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Si les humains restent essentiels dans un secteur publicitaire partiellement automatisé, ils ne peuvent faire face à la complexité des différents canaux et à leurs particularités qu'avec l'aide d'un ordinateur en temps réel. C'est pourquoi la question n'est pas de savoir SI nous utilisons l'IA dans les médias et le marketing, mais COMMENT et où nous l'utilisons. Et comment nous organisons, orchestrons et régulons l'interaction entre les humains et les machines.
Lorsque nous parlons d'IA chez Mediaplus, nous avons tendance à interpréter ce terme comme une « intelligence augmentée ». Elle combine le cerveau humain, avec toutes ses connaissances et son expérience acquises au fil des décennies, avec les nouvelles possibilités offertes par l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle. En fonction du processus et de la tâche, il existe une multitude de modèles différents quant à la manière dont les humains et les machines collaborent et partagent les responsabilités.
Selon une étude de l'Association allemande pour l'économie numérique (BVDW), 40 % des entreprises allemandes déclarent utiliser des applications d'IA générative plusieurs fois par semaine dans leurs entreprises respectives ; seules 7 % d'entre elles ne les utilisent jamais. L'IA ouvre une nouvelle ère ou phase de la gestion des marques. Toutefois, elle ne fera qu'accroître la part de marché des entreprises et des marques qui l'utiliseront plus rapidement, plus régulièrement, plus intelligemment et plus précisément pour leurs propres besoins. Afin de décider quel ensemble de données et d'outils est pertinent à quelle étape de la planification média, nous avons besoin d'experts hautement qualifiés pour sélectionner les données et les outils ou programmer leurs propres applications pour le cas d'utilisation spécifique.
L'objectif est de rendre nos solutions et la diffusion des médias plus intelligentes pour nos clients. Il est tout aussi important de faire en sorte que la complexité croissante soit négociable pour l'agence et transparente pour le client. Au même moment, nos talents médiatiques devraient se concentrer davantage sur les questions stratégiques que sur l'exécution pure et simple. La bonne combinaison d'intelligence humaine et artificielle et le fait de trouver les bons employés avec les bonnes compétences - ou de les former de manière appropriée - seront essentiels pour rester en tête du peloton.
Mais l'IA n'est pas seulement aussi bonne que l'humain qui la contrôle, elle est aussi aussi bonne que les données avec lesquelles elle est formée. Mais quelles sont les « bonnes » données ? Cela dépend de la situation initiale et du cahier des charges de l'annonceur. Il peut s'agir de données d'utilisation de l'Internet mobile et fixe, de réseaux sociaux, de campagnes de benchmarking, mais aussi de gros volumes de données first-party provenant des clients (points de vente, données sur les groupes cibles, informations sur les prix, données sur les concurrents, etc. Le défi particulier dans notre travail quotidien est d'identifier, de concevoir et de mettre en œuvre l'ensemble approprié de données et d'outils pour le client concerné, de telle sorte que nous puissions les optimiser au fur et à mesure que le processus se déroule - idéalement en temps réel. Pour ce faire, il est essentiel de disposer de données de haute qualité.
Afin d'obtenir un impact publicitaire optimal, nous - en tant que groupe international d'agences médias - avons défini un processus de planification pour notre travail qui nous guide dans l'utilisation de l'IA au-delà des frontières nationales. Ce processus structure les exigences et nous permet d'attribuer les procédures, les outils (d'IA) et les données appropriés à chaque étape du processus. Cela facilite non seulement l'apprentissage mutuel au sein de notre groupe, mais établit également des normes et des points de référence.
Pour illustrer les domaines dans lesquels Mediaplus utilise déjà l'IA - entièrement ou partiellement - dans le processus de planification des médias et de coordination de la communication, voici cinq exemples spécifiques issus de différentes phases de ce processus :
1. Mix média/stratégie média : Investisseur de croissance
Quelle combinaison de médias et/ou quelle stratégie médiatique convient à la tâche que les annonceurs nous confient ? Pour répondre à cette question à l'aide de valeurs empiriques et de chiffres tirés de milliers de campagnes - complétés par des données de performance et d'impact, des prix et bien d'autres choses encore - nous avons mis au point le « Growth Investor ».
