaires en cas d’incident. La cybersécurité, encore trop souvent reléguée au second plan, expose à des pertes de données, d’argent, de clients et de réputation.

Actions clés pour 2025 :

• Mise en place d’une surveillance continue 24/7, avec détection comportementale
• Intégration d’outils de détection des menaces basés sur l’IA
• Accompagnement par un partenaire spécialisé pour la supervision des environnements hybrides multi-cloud

5. Manque d’investissement dans la formation : économies illusoires

Les entreprises ayant automatisé leur cybersécurité grâce à l’IA ont économisé 2,2 millions de dollars en 2024. La sensibilisation du personnel reste un levier essentiel.

Chez Making Science, environ 2500 tentatives de phishing ont été détectées. Pour y répondre, des campagnes internes de simulation basées sur les méthodes les plus récentes permettent un entraînement permanent des équipes.

Investissement stratégique pour 2025 :

• Budget dédié à la formation en cybersécurité
• Modernisation des infrastructures avec des technologies de sécurité de pointe
• Organisation régulière de simulations, comme les faux mails de phishing

Conclusion : Transformer la sécurité des données en avantage stratégique

En 2025, la sécurisation des données ne relève pas uniquement d’une obligation légale. Elle devient un facteur de différenciation. Les entreprises proactives protégeront leur capital informationnel et renforceront la confiance de leurs clients et partenaires.

Protection des données : un allié pour la croissance.
Agir sans attendre permet d’éviter les pertes et de construire un avenir numérique solide.

Besoin d’un accompagnement sur ces sujets ?
Contactez-nous pour une évaluation gratuite de la sécurité de vos données.

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Avec la digitalisation croissante, mesurer efficacement l’impact des campagnes publicitaires est devenu crucial pour optimiser les investissements et maximiser le retour sur investissement (ROI). Les modèles d’attribution aident à analyser les interactions client et à comprendre quels points de contact mènent à une conversion. Cependant, la suppression imminente des cookies tiers complexifie cette tâche.

Les modèles d’attribution actuels

Les modèles d’attribution sont utilisés pour déterminer quelles interactions avec une campagne marketing conduisent à une conversion, qu’il s’agisse d’un achat, d’une inscription ou d’une autre action souhaitée. Ils permettent également de mieux comprendre le comportement des utilisateurs afin d’ajuster les stratégies marketing.

Voici les deux principaux types de modèles d’attribution actuellement utilisés par les marketeurs :

1. Les modèles Post-Clic analysent uniquement les clics des utilisateurs sur les publicités et ignorent les interactions passives comme les impressions
2. Les modèles Post-Vue incluent toutes les interactions, comme les impressions et les clics. Ces derniers offrent une vision plus globale, mais dépendent fortement des cookies pour suivre les utilisateurs.

Vers la fin des cookies tiers

Avec la fin progressive des cookies tiers, les marketeurs se retrouvent devant un défi de taille : trouver des alternatives pour continuer à suivre et analyser le parcours client tout en respectant les règles de confidentialité.

La vision Cookieless de l’Attribution

L’attribution sans cookies marque une nouvelle ère pour le marketing digital. Elle permet de maintenir la performance des campagnes tout en répondant aux attentes croissantes en matière de confidentialité des utilisateurs. Pour l’avenir, ces modèles offrent une solution durable face à l’évolution des technologies et des régulations.

Making Science France offre un modèle d’attribution cookieless qui vous permet de restaurer la visibilité perdue sur le parcours client et ainsi améliorer votre ROI. Pour mieux connaître vos utilisateurs grâce à un modèle d’attribution respectueux des normes telles que celle du RGPD, téléchargez l’ebook !

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Dans le paysage du marketing digital, prendre les bonnes décisions repose sur un élément clé : la mesure. Utiliser intelligemment son budget nécessite des données fiables pour savoir quel canal ajuster, maximiser ou réduire. Disposer d’indicateurs précis permet d’évaluer l’impact des actions entreprises et d’optimiser les résultats. À ce titre, Making Science résume parfaitement cette idée avec la phrase : « Mesurer pour mieux décider ». Cependant, une bonne mesure demande une indépendance totale. D’où l’importance d’avoir des sources externes aux plateformes pour assurer la fiabilité des données.

