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, les annonceurs ont couru après les clics, les conversions et les impressions, en traitant souvent toutes les conversions de la même façon.
Et si une approche plus intelligente existait ? Une approche qui ne se contente pas de générer des conversions, mais qui permet de capter les meilleures conversions.

C’est exactement ce que permet le Value-Based Bidding (VBB). Ce n’est pas un simple buzzword : c’est un véritable changement de paradigme dans l’optimisation des budgets média sur la Google Marketing Platform (GMP).

Objectif : booster votre ROAS (Return on Ad Spend) et attirer les clients qui ont un réel impact sur votre chiffre d’affaires et votre rentabilité.

Au-delà du clic : le passage à une logique de valeur

Revenons un instant en arrière. Les stratégies d’enchères traditionnelles sont souvent orientées volume : maximiser le nombre de conversions ou atteindre un CPA / targetCPA donné. Ces indicateurs restent importants, mais ils ne racontent pas toute l’histoire.

Imaginons que vous vendiez des sneakers personnalisées.
Un client achète un modèle standard à 100 €.
Un autre opte pour une édition premium personnalisée, à 500 €.

Si votre stratégie d’enchères considère ces deux conversions comme équivalentes, vous passez à côté d’une opportunité majeure. La conversion à 500 € est clairement plus stratégique et pourtant vos campagnes peuvent optimiser de la même façon pour celle à 100 €.
C’est précisément là que le Value-Based Bidding fait toute la différence.

Avec VBB, chaque conversion se voit attribuer une valeur monétaire. Vous ne dites plus simplement à Google « génère-moi une conversion », mais « génère-moi une conversion qui vaut X euros ». Les algorithmes de Google peuvent alors prioriser les utilisateurs les plus susceptibles de générer du revenu ou du profit pour votre business.

Pourquoi Google Marketing Platform est le terrain idéal pour le VBB

La Google Marketing Platform n’est pas qu’un ensemble d’outils : c’est un écosystème intégré pensé pour les annonceurs exigeants. Search Ads 360, Display & Video 360, Analytics 360 et Campaign Manager 360 fonctionnent ensemble pour fournir la data et la puissance de machine learning nécessaires à une stratégie VBB performante.

Voici pourquoi GMP et VBB forment un duo parfait :

• Des insights data unifiés
  La GMP permet de centraliser les données issues de multiples points de contact : search, display, vidéo, analytics, etc. Cette vision unifiée offre une compréhension beaucoup plus fine des parcours clients et de la valeur réelle des différents segments. Alimenter le VBB avec cette data enrichie permet aux algorithmes d’identifier plus précisément les clients à forte valeur
• Un machine learning avancé
  Le VBB s’appuie sur l’IA de Google, capable d’analyser l’historique des valeurs de conversion, les signaux comportementaux et le contexte en temps réel. Au sein de la GMP, ces algorithmes sont renforcés par le volume et la qualité des données disponibles.
• Une optimisation cross-channel
  Avec Search Ads 360 pour le search et Display & Video 360 pour le programmatic, le VBB permet une approche holistique. Les budgets sont automatiquement réalloués vers les canaux et audiences les plus susceptibles de générer des conversions à forte valeur, quel que soit le stade du funnel.
• Un contrôle granulaire et automatisé
  Le VBB automatise l’essentiel, tout en laissant aux marketeurs un contrôle fin : règles de valeur, stratégies d’enchères personnalisées, reporting détaillé. C’est cet équilibre entre automation et pilotage stratégique qui rend le VBB si puissant dans la GMP.

Concrètement : comment fonctionne le Value-Based Bidding ?

Étape 1 : définir la valeur des conversions

C’est la base de toute stratégie VBB. Chaque action de conversion doit se voir attribuer une valeur monétaire.

• Lead quality : un téléchargement de livre blanc peut valoir 10 €, une demande de démo 50 €, un lead qualifié 200 €.

• Customer Lifetime Value (CLTV) : estimation du revenu moyen généré par un client sur toute la durée de la relation.

• Marge : mieux vaut parfois privilégier une vente à faible revenu mais forte marge qu’un produit très vendu mais peu rentable.

Plus les valeurs sont précises, plus l’optimisation sera performante. Cela implique souvent de connecter le CRM ou les données sales à une solution d’analytique comme Google Analytics 4, parfaitement intégrée à la GMP.

Étape 2 : implémenter un tracking des conversions avec valeur

Les valeurs doivent être transmises correctement :

• E-commerce : via le paramètre « Value » des événements d’achat.

