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Étiquette : capping

  • Non au capping en contextuel !

    Non au capping en contextuel !

    La gestion de la répétition a toujours, et dans tous les média, constitué une préoccupation majeure.

    Avec le « tout data », on a cru que l’on pouvait mesurer une répétition individuelle. J’ai déjà expliqué pourquoi ce n’était pas si simple, et ce qu’on aurait pu faire d’intelligent avec ces outils.
    Mais comme toujours, la simplicité s’est imposée, et la gestion de la répétition du tout data s’est finalement limitée au capping.

    Le capping consiste à limiter la répétition d’un message publicitaire à un nombre maximum (10 par exemple). Et les acheteurs publicitaires avec data se sont particulièrement jetés sur le capping.

    C’est logique, quand on y pense. Quand on dispose d’une base de cookies à cibler, on est prêts à payer plus cher quand on en voit un passer. Et sur des cibles très spécifiques, on a peu de cookies, donc on se rue sur eux quand on les trouve.

    Résultat, le pauvre cookie se retrouve bombardé des dizaines de fois avec la même publicité. Ça l’énerve évidemment (enfin, le cookie lui-même ne s’énerve pas, mais l’utilisateur qui est derrière). En passant, je réaffirme que ça contribue à l’image négative la publicité chez de nombreux internautes.
    Pour l’annonceur, c’est aussi une perte, car la valeur marginale (apport de la N+1ième impression comparé à l’apport de la Nième) décroit, alors que le prix reste le même.

    Donc on a inventé le capping. Et cette notion simpliste (limiter le nombre maximum d’impressions sur un cookie) est souvent devenue l’unique méthode de la gestion de la répétition.

    En quoi ce serait différent avec le contextuel ?

    Déjà, le ciblage contextuel ne demande pas de cookies, le capping, si.

    Dès qu’on impose un capping, on se limite à des impressions avec cookies et consentement. Donc limiter des achats contextuels aux impressions qui ont des cookies, c’est comme limiter ses ventes de sable aux pays désertiques.

    Mais on peut aussi se dire que dans tous les cas, trop de répétitions, ça reste un problème, et décider de garder le capping même sur des achats contextuels.

    En fait, c’est juste inutile.

    Les achats contextuels vont acheter des inventaires sur des pages ou des sections de sites particuliers, mais sans s’acharner sur tel ou tel cookie. Tous les visiteurs de ces pages ont une équiprobabilité de recevoir une publicité.

    Pour qu’un internaute reçoive plusieurs fois la même publicité, il faut qu’il visite plusieurs pages qui sont éligibles au ciblage contextuel.
    Ça arrive heureusement, sinon on aurait une répétition de 1, et la publicité ne serait pas efficace. Mais la distribution des contacts (nombre de personnes exposées une fois, deux fois, etc. à une même campagne de publicités) est beaucoup plus naturelle en contextuel qu’avec des cookies.

    Ici aussi, les panels apportent une valeur ajoutée.
    Sur la base d’un panel, on peut estimer l’audience dédupliquée entre plusieurs sites ou plusieurs pages. Il est donc possible d’estimer le nombre de personnes communes aux pages A et B sur lesquelles la publicité a été servies. Et donc de calculer la probabilité qu’un individu reçoive 1, 2, 3 publicités de la même campagne.
    Souvenez-vous des tirages aléatoires avec de balles blanches et des balles rouges, avec remise. C’est si loin la terminale ? 😉

    Quelle est la probabilité de tirer 50 fois le même individu si on achète 1000 impressions sur un groupe de pages qui a 10 000 visiteurs uniques ? Je nous épargne les calculs, mais intuitivement vous sentez que cette probabilité est très très faible.

    Donc non seulement les achats contextuels rendent très improbable la sur-exposition. Mais en plus, il est possible de modéliser la répétition grâce à un panel, lorsque l’on achète en contextuel.

    Et enfin, ne pas utiliser le capping ouvre l’accès à 100% de l’inventaire ! Car martelons-le, les achats contextuels n’ont pas besoin de cookies, alors que le capping ne fonctionne que sur les impressions avec cookies !

    En conclusion, les achats contextuels permettent une répartition plus naturelle de la répétition d’expositions à une campagne publicitaire. Et les panels sont un outil puissant pour analyser cette distribution, sans cookies.

    Donc, non au capping pour les achats publicitaires contextuels !

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

    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 !

  • De l’espoir côté capping

    De l’espoir côté capping

    Il y a un mois, un siècle dans l’adtech, j’enterrais un peu vite le capping.

    Mon argument principal était que personne, sauf les annonceurs, n’avait un intérêt économique direct à le faire survivre.
    Mais il semble que certains se préoccupent suffisamment de l’expérience utilisateur pour chercher une solution à la répétition infinie des pubs.

    Google a publié une proposition de gestion du capping.
    Cette solution se veut compatible avec les noms d’oiseaux poussés par divers acteurs de la publicité, retargeters ou géo-localisateurs. Mais à la différence des volatiles, elle ne met pas en jeu de serveur tiers de confiance. Presque tout se passe dans le navigateur, et c’est grâce à ça que la proposition a une chance d’aboutir.

