La couverture sur cible, un vilain petit secret ?

« Le taux de couverture en publicité mesure la capacité d’une campagne, réseau ou support publicitaire à toucher une cible ou population donnée. On parle généralement de taux de couverture sur cible. Un taux de couverture de la cible de 50% signifie qu’une personne sur deux appartenant à la cible est touché par une campagne ou un support publicitaire. » (source : https://www.definitions-marketing.com/definition/taux-de-couverture-publicite/)

C’est une notion de base en publicité classique, mais très souvent oubliée dans le monde des data. En effet, les data utilisateurs sont reliés à des identifiants techniques, qui correspondent à des plateformes techniques, sur des navigateurs, et sur des appareils. Ce qui démultiplie leur nombre, comme je l’ai souvent écrit.

Quand on se retrouve avec plus de pixels qu’il n’y a de personnes réelles dans sa cible, on a un problème pour calculer sa couverture sur cible ! Discutez avec un trader spécialisé en data, il y a peu de chances qu’il connaisse le nombre de personnes dans sa cible…

Or, pour calculer une couverture, il faut connaître la taille de sa cible, avant toute chose :

Couverture sur cible = nombre d'individus de la cible touchés / nombre d'individus dans la cible

Lorsqu’un data provider vous vend un segment des internautes intéressés par le sport de, disons, 5 millions de cookies, quelle estimation pouvez-vous faire de la taille de la cible ?

  • « Moins de 5 millions, bien-sûr ! Laurent, tu nous rabâches qu’il y a 2, 5, 10 cookies par individu, donc il y a moins d’individus que de cookies ! »
  • « Plus de 5 millions, bien-sûr ! Laurent, tu sais bien que les data providers doivent mettre des pixels sur des sites de sport pour constituer leurs segments. Ils ne peuvent pas en mettre sur tous les sites, il en manque donc beaucoup ! »

Les deux sont vrais malheureusement ! Donc la taille de la cible ne peut absolument pas être estimée à partir de la taille d’un segment….

Les panels d’audience, comme ceux de Médiamétrie permettent de calculer la taille d’une cible.

Passons maintenant au numérateur, le nombre d’individus de la cible touchés.

La question est la même, il faut pouvoir dédupliquer les identifiants techniques. Un outil comme DAR de Nielsen peut le faire, pour les cibles socio-démographiques (sexe et âge).

Mais qui se pose réellement la question suivante : quel est le pourcentage maximal de ma cible que je peux toucher avec une campagne digitale ?

Pas grand-monde, car la réponse ne leur plairait pas…

Dans publicité digitale, il y a digital et publicité (vous en apprenez des choses dans cet article 😉 !) :

La population internaute n’est que d’environ 85% de la population française chaque mois en 2021. 10 millions de français ne se connectent pas ! (source : Médiamétrie ). Cela varie en fonction de plusieurs critères (les personnes très âgées notamment sont beaucoup moins utilisatrices), mais 15% ce n’est pas négligeable.

Deuxième point, la publicité touche-t-elle tous les internautes ? Là encore, il y a des pertes.
Prenez les adblockers. Leur taux d’usage est estimé entre 30% et 40% en France. Encore une fois, mais à l’inverse cette fois (plus d’adblockers chez les jeunes), l’âge est un critère important pour estimer la part d’adblockers. Pour fixer les choses, prenons l’hypothèse optimiste de 70% des internautes sans adblockers.

Enfin, c’est lorsqu’on parle de ciblage par data, que la couverture se prend sa plus grande claque (une claque sur une couverture, ça ne fait pas beaucoup de bruit me direz-vous…). S’il n’y a aujourd’hui que 50% des publicités avec des data, cela veut dire que la couverture se trouve divisée par deux dès que l’on utilise des data !

Récapitulons donc. Avec des data, la couverture maximale que l’on peut espérer atteindre est donc :

Couverture maximale = 85% x 70% x 50% =  30% environ !

Et ce taux décroit petit à petit depuis des années : Safari (paf !), Firefox (poum !), RGPD (pif !), CNIL (plaf !)….

On parle souvent de la légende de la grenouille qui meurt bouillie parce que la température augmente lentement. C’est scientifiquement faux paraît-il. Aussi je préfère le cas (prouvé par de nombreuses études) de la cigarette : tant que les prix augmentent progressivement, on s’adapte et on continue de fumer… Mais on arrête de fumer quand les prix augmentent brutalement.

De quelle augmentation de prix le marché aura-t-il besoin ? Avec Chrome en 2023, la couverture sur cible avec data maximale passera de 30% à 5%…
Dites, on ne pourrait pas anticiper un peu ? Le problème n’est pas déjà assez gros dès aujourd’hui ?

Annonceurs, vous rendez-vous compte que lorsque vous cherchez à toucher les internautes avec des data, en moyenne vous ne pouvez en toucher que 30% ???

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