Si vous êtes comme nous, vous êtes sûrement partagé entre un certain agacement sur le nombre de publications racoleuses sur ChatGPT et les AI (on te voit influenceur LInkedIn) et la beauté de ce que permet déjà de faire l’outil… sans compter l’arrivée de Bard, l’IA de Google !
Là où l’avenir se construit maintenant en matière d’acquisition de trafic, c’est que les gros moteurs de recherche travaillent déjà à intégrer des fonctionnalités d’IA dans le traitement des requêtes.
Bing, Google… pas besoin de boule de cristal pour voir que le classement dans les SERP va fortement évoluer, ainsi que la manière de (bien) faire de la publicité sur certains mots clés.
L’IA et l’évolution des pages de résultats des moteurs de recherche (SERP)
Avec l’intégration de technologies d’IA avancées comme le GPT (Generative Pretrained Transformer), les moteurs de recherche sont en train de devenir de plus en plus sophistiqués dans leur compréhension du contenu et des requêtes de recherche.
Prenons une requête complexe comme “recette de dessert facile sans lactose et sans gluten pour 4 personnes“.
Une IA comme GPT va pouvoir comprendre cette requête de manière plus profonde et nuancée, prenant en compte des éléments tels que le niveau de compétence culinaire de l’utilisateur, le nombre exact de personnes à servir et les préférences alimentaires implicites de l’utilisateur.
Par exemple, il pourrait comprendre que l’utilisateur cherche une recette qui est non seulement sans lactose et sans gluten, mais aussi adaptée pour un débutant en cuisine (puisque l’utilisateur a demandé une recette “facile”). Il pourrait également comprendre que l’utilisateur a besoin d’une recette pour exactement 4 personnes, ce qui pourrait affecter les quantités d’ingrédients suggérées dans la recette.
A ce stade, nous direz-vous, on reste très proches de ce qu’on Google peut faire aujourd’hui… mais la suite fait la différence :
Grâce à l’IA, un moteur de recherche pourra être capable de comprendre les sous-entendus ou les intentions implicites dans la requête. Par exemple, s’il y a une tendance dans les recherches de l’utilisateur qui suggère un intérêt pour les recettes végétaliennes, le moteur de recherche va prendre en compte cet élément privilégier les recettes de desserts végétaliens, même si l’utilisateur n’a pas explicitement demandé “sans produits animaux” dans sa requête initiale.
Cela signifie que les stratégies SEO vont devoir encore évoluer. Les techniques traditionnelles d’optimisation des mots-clés restent importantes, mais il devient également crucial de comprendre et de répondre aux intentions et aux contextes subtils des utilisateurs. Les contenus de haute qualité qui répondent à ces besoins auront probablement un avantage dans le classement des moteurs de recherche.
L’intégration d’une IA comme GPT ou Bard pourrait donc permettre une compréhension plus nuancée du contenu et des requêtes de recherche, en étant capable de gérer le langage naturel de manière plus sophistiquée et de prendre en compte des contextes plus complexes.
Autre exemple : une recherche e-commerce
Supposons qu’un utilisateur recherche le “meilleur appareil photo reflex pour débutant”.
A l’heure actuelle, il peut déjà très bien identifier les principaux mots-clés : “meilleur”, “appareil photo”, “reflex”, “débutant”… et fournir une liste de produits ou d’articles de blog qui recommandent différents appareils photo reflex pour ce profil.
Avec une IA plus avancée, le moteur de recherche pourrait aller plus loin. Il pourra comprendre que l’utilisateur est probablement nouveau dans la photographie et favoriser les résultats qui expliquent les fonctionnalités de l’appareil photo de manière simple et accessible. Il pourrait également comprendre que l’utilisateur est probablement intéressé par un appareil photo qui offre un bon équilibre entre la qualité de l’image et la facilité d’utilisation.
De plus, l’IA est capable de prendre en compte des informations plus contextuelles.
