{"id":9623,"date":"2019-03-26T14:49:01","date_gmt":"2019-03-26T14:49:01","guid":{"rendered":"http:\/\/www.criteo.com\/fr\/?p=9623"},"modified":"2024-11-05T16:13:04","modified_gmt":"2024-11-05T16:13:04","slug":"publicite-par-lia-de-la-personnalisation-a-lultra-pertinence","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.criteo.com\/fr\/blog\/publicite-par-lia-de-la-personnalisation-a-lultra-pertinence\/","title":{"rendered":"Publicit\u00e9 par l’IA : de la personnalisation \u00e0 l’ultra-pertinence"},"content":{"rendered":"

Les marketeurs s’efforcent chaque jour de proposer les bons produits aux consommateurs, au moment o\u00f9 ils sont le plus susceptibles d’acheter\u00a0–\u00a0et l’arriv\u00e9e de l’intelligence artificielle<\/a> dans le monde de la publicit\u00e9 leur simplifie aujourd’hui la t\u00e2che. Car la personnalisation n’est plus simplement un bonus\u00a0–\u00a0elle est d\u00e9sormais n\u00e9cessaire, pour les marketeurs comme les consommateurs.<\/p>\n

Avec l’IA, les recommandations de produits dans les publicit\u00e9s<\/a> ont subi une profonde transformation et jouent aujourd’hui un r\u00f4le cl\u00e9 dans le parcours d’achat.<\/p>\n

Les algorithmes de machine learning permettent d\u00e9sormais de traiter d’\u00e9normes volumes de donn\u00e9es en constante \u00e9volution mais aussi de pr\u00e9dire les besoins futurs des utilisateurs. De fait, les annonces non pertinentes devraient donc peu \u00e0 peu dispara\u00eetre.<\/p>\n

Et si ce n’\u00e9tait que le d\u00e9but\u00a0? Et s’il \u00e9tait possible de repousser encore les limites de l’intelligence artificielle pour cr\u00e9er des annonces ultra-pertinentes, contextuelles et bien plus convaincantes\u00a0?<\/p>\n

Avec l’AI Lab<\/a>, Criteo \u00e9tudie et teste de nouveaux mod\u00e8les de machine learning pour r\u00e9volutionner les capacit\u00e9s de la publicit\u00e9 digitale. Nos recherches approfondies sur les syst\u00e8mes de recommandation montrent que les recommandations de produits ont un bel avenir devant elles.<\/p>\n

Mais avant de d\u00e9couvrir ce que le futur nous r\u00e9serve, revenons tout d’abord sur la fa\u00e7on dont l’IA change aujourd’hui la publicit\u00e9 digitale ainsi que sur les progr\u00e8s des moteurs de recommandation de produits.<\/p>\n

Comprendre le r\u00f4le moteur du machine learning dans la personnalisation<\/strong><\/h3>\n

\"\"<\/p>\n

Depuis des ann\u00e9es, les marketeurs sont submerg\u00e9s par le traitement des donn\u00e9es.\u00a0Aujourd’hui, ces derniers se posent plusieurs questions\u00a0: ai-je assez de donn\u00e9es\u00a0? Ai-je les\u00a0bonnes<\/em>\u00a0donn\u00e9es\u00a0? Et surtout, comment \u00eatre s\u00fbr(e) de les exploiter pleinement\u00a0?<\/p>\n

La d\u00e9mocratisation de l’intelligence artificielle \u00e0 travers les plateformes de technologies publicitaires a compl\u00e8tement chang\u00e9 la donne. Plus le volume de donn\u00e9es analys\u00e9 par l’IA est grand, plus les marketeurs comprennent leurs utilisateurs au niveau individuel et leur proposent des annonces ultra-pertinentes.\u00a0Avec l’IA, il n’y a donc jamais trop de donn\u00e9es.<\/p>\n

Les mod\u00e8les de machine learning sont form\u00e9s pour rep\u00e9rer des sch\u00e9mas parmi de vastes volumes de donn\u00e9es historiques dont les comportements d’achat en ligne et les donn\u00e9es de points de vente offline ainsi que les objectifs \u00e0 atteindre. Ils pr\u00e9disent ensuite le meilleur sc\u00e9nario possible\u00a0–\u00a0ici, le produit le plus susceptible d’int\u00e9resser l’utilisateur.<\/p>\n

