In today’s crowded programmatic advertising world, traditional methods ofad operationsare no longer sufficient. Publishers and advertisers face growing challenges: excessive inventory, shifting consumer behaviours, and performance metrics that often remain unclear. Conventional techniques, such as grouping inventory by broad categories or relying on static, manual processes, have become outdated. In response, data‑driven curation has emerged as a modern, actionable solution to improve ad performance and yield.
Cet article explique comment l’exploitation des données propriétaires, des informations très détaillées sur l’audience et des analyses avancées peut aider à optimiser la qualité de l’inventaire et à générer de meilleurs résultats de campagne.
1. Comprendre la curation basée sur les données
La curation basée sur les données consiste à utiliser des sources de données fiables et des outils d'analyse pour filtrer un vaste inventaire, permettant ainsi aux éditeurs et aux annonceurs de créer des packages publicitaires ciblés. Contrairement à la curation d'inventaire traditionnelle, qui repose souvent sur le regroupement manuel du contenu ou l'utilisation de catégories larges définies par l'éditeur, la curation basée sur les données exploite des données first-party, des analyses d'audience en temps réel et des analyses avancées pour prendre des décisions plus éclairées à chaque étape du processus. Elle se concentre sur l'identification du meilleur inventaire en fonction d'indicateurs de performance mesurables, tels que la visibilité, l'engagement et le potentiel de conversion.
La curation basée sur les données utilise des données first-party que les éditeurs collectent directement à partir des interactions des utilisateurs sur leurs sites ou applications. Elle intègre de multiples points de données, tels que des signaux comportementaux et des données démographiques, garantissant que chaque package de curation repose sur des indicateurs de performance mesurables. Les avancées technologiques, telles que des plateformes d'agrégation de données plus rapides et des moteurs d'analyse performants, ont rendu ces approches viables et évolutives. Elles ont transformé le processus de sélection d'inventaire, passant d'une tâche statique et ponctuelle à un processus continu qui s'adapte aux changements de comportement du public et aux conditions du marché.
Curation traditionnelle ou basée sur les données
La curation traditionnelle ou contextuelle consiste à regrouper des sites web ou du contenu en fonction de leur qualité perçue ou de leurs relations avec les éditeurs. Cette méthode offre une vue statique qui ne s'adapte pas aux performances en temps réel et ne prend pas en compte les données comportementales de l'audience. En revanche, la curation basée sur les données crée un moteur de décision dynamique qui utilise des données en temps réel. Alors que les anciennes approches se contentaient de classer les sites par grands thèmes, les méthodes modernes incluent des facteurs tels que la fréquence de rafraîchissement, les scores de visibilité et la pertinence contextuelle, qui contribuent tous à une meilleure compréhension de la valeur publicitaire. Par exemple, plutôt que de simplement placer une publicité sur un site web sportif, les méthodes basées sur les données déterminent les pages ou sections spécifiques qui génèrent une visibilité et un engagement accrus.
Furthermore, modern data‑driven techniques incorporate tools that allow for real‑time optimisation. Integration with platforms, such asGoogle Ad Manager(previously known asDoubleClick For Publishers), along with tools that supportkey‑value targeting, means that curated deals can be optimised in real time. This integrated approach provides a more detailed picture of inventory quality and ensures that ad placements remain aligned with both audience behaviour and advertiser goals.
Rôle des données first-party, des informations sur l'audience et des analyses avancées
Au cœur de la curation axée sur les données se trouvent les données first-party, collectées directement à partir des interactions des utilisateurs. Ces données étant obtenues directement, elles sont souvent plus fiables et plus actuelles que celles provenant de sources tierces. Elles permettent aux éditeurs de créer des segments d'audience personnalisés qui reflètent les comportements et préférences authentiques des utilisateurs.
