Mise en œuvre réussie de solutions dedata first-party dans le domaine de la recherche payante (SEA) : comment surmonter les obstacles ?

Mais tout d'abord, prenons un peu de recul. Où l'histoire desdata first-party a-t-elle commencé et pourquoi ? Malgré la législation antérieure sur les cookies, le changement a vraiment commencé avec les modifications de la législation sur la protection de la vie privée. Le 25 mai 2018, le RGPD, également connu sous le nom de GDPR en Europe, est devenu applicable. Le "consentement et la transparence" sont au cœur de cette loi. Cela signifie qu'un utilisateur doit savoir si des identifiants sont utilisés et quelles data personnelles sont traitées, stockées et ensuite utilisées à des fins telles que le (re)ciblage et la publicité. En outre, l'utilisateur doit être en mesure d'indiquer activement sa préférence quant au stockage ou non de ses data caractère personnel.

Suite à l'application de ces changements, de nombreux grands partis ont dû s'adapter. Safari (Apple) et Firefox (Mozilla) ont déjà décidé en 2019 et 2020 de bloquer "par défaut" les sites tiers cookies afin de protéger tous les utilisateurs, mais surtout eux-mêmes. Chrome (Google) prévoit la même chose via Privacy Sandbox, mais cela prendra du temps. Les premiers plans ont été annoncés pour 2022, mais cette date est maintenant devenue la fin de 2024. Apple a également décidé de donner plus de contrôle à ses utilisateurs avec la nouvelle mise à jour iOS 14.5. Par exemple, chaque application doit demander la permission via une fenêtre contextuelle si elle peut vous suivre via diverses applications et sites web tiers. Cette question active incitera de nombreux utilisateurs à la refuser.

En s'attaquant à la question de la protection de la vie privée dans les navigateurs et les applications, on ferme la porte d'entrée. Ainsi, les plateformes publicitaires peuvent suivre beaucoup moins d'utilisateurs et utiliser beaucoup moins d'identifiants. Si Google rejoint Apple et Mozilla avec Chrome (66 % de tous les utilisateurs) en 2024, les annonceurs manqueront d'un grand nombre de data, ce qui aura un impact majeur sur la performance de nos publicités. Mais cela n'arrivera que si nous ne poursuivons pas une stratégie alternative dans l'intervalle et si nous n'adoptons pas de nouvelles solutions. Alors, comment tirer parti de cette situation ? Quels sont les principaux obstacles à la mise en place d'une stratégie dedata first-party et quelles sont les solutions déjà utilisées ?

Nous avons interrogé nos pairs dans le cadre d'une enquête*.

De nombreux obstacles sont rencontrés lors de la mise en œuvre de solutions dedata first-party . Pas moins de 95 % des personnes interrogées ont indiqué qu'elles rencontraient des problèmes. Par ailleurs, 63% ne sont pas satisfaits du taux d'adoption des solutions au sein de leur propre entreprise, tant du côté de l'agence que du côté du client. Toutes les personnes interrogées ont fait les premiers pas vers la mise en œuvre. En outre, 79% travaillent déjà sur les intégrations, dont 26% sont très actives. 21% sont bloqués dans la stratégie parce que le processus est ralenti en interne. Les plus grands obstacles semblent résider dans la mise en œuvre technique et la disponibilité des data et des équipes de développement, mais la complexité du sujet joue également un rôle majeur. Vous trouverez ci-dessous les résultats.

Reconnaissez-vous ces obstacles ? Nous les aborderons un par un et vous donnerons quelques conseils.

Le principal obstacle réside dans la mise en œuvre technique des solutions dedata first-party . Toutes les solutions actuelles requièrent des compétences techniques et une bonne coopération entre les développeurs, les spécialistes des data et les spécialistes de l'EES. En raison de l'absence de cette coopération, les délais de mise en œuvre sont souvent plus longs, mais aussi parce que lesdata first-party ne sont souvent pas suffisamment prioritaires au sein des équipes chargées data et du développement. Chacun doit également disposer de connaissances suffisantes pour atteindre l'objectif commun.

Conseil ! Faites une analyse de rentabilité en vous concentrant sur les avantages que la solution dedata first-party peut apporter et sur l'impact qu'elle peut avoir si elle n'est pas utilisée. Présentez ensuite ce dossier au sein de l'organisation pour convaincre les parties prenantes (internes) de l'urgence, mais surtout pour créer un soutien suffisant parmi les parties prenantes extérieures à l'équipe chargée des data .

Il existe de nombreuses solutions dedata first-party et elles varient en fonction de la plateforme publicitaire. En outre, il y a encore beaucoup d'incertitudes, ce qui en fait un sujet complexe. Il n'est pas toujours évident de savoir quelles solutions existent, quelles sont celles qui devraient être prioritaires et quel est le degré d'urgence. Cela signifie également que les spécialistes et les parties prenantes ne disposent souvent pas de suffisamment de connaissances pour élaborer une stratégie solide. Au bas de cet article, vous trouverez une liste de contrôle qui vous aidera à visualiser la complexité de chaque solution et une explication étape par étape de la manière de la mettre en œuvre. Pour vous aider à démarrer, un "label de priorité" a également été attribué à la solution.

