Conversions Post-View : Une mesure importante de l’efficacité de l’affichage publicitaire

L’utilisation et la validité de la mesure des conversions post-view  est une problématique qui suscite de nombreux débats d’opinion dans l’espace publicitaire en ligne et qui, tout comme c’est le cas pour les recherches, ramène le problème de l’attribution. La réalité de l’affichage est très différente de la recherche et elle requiert par conséquent son propre système de mesure. Les différences majeures entre la recherche et l’affichage publicitaire peuvent être analysées en observant la variation de l’intention de l’utilisateur sur différents canaux.

Une question d’intention

Avec le référencement payant, l’utilisateur entre une requête directement dans un moteur de recherche et manifeste directement son intention de trouver de l’information. L’expression directe de l’intention de trouver de l’information se traduit par une manifestation à réponse directe qui peut conséquemment être évaluée par des mesures de réponses directes, comme le clic. Étant donné que le référencement payant se situe à l’intersection de l’intention de l’utilisateur et du contenu qu’il recherche, l’utilisation du clic utilisé pour atteindre ce contenu constitue une mesure valide, puisqu’il constitue une réponse à une question ou à une intention implicite de trouver de l’information.

D’un autre côté, les référencements payants apparaissent généralement sur les pages Web lorsque l’utilisateur est engagé dans des activités qui pourraient être reliées, ou non, au contenu de la pub.  Ceci ne signifie pas que la pub est inutile et que le message n’a pas été vu; mais la probabilité que la pub génère un clic est beaucoup plus faible. Afin de générer un clic, la pub doit être suffisamment convaincante pour susciter l’intérêt de l’utilisateur et interrompre le fil de ses pensées, une tâche très difficile à réaliser. Pour aller encore plus loin dans cette voie, pour qu’une pub puisse être suffisamment efficace pour détourner l’intention de l’utilisateur et générer un clic, la page de destination doit être toute aussi attrayante afin d’amener l’utilisateur à convertir son intention. Si ce n’est pas le cas, l’utilisateur pourrait possiblement abandonner le processus de conversion pour retourner à son intention de départ.

Des études bien documentées ont démontré que les clics sont des événements inconséquents et aléatoires dans le monde de l’affichage qui n’ont que très peu ou pas d’influence sur le taux de conversions.

Une étude réalisée par comScore a démontré que seulement 16 % des consommateurs cliquaient sur les pubs. Un élément encore plus frappant de cette étude est que 8 % des utilisateurs accumulaient 85 % des clics à eux seuls. Après un examen plus approfondi de ces statistiques, les auteurs se sont rendus compte que les internautes qui cliquaient sur les pubs faisaient partie des deux extrémités du spectre démographique, soit les utilisateurs les plus jeunes et les plus âgés, ainsi que ceux ayant un revenu annuel moins élevé (moins de 40 000 $ par année et généralement avec peu d’expérience du numérique). Ces catégories d’utilisateurs ne font généralement pas partie de l’auditoire cible de plusieurs programmes de publicité.

Une étude publiée par Nielsen a démontré que les clics et les conversions ne sont pratiquement pas reliés les uns aux autres et que les mesures de réponses directes, telles que le TDC, ne pouvaient pas indiquer clairement si une pub pourra influencer l’attitude du consommateur ou avoir un impact sur les ventes. Les annonceurs qui utilisent des méthodes de mesures nouvelles correspondant au bas de l’entonnoir de ventes et qui recueillent des données fiables sur l’efficacité parmi plusieurs plateformes média, seront beaucoup mieux positionnés et auront plus de chance de se démarquer de leurs compétiteurs.

Fraude de clics

La fraude au clic («lorsqu’un personne, ou un programme informatique automatisé se fait passer pour un vrai utilisateur d’un navigateur Web en cliquant à outrance sur les publicités des annonceurs dans le but de générer des frais sans avoir d’intérêt réel pour la cible») est devenue endémique sur l’espace publicitaire numérique. Même si plusieurs étapes technologiques importantes ont été franchies dans le but de protéger les annonceurs (tels que des filtres de sécurité pour les marques, des mesures de la visibilité, le blocage de publicités et la vérification des pubs par des tiers), il reste que la majorité des clics sont frauduleux. En sachant que la majorité des clics sont générés par une source étrangère à l’auditoire cible, ou simplement frauduleux,  l’optimisation pour favoriser la conversion des clics est présentement contre-productive pour la réussite d’une campagne d’affichage publicitaire.

