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.

Aujourd’hui, YouTube n’est plus simplement une plateforme de partage de vidéos pour travailler la notoriété de marque. Comme l’a fortement réaffirmé Google lors du Google Marketing Live 2026 à Dublin, la plateforme a muté. Entre la montée en puissance des Shorts, l’omniprésence de la TV Connectée (CTV) et l’essor du social commerce via les créateurs, YouTube se positionne désormais comme le concurrent frontal de la télévision traditionnelle et des réseaux sociaux.

C’est une véritable machine à performance. Mais pour les directions marketing, c’est aussi devenu un immense casse-tête.

Face à cet inventaire ultra-fragmenté, Making Science lance Siever : notre solution d’IA propriétaire conçue pour redonner aux marques le contrôle total de leurs investissements sur YouTube.

Le paradoxe YouTube : Entre opportunités géantes et risques d’erreurs

Sous l’ombrelle de YouTube cohabitent désormais plusieurs mondes : le format vertical et rapide sur mobile, le spot historique TrueView et le flux massif sur les écrans de salon.

Pour les annonceurs, ce kaléidoscope de fonctionnalités génère une double crainte légitime :

• La perte de contrôle et le risque de Brand Safety : Sans une expertise pointue, le risque est grand de voir ses budgets publicitaires dilués sur des contenus de mauvaise qualité, non qualitatifs ou mal ciblés.

• La complexité de pilotage : Un inventaire perçu comme trop hétérogène, nécessitant un décryptage permanent pour éviter le gaspillage média.

C’est précisément pour briser ces barrières que nous avons développé Siever.

Siever : L’IA qui décode et isole chaque facette de l’inventaire YouTube

Siever n’est pas un simple outil de filtrage. C’est une intelligence artificielle propriétaire capable d’auditer dynamiquement chaque chaîne YouTube, sur tous les devices, selon quatre piliers fondamentaux :

Le résultat ? Une curation sur mesure qui s’affranchit des catégories traditionnelles pour vous livrer des listes d’inclusion ultra-qualifiées, enrichies en données de performance réelles (volumes de vues, taux d’engagement, etc.).

Objectifs Business : À chaque format sa stratégie de performance

Siever permet d’adapter chirurgicalement votre diffusion selon vos objectifs marketing réels :

• Couverture à bas coût ? Siever cible les Shorts sur mobile.

• Engagement maximal ? L’IA privilégie les formats longs et affinitaires.

• Mémorisation de marque ? Priorité aux spots non skippables sur TV Connectée.

Des résultats concrets sur le terrain

La théorie est séduisante, mais les chiffres parlent d’eux-mêmes. Lors de nos premiers tests réalisés pour un annonceur du secteur de l’éducation, l’utilisation de Siever a permis de générer +7,8 points de lift incrémental sur l’item du souvenir publicitaire (Brand Lift).

Prêt à reprendre le contrôle de vos campagnes vidéo ?

L’ère du ciblage YouTube « généraliste » est révolue. Pour maximiser l’efficacité de votre ROI média et protéger votre image de marque, l’automatisation intelligente est votre meilleure alliée.

Vous souhaitez transformer votre inventaire YouTube en un levier de performance complet ?

Découvrez dès maintenant la puissance de notre outil sur Siever.ai ou contactez nos experts Making Science pour une démonstration.

Des questions sur l’intégration de Siever dans votre mix média actuel ? Rencontrons-nous pour en discuter !

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.

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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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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En 2025, le marketing digital se réinvente grâce à l’essor de l’IA générative, l’hyper-personnalisation et de nouveaux outils de mesure. L’importance du branding et l’adoption de la Connected TV redéfinissent les stratégies dans un environnement saturé, où innovation et efficacité budgétaire deviennent essentielles pour se démarquer et prospérer. Ces transformations technologiques et stratégiques redessinent les priorités des annonceurs, façonnant de nouvelles approches pour répondre aux défis et opportunités du marketing digital en constante évolution.

1. Généralisation de l’IA pour la création de contenu : la créativité couplée à la production massive

L’IA générative transforme la création de contenu (texte, image, vidéo, son), confirmée comme usage principal par les marketeurs. En 2025, son expansion devient inévitable grâce à la réduction des coûts des outils et à une qualité de production professionnelle. Déjà, de nombreux shootings intègrent l’IA pour optimiser les coûts. Demain, créer des contenus publicitaires massifs à faible coût deviendra la norme, sans limite physique ni budgétaire pour concrétiser des visions créatives.