    En gros, les fournisseurs d’adTech vont devoir entrer dans une logique à la header bidding. A lieu de gagner une enchère, ils vont gagner le droit de pousser une publicité à un navigateur sans savoir si elle sera finalement affichée.
    Cette publicité est associée à ses contraintes de capping, que le navigateur enregistre. Ensuite, le navigateur compare les contraintes de capping  aux répétitions qu’il a déjà enregistrées. Et il choisit une publicité qui respecte ces contraintes.

    Là où ça se complique, c’est que le navigateur se doit de respecter la confidentialité des informations qu’il enregistre. Il ne peut donc pas répondre « ok, la pub X » a gagné, car la plateforme d’adTech collecterait potentiellement trop d’informations.
    On parle donc d’un reporting agrégé, où les noms de domaines sont masqués et regroupés (someHash(thisDomain % 100, ce qui revient à remplacer le nom de domaine par un nombre et à la diviser par 100, sans virgule). 

    Il reste des zones d’ombre dans cette logique. Derrière un achat de publicité, il y a une facturation, et cette facturation doit être précise, fiable, si possible en temps réel. Je ne parle même pas de la loi Sapin (dont les développeur de Chrome n’ont jamais entendu parler). En théorie, l’annonceur doit être capable de tracer tous les achats jusqu’au site… Pas facile à rendre compatible avec les contraintes de protection de la vie privée !

    Car c’est le problème de notre industrie. Les petits malins.

    On a besoin de petits malins pour contrer les gros gloutons. Mes enfants n’ont plus l’âge, mais si vous voulez une métaphore pour parler aux vôtres des GAFA et des hackers, c’est ici : Gros Glouton et Ptit Malin

    La publicité digitale est un business de petits malins. Un petit malin est un hacker, au sens bisounours du terme : celui qui trouve une solution technique à un problème. Pas un pirate du dark web, donc. 
    Le petit malin va par exemple ajouter un pixel de tracking à ses campagnes qui ciblent les femmes. Ce pixel, en déposant un cookie, lui permet de créer un segment de cookies de femmes. La prochaine fois, plus besoin de payer de la data ! Et hop ! Bon, ce n’est pas autorisé, mais c’est tellement facile à faire, que de nombreux petits malins ont hacké le web depuis des années.

    Des dizaines de business se sont montés sur des solutions techniques, des hacks. Certains se sont fait taper sur les doigts, comme les géolocalisateurs par la CNIL, d’autres ont cartonné, comme Critéo.

    Il est donc certain que quelque soit la solution technique développée pour palier à la disparition des cookies tiers, des tonnes de petits malins se rueront pour essayer de la hacker. 

    Trouver une solution qui ne se fera pas pirater, et qui protègera la vie privée des internautes relève de la gageure. 
    Il reste un an pour finaliser une solution de capping qui tienne compte de ces contraintes contradictoires, et puisse résister aux petits malins.  Bon courage !

  • Le mirage du capping

    Le mirage du capping

    Le capping, la capacité de plafonner le nombre de publicités, va disparaître avec l’eau du bain des cookies tiers. 

    Enfin, il va disparaître pour les internautes qui ne seront pas identifiés nominativement par leur email ou leur numéro de téléphone…  
    Pour ces derniers, le marché s’enflamme : « avec l’identification forte (email hashé par exemple), on aura une gestion de la répétition encore meilleure qu’aujourd’hui avec les cookies ! »
    Oula, oula, on se calme ! 

    1. Quelle proportion des internautes seront identifiés ?
    2. Ceux qui s’identifieront ne le feront pas sur tous les sites.

    Supposons que 20% des internautes s’identifient sur la moitié des sites qu’ils visitent (je suis volontairement optimiste). En dehors des grands carrefours d’audience, y aura-t-il plus de 10% des contacts publicitaires (les volumes d’impressions) qui seront accessibles par un id robuste ?

    Mais parlons plutôt de ce qui se passe aujourd’hui.

    Je l’ai dit plusieurs fois, la capacité du digital à gérer la répétition est l’un des différenciants les plus importants via-à-vis des autres média. 

    En 2012, j’avais même consacré une conférence à l’IREP (Institut de Recherche et d’Etudes sur la Publicité) sur le brand boosting (l’expression est de moi), ou la ré-exposition publicitaire pour atteindre un optimum de répétition.

    Je trouve donc que la publicité digitale va beaucoup perdre sans les cookies. Et comme je l’ai déjà dit, autant les AdTech sont motivés pour trouver des alternatives aux cookies pour cibler les internautes. Autant elles risquent de ne pas lever le petit doigt pour sauver le soldat capping.

    Pourquoi ? 

    Côté éditeur, le capping est surtout vu comme une possibilité de limiter la diffusion de publicités. Donc, sans preuve tangibles, de limiter le chiffre d’affaires généré par la publicité. 

    Côté AdTech, même combat. Le capping oblige à faire des calculs (simples) mais lourds, fréquemment. Tout ça pour décider de ne pas acheter !