Par exemple, si l’utilisateur a précédemment recherché “cours de photographie pour débutants”, le moteur de recherche pourrait privilégier les appareils photo qui sont recommandés par des sites de cours de photographie. Dans le cas de recherche d’informations sur un type spécifique de photographie, comme la photographie de paysage ou la photographie de portrait, le moteur sera capable de faire remonter en premières places les appareils photo qui sont particulièrement adaptés à ce type de photographie.
Enfin, l’IA pourra se baser sur des informations sur le comportement d’achat de l’utilisateur pour affiner les résultats. SAV de qualité, période de garantie…
Comme vous le voyez, l’intégration de plus d’intelligence artificielle dans la manière de fonctionner des moteurs de recherche actuels, couplée à un historique de recherches qui permet de contextualiser une requête et de la mettre en lien avec un profil d’utilisateur, va modifier l’expérience en ligne… et à travers elle, le type de contenu organique et payant à développer.
Quels impacts sur les résultats sponsorisés ?
Les moteurs de recherche et les plateformes publicitaires utilisent déjà l’IA et le machine learning de manière extensive pour comprendre les intentions des utilisateurs, personnaliser les résultats de recherche et cibler les publicités.
Cependant, à mesure que ces technologies progressent, leur capacité à comprendre et à interpréter les nuances et le contexte va devenir de plus en plus fine.
Dans le contexte des résultats sponsorisés, par exemple, des avancées dans l’IA vont pouvoir permettre une personnalisation encore plus granulaire et un ciblage plus précis.
Imaginez, par exemple, un système qui pourrait non seulement cibler des annonces en fonction des intérêts et du comportement d’achat d’un utilisateur, mais aussi en fonction de facteurs tels que l’humeur de l’utilisateur (inférée à partir de ses interactions en ligne), l’heure de la journée, ou même des événements mondiaux ou locaux en temps réel.
De plus, l’IA va aussi pouvoir aider à optimiser la création et la présentation des annonces elles-mêmes. Elle pourra par exemple être utilisée pour tester différentes versions d’une annonce et déterminer laquelle est la plus efficace pour un utilisateur ou un segment d’utilisateurs spécifique.
Elle sera également en mesure d’aider à déterminer le meilleur moment pour présenter une annonce à un utilisateur, en fonction de son comportement en ligne et de ses habitudes de consommation de contenu.
Quid du choix des mots clés à cibler ?
Il y a fort à parier que les stratégies de bidding vont évoluer. L’accent croissant mis par les IA sur la compréhension du contexte et de la personnalisation pourrait signifier que les approches basées sur les mots-clés “short tail” ou génériques risquent de devenir moins efficaces.
Vers un bidding long tail : avec l’IA capable de comprendre et de répondre à des requêtes de plus en plus spécifiques et contextuelles, les annonceurs trouveront sûrement plus de valeur à se concentrer sur les mots-clés “long tail”. Ces mots-clés, qui sont souvent moins compétitifs, peuvent cibler des utilisateurs qui sont plus loin dans le parcours d’achat et donc plus susceptibles de convertir.
Bidding basé sur le contexte : avec une contextualisation croissante, il sera sûrement bénéfique pour les annonceurs de penser au-delà des keywords eux-mêmes et de considérer davantage le contexte dans lequel ces mots-clés sont utilisés. Cela pourra signifier d’adapter les annonces en fonction de facteurs tels que l’emplacement de l’utilisateur, l’heure de la journée, ou le type d’appareil utilisé.
Bidding personnalisé : à mesure que l’IA permet une personnalisation plus granulaire des annonces, les annonceurs pourront également commencer à personnaliser leurs stratégies de bidding. Exemple : être prêts à payer plus pour atteindre des utilisateurs qui ont montré un intérêt particulier pour leurs produits ou qui ont un historique d’achats précédents.
Disparition de 4 modèles d'attribution GA4 et Google Ads : que faire ?
