Selon Mobilewall, fournisseur de données mobiles, plus de la moitié des impressions aux Etats-Unis incluent des données de géolocalisation. Or, la qualité de ces données est controversée au sein de l’écosystème programmatique.
Bien souvent utilisées par les éditeurs comme un moyen de faire grimper le prix de leur inventaire, ces données manquent en effet souvent de fiabilité (imprécises ou inexactes).
Le problème de l’inexactitude des données de géolocalisation est en partie dû à un manque de standardisation des moyens permettant de les collecter ou encore du manque de précision des données dites « hyperlocales » dont seuls 30% seraient exactes en temps réel à moins de 100 mètres du véritable emplacement de l’utilisateur, d’après Thinknear, technologie spécialisée dans la localisation. Quant aux données démographiques, elles sont soit imprécises soit n’incluent pas l’âge pourtant essentiel à un ciblage des plus traditionnels.
Sans une vision claire du public ciblé, non seulement les annonceurs courent le risque de cibler les mauvaises audiences ou de les atteindre à un moment inopportun mais c’est également la qualité des échanges programmatiques qui en pâtit.
Mieux vaut donc privilégier la qualité à la quantité. C’est d’ailleurs ce que certaines solutions basées sur le machine learning telle que Mobilewalla ont pour objectif en permettant de nettoyer les données d’audience mobile et d’identifier les fraudes en amont.
Stéphanie Silo d’après AdExchanger
