Faire de la publicité sans data : une contrainte ou l’aube d’une nouvelle intelligence marketing ?
L’écosystème de la publicité digitale est en proie à une véritable révolution, presque une crise existentielle pour certains. La question qui brûle toutes les lèvres est simple mais vertigineuse : peut-on encore faire de la publicité efficace tout en respectant la vie privée ? Ou pour le dire de manière plus provocante, comme le suggérait l’introduction du podcast Banouse, la publicité a-t-elle jamais vraiment respecté la vie privée ? Je suis Laurent Nicolas, et après 24 ans passés dans la tech publicitaire, de la mesure d’audience chez Net Value à la co-fondation d’Alenti, pionnier mondial de la mesure de visibilité des publicités, jusqu’à ma nouvelle aventure avec Implcit, cette question est au cœur de mon travail. Le modèle qui a fait le succès fulgurant de la publicité sur internet, basé sur le cookie tiers et la collecte massive de données utilisateur, est en train de s’effondrer sous nos yeux. Ce n’est pas une prédiction, c’est une réalité quantifiable. Mais loin d’être une apocalypse, cette transformation est une formidable opportunité de réinventer notre métier, de le rendre plus intelligent, plus pertinent et, oui, plus respectueux. Dans cet article, je vais partager avec vous non seulement un état des lieux de cette transition, mais surtout une vision claire et des méthodes concrètes pour transformer cette ère post-cookie en un avantage compétitif. Nous verrons que la ‘publicité sans data’ est un abus de langage : il s’agit en réalité d’une publicité sans données personnelles, mais plus riche que jamais en intelligence contextuelle.
La fin d’une ère : chronique d’une disparition annoncée du cookie tiers
Pour comprendre où nous allons, il est crucial de se souvenir d’où nous venons. L’histoire de la publicité digitale est cyclique. À ses débuts, que je qualifie de ‘préhistoire de l’Internet’ autour des années 2000, le modèle dominant était hérité des médias traditionnels. Nous utilisions des panels de mesure d’audience pour comprendre les comportements de navigation. C’est exactement ce que je faisais chez Net Value, qui a ensuite été racheté par Nielsen : nous extrapolions les habitudes d’un groupe représentatif à l’ensemble de la population internaute pour acheter de la publicité de manière statistique. Puis est arrivée la révolution du cookie tiers. Cette petite technologie a permis d’échanger de la donnée entre les sites et a donné naissance au ciblage comportemental, au retargeting, et à tout l’écosystème programmatique que nous connaissons. Le succès a été immense, promettant de toucher la bonne personne, au bon moment, avec le bon message. Mais cette promesse reposait sur un édifice qui s’est avéré de plus en plus fragile.
Le point de rupture : quand le RGPD et les navigateurs ont sifflé la fin de la partie
Le tournant majeur a eu lieu en 2018 avec l’arrivée du RGPD. Pour la première fois, il est devenu obligatoire de demander un consentement explicite à l’utilisateur pour collecter et utiliser ses données. C’était la première brèche dans l’édifice. Les navigateurs se sont immédiatement engouffrés dans cette brèche, devenant les nouveaux gardiens de la vie privée de leurs utilisateurs. Apple avec Safari, puis Mozilla avec Firefox, ont commencé à bloquer les cookies tiers par défaut. L’impact a été progressif mais massif. Le résultat, aujourd’hui, est sans appel. Comme je le mentionnais,
‘aujourd’hui, on a fait une étude avec Xander à ce sujet, on a à peu près une pub sur deux seulement qui a de la data associé. C’est-à-dire que déjà la moitié des pubs qui sont en vente sur internet n’ont pas de data associé’.