Des analyses avancées, incluant l'apprentissage automatique et les algorithmes d'IA, traitent ensuite ces données pour en extraire des informations exploitables. Ces outils surveillent en permanence les performances, ajustent les paramètres de segmentation et affinent les critères de ciblage afin de garantir que chaque impression publicitaire atteigne la bonne audience. Il en résulte un processus de curation à la fois proactif et adaptatif, capable de s'adapter aux changements de comportement de l'audience et aux conditions du marché.
2. Exploiter les informations sur l'audience pour des performances publicitaires supérieures
Importance de la segmentation granulaire de l'audience
La segmentation de l'audience est essentielle au succès de la curation basée sur les données. En décomposant une large audience en groupes plus petits et détaillés, les éditeurs et les annonceurs peuvent proposer des expériences publicitaires plus pertinentes et engageantes. La segmentation granulaire va au-delà de l'âge, du sexe ou de la localisation ; elle implique de comprendre le comportement des utilisateurs, leurs préférences et le contexte dans lequel ils consomment le contenu.
Par exemple, sur un site web dédié au lifestyle, un groupe d'utilisateurs peut s'intéresser davantage au contenu fitness, tandis qu'un autre s'intéressera davantage à la décoration intérieure. La curation basée sur les données permet d'identifier ces différences et aux annonceurs de personnaliser leurs messages en conséquence. Cette segmentation détaillée se traduit par un meilleur ciblage, des taux de clics (CTR) plus élevés et de meilleures performances des campagnes.
Méthodes de collecte et d'analyse des données d'audience
Il existe plusieurs méthodes pour collecter et analyser les données nécessaires à une segmentation détaillée de l'audience. Parmi les principales méthodes, on peut citer :
- Behavioural Data Analysis:Tracking user interactions, such as page views, clicks, and time spent on pages, to understand user interests and engagement patterns.
- Demographic Insights:Using first‑party data to categorise users by age, gender, income level, or location, which forms the basis for further segmentation.
- Advanced Analytics:Utilising platforms that aggregate these data points and apply machine learning algorithms to identify patterns and forecast performance trends.
Exemples concrets
The music streaming giantSpotify utilises machine learning algorithmsto analyse user listening habits, search queries, and playlist compositions. This data informs personalised recommendations, such as the "Discover Weekly" playlist, which curates songs based on individual user preferences. This personalised approach has significantly boosted user engagement and retention.
Employing data-driven real-time strategies, Netflix personalises and targets content recommendations. Notably,80% of Netflix contentis suggested by its AI-based personalised recommendations, tailoring suggestions to individual viewing habits and preferences.
3. Impact sur les performances et la monétisation des publicités
Améliorer les indicateurs de performance des publicités
La curation basée sur les données a un impact significatif sur les principaux indicateurs de performance des publicités. En affinant la sélection de l'inventaire grâce à l'analyse des données, les éditeurs peuvent garantir que les publicités sont diffusées dans des environnements à forte visibilité. Lorsque l'inventaire est sélectionné sur la base de données précises et en temps réel, la probabilité qu'une publicité soit vue par une audience pertinente augmente considérablement.
- Viewabilityis often the first metric to improve. Ads that are displayed in premium placements, determined through data‑driven insights, tend to have much higher viewability scores.
- CTRsalso see an increase as a result of more precise targeting. When ads are tailored to the interests and behaviours of a well‑defined audience segment, users are more likely to interact with them, increasing CTRs and overall engagement levels.
- Conversion ratesbenefit from the closer alignment of ad content with user intent. When ad campaigns are supported by granular data and real‑time analytics, the ad messaging is better matched to the needs of the target audience, resulting in improved conversions.
Avantages financiers
Les avantages financiers de la curation basée sur les données sont considérables. Pour les éditeurs, cette approche peut générer des coûts par mille impressions (CPM) plus élevés. Les annonceurs sont prêts à payer plus cher pour des placements publicitaires s'appuyant sur des données d'audience fiables et de haute qualité, car ces placements ont tendance à offrir de meilleures performances.