Les tests incrémentaux : plus que des expériences ponctuelles

Outre la mesure, les tests incrémentaux jouent un rôle clé dans l’optimisation des stratégies marketing. Ces tests ne se limitent pas à apporter des réponses ponctuelles, mais permettent de créer un véritable cercle vertueux d’expérimentation et d’apprentissage. Chaque test, conçu de manière cohérente avec les précédents, enrichit l’ensemble de la stratégie.

Chez Making Science, cette approche s’intègre dans un learning agenda. Ce protocole de test continue accompagne chaque action média. Il offre des insights progressifs pour ajuster les campagnes en fonction des résultats. Plutôt que de se concentrer sur des tests isolés, l’accent est mis sur des expériences interconnectées. Ensemble, elles fournissent une vision d’ensemble plus complète.

Les avantages des tests incrémentaux pour les marketeurs

Les tests incrémentaux sont aujourd’hui un outil incontournable pour les marketeurs. En permettant d’expérimenter différentes approches, ils offrent des réponses concrètes à des questions stratégiques. Cette méthodologie permet non seulement de mesurer précisément l’impact des actions, mais aussi de prendre des décisions basées sur des données fiables et vérifiées.

Grâce à cette approche de tests continus, les marketeurs peuvent adapter leurs stratégies en fonction des insights recueillis. Il en résulte une optimisation permanente des campagnes, ce qui garantit une amélioration continue des performances.

Chez Making Science, cette approche repose sur un cadre structuré qui accumule des connaissances au fil du temps. Cela permet de renforcer l’efficacité des actions marketing, de manière à garantir des résultats à long terme, fondés sur des données cumulées.

Conclusion

En résumé, la mesure et les tests incrémentaux permettent d’optimiser les stratégies marketing de manière continue et progressive. En intégrant cette approche au cœur de leurs campagnes, les marketeurs peuvent s’assurer que chaque décision repose sur des faits concrets, favorisant ainsi une amélioration durable des performances. Making Science aide à maximiser l’impact des campagnes grâce à une optimisation basée sur des tests incrémentaux et des insights fiables, garantissant des résultats mesurables et efficaces sur le long terme.

Pour approfondir vos connaissances sur la mesure et les tests incrémentaux, Making Science a rédigé un eBook complet sur le sujet. Ce guide permet de mieux comprendre comment intégrer ces concepts à vos stratégies marketing et d’en tirer le meilleur parti. N’hésitez pas à le télécharger pour découvrir des astuces et des méthodologies concrètes. Elles vous aideront à optimiser vos campagnes de manière durable !

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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 promesse de l’Intelligence Artificielle Générative (IA Générative) semble illimitée : de l’élaboration de textes marketing attrayants à la résolution de requêtes complexes des clients. Bien que les grands modèles de langage (LLM) soient impressionnants, ils manquent souvent de la connaissance spécifique et à jour nécessaire pour atteindre leur plein potentiel, surtout dans le contexte des affaires. C’est là qu’intervient une nouvelle technologie : la Génération Augmentée de Récupération, ou RAG (Retrieval-Augmented Generation en anglais). Cette approche innovante transforme la manière dont les systèmes d’intelligence artificielle traitent et délivrent l’information, comblant ainsi le fossé entre la génération de langage impressionnante et ses applications dans le monde réel.

Le problème de l’IA générique

Imaginez mettre en place un chatbot formé sur un LLM général pour répondre aux questions des clients sur vos produits. Bien qu’il puisse décrire éloquemment le concept général de vos offres, il pourrait échouer face à des questions sur des caractéristiques spécifiques, des mises à jour récentes ou la disponibilité des stocks. Cela s’explique par le fait que les LLM sont entraînés sur des ensembles de données massifs qui peuvent ne pas inclure des informations uniques ou des mises à jour récentes de votre organisation.