Pensez à l’implication de ce chiffre : la moitié de l’inventaire publicitaire disponible est déjà ‘aveugle’ du point de vue de la donnée utilisateur. Et ce n’est que le début. Le coup de grâce viendra de Google, qui a annoncé la fin des cookies tiers dans son navigateur Chrome. Cela signifie que bientôt, la quasi-totalité de l’écosystème web fonctionnera sans cet identifiant qui a été son moteur pendant près de 20 ans. La question n’est plus de savoir ‘si’ il faut s’adapter, mais ‘comment’ et ‘à quelle vitesse’.
De la donnée consentie à l’inventaire ‘sans signal’
Il est important de bien comprendre pourquoi nous perdons cette fameuse ‘data’. Ce n’est pas un phénomène unique, mais la résultante de deux conditions qui se cumulent. D’une part, l’absence de consentement de l’utilisateur suite à une demande via une CMP (Consent Management Platform). D’autre part, même avec un consentement, l’absence d’un identifiant technique comme le cookie tiers pour réconcilier cette donnée et la rendre activable. Ces deux facteurs combinés créent une érosion massive de l’inventaire adressable. Beaucoup de professionnels se rassurent en se disant qu’il restera toujours des données first-party ou des identifiants alternatifs. C’est vrai, mais cela ne représentera qu’une fraction du paysage global.
‘Les estimations, on sera peut-être entre 10 et 20 % de publicité avec data utilisateur après la fin des cookies de Chrome’.
Ce chiffre doit agir comme un électrochoc. La grande majorité, 80 à 90% de l’inventaire publicitaire, devra être ciblée et monétisée différemment. C’est sur cette immense majorité que nous devons concentrer notre intelligence et notre innovation. Ignorer cette réalité, c’est se préparer à ne plus pouvoir toucher qu’une infime partie de ses audiences potentielles.
Redéfinir le ciblage : la publicité contextuelle, bien plus qu’un simple retour aux sources
Face à cette ‘disparition des data’, le premier réflexe est souvent la panique. Comment cibler sans savoir à qui l’on parle ? C’est là qu’intervient une confusion sémantique majeure. Nous ne faisons pas de la ‘publicité sans data’, mais de la ‘publicité sans data utilisateur’. La nuance est fondamentale. La publicité sans aucun ciblage n’a aucun sens économique, ce serait comme jeter des tracts depuis un avion en espérant qu’ils atterrissent chez les bonnes personnes. Le ciblage reste, et restera toujours, le cœur de notre métier. Ce qui change, c’est la nature des signaux que nous utilisons pour l’opérer.
Le pouvoir du contexte : les signaux qui remplacent l’individu
Le grand remplacement du cookie tiers, c’est le contexte. Mais le ciblage contextuel de 2024 n’a rien à voir avec celui d’il y a 15 ans, qui se limitait à placer une publicité pour des voitures sur un site automobile. Aujourd’hui, le contexte est une mosaïque d’informations riches qui ne dépendent pas de l’individu.
‘Ça va être toutes les infos qui ne dépendent pas de l’individu. Donc ça va être par exemple dans le web, la page où s’affiche la publicité, ça peut être aussi l’heure de la dans la journée, le jour de la semaine, des informations le navigateur, le type de navigateur, les langues du navigateur’.
À cette liste, nous pouvons ajouter une multitude d’autres signaux : la géolocalisation non précise (ville ou région), les données météorologiques, le type d’appareil (mobile ou desktop), la sémantique et le sentiment de l’article lu, ou même des signaux liés à des événements (par exemple, cibler des sites d’information sportive pendant un grand match). En combinant ces dizaines de signaux, nous pouvons déduire une intention ou un état d’esprit probable de l’utilisateur à un instant T, sans jamais avoir besoin de savoir qui il est, ni ce qu’il a fait avant. C’est un changement de paradigme : on ne cible plus une personne, on cible un moment.