Les annonces cr\u00e9\u00e9es sont personnalis\u00e9es pour chaque destinataire mais aussi plus susceptibles de g\u00e9n\u00e9rer les r\u00e9sultats escompt\u00e9s qu’il s’agisse d’un clic ou d’un achat. Apr\u00e8s chaque pr\u00e9diction, des retours sont envoy\u00e9s au mod\u00e8le, qui am\u00e9liore alors sa performance.<\/p>\n

Ce qui est beau avec l’IA, c’est que ces processus sont automatis\u00e9s. Quelques principes cl\u00e9s sont toutefois \u00e0 retenir\u00a0:<\/p>\n

L’IA profite \u00e0 la fois aux annonceurs <\/strong>et<\/em> aux consommateurs<\/strong><\/h4>\n

La personnalisation au niveau individuel permet aux marketeurs d’exploiter pleinement leurs donn\u00e9es et leurs budgets.\u00a0Les mod\u00e8les de machine learning sont optimis\u00e9s en fonction de leurs objectifs et les annonces sont con\u00e7ues pour rentabiliser le mieux possible les d\u00e9penses publicitaires.<\/p>\n

L’IA permet aujourd’hui de cr\u00e9er des annonces ultra-pertinentes pour des offres, des contenus et des publicit\u00e9s individuellement personnalis\u00e9s. Avec les mod\u00e8les pr\u00e9dictifs, les recommandations de produits des annonces bas\u00e9es sur l’IA permettent aux consommateurs de d\u00e9couvrir de nouveaux produits susceptibles de les int\u00e9resser.<\/p>\n

De l’importance de l’ultra-pertinence\u00a0: des recommandations de produits au design<\/strong>\"\"<\/h4>\n

Les annonces personnalis\u00e9es proposent les produits les plus susceptibles d’int\u00e9resser les utilisateurs. Et tout est une question de contexte.<\/p>\n

Vous exploitez tout le potentiel de vos donn\u00e9es gr\u00e2ce au machine learning et vous cr\u00e9ez ainsi des annonces aux bonnes couleurs, au bon format et sur le bon canal. De cette fa\u00e7on, l’IA propose des annonces uniques \u00e0 chaque consommateur.<\/p>\n

L’efficacit\u00e9 de l’IA d\u00e9pend de la qualit\u00e9 de vos donn\u00e9es<\/strong><\/h4>\n

Tous les marketeurs veulent des donn\u00e9es pr\u00e9cises\u00a0–\u00a0mais avec de telles quantit\u00e9s difficile de filtrer compl\u00e8tement les informations de moins bonne qualit\u00e9. Avec l’IA, l’impact d’une mauvaise source de donn\u00e9es est bien plus grand qu’avec une feuille de calcul.<\/p>\n

L’IA gagnera du terrain dans plusieurs domaines du marketing cette ann\u00e9e<\/a> et les donn\u00e9es permettront d’alimenter des mod\u00e8les pr\u00e9dictifs pr\u00e9cis. Il est donc essentiel de s’assurer d\u00e8s aujourd’hui de leur qualit\u00e9. Pour cela, optez pour des partenaires de confiance et recrutez des data analysts pour filtrer les donn\u00e9es inutilisables et vous en d\u00e9barrasser.<\/p>\n

Les recommandations de produits par l’IA aujourd’hui<\/strong><\/h3>\n

Selon notre rapport sur l’Ad Tech en 2019<\/a>, les annonces payantes restent la m\u00e9thode publicitaire la plus utilis\u00e9e dans le monde. Et ce n’est pas surprenant\u00a0: les recommandations de produits font avancer les consommateurs dans leur parcours d’achat pour les rapprocher toujours plus de la conversion.<\/p>\n

Mais l’efficacit\u00e9 d’une recommandation de produit d\u00e9pend aussi du niveau de sophistication du mod\u00e8le de recommandation et de la capacit\u00e9 des algorithmes de machine learning utilis\u00e9s.<\/p>\n

