Pour améliorer les performance de ses campagnes, Widespace vient de dévoiler un algorithme d’optimisation la diffusion publicitaire. Ce système de recommandation analyse une multitude d’indicateurs pour choisir automatiquement la publicité la plus pertinente pour l’utilisateur. Résultat: une publicité jusqu’à trois fois plus pertinente. En s’adressant à des utilisateurs avec des publicités pertinentes pour eux le retour sur investissement de la campagne augmente par rapport à une campagne traditionnelle d’impressions random.
L’algorithme auto-apprenant de Widespace utilise l’analytique et les big data pour diffuser la publicité là où elle aura le plus d’impact. Ce qui est unique avec cet algorithme est qu’il prend en compte les métriques des marques et pas uniquement les clics.
“Pour créer ce Brand Algorithm nous avons entré dans le système les résultats de plus de 18 000 campagnes rich media et croisé ces données avec les retours de 30 000 répondants à une enquête sur l’impact sur les marques. Grâce à cela, nous sommes arrivés à améliorer significativement la diffusion des publicités.es données collectées grâce à cette enquête nous permettent de connaître l’impact de nos campagnes sur les valeurs de marque que sont le visionnage, l’aspect accrocheur du message et la pertinence. Les résultats de ces analyses sont ensuite intégrés dans le Brand Algortihm”,explique Pierre Gauthier, Directeur de Partenariats de Widespace.
La pertinence d’une publicité est déterminante pour l’efficacité de la campagne. Les résultats de l’étude sur les impacts pour les marques, menée après l’introduction du nouvel algorithme, révèlent que les publicités ayant obtenu la plus forte recommandation par le système sont celles qui sont les mieux notées par les utilisateurs. En retour, la pertinence a une influence cruciale dans l’intention d’achat: lorsqu’un utilisateur estime qu’une publicité est pertinente pour lui, il y a 17 fois plus de chances qu’il décide d’acheter que s’il estime qu’elle n’est pas pertinente.
Pierre Berendes
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