La publicité digitale est à la base du modèle économique d’Internet : elle permet de maintenir la gratuité et l’accessibilité des contenus tout en alimentant un écosystème de plusieurs milliards d’euros. L’ad tech rend cela possible, en connectant les marketeurs à leurs audiences à grande échelle. Mais à mesure que l’industrie s’adapte aux exigences de création de valeur, la technologie qui la porte doit évoluer. L’efficacité, la précision et la scalabilité ne sont plus des avantages ; ce sont des nécessités.
L’IA est le moteur de cette évolution et transforme l’écosystème de l’ad tech en offrant des expériences hyper-pertinentes et en faisant progresser l’efficacité globale du marché. En tant qu’une des plus grandes applications commerciales de l’IA, l’ad tech est particulièrement bien placée pour exploiter ses capacités et stimuler l’innovation.
L’échelle offerte par l’ad tech est un formidable terrain de jeu pour l’IA
Les montants dépensés en publicité digitale sont plus importants que ceux du marché du cloud computing et devraient dépasser 700 milliards de dollars par an et continuer à augmenter dans les années qui viennent. L’énorme masse de données gérée par l’ad tech, les budgets colossaux et son application directe aux expériences des consommateurs sont autant de raisons qui justifient l’investissement de l’industrie dans l’IA. Les innovations ont déjà permis de faire progresser l’efficacité du marché, d’offrir plus de valeur, de traiter des ensembles de données plus importants et, enfin, d’améliorer l’expérience des marketeurs, des propriétaires de médias et des consommateurs.
Trois caractéristiques clés alimentent le potentiel de l’IA dans l’ad tech :
1. L’efficacité de calcul : Les progrès récents de l’IA et des grands modèles de langage (LLM) ont entraîné des avancées équivalentes en matière de calcul, d’évolutivité et d’efficacité. Des investissements massifs ont permis de considérablement optimiser les prix et les performances, au point de dépasser la loi de Moore. Les innovations en termes de connectivité et d’infrastructure permettent de faire fonctionner des dizaines de milliers de processeurs graphiques (GPU) sur une seule tâche. Cela permet en retour à l’IA de traiter et d’extraire des informations commerciales de façon optimale à partir de volumes de données de plus en plus importants.
2. D’énormes quantités de données : Chez Index Exchange, nous traitons deux pétaoctets de données et 550 milliards de transactions par jour (et ce chiffre ne cesse d’augmenter). Ces données contiennent de précieux indicateurs qui, correctement interprétés, peuvent être utilisés pour offrir davantage de valeur ajoutée aux clients. Cependant, les systèmes de big data traditionnels et les architectures de streaming ont du mal à fonctionner à cette échelle, car ils prennent souvent plus longtemps pour générer des informations exploitables que la durée de pertinence des données. Comme le démontrent les LLM modernes, les modèles de formation et de réajustement nous permettent d’effectuer une compression avec perte efficace sur de grandes quantités de données, ce qui nous permet d’extraire des informations à partir d’un modèle nettement plus réduit, et facilite un traitement plus rapide des requêtes et des systèmes de données plus économes.
3. Des marges en baisse : Les charges de calcul de la publicité digitale à l’échelle mondiale continueront d’augmenter dans un avenir proche. Les acheteurs de médias cherchent à tirer davantage de valeur de leurs investissements tandis que les propriétaires de médias cherchent à optimiser davantage le rendement, ce qui entraîne une réduction des marges. Les améliorations mentionnées précédemment en matière d’efficacité de calcul amèneront une réduction des coûts, ce qui permettra à l’ad tech de faire baisser les frais de transaction et d’offrir une plus grande valeur à l’ensemble de l’écosystème.
Comment l’ad tech peut-elle tirer profit de l’innovation dans le domaine de l’IA ?