• Lead generation : via Google Tag Manager ou du JavaScript custom, selon le type de formulaire ou l’intérêt produit.

• Offline conversions : import des ventes offline dans Google Ads, puis dans la GMP, avec leurs valeurs associées.

Étape 3 : choisir la bonne stratégie d’enchères

Deux grandes options VBB :

• Maximize Conversion Value : maximiser la valeur totale générée pour un budget donné.

• Target ROAS : définir un objectif de rentabilité (ex. 4 € générés pour 1 € investi) et laisser Google ajuster les enchères en temps réel.

Étape 4 : patience et itération

Comme toute stratégie basée sur le machine learning, le VBB nécessite du temps et une data propre. Laissez les campagnes tourner, analysez les résultats, ajustez les valeurs et les objectifs de ROAS progressivement.

Les bénéfices clés du Value-Based Bidding

• ROAS en hausse grâce à une allocation plus intelligente des budgets

• Clients plus rentables, avec un potentiel de réachat plus élevé

• Meilleure allocation budgétaire, orientée valeur et non volume

• Insights business plus profonds sur vos segments et produits

• Avantage concurrentiel face aux annonceurs encore focalisés sur les seuls clics et conversions

Cas d’usage concrets

• E-commerce : valoriser davantage les produits premium générant des ventes additionnelles.

• SaaS : différencier la valeur d’un free trial et d’un abonnement Premium.

• Éducation : prioriser les inscriptions à des programmes à forte valeur plutôt que de simples demandes d’information.

Pourquoi adopter le Value-Based Bidding maintenant ?

Dans un contexte de forte concurrence, de contraintes privacy accrues et de montée du zero-click search porté par l’IA, la first-party data devient centrale. Or, c’est précisément le socle d’une stratégie VBB efficace.

La Google Marketing Platform offre aujourd’hui l’infrastructure idéale pour passer d’une logique de volume à une logique de valeur réelle.

Prêt(e) à faire évoluer votre stratégie ?

Passer au Value-Based Bidding peut sembler complexe, mais les gains sont considérables. Cela demande une bonne maîtrise de la data, des objectifs business clairs et les bons partenaires.

C’est là que Making Science intervient.
Nos équipes accompagnent les annonceurs dans le déploiement du Value-Based Bidding (VBB) sur la Google Marketing Platform, pour transformer vos investissements média en véritable levier de croissance rentable.

Arrêtez de courir après toutes les conversions. Concentrez-vous sur celles qui comptent vraiment.
Contactez-nous dès aujourd’hui pour une consultation gratuite.

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CMO, vous arrive-t-il parfois de vous sentir perdu dans une mer de données et d’outils de mesure ? Vous n’êtes pas seul. Avec tant d’options disponibles — de l’attribution au Marketing Mix Modeling (MMM) — savoir quel outil utiliser et quand est crucial pour prendre des décisions éclairées.

Cet article est votre boussole. Nous allons vous expliquer les principaux outils de mesure — ce qu’ils sont, pourquoi et quand les utiliser, et comment les intégrer à votre stratégie — pour vous aider à construire une base solide de données et éviter le « chaos de l’IA ». L’objectif : maîtriser votre stratégie de mesure et maximiser l’impact de chaque euro investi en marketing.

Prêt à démêler le mystère ?

Le défi des CMO : trop d’outils, trop peu de réponses claires

Le problème n’est pas le manque de données, mais leur saturation et la difficulté à les transformer en insights exploitables.
De nombreux CMO se demandent : « Comment construire ma base de données avant de plonger dans le chaos de l’IA ? »

La réponse réside dans une bonne compréhension des outils disponibles et de la façon dont ils s’intègrent à votre stratégie globale. Tous les outils ne conviennent pas à toutes les situations, et savoir quand appliquer chacun est la clé d’un investissement intelligent et d’une prise de décision data-driven.

Votre arsenal de mesure : quand utiliser chaque outil

Pour une stratégie de mesure complète et efficace, vous avez besoin d’un arsenal d’outils bien défini. Voici les principaux :

1. Attribution

• Qu’est-ce que c’est ?
  L’attribution permet de répartir le crédit d’une conversion sur un ou plusieurs points de contact dans le parcours client. Les modèles courants incluent first-click, last-click, linéaire ou data-driven.
• Quand l’utiliser ?
  Idéal pour comprendre l’impact à court terme sur les utilisateurs et optimiser des campagnes digitales spécifiques. Par exemple, savoir quelle publicité ou quel mot-clé a directement généré une vente.
• Avantage clé :
  Optimiser la performance des campagnes actives et l’allocation du budget digital.