De plus, en optimisant leur inventaire grâce à des méthodes basées sur les données, les éditeurs constatent une amélioration globale de leur rendement. Plutôt que de s'appuyer uniquement sur des offres globales et ouvertes, ils peuvent regrouper leur inventaire premium dans des offres soigneusement sélectionnées, affichant des performances supérieures. Ce rendement accru se traduit par une augmentation des revenus et une stratégie de monétisation plus durable. Pour les annonceurs, un ciblage optimisé réduit le gaspillage d'impressions. Lorsque les publicités atteignent la bonne audience, chaque dollar investi est utilisé plus efficacement, ce qui se traduit par un meilleur retour sur investissement publicitaire (ROAS).
Études de cas
L’efficacité de la curation basée sur les données peut être constatée dans des applications concrètes dans divers secteurs.
1. Yum Brands’s AI-Driven Marketing:Yum Brands (parent company of Taco Bell, Pizza Hut, and KFC) leveraged AI and data analytics to personalise ad delivery across digital channels. By curating audience segments based on behavioural data - such as purchase history and preferred ordering times - they increased customer engagement and reduced churn. This data-driven approach ensured that ads were served to the right customers at the optimal moment, leading to better campaign performance.
Source: WSJ
2. Omnicom and Interpublic's Data-Driven Ad Strategy:The recent $30 billion merger between Omnicom Group and Interpublic Group highlights how agencies are shifting toward data-driven curation. Instead of relying solely on broad, traditional ad buys, the merged entity focuses on using AI, programmatic automation, and audience insights to curate premium ad placements. By prioritising data over mass-market approaches, they are redefining monetisation strategies for major brands.
Source: WSJ
3. Osphere Digital’s Personalised Ad Targeting:Osphere Digital employed data-driven curation for a mid-sized home décor e-commerce brand, using historical purchase data, behavioural analytics, and contextual signals to curate high-value customer segments. The result? A 30% increase in email open rates, a 25% improvement in click-through rates, and a 20% boost in conversion rates. By curating ad inventory based on deep audience insights, they maximised the efficiency of eachad placement.
Source: Moyen
4. Stratégies pratiques pour la mise en œuvre d'une curation axée sur les données
Pour réussir à adopter la curation basée sur les données, les éditeurs et les annonceurs doivent suivre une approche structurée, étape par étape. Voici les étapes à suivre pour adopter efficacement cette stratégie.
Investissez dans des outils robustes de collecte et d'analyse de données
The foundation of data‑driven curation is strong data infrastructure. Publishers should evaluate their current data collection systems and upgrade them as necessary. Tools such as advanced ad servers and analytics platforms such asGoogle Ad Manager 360(including theGoogle MCMfeature) andGoogle PPIDenable the collection of detailed first‑party data. These tools not only capture user interactions but also provide the means to analyse data in real time.
In addition to ad servers and analytics platforms, consider adopting a Customer Data Platform (CDP) orData Management Platform(DMP). A CDP combines all your first-party data, like site visits, purchases, and newsletter sign-ups, into unified user profiles that help improve personalisation. A DMP, on the other hand, organises anonymised third-party data segments, which can extend your audience reach across different platforms. For markets where opt-in consent is required, implement aConsent Management Platform(CMP). A CMP displays clear consent banners, logs each user’s preferences, and securely stores consent records. This helps ensure compliance with data privacy regulations like GDPR and CCPA while keeping your targeting data accurate and reliable.
Collaborez avec des plateformes technologiques qui prennent en charge les informations sur l'audience
In cases where in‑house capabilities may be limited, partnering with external technology platforms can offer a significant advantage. Many modern SSPs andad techproviders now offer integrated curation platforms that support key‑value targeting and real‑time data processing. These partnerships can help with the integration of different data sources and improve overall targeting precision.
To gain deeper insights into your audience, explore measurement tools like Quantcast Measure and SQREEM. Quantcast Measure helps you understand visitor behaviour, such as page views,time spent on siteand navigation patterns, and turns that into demographic and interest-based insights. SQREEM, on the other hand, uses AI to analyse anonymous behavioural data across the open web. It identifies intent signals and audience patterns without cookies or personal identifiers, making it effective in privacy-first environments. By adding these tools to your current analytics mix, you get a more complete view of your audience and can refine your curated deals based on what truly drives performance.
