Clean rooms : et si la fin des cookies tiers était une opportunité pour les groupes médias ?
Pour les acteurs de la publicité numérique, la disparition progressive des cookies tiers et des identifiants publicitaires est un véritable défi.
D’autant qu’à ces transformations d’ordre technique s’ajoute un renforcement de la réglementation liée au traitement des données personnelles et du changement des internautes face au ciblage publicitaire.
Dans ce contexte, les éditeurs de contenu en ligne et annonceurs doivent rapidement se transformer pour continuer à comprendre leurs audiences, à personnaliser leurs contenus et publicités, à maintenir la monétisation de leurs sites, à préserver et mesurer la rentabilité de leurs investissements publicitaires.
Aujourd’hui, plusieurs approches s’offrent à eux pour relever ce défi, la principale étant de tirer pleinement profit de leurs données 1st party. Toutefois, dans le cadre d’une utilisation dite « collaborative », l’utilisation de ce type de données peut - au-delà des limitations techniques liées à leur partage, qui reposait jusqu’alors sur des cookies tiers - générer des craintes liées à la sécurité, à la privacy et la confidentialité : comment un annonceur peut-il enrichir, partager ou activer sa data sur des sites externes sans risques ? Comment un éditeur peut-il mettre à disposition d’un annonceur ses données pour de l’extension d’audience en-dehors de ses environnements propriétaires sans fuites ? L’une des solutions les plus abouties sont les « clean rooms ». Proposant différentes définitions et applications, celles-ci permettent de résoudre en grande partie les problématiques liées aux partenariats 1st party data tout en palliant, en partie, l’absence des cookies tiers.
Vous avez dit « clean rooms » ?
Les data clean rooms sont des plateformes qui permettent à deux partenaires de mettre en commun leurs données propriétaires - quelles que soient leurs sources - sans que l’un ne puisse accéder explicitement aux données de l’autre. Plus concrètement, les différentes parties prenantes ont accès à un coffre-fort virtuel crypté et sécurisé dans lequel leurs données sont mises en correspondances les unes avec les autres. Même si aucun des participants n’a accès directement aux données, le résultat de ces « matchings » peut permettre d’enrichir la compréhension de leurs audiences, d’affiner leur segmentation et d’activer ces données - en toute sécurité et à grande échelle - dans les plateformes de commercialisation publicitaire. Le tout de manière automatisée, sans cookies et sans intégration complexe au stack technologique existant.
Il faut souligner que chaque acteur reste maître de ces données et peut faire évoluer ses paramètres à tout moment : les participants précisent qui peut accéder à la salle virtuelle, quelles données sont accessibles et activables, sur quelle période.
Les capacités de ciblage et d’activation des walled gardens dans l’open Web
Ces « salles blanches » ne sont pas nouvelles. Elles contribuent d’ailleurs fortement au succès des géants du Web fonctionnant en « jardins clos ». Grâce à leur facilité à collecter des données 1st party riches et fiables à grande échelle, ils proposent aux annonceurs des bassins d'audience exclusifs prêts à être activés. Ces acteurs captent ainsi aujourd’hui la majeure partie des investissements publicitaires online. Cependant, le contexte réglementaire et technologique réactive l’intérêt des clean rooms pour une utilisation dans l’open Web. Pour les éditeurs de contenus et de services, cette technologie représente l’opportunité de proposer une offre data similaire à celle des walled gardens, de revaloriser leurs inventaires, et donc de reconquérir des parts de marché. Les annonceurs, quant à eux, peuvent bénéficier des mêmes capacités de ciblage (précision et volume) et d’activation (retargeting et prospection) que celles proposées par les grandes plateformes, dans des environnements premium et brand safe.
Une alternative rassurante pour les éditeurs et annonceurs
La collaboration en matière de données n’est pas nouvelle et renforce depuis quelques années la position des groupes médias qui détiennent la majorité des audiences.
Reposant jusqu’alors majoritairement sur des cookies tiers et sur des pixels directement déposés - avec l’accord de l’éditeur - sur ses inventaires, le partage de données via les clean rooms va permettre aux groupes médias de pérenniser ces accords, de les rendre plus sûrs et d’être en ligne avec les réglementations liées à la privacy.
Du côté des annonceurs, c’est l’opportunité de se rapprocher de marques médias fortes et d’audiences exclusives en ayant la liberté de transposer les partenariats basés sur les plateformes et audiences des GAMAs, retrouvant la même facilité de mise en place, d’utilisation et d’activation que celles qu’ils proposent.
Pour une meilleure activation des données
Une stratégie data collaborative permet aux annonceurs de mieux piloter leurs investissements publicitaires. Pour optimiser leurs budgets et augmenter la performance de leurs campagnes, ces acteurs ont besoin de comprendre finement leurs audiences, tout en respectant la confidentialité des données personnelles. Pour cela, l’utilisation de leurs données propriétaires est un premier socle essentiel, mais les enrichir avec les données d’un éditeur aux audiences similaires et/ou complémentaires vient en renforcer la pertinence. A titre d’exemple, pour communiquer auprès des intentionnistes, un constructeur automobile à tout intérêt à combiner ses propres données à celles d’un éditeur dont la rubrique auto attire une audience importante ou encore à celle d’un éditeur spécialisé dans les sujets liés aux prêts bancaires.
Les usages les plus courants de clean rooms consistent à recibler les internautes et à augmenter la portée d’une campagne. Dans le premier cas, les données de l'annonceur sont comparées à celles d’un éditeur pour retargeter les internautes communs. Dans le second, les technologies de machine learning et d’analyse prédictive intégrées à la clean room modélisent les données des deux parties prenantes selon la méthode dite « look alike » ou « jumeaux statistiques ». Cette méthode crée de nouvelles opportunités de prospection puisque l’annonceur peut ainsi trouver de nouveaux publics, au comportement semblable à celui des cibles existantes.
L’utilisation de clean rooms est une approche gagnant/gagnant pour chacune des parties prenantes, à la fois d’un point de vue business et réglementaire. Attention toutefois, l’utilisation de clean rooms nécessite un volume de données suffisant et un partenaire technologique indépendant et fiable. Rappelons enfin qu’aujourd’hui, pour relever le défi de l’ère post-cookies, ce n’est pas une seule approche qu’il faut adopter mais une hybridation des différentes solutions existantes : data 1st party, ID persistants ou encore ciblage contextuel.
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