La stratégies d'identification pour une personnalisation avancée : cookies, méthodes probabilistes, et ID Universel

La stratégies d'identification pour une personnalisation avancée : cookies, méthodes probabilistes, et ID Universel

Les points clés

Découvrez comment l'identification en ligne fonctionne, des fichiers locaux aux cookies étendus, en passant par l'utilisation astucieuse des statistiques. Explorez aussi comment les identifiants partagés offrent une vue unifiée. Une exploration essentielle pour comprendre l'essentiel de l'identification en publicité numérique.

Introduction

Dans le domaine en constante évolution de la publicité numérique, l'utilisation des identifiants, ou "IDs", représente une facette cruciale de la personnalisation et du ciblage publicitaire.

Ces identifiants prennent deux formes principales :

  • d'une part, ils peuvent être des données permettant d'identifier un utilisateur, comme une adresse e-mail.
  • et d'autre part, ils sont utilisés dans des solutions de ciblage spécifiques.

Cette dualité d'approche offre aux annonceurs une gamme d'outils pour interagir de manière plus ciblée et personnalisée avec leur audience, tout en naviguant dans un paysage complexe de vie privée et de conformité réglementaire.

Dans ce contexte, nous explorerons diverses méthodes de ciblage utilisant des IDs, de l'utilisation des cookies First party pour améliorer l'expérience utilisateur sur un site web spécifique, aux cookies First party en cross domain qui élargissent cette personnalisation à plusieurs domaines.
Nous examinerons également les méthodes probabilistes qui utilisent des données comportementales pour créer des profils d'utilisateurs, ainsi que le concept d'ID universel, qui vise à fournir une vue cohérente de l'utilisateur sur différents canaux et appareils.

Chacune de ces approches présente des avantages et des inconvénients uniques en termes de précision de ciblage, de maîtrise de la pression publicitaire et de défis en matière de consentement utilisateur et d'interopérabilité des plateformes. Cette exploration offre un aperçu complet des stratégies actuelles de ciblage par ID et de leur impact potentiel sur l'expérience utilisateur et la publicité en ligne.

Le fonctionnement du ciblage par ID

Le ciblage par ID représente une méthode sophistiquée de publicité en ligne, où divers types d'identifiants sont utilisés pour offrir une expérience publicitaire personnalisée et ciblée. Ce processus implique plusieurs techniques et technologies, chacune avec ses spécificités.

L'utilisation d'identifiants, abrégés sous le terme "ID", se réfère à deux concepts distincts :

  • D'une part, la catégorie de données permettant d'identifier un utilisateur, telle qu'une adresse e-mail, 
  • Et d'autre part, la catégorie de solutions exploitant ces données pour un ciblage spécifique.

Cookie first party : 

Les cookies first party sont des données stockées localement par le navigateur de l'utilisateur, émis par le site web qu'il visite. Ces cookies permettent au site de reconnaître l'utilisateur lors de ses visites ultérieures, facilitant ainsi la personnalisation de l'expérience en mémorisant des éléments tels que les préférences de langue, les paramètres d'affichage, ou les articles ajoutés au panier.

Ces cookies First party constituent une méthode courante de collecte d'informations pseudonymisées. Ces petits fichiers textes sont générés et stockés par le navigateur de l'utilisateur lorsqu'il visite un site particulier et permettent à l'éditeur de conserver des données de personnalisation et de session. Ces cookies facilitent la reconnaissance de chaque internaute lors de ses futures visites, favorisant ainsi la personnalisation des contenus en fonction de ses préférences et de ses comportements de navigation. 

Par exemple, imaginons qu'un utilisateur personnalise les paramètres de thème sombre sur un site de médias d'actualités. Grâce aux cookies first party, le site enregistrera ces préférences. Lorsque l'utilisateur reviendra sur le site ultérieurement, le thème sombre sera automatiquement appliqué en fonction des données stockées dans les cookies First party, offrant ainsi une expérience personnalisée et cohérente. 