Le résultat ?

Des réponses imprécises ou hors sujet qui frustrent les utilisateurs et érodent la confiance en leur implémentation de l’IA.

Infrastructure for a RAG-capable generative AI application using Google Cloud services

RAG : injecter du contexte et de la précision dans l’IA Générative

RAG est une technique qui améliore les capacités de l’IA Générative et des grands modèles de langage (LLM) en les combinant avec des sources de connaissances externes. Imaginez cela comme donner à un système d’IA la capacité de vérifier des données et de mettre à jour ses connaissances en temps réel. Le récent rapport Data and AI Trends 2024 de Google souligne l’importance croissante des données opérationnelles pour libérer le potentiel de l’IA Générative pour les applications commerciales, faisant de RAG une technologie cruciale pour les entreprises cherchant à tirer parti de l’IA Générative.

Comment fonctionne RAG : une vue simplifiée

1. Intégration des connaissances : Toutes les données pertinentes sont transformées en un format standardisé et stockées dans une bibliothèque de connaissances consultable.
2. Vectorisation : Des algorithmes avancés convertissent cette information en représentations numériques appelées vecteurs, permettant une recherche et une récupération efficaces.
3. Traitement des requêtes : Lorsqu’un utilisateur pose une question, RAG traduit la requête en un vecteur et recherche des informations pertinentes dans la bibliothèque de connaissances.
4. Réponse contextualisée : Le LLM reçoit à la fois la requête de l’utilisateur et les informations contextuelles récupérées, générant une réponse précise, spécifique et à jour.

Les principaux avantages de RAG pour votre entreprise

L’essentiel est que RAG améliore la précision et la pertinence des réponses générées par l’IA en fournissant aux utilisateurs des réponses exactes basées sur des données spécifiques à l’organisation, augmentant ainsi la confiance et la satisfaction. Il permet également l’accès à l’information en temps réel, dotant l’IA des données les plus récentes pour garantir que les réponses sont toujours à jour et pertinentes, une capacité cruciale pour des domaines dynamiques comme la finance ou le service client.

De plus, RAG peut générer d’importantes économies de coûts. En indexant les informations pertinentes et en ne récupérant que les données les plus pertinentes pour répondre à une question, RAG permet l’utilisation de prompts beaucoup plus petits. Cela est particulièrement avantageux lorsqu’il s’agit de grands ensembles de données, comme un site Web complet. Les nouveaux modèles tels que Gemini-1.5 peuvent traiter jusqu’à 2 millions de tokens, mais appeler un tel modèle pour chaque requête simple serait prohibitif en termes de coûts. RAG optimise ce processus, le rendant plus rentable.

En offrant des interactions personnalisées et contextualisées via des chatbots, des assistants virtuels et d’autres applications alimentées par l’IA Générative, RAG peut améliorer de manière significative l’expérience client. De plus, RAG donne aux employés accès à des informations complètes et contextualisées, facilitant et accélérant la prise de décisions informées à travers toute l’organisation.

Exemples de RAG en action

Les applications de RAG sont vastes et offrent des possibilités passionnantes pour les entreprises de divers secteurs. Voici quelques exemples de la manière dont RAG comble le fossé entre la puissante génération de langage et la résolution de problèmes du monde réel :

• Service client amélioré avec des chatbots plus intelligents : Imaginez des chatbots qui vont au-delà des réponses génériques. RAG permet aux chatbots d’accéder à une grande quantité de connaissances, en extrayant des détails spécifiques sur les produits, des guides de dépannage ou même des informations personnalisées sur les commandes. Cela signifie des résolutions plus rapides et plus précises pour les clients et une réduction de la charge sur les équipes de support humain.
• Insights basés sur les données de l’écoute sociale : Les réseaux sociaux sont une mine d’or pour connaître le sentiment des clients, mais filtrer le bruit peut être accablant. RAG peut renforcer l’écoute sociale en identifiant non seulement les mentions de marque, mais aussi en analysant le contexte et le sentiment derrière elles. Cela permet aux entreprises de comprendre les perceptions des clients, de suivre l’efficacité des campagnes et d’identifier les tendances émergentes avec plus de précision.
• Personnalisation avancée pour les programmes de fidélisation : Les récompenses génériques ne résonnent pas avec les clients exigeants d’aujourd’hui. RAG peut analyser des données individuelles des clients, depuis l’historique des achats jusqu’au comportement de navigation, pour adapter et personnaliser les recommandations et les offres des programmes de fidélisation. Imaginez recevoir une réduction sur un produit que vous avez récemment consulté ou être récompensé pour votre interaction constante avec une marque que vous aimez. Ce niveau de personnalisation favorise des relations plus solides avec les clients et stimule la fidélité.

