Quand on vous parle d’intelligence artificielle, la voix rassurante de Siri, Cortana, ou encore Alexa résonne dans votre tête. Mais l’IA, c’est aussi l’algorithme AlphaGo de Google, les recommandations Netflix ou encore le fonctionnement global d’Uber. Sans surprise, l’intelligence artificielle a également investi dans la publicité digitale. Et pour cause, cette dernière offre de la donnée en grande quantité, ce qui en fait un champ d’expérimentation idéal pour l’IA. À l’heure de la big data, de la disparition progressive des cookies et du RGPD, comment l’intelligence artificielle révolutionne-t-elle la publicité digitale ?


 

Man VS Machine : à qui le pouvoir ? 

Rassurez-vous, l’avènement de l’intelligence artificielle ne présage pas le grand remplacement de la main humaine. À vrai dire, cette peur, bien que répandue, relève bien plus du fantasme que d’un véritable scénario à envisager. 

 

L’intelligence artificielle, un fonctionnement systématique 

Dans un contexte marketing, l’intelligence artificielle désigne le fait de confier à une machine, un logiciel ou encore des algorithmes, des tâches qui ne peuvent être décemment réalisées par un cerveau ou une main humaine. 

En général, on distingue l’IA de par sa capacité d’apprentissage (machine learning) semblable – mais pas similaire ! – à celle d’un humain. 

En réalité, le machine learning est un type d’intelligence artificielle bien précis. 

Il consiste à développer des algorithmes capables d’emmagasiner des volumes de données gargantuesques pour y repérer des patterns récurrents (comportements d’achat en ligne, données récoltées offline). 

Au fur et à mesure qu’ils traitent de plus gros volumes de données, les algorithmes améliorent leur capacité à prendre des décisions et à imaginer des scénarios sur la base de leurs précédents modes de fonctionnement. 

En outre, une IA doit se nourrir de data en permanence afin de s’enrichir et produire une réflexion. 

 

Marketer VS Machine : l’histoire d’une collaboration fructueuse

Contrairement à l’IA, l’intelligence humaine est capable d’associer rapidement des idées, de généraliser ou encore d’extrapoler avec un minimum d’informations. 

Là où le machine learning se limite la plupart du temps à un cas de figure donné, l’humain, lui, peut projeter ses idées dans un grand nombre de contextes. 

D’autre part, si la publicité digitale est un environnement favorable pour l’IA, c’est parce qu’elle regorge de données trop complexes pour être traitées rapidement par l’être humain. 

Pourquoi ceci est une aubaine pour les marketers ? 

Tout d’abord, parce que ceux-ci n’ont plus à optimiser manuellement leurs campagnes en ligne et peuvent déléguer les tâches complexes aux algorithmes afin de se concentrer sur l’essentiel : 

  • L’expérience utilisateur ou client (UX) ;
  • Le tracking des micro-conversions ; 
  • La brand suitability

 

Bien évidemment, la collaboration Marketer/IA ne peut fonctionner que si ces algorithmes sont alimentés avec des bonnes données et les bons signaux. Et cela, c’est bel et bien l’humain qui le décide. 

 

Des données de qualité pour un ciblage de qualité

Pour bien grandir et gagner en efficience, l’IA exige des données qualifiées. 

C’est pourquoi la data dont elle se nourrit, doit être soigneusement sélectionnée par des experts en la matière. 

C’est ici que les data-scientists interviennent en faisant le tri parmi les données utiles ou garbage afin de permettre aux algorithmes de générer des prévisions plus précises et pertinentes. 

Vous l’aurez compris, l’IA est encore bien loin de remplacer l’Homme…

 

Au royaume de la pub digitale, le machine learning est ROI

Dans le secteur de la publicité digitale, l’IA fait figure d’assistant polyvalent. 

Non seulement elle permet aux annonceurs d’améliorer leurs performances de campagnes mais maximise aussi leur retour sur investissement (ROI). 

Grâce au machine learning, les algorithmes publicitaires identifient les opportunités les plus intéressantes à partir de résultats obtenus pour chaque affichage. 

Contrairement à l’humain, l’IA traite ces scénarios de manière ultra-individualisée, sans faire dans la généralisation –  un biais cognitif propre à l’homme. 

En d’autres termes, elle veille à cibler et personnaliser plus précisément l’affichage des publicités pour les rendre plus pertinentes pour les utilisateurs. 

En se fondant sur des comportements hyper-précis, elle fournit des informations fiables et non biaisées sur ces derniers. 

Résultat : les algorithmes sont en mesure d’influencer la décision d’achat d’un consommateur en lui proposant le meilleur produit au moment le plus propice. 

Avec le predictive targeting, l’IA est même en mesure de prédire le profil d’un individu simplement en examinant les sites qu’il a précédemment visités avant d’interagir avec une campagne. 

L’idée est d’anticiper la demande et d’identifier les consommateurs pouvant être intéressés par un produit ou un service précis. 

Les données anonymes récoltées sont ensuite utilisées pour maximiser le potentiel de leads qualifiés. 

In fine, l’IA dans la publicité digitale permet de s’affranchir de l’utilisation des données personnelles d’un utilisateur tout en garantissant une meilleure mémorisation du message publicitaire diffusé. 

 

L’intelligence artificielle : l’ingrédient secret de la réussite ?

En matière de publicité digitale, l’IA semble avoir conquis le cœur des Adtechs et des agences. Comment expliquer cet engouement grandissant ? 

 

Un contenu personnalisé et adapté 

Avec la publicité digitale traditionnelle, on privilégie la portée, le nombre de conversion ou encore les coûts d’acquisition plutôt que de cibler précisément les attentes des internautes. 

En introduisant des algorithmes intelligents, on est en mesure de créer des annonces customisées pour chaque utilisateur et de produire une grande diversité d’itérations. 

Aussi, grâce à l’intervention de l’IA les utilisateurs sont exposés à des campagnes qui les intéressent vraiment, ce qui favorise les interactions et donc l’engagement. 

D’ailleurs, le contenu généré par des IA a le vent en poupe ! Des journaux en ligne tels que Washington Post ou Forbes ont déjà entrepris de confier la rédaction de certains articles à leurs robots reporters, respectivement nommées Heliograf et Bertie. 

 

De l’hyper-personnalisation à l’hyper-contextualisation

Comme vous l’avez sans doute deviné, l’IA privilégie un ciblage contextuel plutôt qu’un ciblage utilisateur.

C’est là toute la différence entre une campagne de publicité personnalisée et une campagne de publicité optimisée pour l’intelligence artificielle.

La première se contente d’afficher les produits les plus susceptibles de plaire aux utilisateurs alors que l’autre priorise le contexte le plus propice.

En effet, les algorithmes se posent des questions sur les actions entreprises par les utilisateurs : Pourquoi avoir cliqué sur ce bouton ? Pourquoi avoir quitté l’application à ce moment ?

Aussi, les publicités diffusées reposent non plus sur la personne et ses données (âge, genre, adresse ip) mais sur le contenu consulté. 

En conséquence, l’usage de l’IA  permet aux marketers d’optimiser les investissements publicitaires tout en nouant un dialogue sincère avec les internautes cible. 

 

Ce n’est pas un hasard si les grands acteurs du secteur technologique mais aussi les PME et les startups investissent dans leur R&D pour devenir leaders de l’intelligence artificielle. 

En effet, cette dernière est en passe de transformer le dialogue entreprise / client tout en faisant profondément évoluer le secteur de la publicité digitale. 

Vous souhaitez prendre une longueur d’avance sur vos concurrents ? Il est grand temps de vous lancer dans l’IA !

 

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