Comment l’IA prescriptive transforme le pilotage de l’acquisition digitale
Écarts de données des plateformes : le casse-tête de l’acquisition digitale
À l’heure actuelle, chaque plateforme produit ses propres indicateurs de performance. Les décisions se prennent donc canal par canal, à partir de métriques qui ne mesurent pas les mêmes conversions, et sans vision d’ensemble. Les arbitrages se font en silo, les budgets vont vers les canaux « qui brillent », à savoir les leviers bas de funnel, quitte à en cannibaliser d’autres. « Pour les annonceurs en recherche de ROI, 21 % des budgets sont investis à perte », déplore Guillaume Le Roy, CEO de TrackAd.
Les campagnes de haut de funnel, axées sur la notoriété, et celles de milieu de funnel, visant à renforcer la considération, souffrent particulièrement de ce biais. Pour une raison simple : elles ne génèrent pas de conversions immédiates, ce qui complexifie leur valorisation dans des modèles orientés performance. « Le principal risque, c’est une vision erronée de la contribution à chaque levier », estime Guillaume Le Roy.
Ce manque de visibilité est, aussi, renforcé par l’opacité des outils proposés par les plateformes elles-mêmes. Meta et Google poussent leurs outils automatisés, Advantage+ et Performance Max, convaincus, non sans raison, qu’ils délivrent de meilleures performances, mais parfois au détriment du contrôle et de la lisibilité. « Cela conduit à un manque de segmentation des campagnes, même pilotées par l’algorithme », souligne le CEO de TrackAd. Le danger est de mettre tout son budget dans une seule campagne PMAX, sans distinction de gamme de prix, de saisonnalité, de cible. Et de s’enlever toute possibilité d’AB tester ou de moduler son affectation budgétaire selon les performances de chaque campagne ainsi distinguées.
À cette opacité s’ajoutent le tracking partiel, la fin des cookies tiers et les environnements fermés, qui ternissent le tableau : couper un levier qui semble sous-performer peut revenir à amputer un canal qui contribuait discrètement à la conversion, sans que personne ne l’ait vu.
L’intérêt d’une IA prescriptive et indépendante
C’est précisément pour répondre à ces problématiques qu’une IA indépendante et prescriptive a un intérêt. En s’affranchissant des logiques propres à chaque plateforme, elle permet une vision unifiée du mix média et, surtout, des arbitrages budgétaires raccordés à la rentabilité réelle.
« Là où un humain ne peut analyser que quelques dimensions à la fois, l’IA peut en croiser plusieurs : canal, campagne, device, audience, géographie, saisonnalité, historique, performance business, etc. », vante Guillaume Le Roy, dont la solution, baptisée NOA (pour Next-gen Optimized Ads), pousse la logique encore plus loin. L’outil analyse les campagnes d’acquisition en fonction de leur rôle dans les parcours clients et de leurs objectifs spécifiques. Toutes les campagnes n’ont pas le même rôle (notoriété, considération, engagement, conversion) et n’ont donc pas les mêmes attentes de performance. Par exemple, le ROI attendu sur Google DV360 est différent de celui d’une campagne de remarketing Meta.
L’enjeu, pour l’IA, n’est pas d’optimiser chaque campagne individuellement, mais de rationaliser l’ensemble du mix budgétaire. Sur ce terrain, cette technologie apporte trois capacités :
- L’identification des rendements marginaux : soit le seuil à partir duquel un canal devient moins rentable.
- La détection des « poches de gaspillage » : campagnes actives mais sans valeur incrémentale, zones géographiques sur-investies, audiences saturées…
- La simulation des scénarios d’arbitrage : avant de décider un rééquilibrage budgétaire, l’IA permet d’en anticiper l’impact.
On passe d’un pilotage descriptif à un pilotage prédictif, explique Guillaume Le Roy.
Piloter son acquisition avec l’IA : les bonnes pratiques de TrackAd
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Partir des objectifs business, pas des métriques plateforme : le ROAS Google n’est pas suffisant pour mesurer la rentabilité globale.
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Comprendre son mix marketing avant de l’analyser : chaque levier a un rôle distinct (notoriété, considération, engagement, conversion), et les analyser de façon uniforme conduit à des conclusions erronées.
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Centraliser la donnée : sans vision unifiée des sources, l’IA perd en pertinence.
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Utiliser l’IA comme copilote, pas comme pilote automatique : elle propose, l’humain décide.
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Tester, mesurer, challenger : les recommandations doivent rarement être considérées comme une vérité absolue.
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Accepter de remettre en question ses convictions : l’IA révèle parfois des vérités inconfortables.
TrackAd mise sur une IA prescriptive pour piloter l’acquisition sur plusieurs canaux
TrackAd a développé NOA (Next-gen Optimized Ads) sur cette logique. La solution combine algorithme adaptatif et IA générative pour fournir des recommandations actionnables et priorisées. « Elle analyse les performances et identifie directement les anomalies, opportunités ou incohérences dans les campagnes afin d’accélérer la prise de décision », détaille son CEO.
Concrètement, NOA peut indiquer qu’il faut réallouer une part du budget d’une source sous-performante vers un canal à rendement marginal supérieur, ou signaler qu’une campagne de considération génère une part trop basse de nouveaux visiteurs. L’analyse est, en outre, contextualisée : une campagne de considération n’est pas évaluée sur les mêmes indicateurs qu’une campagne de conversion.
NOA est nativement intégré dans la plateforme TrackAd, ce qui lui permet d’exploiter l’ensemble des données disponibles (médias, analytics, données commerciales) sans configuration supplémentaire. Son apprentissage est continu : les recommandations s’affinent au fil du temps selon les spécificités de chaque client. NOA vérifie également la cohérence technique des sources, détecte les erreurs de tracking susceptibles de fausser l’analyse, et s’assure que les KPI associés à chaque campagne correspondent bien à sa typologie.