Un cookie ? À part un gâteau, qu’est ce que c’est ? 

Depuis des années, une quantité colossale de données sur les internautes est collectée quotidiennement par les marques. Ceci est possible grâce à l’utilisation de cookies, de petits bouts de code qui se placent dans le navigateur des utilisateurs lorsqu’ils visitent un site. Ceux-ci fournissent de l’information sur l’utilisateur (type de navigateur, appareil, langue, etc.) et son comportement en ligne dans le but d’améliorer son expérience sur le site.

Il existe différents types de cookies, on distingue plus particulièrement les cookies first party (ou internes) des cookies third party (ou tiers). Les cookies first party sont créés par le site visité par l’utilisateur alors que les cookies third party sont quant à eux, créés par des tiers (ex: Google Ads, Facebook) et mis sur un site afin de tracker une plus large audience. Leur but est de suivre l’utilisateur sur tous les autres sites qu’il consultera par la suite. Cet espionnage permet de mieux comprendre son comportement et ses intérêts afin de lui servir des publicités hautement personnalisées.

Mais pourquoi s’en séparer ? 

Les raisons principales sont essentiellement liées au respect de la vie privée. En effet, beaucoup d’utilisateurs ont exprimé leur mécontentement vis-à-vis des publicités ciblées: les utilisateurs viennent chercher de l’information gratuite sur internet et pas en échange de leurs données personnelles. Or, de nombreux sites activent les cookies sur la base d’un consentement implicite. Ce qui n’est pas autorisé par le RGPD, et qui pousse les consommateurs à se méfier et à partager leur mécontentement. 

En tant que (futur) digital marketer, cette collecte de données, d’une importance capitale pour l’industrie, et la disparition des cookies third party s’annonce comme un cataclysme pour l’ensemble des acteurs du web (éditeurs, annonceurs, fournisseurs de technologies, etc.). C’est pourquoi aujourd’hui nous vous présentons 3 solutions que vous pourrez mettre en place afin de rebondir. Certaines sont encore à travailler du côté de Google, mais semblent très prometteuses ! 

1. Miser sur le cookie first party 
2. Se tourner vers du ciblage contextuel 
3. L’utilisation des cohortes 

Le cookie first party

Se concentrer sur les cookies first party constitue une des solutions à la disparition des cookies tiers. Et pour cause, tous les avantages dont le premier degré de cookie dispose.

Les cookies first-party étant directement récoltés par votre entreprise, en toute logique il n’y aura pas plus fiable. Et mieux vaut avoir peu de données mais qu’elles soient précises et pertinentes plutôt que d’avoir une grande quantité de faible qualité qui risquerait de fausser les analyses.

Il est aussi plus facile d’être RGPD centric sur les cookies first party puisque VOUS êtes le collecteur. Etre clair et transparent sur sa politique permet ainsi d’améliorer la confiance des consommateurs envers votre entreprise.

Finalement, si investir dans ses cookies first party a un certain coût, votre entreprise fera toujours des économies par rapport à un achat de base de données auprès d’autres entreprises spécialisées ou non qui demandent souvent un prix exorbitant.

Utiliser intelligemment dans la Data Science semble être une alternative profitable pour chaque marque. Voici deux méthodes qui utilisent la data pour vous aider. 

Le ciblage contextuel 

Il permet l’optimisation du ciblage publicitaire. En effet, il devient possible de proposer des publicités aux internautes sans utiliser les cookies tiers (ni aucun autre) grâce à  l’analyse des contenus. Cette analyse sera souvent celle des pages internet sur lesquelles une publicité pourra être affichée. 

En utilisant la data science, en particulier le NLP (Natural Language Processing), des algorithmes sémantiques pourront analyser le contenu d’un site et lui associer une thématique donnée. En analysant les mots clés d’un site internet, un annonceur pourra proposer une publicité ciblée en lien avec sa thématique et ses mots clés sélectionnés.
Prenons un exemple, une marque de voiture qui souhaite pousser son nouveau lancement de 4×4. Grâce à la data science, elle pourra analyser différentes pages, puis placer ses publicités sur des sites contenant “4×4”, “voiture familiale”, “réparation voiture”… 

Au-delà d’une simple publicité, ce type de ciblage permet de saisir toutes les nuances de son consommateur. C’est l’avantage de ce ciblage, la personne atteinte par la cible est pertinente. Ce qui permet pour une marque d’avoir une sécurité quant à son investissement en data marketing. 

FLoC, en quelques mots : 

Une autre manière de se servir de la data science, pour réussir à faire du data marketing sans les cookies tiers est la modélisation des cohortes, Federating Learning of Cohorts (FLoC). Un création de Google pour proposer une solution viable aux entreprises qui souhaitent faire du data marketing.
Ici on ne cible plus les internautes de manière individuelle mais par cohorte, un groupe d’anonymes qui se ressemblent. Ils sont créés en amont par des éditeurs de navigateurs, grâce à la Data Science, et au machine learning. Puis  l’analyse de l’historique et des habitudes de navigation d’un internaute, on peut facilement le placer dans une de ces cohortes. L’annonceur comme le “publisher” analysent les cohortes sur leur site internet. Puis ils partagent ces informations à une plateforme Adtech qui propose des publicités de l’annonceur. Celles-ci sont ciblées de manière à ce qu’elles correspondent aux cohortes des deux parties. Le “publisher” peut alors jouer alors la publicité, à un internaute pertinent pour son site.

Enfin il est important de noter que ces cohortes sont évolutives et que si un individu change de préférence alors il sera automatiquement attribué à une autre cohorte.

La valeur ajoutée de la modélisation par cohorte est qu’elle analyse les mots du site de l’annonceur et du publicitaire ce qui permet de faire rencontrer leur audimate et donc optimiser la pertinence de la publicité.

Source : Qualifo