La nouvelle architecture du ciblage : du ‘qui’ au ‘où’ et ‘quand’
Concrètement, comment cela fonctionne-t-il ? Alors que le ciblage comportemental cherchait à construire un profil de l’utilisateur au fil de sa navigation (‘cette personne a visité des sites de voyage, elle est donc intéressée par des vacances’), le ciblage contextuel analyse l’environnement de la diffusion publicitaire pour en déduire la pertinence. L’intelligence ne réside plus dans le suivi de l’individu, mais dans la compréhension profonde de chaque page web, de chaque application, de chaque créneau horaire. Par exemple, une marque de café pourrait décider de cibler les sections ‘économie’ et ‘finance’ des grands sites d’actualité entre 7h et 9h du matin en semaine. Le postulat est que les lecteurs à ce moment précis sont probablement des actifs qui commencent leur journée et sont réceptifs à un message sur le café. Aucune donnée personnelle n’est nécessaire, seule une analyse fine du contexte et du comportement probable qui y est associé. C’est cette nouvelle forme d’intelligence qui va permettre de valoriser les 80 à 90% de l’inventaire qui sera bientôt dépourvu de données utilisateur directes.
Performance et précision : le contextuel peut-il vraiment rivaliser avec la data ?
C’est la question à un million d’euros. L’argument massue des défenseurs du modèle basé sur la data a toujours été la performance. ‘Avec ma data, mes campagnes sont plus performantes’. Mais cette affirmation, longtemps considérée comme une vérité absolue, mérite d’être sérieusement questionnée à la lumière de la nouvelle donne. La notion même de ‘performance’ doit être redéfinie. S’agit-il uniquement du taux de clics ou de la conversion finale ? Ou bien la capacité à toucher efficacement et à grande échelle la bonne audience fait-elle aussi partie de l’équation ? Lorsque l’on se prive de la moitié de son audience potentielle parce qu’elle n’a pas de data associée, peut-on encore parler de performance optimale ? Pour un annonceur qui raisonne en ‘couverture sur cible’, c’est-à-dire le pourcentage de son audience cœur qu’il arrive à toucher, la réponse est non. La première performance, c’est déjà d’être capable de parler à tout le monde.
La puissance des panels : le chaînon manquant entre contexte et audience
C’est ici que mon expérience passée dans les panels de mesure d’audience prend tout son sens et devient une innovation de rupture. Le ciblage contextuel classique a une limite : il comprend très bien la page, mais il ne sait pas qui la lit. Chez Implcit, nous avons résolu ce problème en nous associant avec Médiamétrie et son panel d’audience.
‘Le panel de médiamétrie, c’est 25000 personnes recrutées par médiamétrie strictement représentative de la population internaute et qui installe un logiciel sur leur ordinateur, leur tablette, leur mobile. Et c’est ce logiciel qu’on appelle un métreur, va enregistrer toutes leurs activités URL par URL’.
Grâce à cette mine d’or d’informations collectées de manière consentie et exhaustive sur un échantillon représentatif, nous pouvons faire le pont entre des profils d’audience et des contextes de navigation. Nous ne mettons pas de cookie sur l’ordinateur de l’internaute final, mais nous observons le comportement de milliers de panélistes qui lui ressemblent. Cela nous permet de répondre à une question fondamentale : ‘Où se trouve ma cible quand elle navigue sur internet ?’. C’est une révolution dans l’approche contextuelle.
Des personas aux URL : trouver sa cible là où on ne l’attend pas
Prenons un exemple concret. Un annonceur veut toucher des ‘femmes intéressées par le sport’. L’approche contextuelle classique se contenterait de cibler les sites de sport féminin. C’est pertinent, mais extrêmement limitatif. Grâce au panel, nous identifions les femmes qui correspondent à ce critère et nous analysons l’intégralité de leur navigation. Nous allons découvrir qu’elles sont, bien sûr, sur des sites de sport, mais qu’elles sont aussi massivement sur-représentées sur certains blogs de cuisine, sur des sites de voyage d’aventure, ou encore sur des forums dédiés à la parentalité. Notre technologie va alors permettre à l’annonceur de diffuser sa publicité dans tous ces contextes où sa cible se concentre, des contextes qu’il n’aurait jamais imaginés. C’est là que réside la véritable performance : non seulement nous touchons la bonne audience, mais nous le faisons à grande échelle et souvent sur des inventaires moins compétitifs, donc plus rentables. C’est l’intelligence qui prime sur le simple suivi.
