Comprendre l’IA et le machine learning dans la publicité
Le machine learning et l’intelligence artificielle, ou IA, sont devenus des termes à la mode, en particulier dans la publicité. Bien qu’ils soient parfois utilisés de manière interchangeable, ils ont des significations et des applications distinctes pour notre industrie. Tout d’abord, comprenons ce que ces termes signifient. L’IA est un concept général qui fait référence aux ordinateurs effectuant des tâches habituellement réservées à l’intelligence humaine : reconnaître une voix, trier des données, comprendre le langage, ou encore prendre des décisions. Le machine learning, ou ML, est une branche de l’IA. C’est une technologie qui permet aux machines d’apprendre par elles-mêmes, à partir de données, sans qu’on ait besoin de leur donner des instructions détaillées à chaque étape.
Le machine learning repose sur des algorithmes ou des ensembles d’instructions, conçus pour analyser d’énormes volumes de données, reconnaître des modèles, et de prendre des décisions basées sur ces modèles.
Comment ça fonctionne ?
Imaginez que vous appreniez à une machine à déterminer si un chien se trouve sur une image. Au début, vous fournissez plein d’images étiquetées, certaines avec des chiens et d’autres sans. L’algorithme va repérer ce qui revient souvent dans les photos avec chiens : formes, couleurs, textures.
Plus l’algorithme est exposé à des données au cours de son apprentissage, plus il devient intelligent. Dans le cas présent, plus l’algorithme traite d’images, plus il devient apte à reconnaître les chiens, même dans des situations qu’il n’a jamais vues auparavant, comme un chien portant un chapeau.
C’est la raison pour laquelle le machine learning représente une opportunité si importante dans le domaine de la publicité digitale. Car la technologie publicitaire alimente l’open internet, elle traite une quantité massive de données. Chez Index Exchange, à nous seuls, on traite environ deux pétaoctets de données par jour. C’est l’équivalent des données générées par une personne regardant Netflix en streaming en HD sans interruption pendant 80 ans, à peu près.
Pourquoi le machine learning est important dans la publicité programmatique
Sans le machine learning, les plateformes ad tech, ainsi que les propriétaires de médias et les marketeurs qui leur font confiance, sont limités dans le volume de données qu’ils peuvent exploiter et analyser rapidement. Dans un processus d’enchères programmatiques typique, cette masse de données est déversé comme une lance à incendie laissant le spécialiste du marketing tenter d’attraper ce qu’il peut, manquant souvent des informations précieuses. Imaginez que cette capacité soit de la taille d’un dé à coudre, comparée à une quantité de données de la taille d’un océan. Le machine learning offre une nouvelle capacité d’analyser ce flux de données en continu, de l’enrichir avec les datas des campagnes et de cibler plus intelligemment et plus efficacement la bonne audience, au bon endroit, au bon moment, avec le bon message.
Plus les algorithmes reçoivent de données de taux de clics, de conversions, de comportements des consommateurs, plus ils deviennent performants pour diffuser des messages pertinents et efficaces.
Le rôle croissant du machine learning dans la publicité
Le machine learning fait partie de l’écosystème évolutif de la publicité programmatique depuis des années. Par exemple, il a été utilisé pour créer des algorithmes d’enchères pour les marketeurs pour optimiser les flux ou encore alimenter des stratégies de curation.
Les progrès technologiques et les capacités informatique ouvrent de nouvelles perspectives, potentiellement transformatrices. C’est pour ça qu’on en parle autant aujourd’hui. Ce potentiel est d’autant plus précieux aujourd’hui que l’industrie est confrontée à une perte de signal, comme les restrictions sur l’utilisation des cookies tiers et autres identifiants. Les algorithmes peuvent trouver efficacement des opportunités plus performantes, aidant les marketeurs à optimiser leurs budgets, à obtenir de meilleurs résultats, et offrir de meilleures expériences aux consommateurs.
Traditionnellement, les algorithmes de machine learning ont été appliqués du côté achat de l’écosystème au sein du DSP. Aujourd’hui, on assiste à une évolution significative de l’application du machine learning du côté vente, via les SSP. Cette évolution fait passer la prise de décision d’un processus réactif à un processus proactif et permet d’atteindre de nouveaux niveaux d’efficacité et de précision.
Par nature, les SSP ont une vision complète des requêtes publicitaires émanant des éditeurs qu’ils accompagnent, ce qui est représentatif de l’open internet. En formant des modèles à cette échelle, le machine learning peut transformer de vastes quantités de données en renseignements exploitables avant même qu’un bid ne soit placé, permettant aux marketeurs d’anticiper les performances et de prendre des décisions plus judicieuses plus tôt dans la chaîne d’approvisionnement.
Considérons ce que cela signifie dans le cas de la curation alimentée par machine learning. L’activation de signaux d’audience rares sur l’ensemble de l’open internet permet de trouver plus facilement des opportunités compatibles et d’atteindre une plus grande portée. Les campagnes peuvent être optimisées avant même d’atteindre le DSP, où elles peuvent être encore améliorées.
Une autre opportunité vient de la façon dont les progrès des capacités de machine learning et de l’efficacité informatique permettent aux entreprises de prendre le contrôle de leurs données et de leurs actifs uniques afin de générer plus de valeur pour leurs activités. Plutôt que de s’appuyer sur des algorithmes prêts à l’emploi les entreprises peuvent désormais personnaliser entièrement sur la base de leurs données uniques et de les activer du côté vente, menant à une amélioration des performances et de l’efficacité.
Les avantages du machine learning dans la publicité
L’exploitation de la puissance du machine learning à la fois du côté de l’achat et du côté de la vente crée davantage d’opportunités d’optimisation. Cela garantit de meilleurs résultats pour tous les acteurs de l’écosystème.
Ces avantages peuvent inclure :
• Une plus grande efficacité avec moins de bid requests gaspillées;
• Une meilleure performance et un ROI plus élevé pour les marketeurs, et plus de revenus pour les propriétaires de médias;
• des gains en termes de durabilité grâce à la réduction de la puissance de calcul et de l’empreinte carbone;
• des expériences de consommation plus pertinentes, garantissant que la publicité continue à financer l’accès à l’open internet et aux médias gratuits
Le machine learning transforme déjà la publicité telle que nous la connaissons. Alors qu’elle continue d’évoluer, nous avons le pouvoir de créer des stratégies publicitaires plus intelligentes, plus durables et plus efficaces dont tout le monde bénéficiera.
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