(Suite de la série de billets livrant les définitions des acteurs de l’industrie de concepts clés de la publicité en ligne.)
Hervé Brunet, co-fondateur et président, Stickyads : « Pour reconnaître un même internaute sur plusieurs écrans, il faut procéder par déduction statistique (pas toujours fiable) ou faire appel à des audiences loggées. »
Yohann Dupasquier, co-fondateur, Tradelab : « Suivre un utilisateur sur différents écrans est communément appelé tracking cross-device. Il s’agit donc de suivre un même internaute, identifié, entre son smartphone, sa tablette et son ordinateur, dans le but de personnaliser son expérience avec une marque – et indirectement de créer de la valeur et non d’en détruire, via une pression publicitaire contrôlée. Le problème est relativement simple ; alors que les sphères web fonctionnent sur un modèle de cookies, la sphère in-app, quant à elle, n’autorise pas l’utilisation de cookies et force les marketers à utiliser d’autres solutions annexes de tracking. La progression du taux d’équipement en devices connectés n’améliore en rien cette situation déjà complexe. Sujet de prédilection de la presse spécialisée, le cross-device fait couler beaucoup d’encre. Néanmoins, ce dernier n’en est qu’à ses prémisses, même si quelques premières solutions commencent à émerger. Chez Tradelab, nous distinguons deux types d’approches : 1. Déterministe, lorsqu’un éditeur requiert une connexion quelconque sur sa plateforme, permettant de déterminer avec exactitude qu’il s’agit du même utilisateur entre différents devices. À ce jour, les réseaux sociaux sont les principaux initiateurs de cette tendance, notamment Twitter et Facebook ; 2. Probabiliste, comme son nom l’indique, il s’agit d’un matching approximatif entre différents devices, supposant qu’un même utilisateur se cache derrière ces derniers. Dans ce cas, il est donc question d’un fingerprint (combinaison de données propres au device concerné, tel que le lieu, horaire, type de connexion, IP, etc.), dont l’efficacité réelle est difficilement mesurable (bien que le marché attribue communément entre 70% et 90% d’exactitude aux fingerprints en circulation). En conclusion, il est évidemment plus sécurisant de tabler sur l’approche déterministe du cross-device, dont l’évolution rapide pourrait, d’ici quelques mois, permettre de surmonter cet obstacle sur une large portion d’internautes. »
Laurent Duverney-Guichard, Vice-Président Solutions, Makazi : « Il existe deux méthodologies de réconciliation des internautes en fonction des devices. Tout d’abord, les méthodes déterministes, qui consistent à utiliser des éléments déclarés pour reconnaître qu’un profil est unique. Par exemple, pour une app mobile d’un e-commerçant, l’internaute s’identifiera sur le web et sur son mobile. Ainsi l’outil pourra reconnaître que ces deux points de connections appartiennent à un même individu. Les réseaux sociaux utilisent cette méthode. Ensuite, les méthodes probabilistes, qui se basent sur un jeu de critères qui permettent d’avoir une bonne probabilité qu’un individu est le même : par exemple, si l’internaute est connecté au même réseau wifi, avec son mobile et votre ordinateur, son surf, son comportement… C’est le re-croisement de tous ces critères qui permettent d’augmenter la probabilité d’un matching entre deux devices. Il existe des technologies spécialisées dans ce type de mécanismes mais elles fonctionnent encore beaucoup sur le modèle des adnetworks. »
Romain Gauthier, directeur commercial, MediaMath : « Lorsque MediaMath repère un utilisateur sur un premier périphérique, un identifiant périphérique unique (device ID) lui est attribué, qui permet à TerminalOne de reconnaître le périphérique en question lors de visites futures. Si un client, un partenaire, ou un autre fournisseur de MediaMath synchronise des identifiants ou génère son propre identifiant pour l’utilisateur en question (par exemple, par des données de connexion de première main ou des solutions d’identifications probabilistes), ConnectedID fait le lien avec le système d’identification de MediaMath. Si maintenant l’utilisateur est repéré sur un second 