La saga GA4 continue…
*** roulement de tambours***
Dernier rebondissement en date, et ça vous concerne TOUS : Google abandonne bientôt 4 des modèles d’attribution qui vous sont proposés actuellement sous Google Analytics et Google Ads.
Qui est concerné ?
Le first click
Le linéaire
Le time decay
Le position-based
Google justifie cette évolution par une faible adoption et la promesse d’une augmentation des conversions de 6%.
Resteront donc :
—> Le last click (rires de la salle en mode “Friends” et années 90)
—> Le modèle basé sur les données (passion black box)
les traffic managers be like :
En d’autres termes : un gros problème pour les annonceurs, d’autant que le roll-out est rapide puisqu’il sera déroulé sur GA4 dès le mois de mai et sur Google Ads le mois suivant .
Si on résume ce qui se profile, vous allez devoir passer au modèle basé sur les données (vu l’inutilité du last click…), autant dire un modèle opaque sur lequel vous n’aurez pas de contrôle.
Quelle solution pour gérer l’attribution et le pilotage du ROI de vos campagnes ?
Utiliser une solution d’attribution externe connectée à vos sources de données et votre installation Google Analytics, à l’image de Marketing Studio.
Echangez avec un expert pour voir comment garder une vue complète sur votre attribution et vos leviers
Concrètement, Inspire va permettre aux internautes d’acheter directement leurs produits au travers d’un flux personnalisé de vidéos et de photos.
(c) Amazon
Alors oui, on vous entend venir : pour l’instant, la fonctionnalité n’est disponible qu’en test aux Etats-Unis.
Mais si la sauce prend, Amazon entend bien le déployer à plus grande échelle.
Alors, faut-il se préparer psychologiquement à investir ce potentiel nouvel espace ?
Notre pronostic : avec des pincettes pour le moment.
Amazon est peut-être un mastodonte, mais le géant du Web a aussi eu tendance, historiquement, à multiplier les ratés en matière de lancements.
Autre géant, autre développement : Netflix a lancé son offre d’abonnement plus abordable avec publicités.
Sur le papier du moins, la possibilité de profiter de l’audience variée et captive de Netflix est prometteuse.Mais en attaquant avec un CPM de 60-65$, la plateforme a fait frémir les annonceurs.
TF1 permet d’investir dans des campagnes publicitaires à partir de 1000 euros.
Ce n’est bien sûr qu’un début :
“La pub TV est accessible à tous les budgets : dès 5 000€, vous pouvez acheter par exemple 3 semaines de campagne sur nos chaînes de télévision TNT (TMC, TFX, LCI…) et toucher 2 500 000 contacts (soit un CPM à 2€).”
Dès que nous aurons plus de retours, nous vous parlerons de Disney+ et autres joyeusetés des écosystèmes fermés où investir vos précieux euros d’acquisition.
Vous utilisez très certainement une CMP (Consentment Management Platform) pour gérer le consentement aux cookies des visiteurs de votre site Web.
Il existe des CMP gratuites et des CMP payantes (ou gratuites de base avec des options payantes). Dans tous les cas, leur objectif est de permettre aux éditeurs de sites de recueillir le consentement des utilisateurs afin d’exécuter ou non un certain nombre de fonctionnalités.
Le souci est que l’on s’est rendu compte ces derniers temps que toutes les CMP ne se valent pas… et que nos clients s’en aperçoivent souvent trop tard.
Aujourd’hui, faire appel à une CMP vise surtout à être capable d’historiser les consentements. En cas de contrôle de la CNIL, cette dernière va vérifier si l’éditeur du site est en possession de l’historique. Sans CMP, avec une approche “from scratch”, vous n’avez tout simplement pas cet historique (“léger” problème, n’est-ce pas ?).
Sur le papier donc, tout va bien, d’autant que les CMP permettent aussi le scan automatique des cookies pour les classer. Notez qu’il faut souvent repasser du temps dessus pour vérifier que tout est au bon endroit : il arrive que des cookies soient mal connectés.