Intégrer RAG dans les systèmes existants

Bien que le potentiel de RAG soit immense, son intégration dans les systèmes existants nécessite une planification et une exécution soigneuses. Les entreprises doivent considérer des facteurs tels que le prétraitement des données, la sélection des modèles et l’optimisation des paramètres pour garantir une performance optimale. De plus, les organisations doivent être prêtes à relever des défis potentiels, tels que des problèmes de qualité des données ou la nécessité de matériel spécialisé pour gérer des déploiements à grande échelle. En travaillant avec des partenaires expérimentés et en allouant des ressources suffisantes, les entreprises peuvent naviguer avec succès ces complexités et débloquer toute la valeur de RAG pour leurs cas d’utilisation spécifiques.

Conclusion : L’avenir de l’IA est contextuel

RAG représente un saut significatif dans l’IA Générative, passant de la génération de langage générique à des systèmes véritablement intelligents capables de comprendre et de répondre aux nuances de votre entreprise. À mesure que la technologie RAG continue d’évoluer, nous pouvons nous attendre à voir des applications plus sophistiquées. Les systèmes futurs pourraient non seulement fournir des informations, mais aussi prendre des actions basées sur ces informations, ouvrant de nouvelles possibilités pour l’automatisation et le soutien à la prise de décision.

Chez Making Science, nous comprenons que l’avenir de l’IA Générative réside dans sa capacité à traiter et exploiter l’information dans son contexte adéquat. Bien que RAG soit encore un domaine en évolution, son potentiel pour transformer les opérations commerciales est indéniable. En tant qu’experts en solutions basées sur les données, Making Science s’engage à aider ses clients à naviguer dans le paysage changeant de l’IA Générative et à libérer la puissance des technologies comme RAG pour stimuler le succès commercial.

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L’ importance des données first-party a considérablement augmenté avec la dépréciation des cookies dans le monde digital. Les cookies, qui étaient autrefois essentiels au suivi du comportement des utilisateurs en ligne, sont de plus en plus restreints en raison de problèmes de confidentialité et de réglementations telles que le Règlement général sur la protection des données (RGPD) en Europe et des lois similaires. 

Avec la diminution de l’efficacité des cookies tiers ou des données tierces, les entreprises doivent trouver des alternatives pour comprendre et toucher leur public. Les données de first party deviennent une option précieuse à cet égard, car elles ne sont pas soumises aux mêmes limitations et restrictions que les cookies tiers.

Nous vous expliquons ci-dessous comment obtenir des données de first party du client de manière fiable et efficace.

Comment capturer progressivement des données first party pour atteindre vos objectifs marketing et commerciaux

La réponse se trouve dans le profilage progressif. Il s’agit d’une méthode de collecte progressive de données.

Mais aucune information client ne vous intéresse. Uniquement les informations pertinentes pour votre entreprise et pour réaliser une personnalisation des expériences qui conduisent à la conversion.

Par conséquent, lors de la définition d’une stratégie de profilage progressif, il est important de savoir quelles données vous souhaitez collecter et comment vous allez y parvenir. Autrement dit, vous devez donner envie aux clients de laisser leurs données. Pour ce faire, vous devez avoir un intérêt à le faire. Vous pouvez capter leur intérêt en leur proposant des réductions, via la gamification et pouvoir gagner des prix, etc.