Les limites cachées du cookie : pourquoi la data n’a jamais été parfaite
Il est temps de briser un mythe : la perfection de la data-cookie. Nous avons cru pendant des années que ‘un cookie = une personne’, mais c’est une approximation grossière.
‘S’il y a un poste qui est utilisé par quatre personnes comme chez moi ben en fait, on a pas les mêmes on a pas les mêmes individus sur un seul cookie. Donc la data était on on croyait on la croyait parfaite en fait, elle l’a jamais été’.
Ajoutez à cela les utilisateurs qui suppriment leurs cookies, ceux qui naviguent sur plusieurs appareils (le fameux ‘cross-device’), et vous comprenez que le château de cartes était bien plus fragile qu’on ne le pensait. Notre approche, en se basant sur des individus réels au sein d’un panel, est paradoxalement plus proche d’une vérité ‘humaine’ que le suivi technique d’un cookie. Nous travaillons au niveau de l’individu pour la modélisation, pas au niveau du cookie. En maximisant les impressions publicitaires sur la bonne cible, les performances suivent logiquement. Nous observons des facteurs d’amélioration de x2, x3, jusqu’à x8 sur le pourcentage de publicités qui touchent réellement la cible visée. À ce niveau, la question de la rivalité avec l’ancienne méthode ne se pose même plus.
Passer à l’action : vos 3 piliers pour une stratégie publicitaire contextuelle réussie
La transition est en marche, et il est impératif pour chaque annonceur de s’y préparer activement. Attendre la disparition totale des cookies sur Chrome pour agir, c’est prendre le risque de voir ses performances s’effondrer. Voici une feuille de route en trois piliers pour construire dès aujourd’hui une stratégie publicitaire contextuelle robuste et pérenne.
Pilier 1 : (Re)Définir vos personas avec une précision chirurgicale
Le premier conseil est de revenir aux fondamentaux du marketing : qui souhaitez-vous toucher ? Mais il faut aller plus loin que les simples critères socio-démographiques. L’ère du contextuel intelligent vous invite à penser en termes de comportements et d’intérêts réels.
‘Souvent les annonceurs ils raisonnent en persona en marketing. C’est-à-dire qu’ils vont avoir un acheteur type. Donc ils vont dire ça va être un homme urbain de 50 ans’.
C’est un bon début. Mais demandez-vous : que lit cet homme urbain de 50 ans ? S’intéresse-t-il à la finance, au bricolage, aux voitures de collection, au vin ? Quels types d’applications utilise-t-il ? En enrichissant vos personas avec ces dimensions comportementales, vous nous donnez, à nous technologues, la matière première pour aller chercher dans nos données de panel les contextes de navigation où ces personas sont les plus présents. Plus votre définition sera riche et précise, plus notre ciblage le sera aussi. C’est un travail collaboratif essentiel.
Pilier 2 : Libérer votre imagination pour un ciblage inventif
Le deuxième pilier est un changement d’état d’esprit. Pendant 15 ans, le marketing digital a été contraint par la technologie du pixel. Pour avoir de l’information sur un utilisateur, il fallait pouvoir déposer un ‘mouchard’ sur un site. Cette contrainte a limité notre vision de l’audience. Notre approche, basée sur un panel qui observe tout l’internet, fait voler en éclats ces limitations.
‘On est capable d’aller recueillir de l’information sur des sites qui n’accepteraient pas des pixels. Je sais pas des sites gouvernementaux, des sites d’ONG et cetera voir des sites de concurrents’.