Développer une expertise interne ou faire appel à des spécialistes externes
Il est crucial de constituer une équipe experte en analyse de données et en publicité programmatique. Que ce soit par le recrutement de talents internes ou par le recours à des spécialistes externes, l'accès à des professionnels maîtrisant les stratégies data-driven est essentiel à la réussite de leur mise en œuvre. Ces experts peuvent vous aider à interpréter des ensembles de données complexes, à identifier les tendances et à optimiser vos campagnes en conséquence.
Publift Media is one such partner that can help publishers analyse and curate their audience into packages that can be sold to advertisers. In 2024, Publift publishers have seenCPMuplifts as high as 660% when they have participated in curated deals.
Tester et itérer des packages organisés en fonction des indicateurs de performance
Des tests continus sont essentiels. Commencez par des campagnes pilotes comparant les offres d'inventaire sélectionnées aux modèles traditionnels. Surveillez les indicateurs de performance, tels que la visibilité, le CTR, les taux de conversion et le CPM. Utilisez ces informations pour itérer et affiner vos offres sélectionnées. Un processus de test basé sur les données garantira l'évolution de votre stratégie en fonction des comportements de votre audience et des tendances du marché.
La curation basée sur les données n'est pas une configuration ponctuelle ; elle nécessite des mesures et des ajustements continus. Établissez des indicateurs de performance clairs et utilisez des analyses en temps réel pour suivre en continu les résultats des campagnes. Des analyses régulières et des améliorations itératives garantissent que les éditeurs et les annonceurs restent alignés sur leurs objectifs de performance et peuvent rapidement résoudre les problèmes dès qu'ils surviennent.
5. Challenges and Considerations
D’après notre expérience, bien que la curation basée sur les données offre de nombreux avantages, plusieurs défis doivent être relevés pour exploiter pleinement son potentiel.
Confidentialité des données et conformité
L'une des préoccupations les plus pressantes concerne la confidentialité des données. Avec l'entrée en vigueur de réglementations telles que le RGPD de l'Union européenne et le CCPA des États-Unis, il est essentiel d'utiliser les données first party de manière responsable. Les éditeurs et les annonceurs doivent garantir la transparence de la collecte des données, leur stockage sécurisé et l'anonymisation des informations des utilisateurs. L'utilisation d'outils tels que Google PPID permet d'anonymiser les données tout en fournissant des informations exploitables, en conciliant conformité et performance.
Complexité de l'intégration
L'intégration de plusieurs sources de données et plateformes technologiques peut s'avérer complexe. De nombreuses organisations peinent à combiner différents systèmes au sein d'une configuration unique prenant en charge l'analyse en temps réel. Investir dans des technologies conçues pour l'interopérabilité, telles que des plateformes SSP intégrées et des outils d'analyse avancés, peut simplifier ce processus et réduire les problèmes opérationnels.
Contraintes de ressources et efficacité opérationnelle
Mettre en œuvre une approche axée sur les données nécessite des investissements, non seulement technologiques, mais aussi humains. Les petits éditeurs et annonceurs disposant de budgets limités peuvent avoir des difficultés à mettre en place l'infrastructure nécessaire ou à recruter les talents spécialisés requis. Une approche progressive, commençant par des projets pilotes et se développant progressivement à mesure que les résultats s'avèrent positifs, peut aider à gérer les contraintes de ressources tout en progressant vers une stratégie globale axée sur les données.
Équilibrer les intermédiaires et les relations directes
La curation basée sur les données implique souvent de collaborer avec des curateurs tiers qui conditionnent l'inventaire en vue de sa vente. Si ces partenariats peuvent améliorer la portée et l'efficacité opérationnelle, ils peuvent également entraîner des frais supplémentaires et réduire le contrôle direct sur l'inventaire. Les éditeurs doivent soigneusement évaluer les avantages de l'intervention de tiers par rapport aux pertes de revenus potentielles. Maintenir des relations contractuelles claires et une structure tarifaire transparente peut contribuer à protéger les sources de revenus directes.