Cela se fait grâce à l’utilisation de formulaires, d’enquêtes, de chatbots ou de questionnaires. Il est également possible de collecter des informations sur les utilisateurs en ligne grâce à la surveillance du back-office du site Web et des UTM. Il est important d’intégrer ces informations de Google Analytics et du back-office à votre CRM pour pouvoir les exploiter :

• Le suivi du back-office fait référence à l’enregistrement des activités des utilisateurs qui interagissent avec le site Web ou effectuent des transactions en ligne. Ces informations peuvent inclure des détails tels que les produits consultés, ce qui est acheté, le moment où un achat est effectué, entre autres.
• Les paramètres UTM font référence à des extraits de texte ajoutés aux URL pour suivre les performances des campagnes de marketing en ligne.
  Les UTM vous permettent de baliser des liens avec des informations spécifiques sur le canal, la source, le support, la campagne, le terme de recherche, etc.

Pour réaliser cette intégration avec votre CRM, il est essentiel de :

• Comprendre les données pertinentes de Google Analytics et du back-office qui sont importantes pour votre entreprise et qui peuvent compléter votre CRM
• Choisir la solution d’intégration qui vous permet de connecter votre CRM à Google Analytics et au système back-office de votre entreprise
• Configurer l’intégration, ce qui peut impliquer la configuration des API, le mappage des champs de données et la configuration des règles de synchronisation.
• Relier les données, par exemple en définissant des champs personnalisés dans votre CRM
• Tester l’intégration pour vous assurer qu’elle fonctionne correctement et que les données sont synchronisées avec précision entre Google Analytics, le back-office et votre CRM.
• Analyser les données pour vérifier le comportement des clients, identifier les tendances, segmenter votre audience et prendre des décisions éclairées sur les stratégies de marketing et de vente.
• Maintenir et optimiser en surveillant régulièrement l’intégration pour vous assurer qu’elle continue de fonctionner correctement et effectuez les ajustements nécessaires pour optimiser le flux de données et garantir l’exactitude des informations dans votre CRM.

En bref, en intégrant Google Analytics et les informations de back-office dans votre CRM, vous pouvez avoir une vue plus complète de vos clients et améliorer votre capacité à proposer des expériences personnalisées et pertinentes à toutes les étapes du cycle de vie client.

Les avantages des stratégies de profilage progressif

• Créer une meilleure expérience utilisateur : en ne demandant pas constamment les mêmes informations et en y allant petit à petit de manière moins invasive, vous pourrez améliorer la perception que les clients ont de l’entreprise
• Augmenter le taux de conversion : comme il s’agit de formulaires où les données sont demandées progressivement, le taux de complétion des formulaires est plus élevé. De plus, les formulaires courts, notamment comportant moins de 5 champs, conduisent également à de meilleurs taux de conversion.
• Avoir des données first-party de qualité : à chaque point de contact, des informations supplémentaires sont obtenues qui profitent aux équipes marketing et commerciales pour mieux définir des stratégies personnalisées de conversion
• Segmenter la Base de Données : grâce aux données recueillies, vous pourrez segmenter la Base de Données en fonction des intérêts des abonnés et ainsi pouvoir faire des communications qui conduisent à de meilleurs ratios de conversion marketing et business tout au long du parcours client.

En conclusion, grâce au Profilage Progressif vous pourrez construire une base de données solide et qualifiée avec des Données First-Party pour enrichir et faire pivoter vos stratégies marketing et commerciales. Vous serez en mesure de mieux comprendre les besoins de vos clients, de personnaliser vos communications, d’optimiser l’expérience client et de prendre des décisions plus éclairées basées sur les données.

Avec la suppression dans l’année des cookies tiers par Google et l’accent continu du secteur sur la confidentialité des utilisateurs, les anciennes normes et pratiques publicitaires vont bientôt disparaître.

Chez Making Science, nous pensons que ce changement nous donne l’opportunité de repenser nos méthodes de travail actuelles et d’accompagner nos clients dans la navigation de cet environnement en constante évolution.