L’IA permet d’obtenir des informations plus poussées à partir des données, ce qui permet aux acheteurs et aux vendeurs d’obtenir plus vite des signaux jusqu’alors inaccessibles. Par le passé, l’innovation de l’IA dans le domaine de l’ad tech s’est concentrée sur le côté acheteur, en optimisant l’adressabilité grâce à une série de signaux tels que les cookies, l’identifiant des annonceurs (IDFA), les adresses e-mail chiffrées et les adresses IP, et en améliorant la précision contextuelle avec l’analyse des URL, des environnements d’applications et d’autres métadonnées de contenu.
L’évolution des réglementations en matière de protection de la vie privée ainsi que les restrictions imposées par des plateformes telles que Google, Apple et d’autres limitent l’utilisation de certains signaux d’audience, ce qui rend l’adressabilité plus complexe. En même temps, l’explosion du contenu vidéo dans le paysage digital modifie la manière dont l’industrie recueille et partage les données contextuelles.
Jusqu’à présent, le côté vente est resté très banalisé, mais cette dynamique est en train de changer. Il est possible d’intégrer davantage d’informations basées sur l’IA du côté vente afin d’améliorer encore l’optimisation du côté de l’achat programmatique et d’obtenir de meilleurs résultats malgré la baisse continue des signaux.
De meilleurs résultats pour les acheteurs de médias
L’IA rend le ciblage plus précis, ce qui permet aux marketeurs de toucher plus rapidement la bonne audience, d’améliorer les résultats et de réduire le niveau des dépenses publicitaires inutiles. La prochaine génération d’IA va révolutionner le ciblage de la demande en :
- Améliorant la classification des contenus lorsque les métadonnées sont rares, avec la vidéo par exemple
- Optimisant la sélection et le placement des annonces grâce à une meilleure analyse du contexte
- Assurant un ciblage précis des groupes tout en intégrant les technologies de protection de la vie privée
Un meilleur rendement pour les propriétaires de médias
Au-delà de l’adressabilité de l’audience, l’optimisation côté vente doit prendre en compte les tendances plus larges, au niveau communautaire, qui évoluent avec le temps. Tenir compte du comportement de recherche : 15 % des recherches Google quotidiennes n’ont jamais été effectuées auparavant, ce qui montre à quel point les intentions des consommateurs évoluent constamment.
L’IA peut ouvrir la voie à des capacités de décision plus intelligentes et améliorer le packaging d’inventaire et la tarification, contribuant ainsi à augmenter les CPM et à booster le rendement, en particulier pour les formats à haute valeur comme la vidéo. L’IA peut générer plus de valeur pour les propriétaires de médias en :
- Analysant les tendances changeantes en matière de contenu et en fournissant aux propriétaires de médias un retour d’information afin d’améliorer l’attractivité de leurs inventaires et en réduisant le délai nécessaire au cycle de feedback.
- Classifiant les inventaires en packages pertinents et accessibles aux acheteurs, l’IA les mettant à jour en fonction de l’évolution des modèles de trafic afin de maintenir l’évolutivité et la pertinence dans un environnement sécurisé pour la marque
Transformant des données inexploitées jusque-là en informations exploitables
L’ad tech repose sur une véritable mine de données inexploitées (modèles de trafic en temps réel, informations sur les enchères et résultats des enchères) qui restent souvent inutilisées en raison des contraintes de stockage et de calcul. L’IA possède le pouvoir de transformer ces données en algorithmes prédictifs qui affinent le ciblage, optimisent le placement des publicités en temps réel et révèlent les nouveaux comportements des consommateurs. En réduisant les coûts et en améliorant la pertinence, l’IA favorise un écosystème publicitaire plus intelligent et plus efficace.
Exploiter le potentiel de l’IA permet de créer un futur dans lequel les acheteurs et les vendeurs peuvent opérer plus efficacement et avec plus de précision, tout en préservant la qualité de l’expérience du consommateur.
Nos équipes innovent en permanence pour propulser l’industrie vers une efficacité totale du marché, ce qui se traduit par de meilleurs win rates et un rendement maximisé, le tout à moindre coût. En savoir plus sur notre approche de l’efficacité.
