L’Interactive Advertising Bureau (IAB) veut « démystifier » le marché des données utilisées par l’industrie de la publicité en ligne et promouvoir l’adoption d’un langage qui soit commun à tous. Telles sont les motivations qui semblent avoir poussé l’institution représentative de ce secteur à élaborer un lexique des techniques et des segments de données, dont la mise à jour d’une première version rédigée en 2011 vient d’être publiée.
« Au-delà d’un simple glossaire de termes, ce document fournit un cadre qui facilite la compréhension de comment toutes ces composantes de données travaillent ensemble afin de former la masse critique de segments d’audience qui confèrent de la valeur à la publicité », explique Patrick Dola, auteur du lexique.
Le document de seize pages s’attèle d’abord à présenter les systèmes qui génèrent, collectent, stockent, enrichissent, diffusent et analysent les données.
Ensuite, il aborde dans les détails les segments de données et les techniques impliquées dans leur mise en place autour de quatre critères essentiels.
Tout d’abord le critère de la source des données, c’est-à-dire, d’où elle est extraite et de quel type de données il s’agit. On peut citer l’activité en ligne des utilisateurs qui génèrent quantité d’informations (vues, visites, interactions comme des clics sur des liens, des tweets, des likes, des achats en ligne, etc.).
Vient ensuite la collecte de ces données, qui présente quelle est la relation entre l’utilisateur et celui qui s’empare de ses données (éditeurs, agrégateurs de données et réseaux publicitaires). C’est l’explication de la fameuse dénomination 1st, 2nd ou 3rd party.
Le troisième volet est celui de la manière dont ces données sont collectées, s’il s’agir de données générés automatiquement par le système ou, au contraire, si ce sont des données dites déclaratives, comme l’enregistrement à une newsletter.
Enfin, le document aborde l’aspect qui traite de quel genre d’information on dispose, si déclarative et descriptive (à son sujet) ou s’il s’agit plutôt d’une information prédictive, basée sur ses activités.
LUL
(Images : IAB.)