2. Hyper-personnalisation accrue des publicités : un rêve devenu accessible

La capacité de l’IA à traiter des données en temps réel permet d’individualiser les publicités selon le profil et le contexte de l’utilisateur. Pendant longtemps, la personnalisation était freinée par des contraintes techniques. Désormais, les API des plateformes facilitent l’automatisation des campagnes. Les outils d’IA générative créent une diversité d’assets, optimisés par les algorithmes pour une pertinence maximale, rendant l’hyper-personnalisation accessible et efficace.

3. Transition vers des mesures d’incrémentalité : l’analyse de précision

Les mesures d’attribution classiques manquent de précision. En 2025, les A/B tests deviennent une méthode clé pour mesurer l’impact d’une campagne, notamment dans un monde post-cookies. Ces tests, inspirés du secteur médical, isolent l’effet d’une variable sur les KPI. De nouvelles stratégies comme la segmentation géographique émergent pour évaluer les effets des médias, soutenues par l’IA et le machine learning, ouvrant la voie à des prédictions précises.

4. Retour en force du branding : se démarquer dans un univers saturé

En 2025, le branding redevient central face à un univers saturé. Les marques, confrontées à une personnalisation et une création de contenus standardisées par l’IA, se réapproprient leur identité pour se démarquer. L’émergence de plateformes comme la Connected TV (CTV) offre des opportunités pour intégrer le branding à l’échelle mondiale. Ce n’est pas un retour classique au branding, mais une réinvention, alliant créativité et stratégie.

5. De la télévision linéaire locale aux campagnes CTV globales

La Connected TV (CTV) s’impose comme un levier de transformation publicitaire en 2025. Avec l’essor des plateformes à la demande (Netflix, YouTube, Amazon Prime), les investissements publicitaires migrent rapidement vers le non-linéaire. On estime que 20% des budgets TV seront consacrés à la CTV. Les annonceurs, attirés par des formats personnalisables et performants, adoptent massivement ces solutions. La CTV redéfinit la stratégie publicitaire, offrant ciblage avancé et flexibilité.

6. Hybridation entre commerce physique et digital : vers une nouvelle distribution des rôles

Les rôles du commerce physique et du digital évoluent. Les sites e-commerce, longtemps axés sur la conversion, deviennent des vitrines d’inspiration, tandis que les magasins physiques se concentrent sur le « closing » des ventes. Les magasins éphémères, répondant à une demande d’expériences directes, gagnent en popularité. Cette hybridation transforme le parcours client, combinant fluidité digitale et présence physique pour une expérience enrichie.

7. Rationalisation et efficacité budgétaire : la précision au service de la rentabilité

La rationalisation des budgets devient cruciale en 2025, dans un contexte économique contraint. Les annonceurs misent sur des stratégies ciblées et des canaux offrant le meilleur retour sur investissement. La Conversion Rate Optimization (CRO) et les analyses des médias possédés prennent une place centrale. La démocratisation des outils analytiques, propulsés par l’IA, améliore les prises de décision. Cette approche pragmatique garantit une efficacité durable, sans freiner l’innovation.

Conclusion

L’année 2025 s’annonce riche en transformations pour le marketing digital. L’essor de l’IA, l’hyper-personnalisation, et l’évolution des méthodes de mesure redéfinissent les stratégies publicitaires. En parallèle, le branding et les nouveaux canaux comme la CTV ouvrent des perspectives inédites. Enfin, l’hybridation entre physique et digital, ainsi que la rationalisation des budgets, marquent un tournant pour les annonceurs. Dans cet environnement en mutation rapide, innover tout en restant pragmatique sera la clé pour prospérer.

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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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Si l’intelligence artificielle vous semble toujours être de la fiction plutôt que de la science, c’est certainement parce que vous n’avez pas encore constaté dans votre entreprise des impacts tels que +99% sur les réservations d’hôtels ou une multiplication par 4 du ROAS simplement grâce à cette technologie.