Les syst\u00e8mes de recommandation fonctionnent sur le principe suivant\u00a0: plus on en sait sur le consommateur, plus on peut lui proposer les produits qu’il\/elle sera susceptible d’acheter. Le secteur a par ailleurs bien \u00e9volu\u00e9 depuis les premiers mod\u00e8les de recommandation\u00a0–\u00a0des syst\u00e8mes bas\u00e9s sur les retours explicites et sur la fa\u00e7on dont les utilisateurs notent les produits ou indiquent leurs pr\u00e9f\u00e9rences avec des articles ensuite trait\u00e9s par cat\u00e9gorie.<\/p>\n

Ces derni\u00e8res ann\u00e9es, deux grands facteurs ont influenc\u00e9 l’\u00e9volution des mod\u00e8les de recommandation\u00a0:<\/p>\n

\n

1. Une IA plus performante<\/strong><\/h4>\n

La puissance de calcul et le machine learning se sont extr\u00eamement d\u00e9velopp\u00e9s ces derni\u00e8res ann\u00e9es d\u00e9cuplant la capacit\u00e9 et la rapidit\u00e9 des syst\u00e8mes de recommandation.<\/p>\n

Criteo a con\u00e7u l’AI Lab<\/a> pour repousser toujours plus les limites du deep learning et de l’IA. Notre objectif\u00a0: construire un mod\u00e8le capable d’am\u00e9liorer la performance pour l’annonceur et de cr\u00e9er une exp\u00e9rience exceptionnelle pour l’utilisateur.<\/p>\n

Et puisque les attentes des consommateurs \u00e9voluent sans cesse, notre connaissance de l’IA se d\u00e9veloppe elle aussi toujours plus.<\/p>\n

2. Des mod\u00e8les de recommandation avanc\u00e9s<\/strong><\/h4>\n

Face aux besoins plus pouss\u00e9s des marketeurs, les syst\u00e8mes de recommandation sont pass\u00e9s de l’explicite \u00e0 l’implicite\u00a0–\u00a0autrement dit, des produits que les consommateurs affirment pr\u00e9f\u00e9rer aux articles qu’ils sont le plus susceptibles d’acheter.<\/p>\n

Les produits sont aussi consid\u00e9r\u00e9s au-del\u00e0 des cat\u00e9gories et au niveau du SKU pour des recommandations plus pr\u00e9cises.<\/p>\n

Gr\u00e2ce \u00e0 son AI Lab, Criteo \u00e9tudie et teste les mod\u00e8les de recommandation pour atteindre (et un jour surpasser) un niveau d’ultra-pertinence.<\/p>\n

Ces deux facteurs changent aujourd’hui la donne de la recommandation de produits dans les annonces. Loin de se limiter aux produits-m\u00eames et aux cat\u00e9gories, ces derni\u00e8res sont aujourd’hui bas\u00e9es sur le consommateur et son parcours d’achat.<\/p>\n

Tels des assistants personnels, les recommandations de produits doivent permettre aux consommateurs de d\u00e9couvrir les derniers articles les plus susceptibles de r\u00e9pondre \u00e0 leurs besoins actuels. Dans l’id\u00e9al, le syst\u00e8me r\u00e9pond m\u00eame aux besoins des consommateurs avant qu’ils ne surviennent.<\/p>\n

Les mod\u00e8les de recommandation avanc\u00e9s permettent aux annonceurs d’atteindre plus efficacement leurs objectifs et d’ajouter de la valeur aux exp\u00e9riences digitales des utilisateurs. Selon Accenture Interactive, 91\u00a0% des consommateurs sont plus susceptibles d’acheter chez les marques capables de les identifier sur tous les canaux et de leur proposer des offres et des recommandations pertinentes.<\/p><\/blockquote>\n

Quel avenir pour les moteurs de recommandation\u00a0? Comment tenir compte de la causalit\u00e9 pour plus d’efficacit\u00e9<\/strong><\/h3>\n

Les marketeurs les plus avis\u00e9s se demandent souvent ce que l’avenir leur r\u00e9serve. Criteo aussi. Et notre AI Lab a la r\u00e9ponse\u00a0: les futurs syst\u00e8mes de recommandation comprendront le lien de cause \u00e0 effet des recommandations de produits sur le comportement de l’utilisateur.<\/p>\n