2. Marketing Mix Modeling (MMM)

• Qu’est-ce que c’est ?
  Le MMM est une technique économétrique qui mesure l’impact de toutes les activités marketing (online et offline) sur les ventes et autres KPIs dans le temps, en tenant compte des facteurs externes.
• Quand l’utiliser ?
  Parfait pour la planification stratégique moyen-long terme, l’allocation budgétaire entre les canaux (TV, digital, print…), et pour optimiser le ROI global du marketing.
• Avantage clé :
  Offre une vision holistique et indépendante des plateformes, essentielle dans un monde cookieless, et idéale pour la mesure stratégique.

3. Budget Allocator

• Qu’est-ce que c’est ?
  Outil qui utilise les données d’attribution et de MMM pour recommander l’allocation optimale du budget marketing entre différents canaux et campagnes selon vos objectifs.
• Quand l’utiliser ?
  Lorsque vous devez prendre des décisions rapides et précises sur vos prochains investissements ou simuler différents scénarios et leur impact.
• Avantage clé :
  Transforme les insights en recommandations concrètes pour maximiser l’efficacité.

4. Brand Lift Studies

• Qu’est-ce que c’est ?
  Des études qui mesurent l’impact de vos campagnes sur les indicateurs de marque : notoriété, considération, préférence ou intention d’achat.
• Quand l’utiliser ?
  Pour les campagnes branding ou lorsque l’objectif principal n’est pas une conversion directe, mais la construction et la perception à long terme de la marque.
• Avantage clé :
  Quantifie la valeur intangible de la construction de la marque.

La synergie parfaite : combiner vos outils de mesure

Le secret n’est pas de choisir un outil plutôt qu’un autre, mais de comprendre comment ils travaillent ensemble.

Une stratégie de mesure complète combine souvent :

• MMM pour l’allocation stratégique à long terme et la compréhension macro
• Attribution pour optimiser les performances de campagnes digitales et l’impact à court terme
• Budget Allocator pour transformer insights MMM et attribution en décisions d’investissement dynamiques
• Brand Lift Studies pour s’assurer que la performance ne se fait pas au détriment de la santé de la marque

En combinant ces outils, les CMO peuvent construire une Data Foundation robuste, prêts pour l’IA et capables de prendre des décisions marketing plus intelligentes et plus efficaces dès aujourd’hui.

Conclusion : votre futur marketing dépend d’une mesure intelligente

Dans l’écosystème marketing complexe d’aujourd’hui, le succès ne tient pas à la chance, mais à la mesure précise et à une stratégie claire.
Comprendre les forces de chaque outil et le moment approprié pour les utiliser permet de passer de l’incertitude à la confiance.

C’est la voie pour construire une base de données solide, éviter le chaos de l’IA, et favoriser une croissance durable.

Prêt à organiser votre stratégie de mesure et à exploiter pleinement vos données ?
Commencez dès aujourd’hui par évaluer votre arsenal d’outils.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Des stratégies qui fonctionnent (même sans clics)

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

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

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

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

Des cas concrets qui le prouvent

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Les limites de l’attribution traditionnelle

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

La solution : modèles prédictifs et machine learning

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

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

Des bénéfices tangibles pour les CMO

Adopter une attribution prédictive apporte des avantages concrets :

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

Conclusion : l’avenir de l’attribution est prédictif

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

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

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Connaissez-vous vraiment les personnes qui voient vos publicités ? Campaign Manager 360, lui, oui.

Imaginez organiser une expédition sans boussole : lancer des campagnes digitales sans outil pour les coordonner, les mesurer et les optimiser en temps réel revient exactement à cela. Campaign Manager 360 joue alors le rôle de cerveau logistique derrière une grande partie des publicités que vous croisez chaque jour.

Dans cet article, nous allons expliquer ce que Campaign Manager 360 apporte, son fonctionnement et son importance au cœur de toute stratégie média moderne. Même sans gérer directement de campagnes, mieux comprendre cette plateforme offre un nouveau regard sur la manière dont les marques captent l’attention digitale.

Qu’est-ce que Campaign Manager 360 ?

Campaign Manager 360 (CM360) représente la plateforme de gestion de campagnes digitales de Google Marketing Platform. Elle fonctionne comme un centre de contrôle, coordonnant toutes les actions depuis la conception d’une publicité jusqu’à l’évaluation de son impact.