    Côté agences, le capping fait bien sur les recommandations stratégiques. Mais techniquement, c’est une autre affaire.

    Côté annonceurs, on aimerait avoir du capping.  Mais comme ils n’ont pas de capping dans les autres média, fatalistes, ils savent qu’on peut s’en passer.

    Pourtant depuis des décennies, il est prouvé qu’il existe un optimum d’exposition publicitaire, au delà duquel toute nouvelle impression rapporte moins qu’elle ne coûte.  D’ailleurs, c’est très simple à démontrer. 

    Prenez n’importe quel indicateur de performance : clic, mémorisation, visite…  Sa performance  marginale (ce que gagne avec une répétition supplémentaire) décroit. C’est intuitif : il faut bien que ça plafonne un jour, sinon les dépenses marketing seraient infinies. 

    Les graphiques suivants sont fictifs, mais ils illustrent des situations bien réelles. Supposons qu’un Euro investi en publicité en rapporte 2,5, ce qui est déjà très généreux. Le premier graphique montre la forme générale de l’efficacité publicitaire. Elle plafonne à 100 € gagnés pour 40 € dépensés.  Les coûts, eux, sont linéaires : chaque répétition publicitaire coûte le même prix que la précédente.

    Regardons maintenant le ration Efficacité / coût. Dans notre exemple, il passe par un maximum entre 3 et 4 répétitions. Pire, si on regarde la marge (la différence entre les dépenses publicitaires et ce que l’on gagne), on constate (dans notre exemple fictif), que l’on perd (gain négatif) de l’argent après 10 répétitions !

    Le capping est donc un élément fondamental de la stratégie marketing des annonceurs. Il leur permet de décider de ne pas investir. C’est justement ce qui gène les autres acteurs. Ne pas investir est le pire qui puisse leur arriver.

    Mais à la décharge des agences, le capping est techniquement difficile à gérer.

     /* Aparté technique */ 
 Le capping est géré par des cookies déposés par un serveur de publicité.  Il faut que ce soit celui qui décide de mettre telle ou telle publicité qui gère le cookie. 
Chaque impression servie à un id (stocké dans un cookie) est horodatée. Il est ainsi possible de savoir combien d’impressions ont été servies à un id. 
Lorsqu’une impression doit être servie, on regarde si la campagne demande du capping et si l'id à servir respecte la règle de capping demandée (x pubs au total, y pubs dans les dernières 24h par exemple).
Si oui, on sert la pub, si non, on cherche une autre campagne à servir pour cet id.
 /* Fin d’aparté technique */

    Comme je l’ai dit, le capping limite la capacité d’un éditeur à monétiser au mieux ses pages. Il peut donc arriver, mais promis ils ne le font pas exprès, que le capping soit oublié dans l’adserver principal d’un site.

    De plus, comme je l’expliquais dans l’aparté, le capping est géré par une plateforme publicitaire décisionnaire sur le choix de la campagne à servir.  Ce peut donc être :

    • Un adserveur de régie
    • Un DSP

    Mais pas :

    • Un SSP
    • Un adserveur agence

    Ce dernier arrive en bout de chaîne, et représente souvent la seule technologie unifiée d’une campagne. Mais c’est trop tard, lorsqu’il est appelé, toute la mécanique de l’achat a déjà eu lieu. Impossible donc de ne pas servir la campagne, sauf à gâcher une impression.

    Que se passe-t-il donc dans le cas général d’une campagne internet ? Une campagne met souvent en jeu :

    • différents formats (display, vidéo, native)
    • Quelques incontournables (Google, Facebook, Amazon…)
    • Quelques régies en direct (disons trois)
    • Un ou deux DSP

    L’annonceur demande un capping à 5, qui est bien entendu demandé à tous les fournisseurs. Dans mon exemple, cela donne 3 + 3 + 3 + 2 = 11 plateformes différentes !

    Si chaque plateforme respecte bien le capping (et on a vu que ce n’est pas toujours le cas), on obtient, dans le pire cas, 5 impressions par plateforme, donc 55 impressions pour un individu !

    Autrement dit, pas de capping ! OK, c’est toujours mieux que 100, mais c’est loin de la promesse du digital !

    Et demain, lorsque les cookies sur lesquels se fonde le capping auront disparu, que se passera-t-il ?

    Si on a 3 fournisseurs d’id robustes (à partir de hash d’emails), en dehors des GAFA, on se retrouvera toujours avec 3 GAFA + 3 fournisseurs d’id, soit 6 plateformes qui gèreront le capping indépendamment des autres.  Et ceux qui ne seront pas identifiés ? J’y reviendrai dans un autre article.

    Le capping, ce parent pauvre de l’adtech, a donc toujours pâti d’un manque d’innovation, car il ne motive personne d’autre que les annonceurs.

    Ce que l’industrie publicitaire digitale va perdre avec les cookies tiers, ce n’est pas le capping, c’est le mirage du capping. 
    C’est donc un superbe argument marketing, plus qu’une réalité business, qui ne survivra pas aux cookies tiers.

    Mirage sur Uyunni au lever du soleil