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Chalice et Canvas Worldwide : Performance, Algorithmes Personnalisés et Innovation Programmatique
Bienvenue dans Innovators Unscripted, une série qui donne la parole, sans filtre, à certaines des voix les plus influentes de l’écosystème publicitaire actuel. Adam Heimlich, CEO de Chalice, et Sally Lee, VP Programmatic chez Canvas Worldwide, échangent autour de l’impact de l’IA et des algorithmes personnalisés pour booster la performance de la publicité programmatique à grande échelle.
La transcription vidéo ci-dessous a été légèrement modifiée pour en faciliter la lecture.
Comment Canvas Worldwide aide les marques à exploiter les algorithmes personnalisés dans leurs campagnes publicitaires aujourd’hui ? Qu’est-ce que vous pouvez faire aujourd’hui que vous ne pouviez pas faire auparavant ?
Sally Lee : Nous avons pu faire évoluer notre approche des algorithmes personnalisés en intégrant davantage de signaux de données et en les adaptant plus précisément. Par exemple, nous collaborons étroitement avec Chalice pour nous assurer que nous sommes responsables de la curation des données utilisées et que nous comprenons précisément ce qui alimente les algorithmes.
« Il y a aujourd’hui une transparence totale et davantage d’autonomie concernant les algorithmes qu’auparavant. »
Pourquoi l’accès à des données détaillées au niveau des logs est-il essentiel pour répondre aux attentes élevées des marketeurs en matière de performance aujourd’hui ?
Adam Heimlich : La technologie a beaucoup progressé ces dernières années, mais l’innovation sur la marketplace programmatique n’avançait pas au même rythme. Il a maintenant été révélé que cela s’explique en partie par des situations de monopole dans ce secteur. D’autres raisons expliquent ce retard, certes peu valables, comme les monopoles qui ont ralenti l’évolution de la publicité programmatique.
En 2025, beaucoup de nouvelles technologies se déploient sur la marketplace. Parmi elles, la capacité à traiter des volumes de données bien plus importants. Plus vous pouvez traiter de données, plus vous avez accès à des données granulaires.
« Les prédictions se faisaient auparavant à partir de larges segments d’audience et de domaines entiers comptant des milliers de pages. Mais lorsque vous analysez chaque membre de l’audience et chaque page internet, les prédictions deviennent plus précises. »
Paul Zovighian : Des prédictions plus précises, une meilleure efficacité. Je peux également dire que nous disposons de flux de données au niveau des logs depuis des années, mais leur utilisation est aujourd’hui plus importante que jamais. Vous disposez désormais des modèles et des compétences nécessaires pour traiter l’ensemble de ces données.
Adam, vous avez “conteneurisé” votre solution sur la plateforme Index Marketplaces. Quelles opportunités cela crée-t-il pour Chalice en tant qu’entreprise, ainsi que pour vos clients ?
AH: The opportunity we were seeking—first for Sally and her clients—was to get more granular. As I said, domains might include thousands of pages, and we were specifically looking for the ability to model individual pages.
« L’idée était d’identifier les clients actifs grâce aux pages qu’ils visitent et pas seulement via leurs identifiants. »
De nombreux environnements fonctionnent sans identifiants et les identifiants sont limités de bien des manières. Ainsi, nous cherchions des moyens d’enchérir et d’évaluer des pages individuelles, ce que les DSP ne proposent pas, du moins pas le DSP utilisé par Sally.
Nous avons commencé à collaborer avec Index Exchange autour du concept de conteneur pour accéder à cette capacité. Mais le conteneur RTB permet de lever bien plus de contraintes que celle-là uniquement. Cela apporte de l’efficacité à bien des niveaux, et d’autres innovations sont à venir. Il faut considérer cela comme une manière plus efficace de réaliser des transactions, en supprimant les contraintes. Cet exemple, qui consiste à utiliser l’URL complète d’une page plutôt que le domaine, est le premier et bon exemple.
Paul Zovighian : Je l’ai déjà dit, et c’est peut-être une expression un peu galvaudée, mais ici, on utilise le scalpel plutôt que la masse pour affiner les réglages. On adore cette approche.
