Non, la gestion de la répétition, ce n’est pas le capping !

Après « contextuel », il semble que le buzzword de 2022 soit « répétition ».

C’est un sujet que j’ai beaucoup étudié, et beaucoup écrit. Depuis 2012, même, comme le rappelle cet article

J’ai aussi écrit :

C’est donc un sujet auquel j’ai pas mal réfléchi. Bon, me direz-vous, chacun son truc ! Mais c’est un sujet vraiment important pour l’industrie publicitaire, alors je continue… Cet article inaugure une petite série sur ce sujet !

Depuis les travaux d’Armand Morgensztern dans les années 1970, on sait quantifier l’apport de la répétition à la mémorisation d’une publicité. A partir, du bêta de Morgensztern, il est possible de décider d’un niveau de répétition optimal.
En effet, l’impact d’une répétition N+1 est inférieur à celui d’une répétition N (l’efficacité marginale décroit). Comme le coût d’une répétition N+1 est souvent égal au coût de la répétition N, l’efficience (rapport efficacité sur coût) passe par un maximum, comme je l’ai illustré graphiquement dans cet autre article.

On va donc décider que, par exemple, la répétition optimale d’une campagne sera de 4.

Et c’est là que beaucoup se trompent, surtout dans la publicité digitale.

La répétition optimale est individuelle, pas le résultat d’une moyenne !

Reprenons notre exemple d’une campagne avec une répétition moyenne de 4. Et analysons la distribution des contacts, illustrée dans les graphes ci-dessous.
En abscisse, le nombre de publicités reçues par individu, en ordonnée, le nombre d’individus qui ont reçu une, deux, trois, … publicités de la campagne. En bleu, la répétition optimale (cible).

Les trois distribution de contacts ont une répétition moyenne d’environ 4. Mais intuitivement, laquelle vous semble fournir un meilleur résultat du point de vue de la répétition individuelle ?

On voit bien que la troisième distribution concentre une plus grande part des individus autour du nombre d’expositions cible (4, en bleu dans le graphique).

Dans la pratique, plutôt qu’une répétition optimale, on va parfois chercher à définir une répétition « utile ». C’est habituellement celle qui se situe autour de l’optimal. On appellera donc « couverture utile » la part des contacts qui ont été exposés entre 3 et 5 fois par exemple.
La deuxième distribution présente une couverture utile intéressante, bien que plus étalée que la troisième.

Le premier graphique à l’inverse montre ce qui est malheureusement le plus souvent obtenu (dans la plupart des média, pas seulement sur Internet) : une moyenne de 4 avec beaucoup de sous-exposés et beaucoup de sur-exposés.

Or le capping ne s’intéresse qu’à la partie droite de la distribution des contacts. Il ne va servir qu’à limiter la grande sur-exposition. Il est vrai que certains peuvent voir une publicité cent fois. Mais il y a des cas où cette sur-exposition n’est pas contre-productive. Un retargeter qui paie des minimums garantis aux sites peut choisir d’exposer encore et encore un prospect (qui ne lui coûte rien) en espérant un hypothétique clic…

De plus, le capping ne tient pas toujours ses promesses. Comme je l’ai déjà écrit dans cet article, on ne fait que du « multi-capping » aujourd’hui. Et donc, avec des cappings, on peut obtenir des répétitions très élevées (30, 50, 100 ?)…

On entend que le capping est impossible sans data (c’est vrai), et qu’on ne peut donc pas gérer la répétition sans data (c’est faux). Mais gérer la répétition, c’est s’intéresser aussi, et même surtout, à la partie gauche de la courbe de distribution des contacts.

Depuis des années, on a laissé tomber la gestion de la répétition en se repliant derrière le capping. Je présenterai une prochaine fois la méthode du brand boosting que j’avais présentée à l’IREP (Institut d’Etudes et de Recherches Publicitaires) en 2012 !

Aujourd’hui, même sans data, il faut absolument travailler sur cette question de la répétition. Pas sous l’angle du capping, mais de manière plus globale.

La fin du capping permet au marché de se poser à nouveau les bonnes questions :

  • comment travailler sur des individus et non sur des ids ?
  • quel est mon optimum de répétition ?
  • quelle plage de répétitions peuvent être considérées comme « utiles » ?
  • comment piloter la répétition dans mes achats publicitaires et pas seulement bloquer les valeurs extrêmes ?

On a donc plus une opportunité de reconstruire de nouvelles pratiques, plus efficaces, moins techniques, plus centrées sur les individus et moins sur des ids.
En tous cas, moi je trouve ce défi passionnant, et faites-moi confiance, nous sommes déjà en train d’y travailler !

Une réflexion au sujet de « Non, la gestion de la répétition, ce n’est pas le capping ! »

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