Conseil ! Effectuez des recherches préliminaires sur les différentes solutions afin de vous faire une idée des avantages et des inconvénients. En outre, surveillez l'évolution du marché en ce qui concerne la protection de la vie privée et lesdata first-party , afin de pouvoir procéder à des ajustements en temps utile si la situation évolue. Pensez aux projets d'Apple et de Google, à l'évolution de la législation et aux solutions discutées par d'autres parties. Consultez des blogs, la documentation de Google ou des spécialistes de la question pour approfondir vos connaissances. Commencez ensuite à élaborer et à développer une stratégie.

Les solutions dedata First-party utilisent des data personnelles et/ou des identifiants et sont donc soumises à la législation GDPR. Par conséquent, vous devez toujours disposer d'une autorisation sans ambiguïté pour envoyer ces data à des plateformes publicitaires ou vous devez anonymiser complètement les data , de sorte qu'elles ne puissent pas être rattachées à un individu. Les organisations, et en particulier les services juridiques, rencontrent régulièrement des objections à ce sujet. Pouvons-nous partager nos data (clients) avec des tiers et quelles en sont les conséquences ?

Conseil ! Ne partagez pas uniquement des data avec des plateformes publicitaires. Assurez-vous que le consentement est toujours donné pour les cookies et le traitement desdata first-party et que l'état de ce consentement est toujours disponible. De cette manière, vous pouvez être sûr que seules les data pour lesquelles le consentement est correct sont envoyées aux plateformes. Vérifiez avec les équipes juridiques. Une plateforme de gestion des consentements peut contribuer à la bonne exécution de ces processus.

Les développements au sein de l'EES évoluent rapidement ; outre les solutions dedata first-party , les enjeux sont bien plus importants. Par exemple, 53% des personnes interrogées indiquent qu'elles donnent la priorité à la mise en œuvre de Performance Max. La poursuite du développement des structures de campagne telles que Hagakure est également considérée comme une priorité par 16 % des personnes interrogées. Enfin, 32 % des personnes interrogées déclarent ne pas avoir d'autres priorités que les solutions dedata first-party .

Conseil ! Pour optimiser les performances des nouvelles structures et des nouveaux types de campagnes, il est important de disposer d'un maximum de data conversion. Pour ce faire, il est important de disposerdata first-party . Faites de la place sur la feuille de route pour les solutions de data première partie énumérées dans notre liste de contrôle et Postuler étape par étape en fonction de la priorité indiquée.

Les solutions proposées par des acteurs tels que Google sont relativement récentes. Par conséquent, les produits peuvent encore présenter des bogues, tels que des problèmes de mesurabilité.

Conseil ! Vous constatez une tendance étrange dans le site (de conversion) data après l'implémentation d'une solution ? Contactez toujours le support ou votre account manager. Si nécessaire, ils peuvent observer et éventuellement signaler des bogues directement aux équipes de produits. En outre, essayez toujours de tester une solution à petite échelle pour en connaître l'impact avant de l'implémenter partout.

Maintenant que nous savons comment surmonter les obstacles, nous pouvons commencer. La seule question qui reste à résoudre est la suivante : quelles sont les solutions disponibles en matière dedata first-party ? Les solutions proposées par Google (principalement) sont les suivantes :

L'enquête montre que toutes les solutions - à des degrés divers - sont déjà utilisées par les personnes interrogées. Les conversions améliorées, GA4, Customer match et Consent mode sont actuellement les plus populaires parmi les spécialistes de l'EES. Les conversions améliorées ont même été adoptées par tous les répondants. Vous trouverez ci-dessous le degré d'adoption par solution.

Il est frappant de constater que certaines solutions de première partie data , dont la priorité est à notre avis relativement élevée, ont le taux d'adoption le plus faible. Par priorité, nous entendons la complexité par rapport à l'impact. Pour vous orienter dans la bonne direction lors de la mise en œuvre, nous avons établi une liste de contrôle des solutions de première partie data par ordre de priorité, que vous trouverez à la fin de cet article.

Pour obtenir les audiences et les mesures les plus précises, il est important d'utiliser la balise globale du site ou de placer les pixels nécessaires via le GTM et d'utiliser le Conversion Linker. L'utilisation de ces méthodes garantit que ces signaux sont stockés dans un contexte de first-party , ce qui les rend moins sensibles aux restrictions imposées par les navigateurs.

Il est frappant de constater que le Conversion linker et le Sitewide tagging via GTM sont relativement faciles à mettre en œuvre, mais qu'ils semblent moins bien connus. On soupçonne qu'ils ont souvent déjà été mis en œuvre, mais les spécialistes n'en sont pas toujours conscients.