Le sujet de la curation fait beaucoup parler en ce moment. Qu’est-ce qui, selon vous, reste encore mal compris à propos de la curation ?
Sally Lee : Dans l’univers de la publicité programmatique, la curation a toujours fait partie intégrante du processus. Il y a déjà sept ans, nous faisions de la curation sur les deals.
Adam Heimlich : À la main.
Sally Lee : À la main. La différence aujourd’hui, comme le souligne Adam, c’est que tout est bien plus automatisé.
« Nous pouvons désormais intégrer davantage de signaux de données en temps réel pour nous assurer de faire de la curation en temps réel, à partir d’un ensemble de paramètres plus complexe. »
Il ne s’agit donc pas seulement de sélectionner des sites d’actualités, mais de cibler au niveau de chaque page individuelle de ces sites et du contenu disponible.
Adam Heimlich : Sally a présenté le côté positif de la curation. Mais la curation a aussi son revers, car elle réintroduit des marges non divulguées dans la marketplace, alors que nous avons passé les cinq à sept dernières années à les éliminer. Alors que dans la plupart des agences, il est impossible de dissimuler une marge côté acheteur, aujourd’hui de nombreuses sociétés de curation se permettent d’appliquer des marges côté vendeur non divulguées. C’est très regrettable, et je pense qu’il faudra encore plusieurs années d’efforts pour y mettre fin. Ce processus pourrait être beaucoup plus efficace, mais malheureusement, il sert à masquer des coûts et des frais.
Paul Zovighian : C’est pourquoi, en tant que plateforme, nous veillons toujours à garder le contrôle afin de laisser aux entreprises le choix d’être transparentes et de révéler précisément ce qui se passe en coulisses.
Sally, pouvez-vous partager un exemple de réussite ? Quels résultats avez-vous observés en activant des modèles d’IA personnalisés côté vendeur ?
Sally Lee : Toutes vos questions m’amènent à celle-ci. Nous avons récemment rencontré un franc succès avec un produit lancé par Chalice, appelé CurateAI, qui nous permet de faire de la curation de deals au niveau des pages pour nos clients tout en intégrant des signaux de performance supplémentaires.
« Pour l’un de nos clients, nous avons constaté une efficacité cinq fois supérieure. En parallèle, nous avons pu nous assurer de diffuser sur des sites et des pages de qualité. »
Paul Zovighian : Formidable. Vous obtenez des performances exceptionnelles ; une efficacité multipliée par cinq, ce n’est pas rien ; sans compromis sur la qualité, ce qui représente l’équilibre idéal à atteindre.
Adam Heimlich : Il est très rare, en publicité programmatique, d’obtenir de meilleurs résultats avec des médias plus coûteux et de pouvoir le prouver. C’est l’accès à ces données granulaires et la possibilité d’utiliser le scalpel qui ont rendu cela possible, c’est donc très excitant.
Sally Lee : Ce qui est intéressant à retenir, c’est que même si les CPM étaient plus élevés, on a clairement touché des utilisateurs et des pages de meilleure qualité. Nous avons pu obtenir de meilleures performances en termes d’efficacité, ce qui n’était pas autant le cas auparavant.
Paul Zovighian : Vous obtenez des résultats supérieurs, ce qui améliore le ROI, même si le CPM est plus élevé. Cela ne peut pas être considéré indépendamment du reste.
Adam Heimlich : C’est ainsi que cela fonctionne dans la plupart des marchés. Vous payez pour du premium, vous avez un produit premium. Mais la publicité programmatique était défaillante depuis un certain temps : les inventaires de moindre qualité étaient éliminés, mais il n’y avait pas pour autant de moyen de distinguer différents niveaux de qualité au-dessus de ce seuil. Aujourd’hui, nous commençons à y parvenir.
Comment voyez-vous l’IA transformer l’avenir de l’ad tech ?
Adam Heimlich : Cela évolue chaque année. Nous étions une entreprise d’IA depuis deux ou trois ans avant qu’OpenAI ne fasse son apparition et déclenche tout cet engouement. L’attention portée à la prédiction de texte est telle que beaucoup en ont assez et ont l’impression qu’on leur impose cette technologie, avec un battage médiatique excessif.