Nous passons d’un ciblage précis et unique à une approche centrée sur les First Party Data. De la mesure déterministe, vers un avenir alimenté par des mesures modélisées. Du traitement des données au sein des plateformes de produits AdTech, au traitement des données sur l’appareil. Ces changements entraînent inévitablement des modifications des plateformes de produits AdTech, telles que Campaign Manager 360.

Recommandations en matière de reporting et d’attribution dans Campaign Manager 360

Sans cookies tiers, le suivi inter-sites et inter-appareils sera très différent. Heureusement grâce à la modélisation, le reporting sera toujours possible, mais de nombreuses fonctionnalités de reporting et d’attribution existantes de CM360 devront être supprimées et/ou ajustées en conséquence.

Par exemple, l’outil de modélisation d’attribution sera considérablement impacté. L’attribution basée sur les données (DDA) sera limitée, mais elle restera un modèle d’attribution possible. Nous recommandons d’utiliser les modèles d’attribution DDA ou Floodlight. Pour le moment, ce seront probablement les seuls modèles d’attribution disponibles pour comparer via l’outil de modélisation d’attribution après 3PCD.

Consultez cette mise à jour de Google pour une liste spécifique des rapports et métriques affectés. Inscrivez-vous à la newsletter Making Science Google Marketing Platform pour rester à jour sur les dernières actualités des produits !

Les actions à entreprendre en préparation pour 3PCD

Les progrès dans les techniques publicitaires en matière de confidentialité et les constantes mises à jour sur ce sujet signifient qu’il y a certaines opérations importantes pour les annonceurs à prendre en compte pour maintenir leurs capacités de reporting.

Google recommande aux annonceurs :

• D’utiliser la balise Google ou Google Tag Manager comme méthode de déploiement des balises Floodlight
• De revoir les Floodlights et de désactiver le paramètre de suivi d’attribution pour les Floodlights qui ne sont pas nécessaires à des fins d’attribution ou d’enchères
• D’activer le Consent Mode
  • Requis dans l’EEE (Espace Economique Européen)
• D’activer Enhanced Attribution dans CM360
• De confirmer les domaines de conversion au niveau des placements
• Si vous utilisez CM360 pour le suivi, configurez Tracking Ads Tags

En prenant ces précautions et en utilisant ces fonctionnalités, vous vous assurez que votre compte CM360 est en mesure de tirer parti de la dernière technologie de protection de la vie privée que Google intègre à ses produits.

Un avenir passionnant en perspective

Bien qu’il y ait clairement de nombreux ajustements de produits et d’attentes à apporter, Google est confiant que malgré l’impact de 3PCD, CM360 répondra toujours aux objectifs des clients en matière de :

• Activation et gestion de campagnes à grande échelle
• Diffusion et personnalisation les publicités display et vidéo
• Mesure agnostique pour les campagnes de marque et de performance
• Quantification de l’impact des médias et de la valeur des campagnes

Ces changements et défis du secteur conduiront sans aucun doute à des innovations impressionnantes dans le paysage du marketing digital. Alors que nous nous adaptons tous à l’environnement publicitaire sans cookies tiers, des technologies de plus en plus avancées continueront d’être développées et intégrées dans les produits. Chez Making Science, nous sommes impatients de découvrir ce qui nous attend et d’avoir l’occasion d’apprendre et de grandir avec nos clients.

Contactez Making Science dès maintenant pour vous aider à préparer votre compte CM360. Nous proposons un audit complet de CM360 pour nous assurer que votre compte est efficace et que vous êtes en mesure d’atteindre vos objectifs publicitaires maintenant mais aussi lorsque les cookies tiers seront officiellement supprimés.

Making Science est un partenaire certifié Google Marketing Platform et un expert de premier plan dans les pratiques publicitaires respectant confidentialité et conformité. Nous pouvons vous aider à mettre en œuvre le Consent Mode, Enhanced Conversions et bien plus encore. Nous avons également une expertise en Google Analytics, Google Tag Manager, et nous pouvons vous aider avec vos besoins de Tagging.