Pour optimiser une campagne d’affichage publicitaire et rejoindre le marché cible en favorisant un retour maximal sur investissement, les annonceurs doivent approfondir l’utilisation des indicateurs et stimuler le taux de conversions. En mettant l’accent sur les activités de conversions difficiles à réaliser à même le site, les annonceurs peuvent commencer à ajuster leur tir pour atteindre l’auditoire cible et les stratégies qui génèrent des interactions significatives avec le site. Cependant, en raison du fait que la majorité des conversions ne se produisent pas post-clic, les annonceurs doivent optimiser leur système en fonction des conversions post-view. L’optimisation d’une campagne pour les sites, les réseaux et les stratégies qui produisent de réelles interactions sur le site permettront de bloquer d’éventuelles activités frauduleuses.

Modèles d’attribution requis

Alors que les plateformes Web analytiques sont idéales pour traiter les engagements post-clics, la majorité des plateformes ne sont pas adéquatement intégrées aux plateformes d’affichage publicitaire et ne peuvent par conséquent faire le suivi d’un utilisateur qu’à partir de la source de référence, immédiatement avant d’atteindre le site Web. L’impact d’un affichage publicitaire est tel, à moins qu’un clic ait été effectué sur la pub, que la majorité des conversions pour l’affichage pourraient apparaître comme si elles provenaient d’un autre canal;   même si l’interaction a été initiée ou influencée par une impression d’affichage publicitaire, ce qui sous-évalue l’efficacité des programmes d’affichage publicitaire.

La modélisation par attribution d’inter-canaux est devenue un pré-requis pour permettre la mesure de l’impact véritable des programmes de publicité en ligne. Le modèle du dernier clic doit faire place à des modèles statistiques plus évolués construits en fonction d’interactions multiples avant la vente, incluant les impressions. Le poids, la fenêtre d’attribution et les algorithmes de mesure devront être personnalisés pour chaque annonceur en fonction de leur modèle d’affaires spécifique. Pour être efficace, tous les affichages créatifs doivent être marqués et l’information doit être partagée avec le programme d’attribution. Pour augmenter davantage la précision de l’attribution, la visibilité peut être intégrée au modèle, ce qui permet d’assurer que seules les pubs qui sont vraiment vues aient le mérite d’avoir générer des conversions.

Impacts mesurés de l’affichage inter-canal :

  • L’affichage publicitaire influence directement le référencement naturel, le paiement au clic et le trafic direct. La combinaison du référencement naturel et du paiement au clic peut amplifier l’effet cumulatif des deux programmes. Selon une analyse du Harvard Business School, l’affichage publicitaire produit un effet sur les recherches après une période d’environ 2 semaines.
  • Une étude Atlas a démontré que le programme d’utilisation de l’affichage publicitaire présentait un taux d’efficacité 4 fois supérieur.
  • Une étude de comScore a indiqué une augmentation de 50 % des recherches associées à une marque lors de l’utilisation des achats sur affichage intelligent.

Conclusion

Alors que les mesures post-clics sont efficaces pour la recherche, la variation des intentions d’un utilisateur qui interagit avec un affichage publicitaire nécessite différents ensembles de mesures pour en évaluer le succès. Les conclusions des nombreuses recherches publiées à ce sujet en viennent sensiblement aux mêmes conclusions :  les conversions post-view  doivent être adoptées pour permettre la reconnaissance du plein potentiel des programmes d’affichages publicitaires. Il est nécessaire d’utiliser des modèles d’attribution avancés qui sont capables de faire le suivi des clics et des impressions. Jusqu’à ce que l’usage de ces modèles d’attribution complexes soit plus répandu et totalement transparent, la combinaison des conversions post-view et post-clic demeure la seule méthode efficace de mesurer l’impact d’un programme d’affichage publicitaire.