Retour d’expérience : il arrive que notre module Marketing Studio ne reçoive pas la donnée car la solution d’exemption l’avait connectée sur un autre outil que le nôtre.
Quelle que soit la solution d’ailleurs, cela demande toujours une vérification régulière.
C’est un point à prendre en compte quand vous évaluez la pertinence de X ou Y CMP pour votre site (gratuite ? freemium ? payante ? pour quel forfait ?). Beaucoup de solutions ne comprennent pas d’accompagnement , hors mails à un service support. Or un account manager est souvent nécessaire.
Et côté budget ?
Certaines CMP facturent en fonction du nombre de domaines ou du nombre de visiteurs uniques.
ex One Trust : par ndd
Didomi : trafic
Du côté des outils disponibles gratuitement (Axeptio, Tarte au Citron…), la bannière permet rarement de personnaliser le contenu, l’emplacement, l’image… cela peut poser un souci du côté de la marque (brand), mais aussi de la conversion. Le but est d’augmenter le taux de consentement en personnalisant un maximum !
Sirdata se détache par son modèle particulier : la CMP est mise à disposition gratuitement, mais en contrepartie votre audience peut être revendue / retargetée sur d’autres sites.
Quid des statistiques ?
Le nerf de la guerre pour optimiser sa conversion ! Là encore, les limites sont souvent fortes ou les chiffres biaisés. Pourquoi ?
Vous allez par exemple avoir accès à un graphe qui vous livre le taux de consentement, mais ces chiffres ont tendance à rendre ce taux cumulable.
Ex : jour 1, X personnes ne consentent pas
jour 2 : Y personnes ne consentent pas
Les chiffres se cumulent et au bout d’une période donnée, un vrai écart se creuse. Vous risquez d’obtenir des personnes qui achètent à J+4 alors que le refus a eu lieu le 1er jour.
Cela impacte directement les annonceurs : “je ne comprends pas, j’ai 30% de non consentement et 50% des cas entre GA et mon back-office”
Oui, il y a un problème quelque part.
En réalité, vous avez dans ce cas un taux moyen de 20% de personnes à instant T qui n’ont peut être pas acheté ou achèteront plus tard. Il n’est pas fiable de comparer des transactions sur un mois et un taux de consentement à instant T.
On revient au problème d’écart de données entre le BO et GA.
Ce qu’il faut retenir de tout cela :
à ce stade les CMP sont surtout utilisées pour être en règle vis-à-vis de la CNIL
en tant que responsable acquisition, il est important de pouvoir évaluer la capacité à pouvoir poser des questions à quelqu’un du côté de la CMP, à trouver les bonnes informations sur la plateforme, à comprendre ce que les chiffres impactent et ne pas s’en tenir à “j’ai 80% de consentement”
la personnalisation du design peut profondément impacter le taux de conversion (consentement)
les analyses du consentement sont nécessaires pour identifier la part de trafic perdue et prendre les décisions nécessaires… à condition d’opter pour des études sur 6 mois plutôt que sur 1 mois
La bonne nouvelle, c’est que l’on a 1 an d’historique désormais, ce qui rend les choses beaucoup plus fiables qu’au tout début.
Nous vous conseillons aussi de ne pas forcément prendre de plateforme gratuite. Optez par exemple pour Didomi ou OneTrust.
Marketing Studio 360° évolue avec cette nouvelle fonctionnalité qui devrait vous plaire : la détection automatique de la bonne ou mauvaise performance de vos leviers.
Chaque semaine, vous pouvez désormais visualiser les campagnes qui sous performent ou cartonnent, en mode auto-pilote complet !
Performer ou sous-performer repose sur 2 variables fondamentales :
L’adéquation du rôle attendu du levier dans le chemin de conversion et de son rôle réel.
