Les recettes publicitaires nettes totales du marché publicitaire incluant le digital, ont augmenté de 2,6% en 2019, s’élevant désormais à plus de 15 milliards d’euros, et cela principalement grâce aux médias numériques.

En parallèle, chaque année, le paysage médiatique s’enrichit de nouveaux canaux, formats et données, compliquant ainsi la tâche des acheteurs média qui passent une trop grande partie de leur temps à saisir les données des campagnes, à les modifier et à les peaufiner.

Avec l’apparition du Machine Learning intégré aux échanges publicitaires, il est désormais possible de traiter une multitude de données et de les évaluer en temps réel, permettant ainsi de faciliter le travail des équipes.

Appliqué au marketing et à la publicité, le Machine Learning n’en est encore qu’à ses débuts et reste un mystère pour de nombreux acheteurs. De quelle manière l’Intelligence Artificielle améliore-t-elle la vie des acheteurs média ? Et est-ce que son utilisation peut réellement aider à optimiser des stratégies basées sur des comportements humains complexes ?

Une augmentation de liquidité pour une publicité plus efficace

Les acheteurs média gagnent du temps et réalisent des campagnes numériques plus efficaces grâce à la liquidité et l’automatisation.

L’utilisation d’algorithmes en série et d’analyses prédictives leur permet de trouver rapidement le public optimal pour chaque publicité, et de cibler la bonne audience au bon moment et au meilleur tarif. Associé à des systèmes automatisés, la bonne création peut alors être déployée au bon moment, à la bonne cible, et au bon prix, rendant ainsi l’achat média à la fois plus rapide et plus efficace. Le Machine Learning et les systèmes automatisés s’ajustent également en temps réel, permettant alors de traiter rapidement des ensembles de données très complexes et ainsi d’améliorer continuellement l’efficacité des campagnes, pour conduire à de meilleurs résultats.

Une optimisation des campagnes

Un autre avantage du Machine Learning est qu’il permet de rationaliser la gestion des campagnes. Plus précisément, les acheteurs médias utilisant des outils de Machine Learning affirment que ces systèmes réduisent la quantité d’efforts manuels nécessaires pour s’attaquer à des tâches telles que l’optimisation de la campagne, la gestion du budget et la mise en place de la campagne. Cette simplification est en grande partie due au fait que le Machine Learning et les systèmes automatisés ont tendance à mieux fonctionner lorsqu’on leur laisse une certaine marge de manœuvre, puisque des objectifs et des paramètres de campagne plus larges engendrent plus d’options. En d’autres termes, la réduction du nombre de publicités et de restrictions de campagne permet des optimisations plus automatisées.

Un gain de temps pour une meilleure stratégie et créativité

Grâce aux outils du Machine Learning, la gestion simplifiée des campagnes offre un avantage considérable aux acheteurs médias : le temps. Ce temps précieux leur permet de se consacrer à l’élaboration de stratégies, à la planification, à l’essai de nouvelles campagnes ou encore à l’analyse des performances des campagnes existantes et à l’optimisation créative. En effet, 38% des campagnes les plus créatives sont aussi les plus efficaces . In fine, la mesure est plus précise et la personnalisation plus ciblée. C’est notamment ce que fait Facebook en construisant ses propres outils de Machine Learning.

Le Machine Learning a la capacité de traiter rapidement les données à la volée en permettant d’améliorer continuellement l’efficacité des campagnes. Pour exploiter les nombreux avantages de ce dernier, les acheteurs devront repenser leur mode de fonctionnement notamment en adoptant des paramètres de campagne et des stratégies budgétaires plus larges tout en réduisant le nombre de publicités et en reconfigurant la manière dont les performances sont communiquées aux clients. En simplifiant la gestion des campagnes, les outils de Machine Learning automatiques libèrent du temps pour les acheteurs. Les équipes ont ainsi la possibilité d’être plus concentrées, plus stratégiques et plus créatives. Néanmoins, le Machine Learning nécessite souvent de nouvelles méthodes de travail auxquelles les entreprises doivent s’adapter, mais cela dans une optique d’optimisation des campagnes.