Si vous souhaitez survivre sur un marché où la technologie vous oblige à vous adapter, vérifiez les trois domaines dans lesquels vous devez travailler avec vos partenaires pour améliorer les résultats avec les mêmes ressources et l’IA.

Chers annonceurs, pourquoi faire des pubs ennuyantes ?
Personnalisation ImmédIAte

Les publicités sont le premier contact des clients potentiels avec vos prospects. Ils s’intéressent à vous, pourquoi être ennuyeux ? Quand avons-nous déjà acheté quelque chose de soporifique ? Pourquoi ne pas traiter chaque personne de manière différente sans que cela ne demande d’efforts à votre équipe stratégique ?

Avec l’intelligence artificielle dédiée aux publicités, nous pouvons appliquer nos stratégies de contenu de manière plus rapide, efficace et personnalisée, ce qui conduit à une interaction plus fluide avec les personnes sur le digital. En combinant les informations sur notre entreprise, l’analyse des données en temps réel et l’apprentissage automatique, nous atteignons deux objectifs :

1. Les utilisateurs entrent et convertissent mieux, ce qui se traduit par une efficacité accrue d’investissement, comme ce ROAS multiplié par 4 que nous avons déjà réussi à obtenir chez Making Science.
2. Les équipes se concentrent sur la stratégie, qui a un impact plus important sur les entreprises de leads scoring que l’exécution de copys.

Le lead scoring avancé, un guide vers la conversion parfaite

Générer des leads inutiles crée des problèmes interdépartementaux :

• Les centres d’appels ne convertissent pas.
• Les finances ne voient pas de résultats rentables.
• Les équipes marketing sont frustrées.

L’IA rompt ce cercle vicieux en permettant aux équipes marketing d’aider les plateformes digitales telles que Google Ads, YouTube, Meta ou TikTok à avoir une vision stratégique, plutôt que de simplement vérifier si le pixel est activé, afin que la conversion ait un impact sur l’entreprise.

Ces leads plus sophistiqués et précis émergent de l’analyse d’une variété de données, telles que le comportement sur le site internet, l’interaction sur les réseaux sociaux et l’historique des achats. Ces informations nous permettent d’attribuer automatiquement un score à chaque lead en fonction de sa probabilité de devenir client.

Cela nous aide à prioriser nos efforts de vente et de marketing sur les leads les plus prometteurs, ce qui réduit les coûts en nous concentrant sur ceux ayant le plus grand potentiel de conversion.

Vous n’y croyez pas ? Regardez comment nous avons augmenté de +99% les réservations en misant sur les utilisateurs qui se convertissent en clients.

Automatisation, le gardien H24

Les tâches longues et répétitives génèrent généralement des erreurs et des coûts opérationnels associés à ces tâches manuelles. Un exemple non-IA que nous connaissons tous : si vous savez utiliser des macros, continuez-vous à effectuer des tâches manuelles ? Certainement pas et votre vie en a été changée.

At scale, l’IA nous permet de rester en contact avec nos prospects efficacement, sans nécessiter une intervention manuelle constante.

La technologie, lorsqu’elle est prête, s’impose et ne demande pas la permission. Soit vous vous joignez à elle, soit vous restez en retard.

Conclusion

Dans un monde en constante évolution où la technologie progresse à grands pas, les entreprises qui ne s’adaptent pas aux nouvelles tendances risquent d’avoir un train de retard.

L’intelligence artificielle est devenue un outil essentiel dans le succès des entreprises et son application dans la génération de leads peut faire la différence entre le succès et l’échec.

Si votre entreprise n’utilise pas encore l’IA, nous vous encourageons à vous lancer. L’avenir réside dans l’IA et les entreprises qui l’adoptent seront en meilleure position pour réussir.

Êtes-vous prêt à faire le saut vers l’IA ?

Contactez Making Science et découvrez comment nous pouvons vous aider à exploiter le pouvoir de l’IA pour générer plus de leads et augmenter vos ventes.

Contactez-nous

À quelques jours de 2024, le monde digital continue d’évoluer à un rythme sans précédent, façonnant la manière dont nous nous connectons, consommons l’information et prenons des décisions. Dans cet article de blog, nous allons nous pencher sur cinq tendances digitales clés qui devraient dominer le secteur en 2024. A savoir les plateformes de données clients (CDP), l’intelligence artificielle (IA) dans la publicité, la recherche TikTok, la télévision connectée (CTV) et le marketing axé sur la protection de la vie privée.

