Depuis qu’Apple a lancé son ATT cadre de confidentialité Pour donner aux utilisateurs d’applications plus de contrôle sur leurs données, les entreprises de technologie publicitaire ont été chargées de faire des compromis pour se conformer aux nouvelles restrictions de données tout en atteignant leurs objectifs de croissance.

Pourtant, même si les annonceurs mobiles ne peuvent plus utiliser d’identifiants personnels pour cibler les 70 % d’iOS utilisateurs qui n’ont pas consenti à être suivis, d’autres outils sont à leur disposition, tels que les signaux contextuels et l’attribution probabiliste, pour identifier et cibler des audiences de qualité dans l’écosystème mobile.

Cela étant dit, la publicité intégrée à l’application peut sembler moins efficace avec la dépréciation de l’identifiant pour les annonceurs (IDFA). Mais avec les bonnes données, stratégies et partenaires, ce n’est pas seulement une stratégie de croissance viable, mais un vital un.

Ce qui a changé après iOS 14.5

En vertu des nouvelles restrictions de confidentialité, les annonceurs d’applications ne peuvent plus compter sur l’IDFA pour leur fournir des données au niveau de l’appareil afin de diffuser des publicités pertinentes aux utilisateurs sur les appareils iOS. Étant donné que les annonceurs ne peuvent plus suivre l’activité d’un utilisateur dans les applications sur iOS, y compris leurs clics, téléchargements et conversions, ils ont également moins de capacité à mesurer l’efficacité de leurs publicités et à utiliser ces informations pour optimiser leurs campagnes et leurs budgets publicitaires en conséquence.

Cette perte d’efficacité signifie des taux de conversion plus faibles, mais aussi des CPM (coût pour 1 000 impressions) moins chers. Ainsi, bien que la mise à l’échelle des campagnes pour battre les KPI puisse être plus complexe, l’activité de croissance des applications peut être moins chère qu’elle ne l’était auparavant.

Le marketing à la performance est différent, pas pire

À partir d’iOS 14.5, même si les annonceurs n’ont peut-être pas accès aux données d’identification de l’appareil, ils peuvent toujours utiliser des signaux contextuels pour diffuser des annonces auprès d’utilisateurs de qualité. Que sont les signaux contextuels ? Ce sont des points de données conformes à la confidentialité qui transmettent des informations utiles sur une opportunité publicitaire, telles que l’emplacement, le type d’appareil et des informations sur l’environnement dans lequel une publicité est diffusée (c’est-à-dire les caractéristiques d’une application ou d’un site Web).

Avec ce type de données, les annonceurs peuvent utiliser le ciblage contextuel – faire correspondre une annonce à une opportunité d’impression pour prédire avec précision la probabilité qu’un utilisateur interagisse avec une annonce. À partir de là, ils peuvent déterminer le montant à enchérir pour chaque impression.

Étant donné que les utilisateurs sont automatiquement désactivés pour le suivi IDFA, les annonceurs ne peuvent plus se fier à l’ID de l’appareil pour accéder aux données sur la façon dont un utilisateur interagit avec une annonce, ni cibler des audiences individuelles en fonction des événements intégrés à l’application. Plutôt, apprentissage automatique (ML) exploitent de nouveaux signaux contextuels pour faire des prédictions efficaces.

Bien que cela ait rendu la publicité intégrée à l’application moins efficace, la publicité iOS atteint ou dépasse toujours les objectifs de ROAS des annonceurs. Par exemple, chez LifeStreet, nous constatons moins de conversions par dollar publicitaire dépensé sur le trafic sans ID d’appareil, mais nos CPM sont environ 2,1 fois inférieurs. Cela se traduit par un ROAS supérieur de 10 % sur les dépenses multimédias sans ID d’appareil. Bien que le taux d’impression à conversion ait changé, la baisse des coûts a aidé la publicité sur iOS à améliorer son efficacité.

Nouvelles données, nouveau paysage concurrentiel

Les signaux contextuels peuvent également être combinés avec d’autres métriques. Par exemple, le nombre d’interactions effectuées avec une fonctionnalité spécifique d’une publicité identifie la partie de la création qui ajoute de la valeur. Bien sûr, ce n’est pas aussi précis que l’utilisation de l’IDFA, mais des technologies comme ML permettent d’ingérer ces signaux et de prédire en temps réel la valeur de chaque impression d’annonce avec presque le même niveau de précision que la publicité basée sur l’ID de l’appareil.

