Nous avons couvert les données de première partie de l’éditeur, les données de première partie de l’annonceur et les données de deuxième partie, mais il existe encore un autre type de données clé: les données tierces.
Les données de tiers sont toutes les informations collectées par une entité qui n’a pas de relation directe avec l’utilisateur sur lequel les données sont collectées. Souvent, les données de tiers sont collectées à partir de divers sites Web et plates-formes et sont ensuite agrégées par un fournisseur de données tiers tel qu’un DMP.
En agrégeant les données d’une variété de propriétés disparates, les DMP sont en mesure de créer des profils d’audience complets. Ces profils contiennent des informations sur les interactions et les comportements Web des utilisateurs, qui sont ensuite utilisés pour catégoriser les utilisateurs en segments particuliers, tels que les conducteurs d’automobiles ou les amateurs de sport.
Par exemple
Un utilisateur peut visiter un site Web sportif et sélectionner son équipe favorite. Ils peuvent ensuite accéder à un blog de passionnés d’automobile et enfin remplir une demande de carte de crédit sur un site bancaire. Le site sportif ne sait pas nécessairement que l’utilisateur aime les voitures de luxe ou a un revenu élevé. Contrairement au site de sport, le fournisseur de données n’a pas de relation directe avec l’utilisateur, mais étant donné que le fournisseur collecte des données de l’utilisateur lorsqu’il parcourt le Web, et pas seulement sur une propriété individuelle, il peut former une vue plus complète de cet utilisateur.
Quels sont les avantages ?
Les données tierces fournissent un éventail d’informations qui ne peuvent pas être appariées par une entité individuelle. Alors que les données de première partie sont généralement considérées comme les plus précieuses car elles sont gratuites et développées de manière déterministe, elles ne peuvent tout simplement pas correspondre à l’étendue et à l’échelle des données tierces modélisées de manière probabiliste. Bien qu’un éditeur individuel puisse avoir des connaissances hautement spécialisées sur un utilisateur à partir des interactions sur son site, étant donné que la plupart des sites ont un contenu ou des produits spécifiques qui attirent les utilisateurs, il est probable qu’ils ne sauront pas grand-chose sur le reste du profil d’utilisateur.
De plus, ces fournisseurs de données tiers distillent les données en segments d’audience ciblables, supprimant ainsi les analyses que l’annonceur aurait pu avoir besoin d’effectuer autrement.
Les données de tiers et les données d’audience en général aident à abandonner l’utilisation du contenu comme proxy, permettant aux annonceurs d’acheter des segments d’audience en fonction de caractéristiques clés.
Le ciblage d’audience présente également des avantages pour les consommateurs. De nombreuses études ont montré que les consommateurs préfèrent souvent la publicité personnalisée, tant qu’elle ne dépasse pas et n’envahit pas leur vie privée. Une étude bien connue, menée par Adlucent, a révélé que 71% des consommateurs préfèrent des publicités adaptées à leurs habitudes d’achat. Il est intuitif que les consommateurs s’engagent davantage avec des publicités qui ont du sens pour eux. En fait, une étude de Nielsen a révélé que 78% des répondants ont déclaré avoir découvert un nouveau produit à partir d’une publicité télévisée ou Internet, contre seulement 56% qui l’ont découvert auprès d’amis ou de la famille.
Comment les données sont-elles vendues et activées ?
Les fournisseurs de données vendent ces données agrégées et anonymisées aux annonceurs pour faciliter les achats d’annonces ciblées, permettant aux annonceurs de cibler et d’adapter les annonces pour engager efficacement ces audiences particulières. Ces offres groupées sont généralement vendues sur une base CPM dans l’espoir qu’un public plus ciblé et engagé en vaut le coût supplémentaire, car l’annonce pourrait autrement être exposée à des publics non intéressés par l’achat.