L’apport de la typologie de clients souhaitée vs la typologie de clients réellement apportée (Nouveaux/ Anciens clients)
Les + pour vous :
des infos directement disponibles sur votre dashboard Marketing Studio et votre Daily Mail
un monitoring pour chaque campagne
Optimiser cette dimension, c’est réaliser en moyenne 20% d’économie sur l’utilisation de vos budgets CPC et 5% de CA incrémental.
Prochaine étape
Déjà client Marketing Studio ? RDV sur la plateforme.
Si vous n’êtes pas utilisateur et souhaitez en savoir plus sur la solution, prenez rdv avec Marie-Lou ci-dessous :
RGPD et Webanalytics est un sujet délicat. Le Règlement Général sur la Protection des données (RGPD) est entré en vigueur le 25 mai 2018. S’il impacte la grande majorité des sites Web dans leur manière d’informer, de récolter et de traiter les données sur leurs utilisateurs, le domaine du web analytics est particulièrement sensible. Etes-vous en conformité ? Quelques pistes de réflexion pour le savoir et les initiatives à prendre, sous Google Analytics notamment.
RGPD et webanalytics : les grandes problématiques
Se mettre en conformité avec le RGPD implique bien plus que quelques modifications de la bannière d’acceptation des cookies ou du texte existant sur le recueil et la protection des données.
Dans les faits, toutes les données à caractère personnel sont concernées, ce qui signifie que les outils et systèmes déployés en interne doivent aussi être adaptés. Comment recueillir le consentement ? Organiser la portabilité des données, les droits d’accès, d’opposition, d’oubli, de rectification… ? Comment sécuriser ces données? Sur de nombreux points, les exigences ne sont pas nouvelles et relèvent plus du rappel. Mais le RGPD va plus loin sur de nombreux points et il importe d’y être bien préparé.
En matière de webanalytique, rappelons que ce n’est pas parce qu’une personne ne donne pas explicitement son consentement qu’on ne peut pas collecter des données Google Analytics (ou autre). Le règlement porte en effet sur les données personnelles, c’est-à-dire celles qui peuvent permettre d’identifier une personne, y compris de manière indirecte.
La partie webanalytics doit donc être paramétrée pour que le croisement de certaines données (formulaires, dates, champs variés) ne puisse pas, justement, apposer un nom ou une identification sur le profil d’un visiteur anonyme qui n’a pas clairement donné son accord.
En général, le traitement des données sur les sites Web viennent des formulaires de contact, abonnements par e-mails, etc. d’une part (informations demandées par le site puis soumises par l’utilisateur) et, d’autre part, des données obtenues via le tracking des visites et les cookies déposés.
4 étapes de mise en conformité au niveau de Google Analytics
Bien que Google Analytics ne soit ni la seule solution de webanalytique disponible, ni le seul dispositif qui doive être paramétré pour s’adapter au RGPD, il s’agit d’un passage obligatoire pour les sites qui y ont recours.
La data récoltée autour du profil d’un visiteur unique touche directement à la question des données personnelles, même si cela peut ne pas être le cas lorsque le tracking n’assure pas une granularité précise.
Si vous gérez un compte GA, vous avez d’ailleurs dû voir le fameux message “ [Action Required] Important updates on Google Analytics Data Retention and the General Data Protection Regulation (GDPR) ».
Plusieurs actions doivent être mises en oeuvre (si ce n’est pas encore fait) :
Etape 1 : accepter les modifications (DPA)
Pour valider le Data Processing Amendment (DPA), suivre le chemin Administration > Paramètres du compte > Consulter la modification.
Qu’est-ce que cela change pour vous? Plusieurs choses, dont le fait que vous êtes responsable du fait de ne pas transmettre de données personnelles considérées sensibles à GA.