Les éditeurs peuvent également collaborer avec des partenaires commerciaux comme Publift Media, qui les aident à conclure et à mettre en place des accords avec les annonceurs et les plateformes d'échange d'annonces. Ces partenaires agissent comme intermédiaires, gérant les partenariats de curation et négociant de meilleures offres en exploitant de vastes données d'audience pour la curation et le packaging.
Chaque organisation sera confrontée à des défis spécifiques lors de l'adoption d'une curation axée sur les données. Les compromis entre un ciblage amélioré et une complexité opérationnelle accrue doivent être soigneusement gérés. Les experts du secteur suggèrent que, même si l'investissement initial peut être élevé, les bénéfices à long terme – engagement accru, meilleure monétisation et meilleur contrôle des stocks – l'emportent sur ces défis. Une surveillance continue, la transparence des pratiques en matière de données et la volonté d'itérer en fonction des données de performance sont les clés pour surmonter ces difficultés.
6. Tendances futures
Source: XplainÀ l'avenir, plusieurs tendances devraient transformer davantage la curation basée sur les données. L'une des principales tendances est l'utilisation croissante d'informations issues de l'IA. À mesure que les outils d'IA se perfectionneront, ils permettront une segmentation d'audience encore plus précise et automatiseront de nombreux aspects de l'optimisation des inventaires. L'optimisation en temps réel deviendra une exigence standard à mesure que la vitesse de traitement des données s'améliorera et que les annonceurs exigeront des ajustements instantanés des campagnes.
Une autre tendance clé est l'évolution des techniques de mesure d'audience. Avec la disparition progressive des cookies tiers, les données propriétaires gagneront en importance. Les éditeurs et les annonceurs doivent trouver de nouvelles façons de mesurer l'engagement de leur audience sans recourir à des méthodes de suivi obsolètes. Une plus grande transparence des rapports et des structures tarifaires apparaît, portée par la demande du secteur pour des pratiques claires et responsables.
Furthermore,augmented analytics, which combines human judgment with machine‑driven data interpretation will provide a deeper understanding of audience behaviour. This integration will help understand the “what” and the “why” behind audience behaviour, leading to more strategic ad placements.
À une époque où la publicité programmatique est constamment soumise à la pression de produire des résultats mesurables, la curation basée sur les données n'est pas une simple option, mais un impératif stratégique. Pour les éditeurs, adopter cette approche signifie reprendre le contrôle de leur inventaire, obtenir des CPM plus élevés et, in fine, améliorer leur rendement. Pour les annonceurs, elle permet une gestion plus efficace des campagnes, des taux d'engagement plus élevés et un meilleur retour sur investissement publicitaire.
Publift est en train d'intégrer l'IA pour donner aux annonceurs les moyens d'automatiser, d'améliorer l'efficacité et d'obtenir des informations basées sur les données afin de créer des campagnes percutantes et performantes.
Conclusion
La curation basée sur les données marque une nouvelle ère dans la publicité programmatique : une ère où données détaillées, analyses avancées et optimisation continue se conjuguent pour une performance publicitaire supérieure. Cette approche offre des avantages tels qu'une meilleure visibilité, des taux de clics et de conversion améliorés, et une augmentation des revenus pour les éditeurs. Les annonceurs bénéficient d'une gestion de campagne plus efficace, d'une réduction du gaspillage et d'une meilleure adéquation entre le contenu créatif et l'intention des utilisateurs.
Il est temps pour les éditeurs et les annonceurs d'intégrer la curation basée sur les données à leur stratégie publicitaire. En investissant dans des outils de collecte de données, en s'associant à des fournisseurs de technologies et en développant une expertise interne, les entreprises peuvent se positionner pour conserver leur avance dans un écosystème numérique de plus en plus concurrentiel.
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