octobre 2018 | 3 minutes de lecture
L'IA au quotidien

Comment dénicher des emplacements publicitaires inédits et pertinents pour mon ciblage contextuel ?

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Robin Guillemot
Acquisition Manager

Comment optimiser ses campagnes publicitaires ? Comment se différencier sur le contexte autour de la promotion de son produit/service pour se démarquer de ses concurrents ? Quelles sont les best practices pour augmenter le reach et diminuer les coûts (CPC, CPA, CPV, CPM) ? Comment dénicher des mots-clés/expressions auxquelles personnes n’a pensé ? Que l’on soit Trading Desk, Agence Média ou Annonceur, on se pose quotidiennement ces questions.

Si seulement c’était les seules questions auxquelles on devait répondre, ce serait la belle vie non ?

Mais évidemment ce n’est pas tout. Avec l’émergence de nouvelles problématiques comme la Brand safety, il a fallu développer de nouvelles stratégies pour identifier les contextes défavorables aux campagnes; et l’arrivée de nouvelles normes, telle que la tant attendue (ou pas ! ;) ) RGPD, chamboule les pratiques.

Et oui, ces évolutions demandent d’adapter ses pratiques et de remettre en question les méthodes existantes. On a notamment entendu qu’avec le RGPD, l’achat contextualisé allait avoir le vent en poupe (ça se dit encore !!? :) ). On utilise évidemment déjà ce procédé en programmatique pour rentabiliser certaines campagnes en étendant leur portée à toutes les pages web dont le contenu est en lien avec le sujet de base.

Comment cela fonctionne ?

En tant que Programmatic Trader, responsable de stratégies de RTB, … on fait appel à des outils qui donnent pour un thème des listes d’Urls ou de mots-clés en lien avec la campagne pour la programmatique contextuelle. Ensuite, on met ces éléments entre les mains d’une Demand Side Platform (DBM, Turn, Appnexus...) pour qu’elle trouve à partir de mots-clés/expressions toutes les pages web en lien avec notre contexte de campagne.

On l’aura donc compris, plus les mots-clés injectés dans la DSP sont précis et exhaustifs, plus le nombre de pages trouvéessera important, et plus les chances de se différencier seront grandes.

Dès lors, comment s’assurer que l’on nourrit la bête (DSP) avec une liste exhaustive d’expressions/mots-clés pertinents ?

« J’utilise le savoir accumulé et stocké en interne » Et cela suffit ?

On a tous au fil des années et des campagnes conservé les listes d’expressions pertinentes pour un sujet (les économies d’énergie par exemple ?). On essaye de les enrichir et de se les transmettre. Elles ont été éprouvées et représentent un gain de temps. Donc pourquoi se priver de les utiliser à nouveau ?

Néanmoins, à l’heure où les consommateurs changent d’habitudes et de comportements aussi vite que de chaussettes, difficile d’imaginer qu’une liste réalisée il y a plusieurs mois (voire années) sera toujours pertinente.

Et souvent, on n’a pas de liste pour les sujets nouveaux ou de niche encore jamais rencontré.

Or ces cas de figure sont au cœur de l’intérêt de ce métier. Comment s’y prendre alors pour trouver les expressions contextuellement intéressantes ?

« Je m’appuie sur des outils qui génèrent des mots-clés ». C’est toujours précis et exhaustifs ?

Sur le marché du marketing digital, des outils ont été développés pour générer des listes de mots-clés (SEMrush, Keyword Planner, Ahrefs, ..).

Selon les outils, un ou plusieurs mots/expressions en entrée, qui donnent accès à une liste de mots/expressions qu’il faut vérifier et enrichir avec des synonymes. Il faut réitérer avec de nouvelles expressions en entrée pour avoir la liste la plus complète possible.

Grâce à eux, on vainc l’ennemi de la programmatique : le temps. On ne lit pas plusieurs centaines d’articles, on utilise moins les suggestions Google.

Néanmoins, on a peu de chance de trouver des expressions différenciantes car ces outils donnent accès aux mêmes listes, et les mots contenus dans celles-ci reprennent toujours le ou les mots/expressions de départ.

Décidément, le combo se démarquer et en peu de temps n’est pas une mince affaire.

« Imagine un outil capable de trouver toutes les expressions connexes à notre thématique » Ça existe !?

Il existe aujourd’hui des outils à base d’Intelligence Artificielle qui permettent de trouver  en quelques minutes des mots pertinents pour les campagnes de programmatique sémantique.

Mais quelles différences avec les outils évoqués plus haut ?

Une différence majeure, c’est que ces solutions d’IA sont capables de trouver toutes les expressions en lien avec notre thèmegrâce à une analyse poussée du web. On va avoir accès à tous les mots qui découlent directement ET indirectement des mots/expressions de départ (ex : Inbound marketing, et Agences d’Inbound marketing), mais également des expressions qui ne contiennent pas le ou les mots de départ (ex mot de départ : Forfait mobile, mot en sortie : réseau 4G). Et sachant que toutes ces expressions sont contextuellement reliées au sujet, on peut directement les injecter dans un DSP.

L’autre différence, c’est que la liste est exhaustive. On n’obtient pas seulement les 50, 100 ou 200 premières expressions qui ressortent sur le sujet mais bien toutes celles qui lui sont rattachées contextuellement. Ce qui permet de trouver des pages web inédites et pourtant en lien directe avec notre campagne.

On est sûrs d’identifier à chaque fois des moments de vie liés aux sujets auxquels on n’avait pas pensé car pas forcément évidents. C’est donc d’autant plus de chances de se démarquer auprès d’un public réceptif et certainement moins exposé à des campagnes.

Pour vous, Synomia a développé des apps incorporant de l’IA pour donner accès à des listes exhaustive d’expressions en lien avec le contexte de votre campagne. Si ça vous intéresse d’en savoir plus, je vous invite à lire cet article qui vous en expliquera concrètement le fonctionnement.

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