L’identification des visites issues de la publicité s’apparente fortement à un travail de détective.
Ici le crime – la visite d’un site internet après avoir été exposé à une campagne publicitaire – n’en est pas vraiment un, rassurez-vous!
La portée de la télévision dans le domaine publicitaire est évidente. Sa mesure l’est moins. Et ceci pour une simple raison: le media est offline. L’annonceur online identifie naturellement, et ce par construction, les visites issues de la publicité. Du moment que les bonnes solutions technologiques sont en place, l’identification se résume à une histoire de click et de tracking. Un peu comme si nos coupables laissaient leur carte de visite sur les lieux du crime, à la manière d’Arsène Lupin …
Pour l’annonceur TV – donc offline – la problématique est autrement plus ardue. Comment peut-il distinguer les profils exposés à une campagne des autres au sein de son trafic naturel? C’est le paradoxe de ce media: de même qu’il est moins intrusif que l’online, les téléspectateurs y laissent moins d’empreintes. La tâche du détective devient plus difficile.
L’identification des visites issues de la publicité TV passe avant tout par la compréhension du mode de consommation de ce media et de ses interactions avec l’internet.
Lorsqu’ils sont confrontés à une énigme apparemment insoluble, les meilleurs détectives possèdent souvent la faculté de pouvoir remettre en scène les circonstances du crime. L’équivalent de ce don, dans l’environnement de la publicité TV, est une vision globale des comportements des téléspectateurs – internautes. Chez Realytics, nous nous efforçons de mettre en œuvre des méthodes scientifiques et robustes, dignes du plus fin des limiers, afin de modéliser ces comportements.
Notre approche top-down (i.e. de plus en plus granulaire) permet de discerner, au sein du trafic du site de l’annonceur, les catégories suivantes, en nous appuyant résolument sur les données à notre disposition:
– la baseline (les innocents): ce sont les visites sans rapport avec la campagne en cours.
– les visites indirectes (les suspects/complices): ces visites ont bénéficié de l’effet « halo » de la campagne, par exposition répétée, buzz etc.
– les visites directes (les coupables): ce sont les sessions les plus probablement issues directement du visionnage d’un spot.
Utilisation de la technologie et du machine learning : 10000 Sherlock valent mieux qu’un.
La maîtrise des éléments technologiques et une gestion efficace des données supportent une modélisation fine des comportements de réaction face à la publicité. Nos algorithmes d’apprentissage automatique (machine learning) et d’analyse de séries temporelles permettent ensuite de faire face à l’ampleur des données de manière disciplinée, comme le ferait une équipe entière d’enquêteurs. Au final, la granularité des données est garantie de précision dans l’identification des visites issues de la publicité TV.