Il maîtrise la complexité croissante du paysage médiatique et constitue notre réponse à la fragmentation toujours plus grande des médias. L'investisseur de croissance combine tous les facteurs médiatiques pertinents pour la prise de décision en un seul outil très performant et utilise l'IA pour maximiser le retour sur investissement des investissements médiatiques - et ce, de manière holistique et en fonction de l'impact de toutes les activités. Configuré individuellement pour chaque marque avec des objectifs, des groupes cibles, des budgets et des conditions, l'IA de l'investisseur de croissance identifie le mix média le plus efficace et le plus efficient parmi des millions de combinaisons potentielles.
Sur la base des objectifs des annonceurs, Growth Investor recommande les canaux et les types de médias à utiliser, ainsi que la répartition du budget sur l'ensemble des médias en termes de pourcentage. La sélection des placements et des formats les plus performants au sein des médias et des canaux est ensuite une tâche manuelle pour les planificateurs de médias. En fonction des spécifications, la machine surveille ensuite les résultats de la campagne et effectue un travail d'optimisation en temps réel.
En d'autres termes, l'IA formule une recommandation stratégique, tandis que les humains l'examinent, s'occupent de la planification détaillée et assument la responsabilité des résultats. Le deuxième exemple montre comment la collaboration entre les humains et les machines fonctionne dans la publicité programmatique.
2. Ciblage basé sur l'IA sans cookies tiers (NE.R.O AI)
En raison de la disparition imminente des cookies tiers, nous avons, en tant qu'agence, envisagé des alternatives afin de restructurer la diffusion des campagnes numériques. La solution : le ciblage contextuel basé sur l'IA. À cette fin, nous avons perfectionné notre outil de ciblage éprouvé NE.R.O (qui signifie « net range optimisation ») pour l'utiliser avec l'intelligence artificielle.
Le robot d'exploration de NE.R.O AI scrute plus de 50 000 articles sur le Web chaque jour, traitant des millions d'ensembles de données qui entraînent continuellement l'IA avec du nouveau contenu. NE.R.O AI utilise un vaste modèle linguistique pour comprendre le contexte, les affinités et les structures et thèmes psychographiques/émotionnels des articles. À l'aide de ces informations, elle affecte des groupes cibles appropriés - sur la base de la planification de la valeur - aux articles pertinents, qui sont ensuite utilisés pour la gestion des campagnes. Les publicités pour une destination de voyage apparaissant à côté d'un article sur l'invasion de méduses au même endroit appartiennent désormais au passé. De même, les hôtels de luxe ne sont plus suggérés aux campeurs. L'IA permet de créer une adéquation optimale avec le groupe cible. Et bien que les campagnes n'utilisent pas de cookies, nous pouvons tout de même les gérer de manière très individuelle. Les premiers résultats de campagnes réelles montrent que l'IA de NE.R.O. est nettement plus performante que le ciblage traditionnel par profil - avec, par exemple, un temps de séjour supérieur de 90 % et un taux de clics supérieur de 21 %.
Mais qu'en est-il si l'annonceur n'est pas sûr que le groupe cible visé soit le bon pour sa publicité ? Là encore, le super cerveau de la machine peut aider.
3. Modélisation du groupe cible : Persona GPT
Dans le monde du marketing et de la communication, les données et l'analyse d'audience constituent un vaste domaine. Les experts de différentes disciplines considèrent généralement leurs groupes cibles sous des angles différents. C'est dans cette optique que nous développons Persona GPT, une interface audiovisuelle assistée par l'IA qui permet aux équipes de planification de demander de manière interactive davantage d'informations sur le groupe cible concerné, comme le ferait un chatbot.
