Facebook et Google s’affrontent sur le terrain des ad servers et de l’attribution

Je pense ne rien vous apprendre en vous disant que se livre en ce moment une bataille titanesque entre Google et Facebook. Certes, il y a d’autres acteurs très puissants (Amazon, Apple, Microsoft, Tencent, Alibaba…), mais les deux géants californiens sont les figures les plus emblématiques de l’affrontement en cours pour la domination du web, et ceci passe nécessairement par une mainmise sur la principale source de revenus : la publicité en ligne. En à peine quelques années, le paysage de la publicité en ligne a été complètement bouleversé, notamment par une utilisation bien plus intensive de la technologie (Évolution, tendances et enjeux de la publicité en ligne), mais également par l’avènement des médias sociaux qui grignotent une part toujours plus importante des budgets publicitaires (Facebook à l’assaut de Google avec de nouvelles offres publicitaires).

Jusqu’à présent, Google était confortablement installé sur un gigantesque marché avec deux offres complémentaires : les bannières pour améliorer la notoriété, à travers sa régie Doubleclick, et les mots-clés pour doper la transformation, à travers son offre AdWords. Google a bâti sa fortune avec une position dominante en début et fin de parcours d’achat (respectivement le TOFU, Top of the Funnel, et le BOFU, Bottom of the Funnel). Mais les choses se sont compliquées avec la montée en puissance successive des médias sociaux et des terminaux mobiles, dans la mesure où les internautes passent de plus en plus de temps sur des supports inaccessibles aux offres publicitaires traditionnelles. Avec l’avènement des publicités natives (les contenus sponsorisés) et le rachat d’Atlas, Facebook s’est très rapidement hissé à la seconde place de ce marché très juteux. Pire : la plateforme sociale tente également de faire une percée sur la recherche (Facebook Search now lets you find specific posts, not just people).

Les différentes étapes du parcours d'achat
Les différentes étapes du parcours d’achat

Du coup, la bataille se déplace sur le milieu du tunnel d’achat, le MOFU (Middle of the Funnel) et sur les offres de retargeting. Si Criteo est unanimement reconnu comme le champion de cette catégorie, Facebook et Google ne cachent pas leurs ambitions et redoublent d’efforts pour proposer les solutions les plus pointues d’exploitation de leurs données. La data est en effet l’ingrédient indispensable de toute solution de retargeting, et les nombreux services de Google et Facebook leur permettent d’accumuler une masse considérable de données sur les internautes. Le Saint-Graal en matière de ciblage est de pouvoir modéliser le comportement d’un internaute à travers différents terminaux et de le cibler au bon endroit au bon moment. C’est justement ce que propose Google depuis un certain temps (Understanding Cross Device Measurement and the User-ID), et c’est la principale promesse de la nouvelle offre publicitaire de Facebook avec Atlas : Measuring Conversions on Facebook, Across Devices and in Mobile Apps et What Facebook’s Atlas Means for Brands and Agencies.

Cette capacité à étudier le comportement des internautes et à les suivre dans leurs moindres déplacements (en ligne et même hors-ligne) est un argument massue pour les annonceurs souhaitant optimiser leurs dépenses publicitaires. L’attribution est ainsi un problème récurrent, car elle permet de faire le bon dosage entre les différents supports. Le fait de pouvoir calculer avec précision la contribution de chaque support à une vente est un fantasme à portée de main des annonceurs. C’est en tout cas la promesse faite par Facebook et Google : Facebook Just Took On Advertising’s Great Challenge: End-To-End Attribution et Advanced Session Stitching and Cross Device Attribution using Custom Dimensions in Google Analytics.

Autant le dire tout de suite, l’attribution multi-supports et multi-terminaux est un exercice de haute voltige, mais qui peut avoir un impact gigantesque sur le calcul du ROI, ou plutôt du ROAS (Return On Advertising Spending), donc sur l’optimisation des campagnes. À ce sujet, une étude récente de Datalicious vient jeter un pavé dans la mare : Facebook and display ads should be credited for 830% more revenue. Les conclusions de cette étude sont saisissantes : en prenant en compte tous les points de contact, et non le dernier clic, les publicités en retargeting et sur Facebook sont beaucoup plus importantes dans la prise de décision que l’on ne le pensait.

Évolution de la part d'attribution des leviers publicitaires
Évolution de la part d’attribution des leviers publicitaires

Ce schéma est spectaculaire, mais il peut prêter à confusion. Non, le retargeting ne permet pas d’augmenter les ventes de 2371%, ni le display Facebook de 911%. Le principal enseignement que l’on peut tirer de cette étude, et du schéma, est le suivant : les bannières et les offres publicitaires de Facebook ont un impact non négligeable sur les transactions, d’autant plus si elles sont reciblées. En d’autres termes : les offres de visibilité « traditionnelles », notamment les bannières sur Facebook, ne servent pas qu’à travailler la notoriété, elles contribuent également de façon significative à la conversion. De là à dire que les publicités sur Facebook sont des outils de vente, il n’y a qu’un pas !