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Saviez-vous que « 46% des cadres supérieurs soupçonnent que leurs collègues partagent involontairement des données confidentielles avec ChatGPT » ?

Dans un monde où la vie privée et le contrôle des données sont primordiaux, les entreprises recherchent des solutions innovantes qui leur permettent de générer du contenu de haute qualité de manière unifiée et sécurisée.

Découvrez Trust Generative AI (TGAI), une plateforme innovante qui intègre les capacités de l’IA générative de Google et d’OpenAI. Elle permet la génération de contenu à grande échelle au sein d’un environnement privé avec une validation humaine pour garantir que l’entreprise conserve toujours le contrôle sur le contenu généré.

Les avantages et les limites de l’IA générative

Bien que l’IA générative promette de transformer la création de contenu, elle comporte également ses propres avantages et ses limites. Elle permet d’une part, une génération rapide et en grande quantité de contenu et favorise la créativité. Cependant, elle peut avoir du mal à maintenir la pertinence et la cohérence, surtout dans des domaines de contenu sensibles ou propriétaires.

TGAI adresse ces limites en fournissant une solution d’IA sécurisée et adaptée spécifiquement aux besoins des entreprises.

La vie privée et le contrôle des données

La vie privée et le contrôle des données sont au premier plan des préoccupations lors de l’adoption de solutions d’IA. Bien que l’IA générative présente d’énormes opportunités pour la création de contenu, elle soulève également des défis en matière de sécurité des données et de confidentialité.

Avec TGAI, les entreprises peuvent générer du contenu tout en veillant à ce que leurs données propriétaires restent sécurisées et sous leur contrôle.

La polyvalence dans la création de contenu

TGAI offre une polyvalence dans la création de contenu permettant de générer une large gamme de types de contenu dans divers départements de l’entreprise.

Des articles de blog aux e-mails pour les sales, en passant par les descriptions de produits, la génération d’annonces, la création de rapports, elle offre un support complet pour tous les aspects de la création de contenu. Que vous cherchiez à engager votre public avec un contenu de blog convaincant ou à augmenter les conversions avec des annonces ciblées, TGAI saura répondre à vos besoins.

La génération de contenu unifié

L’IA générative offre des capacités incomparables pour la création de contenu, mais elle présente également des défis pour maintenir la cohérence à travers différents formats et canaux. TGAI résout cela en offrant une génération de contenu unifiée.

Peu importe le format ou la plateforme, il garantit que le contenu reste cohérent et pertinent, rationalisant le processus de création de contenu pour les entreprises en offrant la possibilité de former le modèle selon les directives de l’entreprise.

L’intégration de l’humain dans la boucle

Une des caractéristiques uniques de TGAI est son intégration de la validation humaine dans le processus. Cela signifie que bien que l’IA pilote le processus de génération de contenu, la supervision humaine et la validation sont incorporées à des étapes clés.

Cela garantit que le contenu répond aux normes les plus élevées de qualité et de pertinence, combinant l’efficacité de l’IA avec l’expertise du jugement humain.

Conclusion

Dans le monde d’aujourd’hui axé sur les données, la capacité de générer du contenu de haute qualité de manière sécurisée et efficace est essentielle pour le succès des entreprises.

Avec TGAI, les entreprises peuvent exploiter la puissance de l’intelligence artificielle générative sans compromettre la confidentialité ou le contrôle des données, permettant la génération de contenu à grande échelle au sein d’un environnement privé, avec une validation humaine pour garantir que l’entreprise conserve toujours le contrôle sur le contenu généré.

Il est temps de libérer le véritable potentiel de votre stratégie de contenu avec le Trust Generative AI.

Qu’est-ce que la Loi sur les Marchés Numériques (le DMA) ?

La Loi sur les Marchés Numériques (DMA, en anglais) est un cadre réglementaire applicable dans l’UE et l’EEE qui régule le marché en ligne en mettant l’accent sur la protection de la vie privée des utilisateurs et en aidant à garantir une concurrence équitable sur les marchés numériques.