Du trafficking des créations à l’attribution des conversions, CM360 permet aux équipes marketing de :

• Obtenir une vue unifiée de toutes leurs campagnes.
• Surveiller quelles publicités s’affichent, où, auprès de qui et quand.
• Mesurer avec précision l’impact de ces publicités.

💡 Imaginez CM360 comme le chef d’orchestre qui s’assure que chaque instrument (canal, création, audience) joue en parfaite harmonie.

À quoi sert Campaign Manager 360 ?

1. Traficage : une logistique publicitaire bien orchestrée

Avec CM360, il devient possible de téléverser des publicités, définir les paramètres de diffusion (site, segment, planning, fréquence) et lancer des campagnes de manière organisée. Tout se gère depuis une interface centralisée.

Exemple : décider qu’une campagne de remarketing ne s’active que pour les utilisateurs mobiles entre 18h et 23h dans certaines villes.

2. Tracking : suivi avancé des actions des utilisateurs

Grâce à son système de tags et de pixels, CM360 surveille ce qui se passe après l’affichage d’une publicité : clics, visites, conversions, rebonds, etc. Ces informations restent essentielles pour comprendre le parcours utilisateur.

Point clé : attribution des conversions possible via différents modèles, comme le first-click, le last-click ou le modèle linéaire.

3. Reporting : des décisions basées sur les données, pas sur des suppositions

CM360 génère des rapports personnalisés permettant d’identifier ce qui fonctionne et ce qui nécessite des ajustements. Résultat : des campagnes plus efficaces, avec un meilleur retour et une utilisation optimisée du budget.

Astuce : automatiser l’envoi des rapports aux parties prenantes ou les intégrer à Looker Studio pour des visualisations plus percutantes.

Quels avantages offre Campaign Manager 360 par rapport à d’autres outils ?

• Intégration complète avec Display & Video 360, Search Ads 360, Google Analytics 4 et BigQuery.
• Contrôle granulaire des impressions, de la fréquence et de la segmentation.
• Visibilité cross-channel, même dans des environnements sans cookies, si correctement configuré.
• Audit transparent, idéal pour les agences et les annonceurs gérant plusieurs comptes.

📊 Une seule plateforme, de multiples insights : voilà CM360.

Campaign Manager 360 : est-ce pour vous ?

Si vous travaillez dans une agence, êtes responsable de la performance ou gérez des campagnes comportant plusieurs créations, canaux et marchés, la réponse est oui. CM360 permet non seulement d’optimiser l’efficacité, mais aussi de démontrer les résultats grâce à des données solides et traçables.

Conclusion : la prochaine étape vers des campagnes plus intelligentes

Campaign Manager 360 ne crée pas vos publicités, mais garantit leur diffusion au bon endroit, au bon moment, et auprès du bon utilisateur. Il agit comme un moteur silencieux qui transforme la créativité en résultats mesurables.

Prêt(e) à optimiser votre stratégie média ? Découvrez comment CM360 peut devenir votre meilleur allié pour des campagnes plus efficaces, maîtrisées et rentables.

👉 Envie de savoir comment l’intégrer à votre stack marketing ? Laissez-nous un commentaire ou contactez-nous, et nous vous guiderons pour franchir ce premier pas.

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Dans un contexte digital en pleine mutation, les directions marketing et financières ont plus que jamais besoin de mesurer avec précision l’impact de leurs investissements. C’est là qu’intervient le Marketing Mix Modeling (MMM), une solution data-driven qui revient en force.

Qu’est-ce qu’un MMM ?

Un Marketing Mix Model (MMM) est une méthode d’analyse statistique qui mesure l’impact réel de chaque canal marketing (TV, digital, print, promotions, etc.) sur les ventes. Il permet d’identifier les leviers les plus rentables, d’optimiser la répartition budgétaire et d’évaluer l’influence de facteurs externes (saisonnalité, concurrence, météo, contexte économique…).

Autrement dit, le MMM offre une vision « grand angle » de vos performances marketing. Il constitue la pierre angulaire de toute stratégie de mesure robuste, en s’affranchissant des limites des modèles d’attribution traditionnels.

Que vous apporte un MMM ?