De plus, le paysage concurrentiel de la publicité mobile est bien plus nivelé qu’il ne l’a jamais été. Aujourd’hui, tous les acteurs de la technologie publicitaire – pas seulement ceux en dehors des jardins clos (Facebook, Google) – ont moins d’informations sur les utilisateurs qu’auparavant. Cela a créé un espace pour les petits acteurs de niche avec des modèles ML historiques spécialisés et des algorithmes agiles pour rivaliser avec les géants de la technologie.

Pour cette raison, les plateformes marketing qui ont connu le plus de succès suite à l’abandon de l’IDFA sont celles qui continuent d’investir dans l’amélioration des performances de leurs modèles en ajoutant davantage de signaux prédictifs. La capacité de produire de nouveaux signaux qui peuvent être utilisés pour former des modèles afin d’améliorer leur prédictif la précision conduira en permanence à des enchères plus efficaces, permettant des CPI plus bas et une meilleure qualité des utilisateurs, et finalement augmentera le ROAS pour leurs annonceurs.

Comment mettre en place votre stratégie de publicité mobile pour réussir

Maintenant que les règles du jeu de la publicité mobile ont changé, les méthodes pour le gagner aussi. Quelles sont les stratégies pour une publicité mobile réussie dans le paysage actuel des technologies publicitaires respectueuses de la vie privée ?

Réévaluez l’incrémentalité et testez votre budget média

Comme indiqué ci-dessus, l’économie de la publicité mobile a changé depuis iOS 14.5. Cela signifie qu’il est judicieux de réévaluer l’impact tangible de vos dépenses et d’expérimenter avec votre budget média. Soyez ouvert à tester de nouveaux canaux et partenaires spécialisés. Travaillez en étroite collaboration avec votre partenaire de mesure mobile (MMP) pour optimiser les données d’attribution disponibles et comprendre l’incrémentalité des performances de la campagne de chaque partenaire, ce qui contribuera au succès futur de la campagne.

Soyez ouvert à travailler avec des entreprises de technologie publicitaire indépendantes

Aujourd’hui, les règles du jeu sont plus équitables, permettant aux petits fournisseurs de technologies de niche d’obtenir des résultats plus solides qu’auparavant. Pour les annonceurs, il existe une opportunité de s’associer à des sociétés de technologie publicitaire indépendantes qui peuvent proposer des solutions personnalisées pour répondre à leurs besoins plutôt que l’approche «taille unique» des jardins clos.

Exigez plus de vos partenaires de croissance

Enfin, les annonceurs doivent être exigeants envers leurs partenaires, superviser leur fonctionnement et s’assurer que les annonceurs obtiennent les informations qu’ils souhaitent, et pas seulement les performances. Avec les changements en cours d’Apple – et bientôt de Google – en matière de confidentialité, de bonnes performances aujourd’hui ne garantissent pas de bonnes performances dans 18 mois.

Il est essentiel que les annonceurs se demandent : Est-ce que je travaille avec les bons partenaires ? S’agit-il de données transparentes et transmissibles que je peux utiliser pour mettre à l’échelle de futures campagnes ? Leur processus et leur expertise inspirent-ils la confiance ? Si les réponses à ces questions ne sont pas affirmatives, il est peut-être temps de reconsidérer votre mix marketing actuel.

Malgré une confidentialité accrue, l’avenir de la publicité mobile est prometteur

L’industrie des jeux mobiles devrait connaître une croissance exponentielle en 2029. Les annonceurs qui tireront le meilleur parti de ce boom seront ceux dont les partenaires pourront tester efficacement les signaux contextuels qu’ils reçoivent des ad exchanges et les utiliser pour itérer leur modélisation prédictive. À notre époque d’augmentation de la confidentialité des utilisateurs, les méthodes de publicité mobile réussies ont peut-être changé, mais la capacité de réussir n’a pas changé. La technologie publicitaire a toujours été pleine de pionniers qui prospèrent dans les moments d’incertitude, et ce moment ne sera pas différent.

Levi Matkins est PDG de LifeStreet.

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