Bien évidemment, toute cette démonstration n’est possible que si vous disposez de la capacité à analyser le parcours des internautes de leur intégralité. Et pour ce faire, il vous faut des outils de tracking et de reporting permormants. C’est là où les ad servers rentrent en scène (serveurs de publicité en français). La fonction première de ces machines est de gérer les publicités. Au fil des années, elles ont élargi leur champ d’action pour servir également à faire du tracking et du ciblage unitaire. À partir du moment où un éditeur de site opte pour tel ou tel ad server, il en délègue la gestion à celui qui l’opère, et le leader du marché est Google avec DFP (DoubleClick for Publishers). Entre Doubleclick, AdWords, Analytics et DFP, Google occupe une position incroyablement dominante sur la publicité en ligne, d’un bout de la chaîne à l’autre, d’où la volonté de Facebook de proposer une alternative avec Atlas (Atlas Part Of Facebook Attack On Google Display Dominance). Pour le moment la balance penche très clairement en faveur de Google (selon Datanize, DFP représente plus de 65% de parts de marché en France), mais Facebook occupe maintenant la deuxième place avec Atlas (presque 10% de parts de marché). Certes, l’attribution est officiellement gérée par une solution tiers (en l’occurence Adometry qui a été racheté en début d’année dernière : Google To Buy Marketing Attribution Pure Play Adometry), mais je me doute que DFP étant aux premières loges, il doit nécessairement remonter des données.

Tout ceci peut vous sembler bien complexe, voire obscur, mais l’attribution est au coeur de la transformation du paysage publicitaire. Le sujet n’est pas nouveau, on parle depuis des années, mais avec l’avènement du programmatic buying, les données de tracking et de reporting sont un enjeu primordial (il y a même un rapport publié par Forrester à ce sujet : Cross-Channel Attribution Providers). D’où cette nouvelle bataille entre Facebook et Google. Au vu de l’évolution du comportement des internautes, passant toujours plus de temps sur leur smartphone et sur les médias sociaux, Facebook se révèle être un challenger tout à fait légitime. D’autant plus que Facebook propose des API (interfaces de programmation) pour pouvoir partager, sous certaines conditions, les données et enrichir ainsi le modèle d’attribution avec d’autres fournisseurs.

Tout ceci nous confirme que les données sont devenues un enjeu de première importance, et surtout une matière première que se disputent les différents métiers en interne (marketing, communication, ventes… cf. Collision Course: Ad And Marketing Tech).

5 commentaires sur “Facebook et Google s’affrontent sur le terrain des ad servers et de l’attribution

  1. Hello,
    Bravo pour cet article très intéressant.
    Une remarque concernant Google : ils ont un adserveur pour les éditeurs (DFP) et un autre adserveur pour les annonceurs (DCM). Les fonctionnalités de ces 2 adserveurs ne sont pas les mêmes : ainsi, les modèles d’attributions sont présents sur DCM mais absents sur DFP.
    Et les modèles d’attributions de DCM (identiques à ceux de Google Analytics : https://support.google.com/analytics/answer/1662518?hl=en) prennent bien en compte le multi-touch (et donc Facebook).

  2. Merci Matthieu pour ces précisions. Je me pause néanmoins une question : d’où le DCM tire-t-il ses données ? J’imagine qu’il s’appuie nécessairement sur les rapports des différents DFP, à moins que les équipes de Google puissent nous prouver le contraire. Entendons-nous bien : je n’accuse personne, après tout il ne s’agit « que » d’afficher des bannières (donc rien de bien grave), mais les données sont forcément issues du serveur qui est au plus près de bannières…

    Dans tous les cas de figure, j’imagine que la modélisation du comportement des internautes sur Facebook est bien plus fine sur un serveur Atlas que sur DCM. En tout cas c’est ce que la logique me pousse à croire…

  3. Aticle très explicatif. Facebook et Google étant les plus populaires organes du web, sont devenus des concurrents en perpétuel lutte. Et je trouve que c’est normal. Moi particulièrement, je passe beaucoup de temps à naviguer à travers les applications médias sociaux qu’à l’utilisation du moteur de recherche. Ce genre de situation nuit vraiment aux chiffres d’affaire de Google

  4. +1. La recherche sur la littérature récente est impressionnante. Vraiment éducatif.

    Un commentaire sur les modèles d’attribution.
    DCM prennent compte le multi-touch, mais ils se basent sur le last-click, donc pas vraiment multi-touch. Pourtant, GA Premium offre des modèles d’attribution qui sont multi-touch qu’un analyste peut affiner.

    Le modèle d’attribution que nous avons appliqué sur l’étude était multi-touch et affiné par client; nous avons compté tous les interactions dès le moment que le consommateur pourrait être identifié au niveau cookie. Par exemple, si un client utilise une combinaison de DCM, AdWords, Facebook et Mediamind, nous avons pu identifier et attribuer tous les interactions parmi ces points payés et non-payés. [Disclaimer: Je fais partie de l’équipe Datalicious]

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