Il vient défendre les bienfaits des identifiants uniques des différents appareils que l’on utilise, comme critère pour le ciblage et le suivi des utilisateurs en ligne. « La reconnaissance des devices sera, certes, un nouveau challenge pour les marketeurs, mais elle a le potentiel de résoudre les principaux enjeux liés au tracking, à la mesure et au respect de la vie privée auxquels les marketeurs ont dû faire face jusqu’à présent», affirme Tom Manvydas, vice-président de Solutions et Stratégie Publicitaires à Experian Marketing Services.
Pour lui, lorsque l’on se base sur l’appareil, on est plus à même de créer des ponts entre les différents navigateurs, plateformes et appareils. Sans compter que baser son système de tracking sur une logique de suivi des devices ID permet d’être en phase avec son temps, marqué par la prolifération de l’usage mobile et de l’Internet de choses (objets connectés).
Les devices ID permettraient de suivre l’utilisateur comme le font les cookies aujourd’hui sur le web, mais avec des avantages majeurs : les méthodes de reconnaissance des différents appareils sont bien plus persistantes, moins fragmentées que les cookies et universelles, travaillant en général à travers réseaux et appareils, « bien qu’entre iOS et Android il n’existe pas encore d’interopérabilité ».
Il existe deux manières de faire de la reconnaissance des devices : la déterministe et la probabiliste.
La première se sert de la panoplie existante aujourd’hui d’ID, comme les identifiants uniques de chaque appareil, y compris des numéros de série, les ID des logiciels, type UDID d’Apple ou Android ID, ceux de proxy (adresses Mac pour la wifi ou le bluetooth, les IDFA etc.) pour suivre l’utilisateur. Le souci de cette méthode est l’absence de standards uniformes dans un contexte d’importante prolifération d’appareils différents, et donc d’ID. De plus, c’est un usage qui peut poser 
des problèmes de respect de la vie privé, sans compter que les entreprises qui contrôlent ces IDs limitent ou bloquent l’accès à ces données, dit-il.
La méthode probabilistes serait, en revanche, bien plus intéressante, car elle vient couvrir les lacunes de la méthode déterministe en tentant de déduire le profil d’un utilisateur. Elle travaille sur des comportements et des profils, par des méthodes statistiques pour en déduire des suites logiques, et non pas sur des identités ou appareils précis, ce qui est encore plus respectueux de la vie privée. « C’est bien la beauté inhérente à la méthode probabiliste de reconnaissance d’appareils : elle peut générer des résultats de ciblage plus précis que ceux faits avec cookies sans identifier explicitement chaque appareil », dit-il.
Grosse cerise sur le gâteau… cette méthode ne peut être bloquée par les mécanismes d’opt-out.
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L.U.L.