Cookies first party en cross domain : 

Les cookies first party en cross domain sont des fichiers générés par le site web visité, mais conçus pour fonctionner sur différents noms de domaine appartenant au même éditeur ou à la même entreprise. Ils facilitent la continuité de l'expérience utilisateur d'un domaine à un autre, permettant à l'éditeur de mieux appréhender le parcours complet de l'utilisateur à travers ses différentes propriétés en ligne.

L'évolution des cookies First party vers une utilisation cross domain offre une continuité d'expérience utilisateur, même à travers différents noms de domaine, qu'ils soient détenus par le même éditeur ou non. Cette approche, telle que celle proposée par First en France, vise à étendre la portée des données collectées, améliorant ainsi la compréhension du comportement de l'utilisateur sur l'ensemble de son parcours en ligne.

Par exemple, un groupe de médias possédant plusieurs sites peut utiliser des cookies First party pour suivre le comportement d'un utilisateur sur l'ensemble de ses propriétés en ligne. Cela permet de mieux comprendre les intérêts de l'utilisateur et d'ajuster les contenus publicitaires en conséquence, même s'il navigue d'un site à un autre.

Méthodes Probabilistes :

Les méthodes probabilistes reposent sur des modèles statistiques pour déduire des informations sur un utilisateur, souvent à partir de données non directement liées à son identité. Le fingerprinting, par exemple, analyse des caractéristiques telles que la résolution de l'écran, le navigateur utilisé, et d'autres paramètres uniques pour créer un "empreinte digitale" de l'utilisateur. En observant les schémas comportementaux associés à cette empreinte, les annonceurs peuvent anticiper les préférences de l'utilisateur.

Par exemple, si un utilisateur consulte fréquemment des critiques de films, les annonces pourraient être axées sur des sorties cinématographiques.

 

ID universel :

L'ID universel vise à créer une cohérence dans l'identification de l'utilisateur sur plusieurs plates-formes et canaux. Par exemple, un identifiant publicitaire lié au terminal (device ID) permet de suivre un utilisateur à travers ses différents appareils. Une initiative telle que Trustpid, élaborée par les opérateurs téléphoniques, utilise des identifiants mutualisés, hachés et cryptés, pour générer des identifiants uniques. Cela offre une vision plus holistique de l'utilisateur, permettant une personnalisation plus fine des contenus. 

Certainement, en plus de Trustpid, il existe plusieurs autres acteurs et initiatives clés dans le domaine de l'ID universel, chacun contribuant à la création d'un environnement publicitaire plus intégré et cohérent. Voici quelques exemples notables :

Trustpid :

  • Trustpid est une initiative qui se concentre sur la création d'identifiants universels pour les utilisateurs, en s'appuyant sur la collaboration des opérateurs téléphoniques. Cette solution utilise des identifiants mutualisés, hachés et cryptés pour créer des profils uniques d'utilisateurs. Elle permet une identification transversale sur différents appareils et plateformes, tout en veillant à la protection des données personnelles. Trustpid offre ainsi aux annonceurs une vision holistique de l'utilisateur, facilitant un ciblage précis et respectueux de la vie privée.

The Trade Desk avec Unified ID 2.0 :

  • Unified ID 2.0, développé par The Trade Desk, est une initiative collaborative visant à créer un identifiant universel ouvert et interoperable pour les utilisateurs d'Internet. Ce système utilise des informations de connexion consensuelles pour générer un identifiant unique, offrant ainsi une alternative transparente et respectueuse de la vie privée aux cookies tiers.

LiveRamp avec IdentityLink :

  • LiveRamp offre IdentityLink, une plateforme qui permet de connecter des données de consommateurs à travers différents appareils et canaux. Cette solution aide les marques à créer un profil unifié de l'utilisateur, facilitant un ciblage publicitaire précis et personnalisé.

ID5 :

  • ID5 est conçu pour offrir une solution d'identification alternative dans un environnement sans cookies tiers. Cette plateforme fournit un identifiant unique pour chaque utilisateur, permettant ainsi un ciblage et une mesure efficaces dans l'écosystème publicitaire programmatique.