En réconciliant données business et investissements médias, le MMM devient un outil de pilotage stratégique. Il oriente les décisions vers les canaux les plus incrémentaux, c’est-à-dire ceux qui génèrent un impact réel et mesurable sur les ventes. Voici ce que cela change concrètement :

Une mesure précise de la contribution réelle

Le MMM permet d’isoler l’effet de chaque levier marketing sur les ventes, en tenant compte des interactions entre canaux et des facteurs hors marketing. Contrairement aux modèles last-click ou aux outils d’attribution digitaux, il fournit une évaluation globale, multi-canal et objective.

Une maximisation du ROI

Grâce à l’identification des points de saturation et des rendements décroissants, le MMM vous aide à arbitrer plus intelligemment vos budgets. Vous pouvez ainsi réduire les gaspillages et recentrer vos investissements sur les canaux les plus performants. De plus, les modèles « what-if » permettent de simuler différents scénarios d’allocation budgétaire.

Une stratégie marketing prédictive

Au-delà de la mesure, le MMM permet de prévoir les résultats futurs en fonction de vos choix d’investissement. Il s’intègre dans une logique d’optimisation continue, tournée vers l’anticipation et la performance.

Un alignement stratégique entre les équipes

Enfin, le MMM crée un langage commun entre les directions marketing, financières et commerciales. Il facilite la collaboration entre équipes, en apportant des données fiables et partagées pour guider les décisions.

Les MMM chez Making Science : une approche unique

Chez Making Science, nous avons fait du MMM un véritable levier stratégique pour nos clients. Nos équipes déploient des solutions sur mesure, s’appuyant sur les dernières avancées méthodologiques comme Méridian, ou des techniques comme les régressions hiérarchiques, afin de transformer vos enjeux business en modèles mathématiques actionnables.

Notre approche repose sur trois piliers :

• Des modèles robustes, calibrés sur vos données réelles,

• Des recommandations concrètes et directement activables,

• Un accompagnement stratégique pour faire du MMM un outil de gouvernance budgétaire.

Pourquoi les MMMs reviennent sur le devant de la scène ?

Dans un monde post-cookies, les solutions d’attribution basées sur le tracking utilisateur montrent leurs limites. Les contraintes réglementaires (comme le RGPD) et la fin des cookies tiers rendent plus difficile l’analyse des parcours clients.

Face à cette perte de visibilité, les marques cherchent des outils indépendants, fiables et globaux : c’est exactement ce que propose le MMM. Bien que cette méthode ne soit pas nouvelle (elle date de l’époque des missions Apollo !), elle connaît un regain d’intérêt grâce :

• à la démocratisation de la donnée,
• aux progrès technologiques en modélisation,
• et à la nécessité de rationaliser les investissements marketing.

Aujourd’hui, les MMM ne sont plus réservés aux géants de la grande consommation. Grâce à des outils plus accessibles et des partenaires experts, toute entreprise peut désormais s’approprier cette démarche et en tirer de la valeur.

Vous souhaitez comprendre concrètement comment le Marketing Mix Modeling peut transformer votre stratégie d’investissement média ? Vous vous demandez comment l’appliquer à votre propre business et quels sont les premiers pas à franchir ? Nous avons justement rédigé un ebook pour répondre à toutes vos questions.

Multiplication des canaux online et offline, audiences fragmentées, points de contact en croissance… Dans cet environnement, les équipes marketing subissent une pression croissante pour démontrer le retour sur investissement (ROI) et justifier chaque euro dépensé. Il ne suffit plus d’« être présent » ; il faut comprendre ce qui fonctionne, comment cela fonctionne, et surtout, où investir le prochain euro pour un maximum d’impact. La mesure précise et l’optimisation intelligente du budget deviennent alors essentielles.

Pourquoi mesurer avec précision ?

Sans mesure rigoureuse, les décisions d’investissement média reposent sur l’intuition, des données partielles ou des indicateurs de vanité qui ne reflètent pas l’impact réel sur le business. Les enjeux sont nombreux :

• Fragmentation : Les consommateurs interagissent avec les marques via une multitude de canaux et d’appareils. Difficile de suivre l’ensemble du parcours et de cerner le rôle de chaque point de contact.
• Silos de données : L’information se trouve éparpillée entre différentes plateformes et partenaires, rendant la vision unifiée difficile.
• Impact réel vs. corrélation : Une campagne a-t-elle vraiment généré des ventes ou a-t-elle simplement coïncidé avec une tendance de marché ? Distinguer la causalité devient indispensable.
• Vision court et long terme : Certaines actions génèrent des résultats immédiats, d’autres construisent la marque dans la durée. Trouver le bon équilibre devient un enjeu stratégique.

La question clé : où allouer le budget ?