Customer Data Platforms (CDP)

À l’ère de la prise de décision fondée sur les données, les Customer Data Platforms (CDP) sont en passe de devenir la pièce maîtresse des stratégies de marketing réussies. Les CDP permettent aux entreprises de consolider les données clients provenant de différents points de contact créant ainsi un profil unifié et complet. Cette vision holistique du comportement et des préférences des clients permet des efforts marketing plus personnalisés et plus ciblés. En 2024, nous prévoyons une forte augmentation de l’adoption des CDP car les entreprises reconnaissent l’importance de comprendre leurs clients à un niveau plus approfondi.

L’IA dans la publicité

L’intelligence artificielle (IA) a déjà révolutionné le secteur de la publicité. En 2024, elle devrait en faire encore plus partie prenante. La publicité alimentée par l’IA permet aux entreprises de fournir un contenu hautement ciblé et personnalisé à leur public. De l’analyse prédictive à la publicité programmatique, l’IA optimise les placements publicitaires, garantissant que les marques atteignent le bon public au bon moment. Au fur et à mesure que la technologie progresse, nous pouvons nous attendre à ce que des algorithmes d’IA plus sophistiqués améliorent la pertinence et l’engagement des publicités.

Le Search sur TikTok

Alors que TikTok a pris d’assaut le monde des réseaux sociaux, 2024 verra un changement significatif vers les fonctionnalités de search au sein de la plateforme. Avec l’introduction de fonctions de recherche avancées, les utilisateurs peuvent découvrir du contenu plus efficacement. Cela ouvre de nouvelles opportunités pour les marques d’être découvertes. Cette évolution des fonctionnalités de search de TikTok en fera une plateforme encore plus puissante pour les spécialistes du marketing qui cherchent à entrer en contact avec leur public cible par le biais d’un contenu créatif et attrayant.

La connected TV

La connected TV (CTV) redéfinit la manière dont les consommateurs accèdent au contenu et interagissent avec ce dernier. L’essor des services de streaming et des smart TV a ouvert la voie à des expériences de visionnage personnalisées et à la demande. En 2024, la CTV est en passe de devenir une force dominante dans l’espace publicitaire. Les spécialistes du marketing peuvent tirer parti de la CTV pour atteindre des audiences à plus grande échelle, en diffusant un contenu personnalisé directement dans le salon des téléspectateurs. Le passage à la CTV souligne l’importance d’adapter les stratégies publicitaires pour répondre aux besoins des consommateurs là où ils passent leur temps d’écran.

Le marketing axé sur la protection de la vie privée

Face aux préoccupations croissantes concernant la confidentialité des données, les consommateurs recherchent de plus en plus la transparence et le contrôle de leurs informations personnelles. Le marketing axé sur la protection de la vie privée n’est pas seulement une tendance ; il s’agit d’un changement fondamental dans la manière dont les entreprises abordent les données de leurs clients. En 2024, nous nous attendons à ce que les entreprises donnent la priorité à la protection de la vie privée dans leurs stratégies de marketing, en instaurant la confiance avec les consommateurs par l’adoption de pratiques éthiques en matière de données. Ce changement influencera tout, de la publicité ciblée au stockage et au traitement des données, les entreprises s’efforçant de démontrer leur engagement à protéger la vie privée des utilisateurs.

Alors que nous nous penchons sur les tendances numériques de 2024, il est évident que le marché évolue vers des expériences plus personnalisées, plus transparentes et plus centrées sur l’utilisateur. Qu’il s’agisse d’exploiter la puissance des CDP ou de naviguer dans les domaines de l’IA dans la publicité, du search sur TikTok, de la CTV ou du marketing centré sur la vie privée, les entreprises qui gardent une longueur d’avance se retrouveront bien positionnées dans le paysage digital concurrentiel. En comprenant ces tendances et en s’y adaptant, les spécialistes du marketing peuvent créer des liens significatifs avec leur public tout en restant à la pointe de l’innovation.

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31 % des consommateurs donnent la priorité à leur expérience client lorsqu’ils contactent les marques*

Commençons cet article par une question : connaissez-vous la différence entre l’expérience de marque et l’expérience digitale ?