Mais j’encourage chacun à regarder au-delà de la prédiction de texte, en s’intéressant à d’autres domaines comme la prédiction de qualité ou d’achat, sur lesquels nous travaillons. Certaines de ces prédictions sont de nature quantitative. Certaines concernent le langage, mais il ne s’agit pas d’un chatbot.
« Il s’agit d’extraire de meilleures prédictions à partir de vos données et de tirer davantage de valeur de vos données propriétaires et de vos contenus créatifs. »
Je pense que c’est une meilleure manière d’envisager la question que de se demander ce que cela remplace et si cela peut être un humain. Ces questions relèvent davantage de la philosophie. Ce qui se passe actuellement dans le monde des affaires, c’est que la fonctionnalité de résumé que l’on retrouve dans les chatbots est appliquée à de vastes ensembles de données. Les marques découvrent les secrets que leurs données révèlent sur leurs clients et identifient où se trouvent les bonnes affaires dans les marketplaces programmatiques, en fonction du coût par valeur.
Selon moi, c’est ainsi qu’il faut envisager la chose : extraire de la puissance et du signal à partir de grands ensembles de données.
Paul Zovighian : Il ne s’agit donc pas forcément de remplacer une fonction, mais de vous rendre plus compétent et efficace dans celle-ci.
Adam Heimlich : Exactement. Des décisions difficiles se poseront peut-être à l’avenir concernant ce qui doit être automatisé ou remplacé par l’IA, mais il ne fait aucun doute en entreprise que certaines tâches doivent l’être. C’est le cas de la tarification des produits à une date donnée ou la gestion logistique des expéditions, des domaines où les machines sont clairement plus performantes.
Il faudra des années pour que les machines atteignent ce niveau, et ce sera une évolution positive. Il n’est pas nécessaire de s’inquiéter d’une IA qui remplacerait la créativité.
Paul Zovighian : Tout à fait. Surtout lorsqu’il s’agit de calculs ou d’analyses effectués des centaines de milliards de fois. Aucun humain ne devrait avoir à faire ça.
Quelle est, selon vous, la plus grande difficulté à laquelle les marques sont confrontées dans la publicité programmatique aujourd’hui, et que faudrait-il mettre en place pour y remédier ?
Sally Lee : L’un des plus grands défis aujourd’hui, c’est la fragmentation. On se dirigeait vers un écosystème plus ouvert, avec des identifiants universels et des transactions plus transparentes, mais aujourd’hui, on revient dans des environnements fermés, cloisonnés. Cela complique énormément la mesure.
Adam a mentionné plus tôt les fichiers au niveau des logs. Pour que ces fichiers aient un réel impact ou une vraie utilité, il faut pouvoir les relier à un point de sortie concret. Et si nous n’avons pas les identifiants nécessaires pour le faire, c’est tout simplement impossible. Nous avons besoin de meilleures solutions de mesure capables de combler ce fossé.
Quel est le changement majeur que vous anticipez dans les 12 prochains mois ?
Sally Lee : L’attention va de plus en plus se tourner vers le streaming et la TV connectée, avec des méthodes de ciblage et de mesure plus efficaces. Nous avons exploré le ciblage contextuel dans l’univers de la TV connectée. Je pense que, dans l’ensemble, l’industrie n’a pas encore atteint les objectifs souhaités à ce sujet. Il reste encore beaucoup de place pour l’innovation dans ce domaine.
Adam Heimlich : Je pense qu’il s’agit du sell-side decisioning, même si je sors de mon domaine d’expertise. Je vends des technologies avancées depuis six ans, avec un réel focus sur les acheteurs. Mais aujourd’hui, je me rends compte que je les vends davantage côté vendeur. L’intérêt pour l’adoption de technologies avancées est plus marqué côté vendeur.
« Cela va entraîner un grand retour des éditeurs qui osent tenter l’aventure et proposent une prise de décision plus avancée pour leurs acheteurs. »
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