NetID :

  • NetID, largement adopté en Allemagne, est une solution d'ID universel développée par l'European NetID Foundation. Elle vise à fournir une identification cohérente des utilisateurs à travers différents sites et services en ligne, tout en respectant les normes strictes de protection des données de l'UE.

Zeotap avec ID+ :

  • Zeotap propose ID+, une initiative visant à créer un identifiant universel pour le ciblage publicitaire. Cette solution se concentre sur la consolidation des données de première partie pour offrir une vision unifiée des consommateurs, tout en respectant leur vie privée.

Ces acteurs et initiatives de l'ID universel jouent un rôle crucial dans l'évolution de l'industrie publicitaire, en offrant des solutions qui répondent aux besoins de personnalisation des annonceurs tout en respectant les préoccupations de confidentialité des utilisateurs. Chacun apporte sa propre technologie et approche pour relever les défis du ciblage dans un monde post-cookie.

➕ Les avantages :

  • Précision du ciblage : Les solutions basées sur des ID offrent une précision accrue, permettant une personnalisation plus fine des contenus en fonction des préférences individuelles.
  • Maitrise de la pression publicitaire : En ayant un meilleur contrôle sur la fréquence et l'intensité des publicités, les éditeurs évitent une sur-sollicitation, améliorant ainsi l'expérience utilisateur.

➖ Inconvénients : 

  • Pas d’interopérabilité : La fragmentation des solutions d'ID peut entraver l'échange d'informations entre plateformes, limitant la vision globale de l'utilisateur.
  • Difficulté à obtenir le consentement des utilisateurs : La collecte d'informations via des ID peut rencontrer des défis liés à l'obtention du consentement des utilisateurs, soulignant des préoccupations liées à la confidentialité et à la transparence dans l'utilisation des données. Ces défis sont amplifiés dans un environnement où les utilisateurs sont de plus en plus conscients de la protection de leur vie privée.

Conclusion

Le ciblage par ID représente une approche diversifiée et sophistiquée pour personnaliser l'expérience utilisateur. Des cookies First party assurant la continuité sur un site, aux méthodes probabilistes offrant une personnalisation basée sur des tendances, en passant par l'efficacité de l'ID universel à offrir une vue cohérente sur différents canaux, ces stratégies ouvrent de nouvelles perspectives pour les éditeurs.

En complément de cet article, retrouvez les alternatives au ciblage par ID:

🔗 Comprendre le ciblage contextuel

🔗 Appréhender le fonctionnement du ciblage par cohorte

🔗 Les perspectives du ciblage par cookie tiers

À lire aussi

Ciblage Contextuel avec Qwarry

Le ciblage contextuel

Le ciblage contextuel, c'est : une analyse précise des sujets et du langage pour des publicités plus pertinentes, une analyse multimédia pour une personnalisation des publicités en fonction du contenu visuel et auditif, une meilleure comprendre des mots et du contexte pour des publicités plus précises et authentiques.

Le ciblage par cookie tiers avec Qwarry

Le ciblage par cookie tiers dans la publicité en ligne : pratiques et perspectives

Les cookies tiers permettent un ciblage publicitaire personnalisé basé sur le comportement des utilisateurs sur divers sites.
Ils fournissent une personnalisation et un retargeting efficaces, mais soulèvent des inquiétudes en matière de vie privée.
Les réglementations comme le RGPD et les changements dans les navigateurs web redéfinissent l'utilisation des cookies tiers.
L'industrie publicitaire doit s'adapter en trouvant un équilibre entre ciblage précis et respect de la vie privée des utilisateurs.

Mesure, analyse et attribution avec Qwarry

Mesurer, analyser et comprendre l'attribution

La publicité numérique se transforme face au déclin des cookies tiers, motivé par des préoccupations de confidentialité et les réglementations telles que le RGPD. Toutefois, l'attribution basée sur les cookies reste cruciale, stimulant l'exploration d'alternatives comme les données first-party et le ciblage contextuel. Cet article explore l'essor de l'intelligence artificielle, redéfinissant les stratégies publicitaires pour une adaptation dynamique. La transition vers des méthodes transparentes et respectueuses de la vie privée demeure au cœur de cette évolution rapide.

Nos derniers articles