L’expérience de marque est basée sur la construction d’intentions qui apportent quelque chose aux consommateurs au-delà du produit ou du service qu’ils achètent. L’expérience digitale est donc un pilier fondamental que les marques doivent renforcer afin d’établir une véritable connexion avec leurs clients actuels et futurs.

L’expérience digitale est aujourd’hui devenue une proposition de valeur supplémentaire que les marques doivent cartographier et exécuter pour générer plus que des prospects qualifiés : des connexions qualifiées.

Les marques, telles que celles que nous verrons ci-dessous, sont nées de l’expérience client et ont travaillé depuis leur création sur leur pertinence pour le consommateur, nous offrant une série de clés applicables aux stratégies d’expérience client digital.

Les « must have » pour créer des stratégies qui donnent vie à la marque

1. Une narration attrayante
Appliquer les codes Digital Native

The Nude Project est une marque qui naît et grandit auprès de la génération Z qui vit sur Instagram et TikTok. Bruno Casanovas et Alex Benlloch, ses fondateurs, ont créé l’entreprise en 2019. Avec seulement 4 ans de vie, c’est déjà un jalon de communication. Nude Project, avec 719,3K followers sur Tiktok, un podcast où ils interviewent les plus grands noms du monde des affaires et un record de chiffre d’affaires de 11M en 2022 est un exemple de marque qui raconte des histoires. Elle est proche de son public et ne vend pas seulement des vêtements. Elle vous vend à travers la mode et des codes communs à toutes une génération, le sentiment d’appartenance à une communauté.

Que faut-il pour élaborer un récit captivant ?

• Créer un message pertinent
• Générer un contenu divertissant
• Être présent sur des canaux pertinents pour notre public

2. Cercanía digital
Crea formatos fácilmente consumibles

La grande marque Zara nous surprend une fois de plus avec l’inclusion de photos de tous les jours dans l’ensemble de son catalogue. En faisant défiler le site web et l’application, ils nous proposent des images de situations quotidiennes afin de se faire une idée de l’aspect de la tenue ou du vêtement dans des moments de notre vie de tous les jours. Cette activation, en plus d’être immensément créative, est facilement réalisable, ce que nous n’avons pas l’habitude de voir chez les autres marques du marché. Proposer ce type de format n’est rien d’autre qu’un signe d’attention et d’écoute des besoins des consommateurs, c’est une preuve de ce que la marque est capable de faire pour ses clients.

Que faut-il pour développer la proximité digitale ?

• Comprendre le consommateur et écouter attentivement ses besoins
• Innover dans le format digital en s’adaptant à la manière de consommer.

3. Personnalisation unique
Fournir un contenu personnalisé et récurrent

Ici, nous ne pouvions pas passer à côté de la marketplace mode du moment, Shein.

Shein est une marque qui s’appuie sur le big data pour offrir une personnalisation sur mesure à ses clients.

Elle propose des recommandations de produits, du contenu internet et des promotions personnalisées. Elle intègre également des applications telles que la reconnaissance de vêtements et la proposition de vêtements similaires. Elle a aussi la capacité de prédire les tendances et d’anticiper les recherches.

Que faut-il pour développer une personnalisation unique ?

• Collecter des données sur les consommateurs et découvrir de nouveaux points de contact
• Suivre et anticiper les besoins d’achat des consommateurs

La méthodologie pour entrer en contact avec le consommateur dans le monde digital

L’expérience client n’est pas un objectif facile à atteindre. Elle implique de communiquer plus sur la marque, plus sur les ventes et d’investir en permanence dans la compréhension de ce qui pourrait le plus faciliter, divertir ou servir les futurs acheteurs.

Tout au long de cet article, nous avons identifié trois éléments clés pour développer une stratégie d’expérience client de votre marque :

• Narration engageante : Message + Divertissement + Canaux.
• Proximité digitale : écoute + format
• Personnalisation unique : données + suivi

Ces trois éléments clés vous aideront à concentrer votre stratégie d’expérience client de marque et à travailler sur la pertinence au-delà de la communication conventionnelle, en créant une communication exceptionnelle.

Notes : *Selon une étude menée par Twilio en 2023.

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