Etape 2 : déclarer les administrateurs des données de votre entreprise
Au même niveau que la capture d’écran ci-dessus, il suffit de cliquer sur “gérer les détails du DPA” pour renseigner les informations juridiques demandées. A noter qu’une même personne peut être indiquée plusieurs fois :
Etape 3 : valider la durée de temps de rétention des données
Avec le RGPD, la conservation des données liées à un utilisateur doit se voir attribuer une durée maximale. Google la place par défaut à 26 mois. Vous pouvez ajuster en fonction de la politique de votre entreprise. Cela veut dire concrètement qu’un utilisateur qui ne vient pas sur votre site pendant tout ce temps verra une grosse partie des données qui le concernent être supprimée de vos rapports.
Le site de la Commission Européenne précise que “les données doivent être conservées pendant le plus court délai possible. Cette période devrait bien sûr tenir compte des raisons pour lesquelles votre entreprise/organisation doit traiter les données ainsi que des obligations juridiques qui vous imposent de garder les données pendant une période déterminée (…)Votre entreprise/organisation devrait fixer des délais pour effacer ou examiner les données conservées.”
Etape 4 : mettre à jour les Conditions Générales d’Utilisation si la publicité est active sur le site
Dans Paramètres de la propriété, si les fonctionnalités publicitaires sont activées, il est important de bien informer les visiteurs et de leur préciser qu’ils peuvent désactiver ce tracking GA via cet outil.
Les bonnes questions à se poser pour évaluer votre conformité au RGPD
Elles sont de plusieurs ordres :
Avez-vous le droit de transférer ou de traiter des données avec des données tierces ?
Avez-vous communiqué les bonnes informations aux internautes ?
Avez-vous toujours besoin du consentement d’un utilisateur ?
Savez-vous réellement ce que vous pouvez faire de vos données analytiques ? Transfert, import, export, fusion…
Quelles sont vos responsabilités ?
Quelles sont les responsabilités de votre fournisseur de web analytique ?…
Pour ce qui est de la question du consentement, ce dernier est obligatoire si les données collectées sont sensibles et/ou accessoires, au sens où elles ne répondent pas à un besoin défini comme fondamental dès le départ.
En matière de cookies, il est important de respecter la législation nationale en vigueur (les bandeaux notamment, pour obtenir un consentement explicite de déposer le cookie). Le cookie doit être basé sur un choix véritable de l’utilisateur, qui doit être facilement capable de désactiver tous les cookies qu’il souhaite, à l’exception de ceux qui sont vraiment nécessaires, tout en étant en mesure de continuer sa navigation sur le site.
Voici par exemple ce que propose le site de Marriott Hotels lors d’une première visite (en pop up) :
(c) Marriott International
Ensuite, ce même utilisateur doit pouvoir modifier les cookies et paramètres liés quand il le souhaite, qu’il s’agisse de les accepter ou de les rejeter. Sur le même site toujours, il suffit de cliquer sur “Préférences de suivi” dans le menu du footer pour accéder à des informations claires et facilement gérables par le visiteur :
(c) Marriott International
N’oubliez pas non plus de bien organiser le stockage du consentement donné.
Vous l’avez sûrement déjà constaté en navigant vous-même sur différents sites : les informations que l’on vous donne varient d’un acteur du Web à l’autre. Dans le cadre webanalytics, il faudra notamment détailler aux utilisateurs finaux quelles données personnelles vont être recueillies, ce à quoi elles vont servir, de quelles manières elles vont être utilisées, et si le stockage ou le traitement est effectué hors de l’Union Européenne.
Avec toujours ce même mot d’ordre : être clair, simple et compréhensible, ce qui implique que ces informations ne doivent pas être noyées au fond des conditions d’utilisation d’un site Internet. Ces instructions doivent aussi expliquer clairement comment l’utilisateur peut accepter ou sortir des données collectées sur lui.
Conclusion : RGPD et webanalytics vont de paire
Au final, le RGPD en est encore à ses débuts, ce qui signifie que des évolutions et précisions sont encore à attendre dans les mois qui arrivent. C’est en tout cas une excellente base pour mettre en confiance les internautes et construire de nouvelles relations entre les enseignes et entités actives sur le Web et les utilisateurs finaux.
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