C’est une opportunité incroyable. Vous pouvez désormais définir des cibles basées sur la fréquentation de sites concurrents, de sites institutionnels, ou de n’importe quel autre site pertinent, même s’il ne fait pas partie d’un réseau publicitaire. Laissez libre cours à votre imagination ! Pensez aux parcours de vos clients et aux signaux faibles qui pourraient les caractériser. Cette liberté créative est l’un des plus grands bénéfices de cette nouvelle ère.
Pilier 3 : Mesurer ce qui compte vraiment et optimiser en continu
Le troisième pilier est celui de la mesure et de l’optimisation. Si vous changez votre manière de cibler, vous devez aussi adapter votre manière de mesurer le succès. Le taux de clics reste un indicateur, mais il ne doit plus être le seul juge de paix. Le KPI (Key Performance Indicator) principal dans ce nouveau monde devrait être le ‘taux d’atteinte de cible’ : quel pourcentage de mes impressions publicitaires a réellement touché l’audience que je visais ? Nous fournissons cette mesure en toute transparence. Ensuite, d’autres métriques qualitatives comme la visibilité de la publicité ou le taux de complétion pour les vidéos deviennent cruciales. Une fois ces KPI bien définis, nos algorithmes peuvent travailler pour optimiser les campagnes en continu, en allouant le budget aux contextes qui offrent la plus forte concentration de votre cible et les meilleures performances qualitatives. C’est un cercle vertueux qui allie intelligence humaine (la définition de la stratégie) et intelligence artificielle (l’optimisation tactique).
Conclusion : Embrasser le futur, dès maintenant
La fin des cookies tiers n’est pas une fin en soi, mais le début d’un nouveau chapitre pour la publicité digitale. Un chapitre plus respectueux de la vie privée, mais aussi potentiellement plus intelligent et plus créatif. Nous passons d’un marketing de suivi à un marketing de déduction. D’une logique de l’individu à une logique de l’audience dans son environnement. Les points à retenir sont clairs : le changement est massif et immédiat, la publicité sans data utilisateur est la nouvelle norme, et la performance est non seulement possible, mais souvent supérieure grâce à des approches innovantes comme l’utilisation de panels. Pour ceux qui souhaitent approfondir ces réflexions, je vous invite à consulter le blog que j’alimente chaque semaine sur le site d’Implcit. Ce ne sont pas des articles promotionnels, mais de véritables analyses de fond sur les mutations de notre marché. Le moment est venu de ne plus subir cette transition, mais de la piloter. En redéfinissant vos cibles, en libérant votre créativité et en mesurant ce qui compte vraiment, vous transformerez cette révolution en une formidable opportunité de croissance.
Questions fréquentes sur la publicité sans data
La publicité sans data signifie-t-elle la fin du retargeting tel que nous le connaissons ?
Oui, le retargeting basé sur les cookies tiers, qui consiste à suivre un utilisateur de site en site après une visite, est voué à disparaître dans sa forme actuelle. Cependant, des alternatives respectueuses de la vie privée émergent. On peut imaginer des stratégies de ‘retargeting contextuel’ où l’on cible des environnements sémantiquement proches du produit consulté, ou utiliser les cohortes de la Privacy Sandbox de Google. L’idée n’est plus de suivre une personne mais de recréer des points de contact dans des contextes pertinents pour maintenir le lien avec les prospects intéressés, sans utiliser d’identifiant individuel persistant.
Le ciblage contextuel n’est-il pas un retour en arrière, moins précis que la data comportementale ?
C’est une idée reçue. Le ciblage contextuel d’aujourd’hui est radicalement différent de celui des débuts d’internet. Il ne se base plus uniquement sur des mots-clés. En l’enrichissant avec des données de panels d’audience, comme nous le faisons, il devient un outil de prédiction extrêmement puissant. Nous ne ciblons pas une page, mais une audience sur-représentée sur cette page.
‘Le si on parle de performance et que on veut mesurer est-ce que j’ai touché ma cible nous c’est le cœur de notre système. C’est on va maximiser le pourcentage de pub qui touche la cible.’