Contrairement aux chatbots conventionnels, nous alimentons Persona GPT avec un large éventail de sources de données de haute qualité (y compris AGF, Best for Planning, GWI, Nielsen et YouGov, ainsi que des données sectorielles spécialisées). Un fournisseur d'électricité, par exemple, souhaite attirer les personnes qui cherchent à changer de fournisseur et, à cette fin, aimerait recevoir des informations de base sur l'environnement de vie de son groupe cible. Les créatifs s'enquièrent de leurs attitudes et de leurs valeurs. Les planificateurs stratégiques veulent savoir ce qui est le plus important pour le groupe cible lorsqu'il change de fournisseur d'électricité. Les planificateurs médias veulent savoir quels sont les médias les plus utilisés par le groupe cible. Persona GPT répond toujours directement et permet de poser des questions à tout moment du dialogue, ce qui rend la création et la planification interactives, intuitives et nettement plus rapides.
4. Publicité durable : Publicité verte (Green Ad)
L'intelligence artificielle peut également nous aider sur la voie encore plus longue d'une industrie publicitaire plus durable. Avec Green Ad, par exemple, nous avons développé un outil basé sur l'IA qui compresse les supports publicitaires numériques existants - sans perte de qualité graphique - et réduit ainsi la quantité de données. Cela permet de réduire l'empreinte carbone du matériel publicitaire jusqu'à 75 % dans certains cas. Si l'on considère une campagne numérique moyenne de 24 millions d'impressions publicitaires, environ 230 kg de CO2 peuvent être économisés. C'est l'équivalent d'un vol Berlin-Londres, rien de moins.
5. Création : L'IA, un turbocompresseur pour l'efficacité et l'impact publicitaire
Lorsqu'il s'agit d'une mise en œuvre créative, telle que des séances photo ou des productions vidéo, l'intelligence artificielle est avant tout un facteur d'efficacité. Mais pas dans le sens où elle vous permet de produire des photos de stock très bon marché mais totalement interchangeables. Avec le soutien de l'IA créative, il est possible, d'une part, de créer des images entièrement nouvelles et, d'autre part, de produire des versions personnalisées d'images de marque existantes à une vitesse et dans des quantités sans précédent.
Mais ces supports publicitaires créatifs sont-ils réellement efficaces ? Avec la « Emotion Engine », Mediaplus dispose d'une base de données de plus de 3 000 supports publicitaires testés de manière classique. L'examen émotionnel qualitatif et quantitatif vérifie le résultat créatif dans chaque séquence individuelle. Quand la sympathie, l'attraction, la pertinence et la réflexion augmentent-elles ? Où les courbes s'aplanissent-elles et pourquoi ? Et quelles émotions la campagne génère-t-elle parmi les différents groupes cibles ? De nouvelles données de mesure et évaluations sont continuellement introduites dans l'Emotion Engine. Une fois que les résultats produits par ces supports publicitaires sont connus, l'impact des nouveaux supports publicitaires peut être analysé à l'aide de l'IA AVANT la campagne et optimisé avant même qu'elle ne soit mise en ligne.
Ce ne sont là que quelques exemples de l'utilisation de l'IA par les agences de médias. Nous testons en permanence de nouveaux scénarios d'application pour l'utilisation de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle dans les médias - mais uniquement là où cela a du sens.
Notre travail consiste à fournir aux annonceurs davantage de conseils à une époque où la complexité ne cesse de croître. C'est la base pour de meilleures décisions d'investissement dans les médias. Les clients publicitaires auront besoin d'encore plus de soutien et de conseils à l'avenir, mais une agence média ne pourra fournir des conseils de qualité que si elle est en mesure de s'appuyer sur une base de données optimisée en permanence et sur les modèles prédictifs correspondants. L'IA en est la clé et le fondement. L'IA nous permet de fournir des services de conseil de haute qualité dans tous les domaines afin de parvenir à une communication de plus en plus différenciée et spécifique aux groupes cibles sur tous les canaux possibles - malgré des exigences qui augmentent de manière exponentielle en raison de la fragmentation croissante des canaux.
Mais le facteur concurrentiel décisif réside dans les personnes capables d'évaluer les possibilités et les limites de la nouvelle technologie, notre intelligence augmentée. Nous nous attachons à développer cette forme d'IA.
Auteur : Matthias Brüll, CEO Mediaplus Group
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