périphérique, ConnectedID peut également relier ces périphériques en utilisant l’algorithme de MediaMath de suivi cross-device. On obtient ainsi une cartographie de tous les identifiants et périphériques de MediaMath et de ses partenaires, ce qui permet à TerminalOne de cibler des audiences et d’attribuer des actions de façon cohérente sur toute une série de canaux et de périphériques (mobile, tablette, PC). Cette technologie ne dépend pas des cookies, elle n’emploie pas de PII (renseignements personnellement identifiables) au sujet des utilisateurs, et elle respecte les normes et prescriptions en matière de respect de la vie privée qui s’appliquent à notre industrie. »
Anne de Kerckhove, Directrice Générale pour les pays EMEA, Videology : « C’est un challenge. La technologie la plus utilisée est le « single ID » qui transforme l’information personnelle d’un internaute en identificateur unique et anonyme sur différents écrans. »
Mathieu Roche, directeur général France et Royaume-Uni, Weborama : « Il existe différentes méthodes techniques pour suivre de façon anonyme un internaute lors de sa navigation sur plusieurs terminaux (« tracking cross-device »). Weborama travaille notamment sur un rapprochement des IDs via l’identification des lieux de connexion. Le développement de la navigation sur plusieurs terminaux est l’un des grands challenges actuels de la publicité sur Internet, mais il n’existe pas de solution fiable et éprouvée pour le moment. »
Alain Sanjaume, directeur général Europe, Exelate : «Un consommateur se connectant à son compte depuis divers écrans est facilement reconnaissable. On peut alors associer son cookie à ses autres appareils digitaux (tablettes/mobile/IPTV). Si la navigation est anonyme, il est possible d’utiliser des solutions statistiques à base de couplage de technologie de « fingerprinting » et de géolocalisation ou bien de SDK. Ainsi, un ordinateur portable et un téléphone qui se connectent toujours ensemble au même moment dans des endroits différents pourront statistiquement être associés l’un à l’autre. Cette reconnaissance est plus facile pour les opérateurs télécom (SFR, Orange, …), les fournisseurs d’operating system (Google, Windows, …) mais aussi les constructeurs (Apple, Samsung,…) qui peuvent utiliser des identifiants qui leur sont propres. »
Frédéric Valette, CEO, Tapvalue : « Il y’a deux grandes méthodes qui se complètent plus qu’elles ne s’opposent : une probabiliste, qui consiste à analyser un très grand nombre des données comportementales (Big Data) et à trouver des schémas récurrents permettant d’associer un utilisateur ou un groupe d’utilisateurs à plusieurs terminaux ; une plus déterministe, consistant à associer un utilisateur donné à un ensemble d’identifiants uniques. Celle-ci pose un certain nombre de questions, notamment sur le respect de la vie privée, qui doivent trouver leur réponse rapidement par une régulation appropriée. »
Pour rappel…
Même dans le cadre d’un blog destiné aux professionnels et certains initiés de l’industrie de la publicité digitale, comme l’est ad-exchange.fr, certains concepts courants – comme le RTB, DSP, SSP, data, device ID… et bien d’autres – peuvent parfois sonner faux, du moins porter à confusion. Ils peuvent également évoquer autant de sens parfois que les contextes auxquels ils se réfèrent, autant de déclinaisons que d’acteurs qui les manipulent au quotidien.
Pour tenter d’y voir un peu plus clair, ad-exchange.fr a élaboré un certain nombre de questions pour cerner ces concepts et ces idées et les a posées à plusieurs dizaines d’acteurs de l’industrie, tous métiers confondus en Europe et outre-Atlantique. Les réponses sont livrées telles quelles sous forme de citations. Ce billet en est un exemple.
Propos recueillis par LUL