Google Analytics 4, la nouvelle version d'Analytics qui collecte des données basées sur des événements data à partir de sites web et d'applications, utilise l'apprentissage automatique et la modélisation pour "combler les lacunes" lorsque les utilisateurs choisissent de ne pas accepter cookies. Ainsi, GA4 fournit des informations sur l'engagement des utilisateurs tout en préservant l'anonymat de leur data . En outre, GA4 permet d'utiliser des audiences prédictives, par exemple "acheteurs susceptibles d'acheter dans les 7 jours". Globalement, par rapport à Universal Analytics, GA4 mesure davantage data et offre de meilleurs rapports inter-appareils. En outre, depuis le 1er juillet 2023, aucune nouvelle visite n'a été traitée dans Universal Analytics. C'est pourquoi il est très important de passer à GA4.

À l'heure actuelle, le suivi se fait encore souvent en plaçant cookies du côté du visiteur. On l'appelle aussi "côté client". En guise d'alternative, de nombreuses grandes plateformes telles que Google permettent de transmettre le suivi du comportement des visiteurs directement à la plateforme. C'est ce qu'on appelle le marquage côté serveur. Les plateformes attribuent un identifiant de clic aux visiteurs qui cliquent sur votre site web à partir de leur plateforme. Vous envoyez cet identifiant de clic ainsi que toutes les actions que le visiteur a effectuées sur votre site web, c'est-à-dire votre propre data, directement à la plateforme via une API. L'avantage de cette méthode est qu'elle résiste mieux à la disparition de cookies de tiers, que vous avez un meilleur contrôle sur votre propre data et que vous pouvez l'enrichir avec des marges data, par exemple.

Enhanced conversions est utilisé pour améliorer la précision des data conversion. Cette solution dedata first-party complète les balises de conversion existantes ; les data hachées et anonymes des utilisateurs convertis du site web sont envoyées à Google. Elles sont ensuite mises en correspondance avec les comptes Google connectés afin d'attribuer un clic ou une impression. En moyenne, selon Google, cela se traduit par une augmentation de la conversion de 5 % dans le domaine de la recherche et de 17 % sur YouTube. Ces pourcentages devraient augmenter à l'avenir. N.B. ! Lesdata first-party (telles que les adresses électroniques) doivent être disponibles à l'endroit où la balise de conversion est déclenchée.

Avec Customer match, lesdata first-party sont utilisées pour atteindre non seulement les clients en ligne, mais aussi les clients hors ligne. Il s'agit de data dont Google ne dispose pas. Là encore, les data sont mises en correspondance avec les comptes Google connectés. Google augmente alors sa portée en ciblant des profils similaires. Les stratégies d'enchères intelligentes utilisent les signaux de correspondance du client pour déterminer la pertinence et ajuster les enchères en conséquence. Ce processus peut être mis en place manuellement via l'importation de listes de clients, ou automatisé à l'aide d'une plateforme de Data clients.

En utilisant le mode "Consentement", l'état du consentement d' un utilisateur est transmis à Google. Google respecte ce statut et adapte le traitement de data en conséquence. Si l'utilisateur n'a pas donné son consentement, Google utilise des signaux sans publicité et respectueux de la vie privée pour modéliser les conversions.

La question est de savoir si ces solutions sont suffisantes pour compenser la perte de cookies et donc d'informations. Seuls 17% des répondants à l'enquête pensent que oui, 22% pensent que non et 61% ne savent pas. Ce dernier pourcentage en particulier est révélateur du sentiment actuel sur le marché. Les nombreux changements se succèdent rapidement et il est difficile de prédire de quoi l'avenir sera fait.

De nombreux spécialistes veulent d'abord voir si les solutions actuelles fonctionnent bien et ne pensent pas encore aux solutions futures possibles. Ils recherchent principalement des solutions automatisées et simples, afin que les spécialistes du marketing non techniques puissent également les utiliser.

L'avenir du marketing en ligne réside dans lesdata first-party . Dans un monde de plus en plus automatisé, vous ne pouvez vous distinguer que si vous ajoutez vos propres data aux algorithmes. Cesdata first-party sont la clé de la création d'une stratégie de différenciation.

Heureusement, nous constatons que de plus en plus de spécialistes du marketing SEA reconnaissent les avantages desdata first-party et que des solutions telles que Enhanced conversion, GA4 et Customer match deviennent de plus en plus populaires. Cependant, il reste encore du travail à faire pour améliorer le niveau de connaissance de toutes ces différentes solutions et pour promouvoir l'adoption de solutions plus complexes, telles que le marquage côté serveur.

Nous vous conseillons de commencer rapidement à mettre en œuvre des solutions dedata first-party . Faites des analyses de rentabilité claires pour les clients ou les parties prenantes internes, en expliquant pourquoi c'est nécessaire et quel est l'impact sur les résultats. Il sera ainsi plus facile de surmonter les obstacles et la mise en œuvre technique, tels que la disponibilité des data et des équipes de développement.

Avec les changements rapides dans ce domaine, il est difficile de prédire à quoi ressemblera l'avenir et quelles solutions deviendront les plus importantes. Ce qui est certain, c'est que si vous ne mettez pas en œuvre des solutions dedata first-party , les performances de vos campagnes s'en trouveront dégradées. Par conséquent, assurez-vous d'être aussi préparé que possible et commencez à mettre en œuvre les solutions dedata first-party disponibles dès aujourd'hui.

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*Avertissement: les résultats de l'enquête sont basés sur les contributions de 19 répondants .