Cette approche est souvent plus précise car elle ne souffre pas des biais des cookies, comme les appareils partagés.
Comment puis-je être sûr de toucher ma cible sans données individuelles ?
La certitude vient de la méthodologie. Nous nous appuyons sur le panel Médiamétrie, un échantillon de 25 000 personnes représentatif de la population internaute française. Leur navigation est observée de manière exhaustive et consentie. En identifiant votre cible au sein de ce panel (par exemple, les ‘hommes de 50 ans urbains’), nous pouvons analyser des milliards de points de données pour modéliser leurs comportements de navigation et identifier les URL, les applications et les moments où ils se concentrent. La publicité est ensuite diffusée dans ces contextes précis, maximisant la probabilité de toucher la bonne audience sans jamais la suivre individuellement.
Quels sont les premiers pas concrets pour un annonceur qui veut tester le contextuel ?
Le premier pas est un travail de réflexion stratégique. Prenez le temps de définir précisément vos personas, au-delà des simples données démographiques. Pensez à leurs centres d’intérêt, leurs habitudes de consommation média, voire les sites de vos concurrents qu’ils pourraient visiter. Ensuite, ouvrez la discussion avec des partenaires technologiques spécialisés dans le contextuel avancé.
‘Bien définir la population qu’il souhaite toucher. D’accord. Et pour quel dans quel but ?’
Commencez par une campagne test sur un objectif précis, avec des KPI clairs comme le taux d’atteinte de cible, pour comparer les résultats avec vos méthodes actuelles. L’important est de se lancer et d’apprendre.
Le RGPD interdit-il toute forme de ciblage publicitaire ?
Non, absolument pas. C’est une erreur d’interprétation très courante. Le RGPD n’interdit pas le ciblage, il encadre très strictement la collecte et l’utilisation des données à caractère personnel. Il impose notamment d’obtenir un consentement libre, éclairé et explicite de l’utilisateur. La publicité contextuelle, dans sa définition stricte, n’utilise aucune donnée personnelle de l’internaute exposé à la publicité. Elle se base sur l’environnement de diffusion. Elle est donc par nature et par conception ‘RGPD-compliant’, car elle ne tombe tout simplement pas dans le champ d’application du règlement pour ce qui est du ciblage.
La performance en termes de clics ou de conversions va-t-elle nécessairement baisser avec le contextuel ?
Pas nécessairement, et elle peut même s’améliorer. La performance finale (clics, conversions) est la conséquence d’un ciblage pertinent en amont. Si vous améliorez drastiquement la qualité de votre ciblage, c’est-à-dire le pourcentage de publicités vues par la bonne audience, la performance en aval suivra logiquement.
‘Quand aussi vous avez bien défini la cible que vous voulez toucher, nous on va permettre de faire un facteur x 2 x 3 x 5 x 8 sur le pourcentage de pub qui touche votre cible. Donc derrière les performances, elles vont aussi s’améliorer d’un d’un énorme facteur.’
En touchant votre cible dans un contexte pertinent où elle est réceptive, vous augmentez la probabilité d’engagement et de conversion.
En quoi votre approche avec les panels est-elle différente du ciblage contextuel sémantique classique ?
Le ciblage sémantique classique analyse le contenu d’une page pour en comprendre le sujet (par exemple, ‘cette page parle de voitures’). Notre approche va beaucoup plus loin. Nous utilisons l’analyse sémantique comme l’un des nombreux signaux, mais notre véritable différenciation réside dans l’ajout de la couche d’audience issue du panel. Nous ne nous demandons pas ‘de quoi parle cette page ?’ mais ‘qui lit cette page ?’. Cela nous permet de découvrir des corrélations totalement contre-intuitives et de trouver des audiences qualifiées dans des endroits inattendus, là où un ciblage sémantique classique ne serait jamais allé.