Selon le DMA, la Commission européenne a désigné six entreprises comme « gatekeepers », qui doivent respecter des exigences opérationnelles et de conformité spécifique au plus tard le 6 mars 2024.

Objectifs du DMA :

• Promouvoir une concurrence équitable sur les marchés numériques.
• Protéger les consommateurs contre les pratiques abusives des grandes plateformes en ligne.
• Encourager l’innovation dans l’écosystème numérique.

À qui s’applique le DMA ?

Le DMA s’applique aux « gatekeepers », qui comprennent les entreprises suivantes :

• Meta (propriétaire de Facebook, Instagram, WhatsApp, et autres)
• Alphabet (propriétaire de Google et Android)
• ByteDance (propriétaire de TikTok)
• Apple
• Amazon
• Microsoft

Ont été désignées comme « gatekeepers » les entreprises qui répondent aux critères suivants :

• Fournissent un service de plateforme de base, y compris des services d’intermédiation, des réseaux sociaux, des plateformes d’échange de vidéos, de la publicité en ligne, des moteurs de recherche en ligne, entre autres.
• Ont une influence significative sur le marché.
• Agissent en tant qu’intermédiaires entre les entreprises et les utilisateurs. Cela vise à créer un marché numérique plus transparent, compétitif et axé sur l’utilisateur.

Donc… Comment le DMA affectera-t-il les marques et les annonceurs ?

Le DMA, ou Loi sur les Marchés Numériques, se concentre principalement sur les grandes entreprises technologiques, mais son impact s’étend aux entreprises qui utilisent leurs plateformes et technologies pour élaborer des stratégies publicitaires ou marketing.

Bien que la réglementation touche plus directement les « gatekeepers » mentionnés précédemment, il est crucial de reconnaître son influence sur toutes les entreprises opérant numériquement dans l’UE qui dépendent des plateformes et des services. Par conséquent, pour ces entreprises, ne pas se conformer au DMA représente un danger tout aussi important, car elles pourraient faire face à des pertes de données, d’audience, de revenus et des dommages à la réputation de la marque en perdant l’accès aux services fournis par Google, Meta et les autres géants technologiques.

Tout cela implique que les entreprises doivent également se conformer aux nouvelles réglementations de confidentialité établies par les géants technologiques pour satisfaire au DMA. Ces règles s’appliquent à toutes les données personnelles collectées sur les plateformes, que ce soit par les géants technologiques eux-mêmes ou par des tiers les utilisant. Cela pose un défi supplémentaire pour les marques et les annonceurs, qui doivent s’ajuster à ces réglementations pour assurer la conformité au DMA et éviter d’éventuelles conséquences négatives directement sur eux.

Bien qu’il n’y ait pas de solution unique pour respecter les nouvelles lois, les entreprises doivent changer leur approche et rechercher des alternatives aux méthodes traditionnelles. Sinon, les marques auront du mal à rapporter des conversions et à attirer des audiences, ce qui affectera directement leurs résultats et leur activité.

Comment se préparer au DMA ?

Se préparer à respecter les exigences du DMA devrait être l’une des principales priorités des entreprises, car cela affectera considérablement l’avenir de leurs stratégies digitales.

Tout d’abord, il est crucial pour les entreprises de connaître leur écosystème de données : quelles données leur organisation collecte-t-elle et utilise-t-elle, où, comment et avec qui sont-elles partagées.

Ensuite, elles doivent examiner leurs politiques internes, en veillant aux politiques de traitement des données des utilisateurs, à l’obtention du consentement et à l’utilisation des données à diverses fins ou pour les partager avec des tiers. Chaque « gardien d’accès » devra adapter sa technologie, et les équipes marketing devront mettre en œuvre les solutions proposées.

Conclusion

Essentiellement, l’entrée en vigueur du DMA vise à un marché numérique plus équitable et ouvert, transformant le paysage numérique. Se préparer au DMA est crucial pour les entreprises, car l’impact sur leur activité sera significatif si des mesures ne sont pas prises.

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Pour plus d’informations, vous pouvez consulter communiqué officiel de la Commissions Européenne.