La mesure constitue la première étape. Le défi réside dans la transformation de cette mesure en actions concrètes, notamment dans la répartition du budget. Chaque responsable marketing se pose cette question essentielle :
« Avec le budget disponible, quelle répartition entre les canaux et campagnes permettra de maximiser mes objectifs (ventes, leads, notoriété…) ? »

C’est là qu’intervient la nécessité d’avoir un outil d’allocation budgétaire média.

Les solutions actuelles et leurs limites

Les entreprises essaient de résoudre ce puzzle de différentes façons, chacune avec leurs propres limitations

• Rapports des partenaires (agences, régies)
  • Ce qu’ils fournissent : Des rapports détaillés sur la performance de leurs plateformes ou canaux spécifiques (résultats d’une campagne social media, clics sur une annonce search, GRP TV, etc.)
  • Limites : Vision en silo. Chaque partenaire optimise son canal sans vue d’ensemble ni objectivité sur l’interaction des médias entre eux. Risque de biais en faveur de leur propre solution. Difficile de comparer des canaux très différents (TV vs. TikTok, par exemple).

• Autres technologies (outils analytics, plateformes d’attribution isolées, MMM, BI)
  • Ce qu’elles fournissent : Données sur le comportement utilisateur sur site, insights long terme, modèles d’attribution (souvent centrés sur le digital ou le last-click), tableaux de bord de KPIs.
  • Limites : Vue souvent incomplète, peu intégrée offline/online. Les modèles d’attribution digitaux seuls n’incluent pas l’effet des médias de masse ni des facteurs externes (économie, saisonnalité, concurrence). Les modèles MMM ciblent le long terme, au détriment des décisions court terme. Les outils BI regardent le passé mais manquent souvent de capacités prédictives ou d’optimisation intégrée pour guider la planification future. Ils demandent aussi des intégrations complexes et une expertise poussée pour tirer des recommandations actionnables.

La solution complète : OptiPhi

Une plateforme avancée comme OptiPhi change la donne. Il ne s’agit pas d’un simple outil de mesure mais d’un véritable optimiseur stratégique de l’investissement média.

Ce qu’OptiPhi apporte ? TOUT ce qu’il faut :

• Vision unifiée et holistique : Intégration de toutes les sources utiles : online, offline, ventes, facteurs externes (concurrence, saisonnalité, macroéconomie). Fin des silos.
• Mesure robuste (MMM + Attribution) : Une approche hybride combinant la modélisation du mix marketing (MMM) pour une vision stratégique long terme de tous les canaux (offline compris), enrichie par un modèle d’attribution sans cookie pour un niveau de détail tactique et digital au quotidien. Le tout dans un cadre de mesure unifié.
• Tests sans risque : Possibilité de mener des expérimentations pour valider l’introduction de nouveaux canaux ou stratégies, sans prise de risque. Favorise l’amélioration continue des modèles.
• Compréhension fine du ROI : Identification précise de l’impact de chaque activité marketing sur les KPIs business, en isolant la contribution incrémentale du bruit de fond.
• Capacité prédictive : Anticipation des résultats. OptiPhi simule des scénarios futurs pour faciliter la prise de décision. Par exemple : « Que se passe-t-il si j’augmente de 10 % mon investissement TV et diminue de 5 % sur le search ? »
• Optimisation budgétaire : Le cœur de la valeur. En fonction des objectifs et contraintes, OptiPhi recommande une allocation optimale du budget par canal et campagne pour maximiser le retour. Chaque euro trouve sa place.
• Vitesse et agilité : Des recommandations actualisées mois par mois pour s’adapter rapidement aux évolutions du marché.
• Neutralité : Technologie indépendante, sans biais en faveur d’un canal ou partenaire. La plateforme peut aussi être déployée dans l’environnement du client, garantissant la confidentialité des données.

Conclusion : de l’intuition à l’optimisation intelligente

Dans un contexte ultra-concurrentiel, gérer son budget média sur la base d’intuitions ou de données partielles représente un risque élevé. La nécessité d’une mesure précise et, surtout, d’un outil capable de traduire cette mesure en recommandations budgétaires concrètes devient impérative.

Les solutions traditionnelles ont de la valeur mais restent souvent partielles ou cloisonnées. Un véritable optimiseur comme OptiPhi apporte la vision globale, la capacité prédictive et les recommandations d’allocation nécessaires pour évoluer avec confiance dans un écosystème média complexe, et s’assurer que chaque euro contribue efficacement à la performance business.

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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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