Par exemple
Une marque de voitures de luxe pourrait vouloir cibler les acheteurs de voitures sur le marché – les particuliers avec des baux expirant ou des voitures anciennes — qui gagnent plus de 80 000 $ par an. Bien que le CPM augmentera pour tenir compte du coût de ce ciblage et que l’échelle globale diminuera, l’annonceur est beaucoup plus susceptible d’atteindre de vrais clients potentiels.
Historiquement, ces données étaient ciblables au niveau de la plate-forme côté demande (DSP). Les DSP s’intégreraient aux DMP pour mettre ces options de ciblage à la disposition des traders sur leurs plateformes et de leurs clients publicitaires. Cependant, avec l’augmentation des transactions sur le marché privé à plus de 50% de toutes les dépenses programmatiques en 2020, il y a une pression croissante pour déplacer le ciblage des données du côté de la plate-forme d’offre (SSP) de la transaction, car les SSP ont une plus grande visibilité sur l’inventaire de leurs clients éditeurs. Ceci est particulièrement utile pour cibler l’inventaire premium des éditeurs qui ne sont à l’aise que de rendre leur inventaire disponible par programmation sur des marchés privés lorsqu’il est protégé par des services tels que Audience Lock.
De plus, les éditeurs commencent à utiliser des données tierces pour renforcer leurs propres données de première partie avec des informations d’audience complémentaires ou simplement pour ajouter de la valeur à leur inventaire sans données de première partie.
Par exemple
Un éditeur qui gère un site de passionnés de l’automobile peut avoir des informations spécialisées sur les intérêts des voitures à partir des connexions et des profils de ses utilisateurs. Cet éditeur pourrait améliorer l’échelle qu’il offre aux annonceurs en combinant les informations de leurs utilisateurs propriétaires – construites à partir d’utilisateurs qui ont sélectionné des voitures de luxe dans leur profil « favoris” ou en cliquant sur un certain nombre d’articles — avec les données de tiers de voitures à revenu élevé sur le marché de l’exemple ci—dessus. L’éditeur pourrait ensuite activer ces données pour les annonceurs sur l’ensemble de leur empreinte de sites, y compris sur du contenu non lié à l’auto.
Chez SpotX, nos éditeurs les plus performants reçoivent souvent le double du CPM pour les campagnes à couches de données que pour ceux qui n’en ont pas. Les annonceurs sont heureux parce qu’ils atteignent les audiences qu’ils veulent cibler dans des environnements premium et sûrs pour la marque et nos éditeurs sont heureux parce que leurs CPM sont si élevés.
Quels sont les risques ?
Comme nous l’avons partagé dans notre article de blog what are cookies…, les données de tiers de bureau et de web mobile sont actuellement collectées principalement à l’aide de cookies. Vous avez peut-être lu que tous les principaux navigateurs prévoient d’arrêter les cookies tiers. Bien que ce changement de paradigme ne nuise pas au processus de création d’audience des environnements CTV ou in-app, qui utilisent principalement des identifiants d’appareils persistants pour créer des audiences, il aura probablement un impact sur le Web de bureau et mobile. Sans cookies, comment les différentes parties interconnectées de la chaîne d’approvisionnement ad tech synchroniseront-elles les audiences ? Il existe un certain nombre de solutions potentielles à l’étape de la conception préliminaire pour aider à résoudre cette énigme à l’échelle de l’industrie. Cependant, aucun ne semble être la solution miracle et aucun n’est prêt à distance pour les heures de grande écoute. Consultez notre article de blog sur la disparition des cookies tiers pour en savoir plus.
En savoir plus sur les données d’audience
Maintenant que nous avons couvert les différentes parties impliquées dans le processus de collecte de données et les différents types de données, nous sommes prêts à obtenir plus de précision. Si vous avez trouvé ce sujet intéressant, je vous recommande de lire cet article pour en savoir plus sur les méthodes probabilistes et déterministes d’identification du public et les avantages de chacune.