La réémergence du ciblage contextuel dans le marketing digital – Systeme.io

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Dans l’édition d’aujourd’hui d’e4m TechTalk, Nitin Gupta, fondateur et PDG de Xapads Media, explique à quel point la compréhension du contexte des mots-clés est devenue de plus en plus importante

par

Nitin Gupta



Publié – 20 février 2023 08h50

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3 minutes de lecture

Jusqu’à il y a quelques années, tout le buzz tournait autour des mots-clés. Lorsque les marques ont lancé une campagne sur la recherche Google, en tant que référence de base pour tout spécialiste du marketing, elles savaient qu’elles devaient utiliser des mots clés pour la campagne autour de leur produit ou service pour qu’elle apparaisse sur les sites Web et les appareils mobiles. En effet, Adwords de Google a sans doute été le premier réseau de publicité contextuelle, ses algorithmes ciblant les consommateurs en fonction du contexte de certains mots-clés qu’ils utilisent et affichant des publicités pertinentes.

Alors qu’auparavant, l’accent était mis sur le contexte positif ou négatif des mots clés et les annonces étaient diffusées en conséquence. Cela a maintenant considérablement changé, notamment parce que les mots peuvent être utilisés de multiples façons. Si nous ne prenons qu’un coup de feu comme exemple, cela peut être utilisé pour signifier une injection de vaccin (qui est devenue très importante ces derniers temps) ou un coup de feu, et il existe de nombreux exemples de tels mots-clés avec plusieurs significations, rendant ainsi le contexte des mots-clés toujours plus important.

Des acteurs technologiques comme Xapads Media, et d’autres, ont construit nos propres outils d’intelligence artificielle pour lire tout le contenu des sites Web et des applications mobiles en temps réel, comprendre son contexte et n’afficher qu’ensuite ces publicités, qui ont du sens à ce moment-là et espace.

Et alors qu’il s’agissait auparavant de publicité textuelle, la publicité contextuelle a évolué et les annonceurs souhaitent également l’utiliser dans des formats vidéo et image. Par exemple, lorsqu’un éditeur comme Times of India a sa galerie d’images et de vidéos, les marques veulent comprendre le contenu et le contexte qui peuvent y être vus et l’utiliser comme moyen de déterminer où elles veulent positionner leurs publicités.

La technologie évolue rapidement et des entreprises comme Xapads créent des outils qui nous permettront de diffuser des publicités avant les vidéos, en fonction du contexte des vidéos. Nous avons récemment lancé une campagne pour un marché du Moyen-Orient où, pendant la période du Ramadan, nous diffuserons du contenu sur la toile uniquement lorsque la vidéo est pendant le Ramadan.

Ainsi, alors qu’auparavant, cela devait être fait manuellement, les technologies publicitaires contextuelles d’aujourd’hui comprennent quel type de vidéos sont lues sur différents éditeurs et les outils présenteront ensuite les publicités en conséquence.

Cette technologie prend tout son sens dans les années à venir. L’avenir sans cookie qui nous a été promis, lorsque les cookies seront progressivement supprimés d’ici la fin de cette année, signifie que l’un des plus grands outils utilisés par les annonceurs pour cibler et recibler les consommateurs aura disparu. Et des entreprises comme la nôtre trouvent des moyens de contourner cela, car une fois les cookies supprimés, il n’y aura plus d’autre choix que de cibler les publicités en fonction du contexte du contenu.

Nous avons construit notre premier modèle d’IA en 2019 et nous travaillons avec plus de 75 000 éditeurs, qui touchent plus de 1,5 milliard de personnes dans le monde, ce qui signifie que nous aidons à répondre aux besoins de près de 20 % de la population mondiale. Au fil du temps, nous avons constitué d’énormes bases de données basées sur les informations provenant de nos plates-formes, des plates-formes de nos partenaires ainsi que des équipementiers avec lesquels nous travaillons, et nous avons construit nos ensembles de données autour de cela.

Nous avons utilisé ces téraoctets de données pour aider à informer l’IA avec une analyse prédictive sur la façon dont un utilisateur particulier se comportera avec une marque, en utilisant différents signaux autour des données d’un utilisateur, y compris les goûts, les aversions, les données démographiques et d’autres indicateurs pour aider à comprendre quel individu est plus susceptibles de se convertir à quelle marque.

Et c’est pourquoi la publicité contextuelle revient au premier plan, car les outils d’IA que les spécialistes du marketing ont développés et développent comprennent le contenu et le contexte de ce contenu pour aider les annonceurs à atteindre le consommateur le plus pertinent pour eux.

(Comme dit à Shantanu David)

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