Etats-Unis : ce que veulent vraiment les acheteurs médias en 2025

Voici ce que nous pouvons retenir d’une étude effectuée par Admonsters auprès de 168 acheteurs, annonceur ou agence, aux Etats-Unis.

La transparence devient un prérequis, pas un bonus
67 % des acheteurs en font un critère décisif dans le choix de leurs partenaires. Les intégrations directes SSP-DSP et les audits en temps réel sont désormais attendus comme des standards.

L’inventaire MFA et la fraude en CTV restent des angles morts
64 % des acheteurs redoutent les environnements « Made for Advertising », 62 % se méfient de la CTV mal qualifiée, mais moins de la moitié utilisent des outils de vérification.

Le ciblage sans cookies s’appuie sur une stratégie mixte
Retail media (42 %), données first-party (40 %) et ciblage contextuel (29 %) forment le nouveau trépied du ciblage, sans solution unique dominante.

Les acheteurs privilégient la donnée propriétaire et les collaborations directes
Les partenariats retailers et les cohortes éditeurs deviennent centraux dans les stratégies data. Les clean rooms et data co-ops complètent le dispositif.

Unification de la mesure et IA : les deux leviers d’efficacité prioritaires
Standardisation des KPIs, attribution cross-canal et intégration multi-plateformes sont les principaux défis. L’IA est mobilisée pour l’expansion d’audience, l’optimisation créative et la détection de fraude.

1. Transparence et qualité de l’inventaire

La transparence reste une exigence clé pour les acheteurs médias. Dans le cadre du Buyer Barometer 2025, 67 % des répondants la jugent « très importante » ou « non négociable » dans leurs partenariats. Si 57 % estiment que le programmatique offre un niveau de transparence satisfaisant, une part significative reste neutre ou insatisfaite. Ce décalage reflète un besoin persistant de clarté sur la chaîne d’approvisionnement, les frais ou les dynamiques d’enchères.

Trois leviers sont plébiscités pour renforcer la confiance :

• la vérification par des tiers (50 %) ;
• les intégrations directes SSP-DSP (39 %) ;
• l’audit des frais en temps réel (28 %).

Au-delà des mécanismes de contrôle, la qualité des inventaires reste un sujet d’inquiétude. 64 % des acheteurs se disent préoccupés par la prolifération des sites « Made for Advertising » (MFA), mais seulement 44 % utilisent des outils de détection. Même constat sur la CTV : 62 % des acheteurs expriment des doutes sur les contenus non-OTT qui seraient présentés à tort comme de l’inventaire CTV.

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2. Identité et ciblage post-cookies

La disparition progressive des cookies tiers pousse les acheteurs à revoir leurs stratégies de ciblage. 55 % déclarent que cela nuit à leur capacité à toucher leurs audiences. Plutôt que de miser sur une solution unique, les annonceurs adoptent une approche hybride. Trois leviers se démarquent :

• partenariats retail media (42 %) ;
• collaborations en first-party data (40 %) ;
• ciblage contextuel (29 %).

Parmi les modèles privilégiés pour l’exploitation des données propriétaires :

• les partenariats directs avec des retailers (38 %) ;
• les cohortes éditeurs (33 %) ;
• les data clean rooms (28 %) ;
• les data co-ops (29 %) ;
• les solutions d’identité via des partenaires tiers (27 %).

Cette diversification souligne la volonté des acheteurs de sécuriser leurs capacités de ciblage tout en respectant les exigences de confidentialité. L’intégration de multiples sources de données devient une condition incontournable pour maintenir la performance des campagnes.

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3. Mesure, unification et efficacité par l’IA

Alors que les environnements média se fragmentent, les annonceurs peinent à unifier leurs dispositifs de mesure. 74 % considèrent cette capacité comme cruciale. Les principaux freins identifiés concernent :

• la standardisation des métriques (37 %) ;
• l’attribution cross-canal (36 %) ;
• l’intégration de données multiples (31 %) ;
• la déduplication des expositions (30 %).

Face à ces défis, l’IA est perçue comme un levier d’optimisation majeur. Ses cas d’usage les plus stratégiques sont :

1. l’expansion d’audience prédictive ;
2. la mesure consolidée de campagnes ;
3. l’optimisation dynamique des créations (DCO) ;
4. les ajustements d’enchères en temps réel ;
5. la détection de schémas de fraude.

Les acheteurs ne se contentent plus d’optimiser leurs budgets : ils recherchent des solutions robustes, capables d’assurer à la fois performance, lisibilité des résultats, et conformité. L’IA devient ainsi un outil opérationnel indispensable au pilotage des campagnes.