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De plus en plus de budgets publicitaires sont gérés via des plateformes self-service, dans lesquelles l'IA influence les prix, la diffusion et l'optimisation. Pour les marketeurs, cela crée un nouveau problème : ces systèmes aident à acheter de la portée, mais poursuivent en même temps les objectifs commerciaux de la plateforme qui les exploite.
Marketing Dive cite des prévisions de Gartner selon lesquelles d'ici 2028, plus de 70 pour cent des dépenses publicitaires mondiales et environ 80 pour cent des dépenses publicitaires américaines devraient transiter par des systèmes self-service dans lesquels l'IA influence matériellement l'achat média. Le conseil central : utiliser l'automatisation, mais ne pas confier les décisions budgétaires à la plateforme sans les vérifier.
Pourquoi l'IA des plateformes n'est pas neutre
Un système publicitaire n'optimise pas dans le vide. Google, Meta, Amazon et d'autres plateformes vendent en même temps l'inventaire que leurs algorithmes recommandent. Les intérêts de l'acheteur et de la plateforme peuvent donc diverger : les annonceurs veulent des résultats aussi efficients que possible, la plateforme veut augmenter son chiffre d'affaires et son taux de remplissage.
Cela ne signifie pas que les recommandations automatiques sont fondamentalement mauvaises. Mais des suggestions comme l'augmentation des budgets, des placements supplémentaires ou des audiences plus larges ne devraient pas être traitées automatiquement comme un conseil objectif.
La contre-approche pratique est simple : définir les objectifs de campagne à l'avance, vérifier les recommandations par rapport à vos propres KPI et tester les changements de manière contrôlée. La mesure dans laquelle les plateformes automatisent désormais le travail opérationnel apparaît aussi dans notre article sur TikTok Ads avec Agentic Hub et Symphony.
Moins de variables, meilleur contrôle
Un autre problème est la mesure à travers plusieurs plateformes. Chaque fournisseur utilise ses propres modèles d'attribution, fenêtres de données et logiques d'optimisation. Deux tableaux de bord peuvent donc évaluer la même campagne de manière différente.
Plutôt que d'automatiser simultanément le plus de canaux possible, il peut être plus judicieux de limiter le nombre de variables et d'investir d'abord là où les coûts et le résultat commercial peuvent être reliés de façon transparente. Surtout avec des budgets plus importants, la finance, l'analytics ou des partenaires de mesure indépendants devraient être associés à l'évaluation.
Le débat actuel sur la technologie publicitaire de Google montre à quel point certaines parties de ce marché sont déjà concentrées. Pour en savoir plus, consultez notre article sur le jugement américain contre un démantèlement de l'activité adtech de Google. Le nouveau modèle média mondial de PepsiCo et Publicis montre aussi à quel point données, technologie et achat sont désormais réunis.
Ce que les marketeurs devraient vérifier concrètement
Avant une décision budgétaire automatique, au moins quatre questions doivent trouver une réponse : quel objectif commercial la campagne doit-elle atteindre ? Quel indicateur reflète réellement cet objectif ? La plateforme peut-elle montrer de façon plausible le lien entre dépense et résultat ? Et le résultat peut-il être vérifié en dehors du tableau de bord de la plateforme ?
Soyez particulièrement prudent avec les jeunes campagnes disposant de peu de données. Les systèmes automatisés peuvent alors tirer rapidement des recommandations de grande portée à partir de peu de signaux. Cela vaut aussi pour les configurations cross-canal entièrement automatisées, dans lesquelles la planification média, la répartition budgétaire et l'optimisation sont confiées simultanément à un seul système.
L'IA ne remplace pas le jugement média
L'usage productif se situe donc entre deux extrêmes. Refuser toute automatisation renonce à de réels gains d'efficacité. Déléguer intégralement la planification, l'achat et le contrôle des résultats à la même plateforme fait en revanche perdre tout contrôle indépendant.
Pour les agences et les équipes internes, le travail se déplace ainsi de l'exécution vers l'évaluation : moins de clics manuels, mais plus de responsabilité dans la définition des objectifs, la conception des expérimentations et la mesure. La mesure moderne du retail media fonctionne de façon similaire, par exemple avec l'approche programmatique déclenchée par la météo d'Ace Hardware.