Les moteurs de recommandation actuels se basent sur le degr\u00e9 corr\u00e9lation. Avec l’IA, la nouvelle g\u00e9n\u00e9ration de syst\u00e8mes int\u00e8grera non seulement les donn\u00e9es historiques des utilisateurs mais aussi l’effet de chaque recommandation de produit propos\u00e9e et la r\u00e9action engendr\u00e9e.<\/p>\n

Enrichis de ces donn\u00e9es, les algorithmes actualiseront alors les prochaines recommandations en temps r\u00e9el pour un impact maximal sur le consommateur. Autre avantage\u00a0: les marketeurs pourront mesurer l’influence de leurs produits sur le comportement des consommateurs ayant visualis\u00e9 les annonces.<\/p>\n

Si notre mod\u00e8le de recommandation causal est encore en phase exp\u00e9rimentale, nos sp\u00e9cialistes confirment qu’il s’agit l\u00e0 d’un nouveau facteur d\u00e9terminant pour les recommandations de produits.<\/p>\n

C\u00f4t\u00e9 annonceurs, les recommandations bas\u00e9es sur la causalit\u00e9 permettront de booster l’efficacit\u00e9 des budgets publicitaires et de mieux comprendre le comportement des consommateurs\u00a0–\u00a0avec bien s\u00fbr plus de ventes \u00e0 la cl\u00e9. L’objectif de Criteo est \u00e9galement de diminuer le nombre d’annonces non-pertinentes propos\u00e9es aux utilisateurs avec des offres refl\u00e9tant toujours leur parcours d’achat.<\/p>\n

Les annonces ultra-pertinentes g\u00e9n\u00e9r\u00e9es par ce nouveau mod\u00e8le seront aussi plus diverses et plus inattendues, inspirant et guidant les consommateurs \u00e0 travers un parcours unique vers de nouveaux produits.<\/p>\n

Des donn\u00e9es pleinement exploit\u00e9es<\/strong><\/h3>\n

\"\"<\/p>\n

L’IA permet aux entreprises de toutes tailles et de tous secteurs d’exploiter pleinement leurs donn\u00e9es. Avec une plateforme publicitaire bas\u00e9e sur de puissantes fonctionnalit\u00e9s d’IA, les marketeurs proposent une personnalisation et une exp\u00e9rience client dignes de celles des plus grandes entreprises internationales.<\/p>\n

Criteo a investi 23 millions sur trois ans pour d\u00e9velopper son AI Lab et permettre aux entreprises de r\u00e9aliser pleinement le potentiel de leurs donn\u00e9es. L’AI Lab fusionne les \u00e9quipes Criteo Research et Machine Learning Platform Engineering, donnant \u00e0 Criteo toutes les capacit\u00e9s techniques n\u00e9cessaires pour d\u00e9velopper et int\u00e9grer une IA de pointe \u00e0 ses syst\u00e8mes de production, tout en innovant pour faire \u00e9voluer l’ensemble de l’industrie.<\/p>\n

Nous croyons en un marketing o\u00f9 les professionnels misent sur les donn\u00e9es consommateurs pour cr\u00e9er des annonces ultra-pertinentes, de meilleures exp\u00e9riences et de solides relations clients.<\/p>\n

Rendez-vous sur ailab.criteo.com<\/a> pour d\u00e9couvrir tous les travaux et publications de l’AI Lab et suivre l’\u00e9volution de nos recherches sur le mod\u00e8le de recommandation causal.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Les marketeurs s’efforcent chaque jour de proposer les bons produits aux consommateurs, au moment o\u00f9 ils sont le plus susceptibles d’acheter\u00a0–\u00a0et l’arriv\u00e9e de l’intelligence artificielle dans le monde de la publicit\u00e9 leur simplifie aujourd’hui la t\u00e2che. Car la personnalisation n’est plus simplement un bonus\u00a0–\u00a0elle est d\u00e9sormais n\u00e9cessaire, pour les marketeurs comme les consommateurs. 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