Repenser la stratégie média à l'ère des algorithmes

Pendant longtemps, bâtir une stratégie média numérique signifiait exercer un certain contrôle sur sa diffusion : on définissait des audiences, on choisissait des placements, on testait deux versions d’une publicité, on isolait une variable et on finissait par trouver un gagnant. Une bonne partie de notre expertise en tant que stratèges s’est construite autour de cette capacité à comprendre les différents leviers de diffusion, à les ajuster, et à chercher la combinaison la plus performante.

Mais depuis quelques années, je vois ces leviers nous échapper peu à peu. Plusieurs décisions que nous prenions autrefois sont désormais confiées aux algorithmes des plateformes publicitaires : à qui diffuser, où, quand et avec quelle combinaison de messages?

Forcément, une telle réalité amène les stratèges marketing comme moi à se poser une question un peu inconfortable : si l'algorithme prend plus de décisions à ma place, moi, je deviens quoi?

On pourrait dire que notre rôle se réduit; je pense plutôt qu'il se déplace, et voici pourquoi!

Quand les plateformes changent la donne

Pendant mes premières années à optimiser des campagnes numériques, la logique était assez intuitive : tester, comparer, puis sélectionner. On opposait deux audiences, deux messages ou deux pages de destination, en isolant une seule variable à la fois, autant que possible. L'objectif était de comprendre ce qui expliquait la performance, puis de déplacer progressivement les budgets vers ce qui fonctionnait le mieux.

Cette façon de travailler a encore sa place; elle n'est pas devenue mauvaise ou dépassée. C'est l'environnement qui a changé. Les grandes plateformes sont désormais capables de prendre des milliers de décisions simultanément, à partir d'un volume de signaux qu'une équipe humaine ne pourrait tout simplement pas traiter de la même façon. À ce moment-là, vouloir conserver le contrôle sur chaque variable devient moins réaliste. Mais surtout, je ne suis plus certaine que ce soit là que se trouve la vraie valeur de la stratégie.

À force de chercher la meilleure combinaison d'audiences, de messages et de placements, on peut facilement finir par confondre optimisation et stratégie. Optimiser, c'est choisir la meilleure option parmi celles qui existent déjà. Faire de la stratégie, c'est aussi décider quelles options méritent d'exister au départ : quel problème cherche-t-on réellement à résoudre et qu'est-ce qu'on considérera comme un succès?

Une telle distinction devient particulièrement importante lorsque les plateformes prennent en charge une plus grande part de l'optimisation. Elles travaillent à partir du cadre qu'on leur donne, sans connaître tout le contexte d'affaires ni la valeur réelle de chaque résultat pour l'entreprise. Notre rôle en tant que stratèges est donc autant de définir ce qu'on cherche à faire évoluer que d'interpréter la performance en fonction des enjeux de l'entreprise. 

Quand la création devient le nouveau ciblage

Récemment, avec un client, nous avons testé trois angles créatifs différents pour une même campagne publicitaire : un axé sur le prix, un sur la rapidité, un sur la confiance. Et contrairement au résultat qu'on aurait pu obtenir dans un test A/B classique, il n'y pas eu une option plus « gagnante » qu'une autre. Les trois approches ont bien fonctionné, mais pas auprès des mêmes personnes.

C'est là que ça devient intéressant : il ne s'agit plus nécessairement de trouver la bonne formule et d'éliminer les autres, mais de laisser différents messages rejoindre différentes motivations.

Ce changement d'approche ne se limite pas à un seul client ou à une seule industrie. Les plateformes publicitaires travaillent désormais avec plusieurs types d'audiences et de créations en même temps. Le ciblage est encore là, mais il repose à la fois sur les audiences qu'on choisit et sur la diversité des messages qu'on diffuse.

Devant un tel constat, le piège serait de se dire qu'il suffit maintenant de produire plus de créations. Or, avoir dix variantes d'un même message ne nous apportent pas grand-chose. Il faut plutôt mettre en circulation des angles qui ont tous une vraie différenciation et qui correspondent à plusieurs motivations. C'est bien plus que de simples micro-variations de couleurs ou d'appels à l'action!

Cette grande capacité d'optimisation vient toutefois avec un bémol : les plateformes peuvent très rapidement identifier ce qui performe le mieux et adapter la diffusion en conséquence, mais elles ne peuvent pas dire pourquoi un message a mieux fonctionné qu'un autre. Leur travail est d'optimiser, pas d'expliquer! Et c'est précisément là où les stratèges demeurent pertinents, parce qu'il faut encore comprendre ce que cette performance révèle sur le marché et réutiliser cet apprentissage au-delà de la campagne en cours. 

Quand la décision se joue avant le clic

En plus de changer les façons de faire de la création publicitaire, l'intelligence artificielle transforme aussi la manière dont les gens découvrent une marque. Avant, le marketing numérique se focalisait sur ce qu’on pouvait mesurer rapidement, comme le nombre de clics, le taux de conversion ou le coût d’acquisition. Maintenant, avec les les moteurs de réponse et les assistants IA, on peut se faire un avis sur une marque ou un produit avant même de cliquer sur un site Web.

La firme McKinsey rapporte d'ailleurs que plus de 70 % des personnes effectuant une recherche assistée par IA le font dès le début de leur démarche pour s'informer sur une catégorie, une marque, un produit ou un service. De son côté, le Pew Research Center a observé que les internautes cliquent nettement moins sur les résultats de recherche traditionnels lorsqu'un résumé IA apparaît sur Google. Autrement dit, une bonne partie de la décision peut désormais se faire avant le clic.

Est-ce qu'une telle tendance annonce la fin du marketing de performance? Je ne pense pas! Toutefois, elle nous pousse à s'intéresser davantage à ce qui se passe avant la conversion: la notoriété, la crédibilité de la marque et les contenus qui permettent de la découvrir et de la comprendre.

Pour les stratèges, il ne s'agit plus de savoir comment capter une demande existante, mais plutôt comment faire en sorte que la marque soit déjà présente dès les premiers signes de cette demande. 

Moins contrôler, mieux questionner : la nouvelle réalité

Bref, que reste-t-il des stratèges numériques comme moi si les algorithmes prennent plus de décisions à notre place? Je pense que la réponse est moins dans les plateformes en elles-mêmes que dans ce qu'on réussit à en tirer! Bien sûr, les algorithmes peuvent décider quelle création diffuser, à qui, et à quel moment. Mais c'est encore aux humains derrière de faire en sorte que chaque cycle d'optimisation nous laisse avec une meilleure compréhension du marché dans son ensemble, et pas seulement avec un meilleur résultat dans la plateforme.

Si les algorithmes deviennent de meilleurs optimiseurs, tant mieux! Il s'agit là d'une formidable opportunité de ramener la stratégie son essence première : se poser les bonnes questions avant de chercher les bonnes réponses.