La plupart des publicités se trompent sur l’identité réelle de leurs clients

Le ciblage sociodémographique traditionnel dans la publicité numérique est peu fiable et inefficace.

La plupart des ciblages démographiques sont défectueux. La façon dont les marques segmentent aujourd’hui leurs audiences repose encore sur des hypothèses vieilles de plusieurs décennies. Quelqu’un voit une trace de cookie et décide que vous êtes un « parent » ou une « femme âgée de 18 à 24 ans ». Mais lorsque vous vérifiez réellement, la plupart de ces hypothèses s’effondrent. C’est de la paresse. Vous utilisez des stratégies dépassées dans un monde qui change plus vite que le cycle de rafraîchissement de votre campagne.

L’étude récente d’Adlook montre à quel point le problème est profond. L’entreprise a interrogé 1 325 personnes en ligne aux États-Unis et a comparé leurs profils à des signaux de ciblage publicitaire réels. Les résultats ? Ils sont embarrassants. Seulement 18 % des personnes ciblées en tant que « femmes de 18 à 24 ans » étaient en fait des femmes de cette tranche d’âge. 43 % étaient des hommes. Et 61 % étaient âgées de plus de 24 ans, dont plus d’un tiers de plus de 55 ans. Et ce n’est pas tout. Parmi les personnes étiquetées comme « parents », 67 % n’avaient pas d’enfants. Il s’agit là d’un problème fondamental de classification erronée. Vous dépensez de l’argent pour des impressions qui ne font pas avancer les choses.

Les dirigeants devraient y prêter attention. Vos dépenses publicitaires sont diluées par des décisions prises sur la base d’indicateurs démographiques qui ne sont plus fiables. Les outils que vous utilisez, les panels existants, les traces de cookies, les étiquettes de segments larges, ne sont pas conçus pour la façon dont les gens se comportent en ligne aujourd’hui. Ils réduisent les personnes réelles à des catégories qui ne reflètent pas la réalité. Cela réduit les performances. Cela gonfle vos coûts d’acquisition de clients. Et pire encore, cela vous donne de faux signaux qui conduisent à de mauvaises décisions commerciales.

La solution est simple : arrêtez de vous fier à des données démographiques abstraites. Commencez à prêter attention au comportement, au contexte et à l’engagement réels. C’est là que réside désormais la précision du ciblage. Comme l’a souligné Mateusz Jedrocha, directeur des produits chez Adlook, « les anciennes stratégies d’achat de médias […] obligent à classer des profils de consommateurs complexes dans de grandes catégories ». L’ère du « spray and pray » est révolue. Vous pouvez désormais toucher des personnes réelles en vous basant sur ce qu’elles apprécient et ce qui leur tient à cœur, et non sur des étiquettes démographiques dépassées.

Les classifications démographiques qui se chevauchent et s’opposent nuisent à la précision du ciblage.

Voici le problème. Même lorsque vous définissez clairement vos segments démographiques, par exemple « Hommes » contre « Femmes » ou des groupes d’âge comme les moins de 34 ans contre les plus de 55 ans, la plupart des plateformes se trompent encore. Un grand nombre de personnes sont classées dans plusieurs segments incompatibles en même temps. La valeur de la segmentation s’en trouve alors complètement anéantie. Si vous ciblez des publics qui s’excluent mutuellement mais qui se chevauchent de 30 % ou plus, votre stratégie perd de sa crédibilité.

L’étude d’Adlook le montre clairement. Dans son analyse de septembre 2024, 35 % des impressions publicitaires ont été classées à la fois dans les catégories « hommes » et « femmes ». Cela signifie que plus d’un tiers des utilisateurs ont été comptabilisés deux fois dans des catégories de sexe complètement opposées. Pire encore, 55 % des impressions ont été comptabilisées dans plus d’un groupe d’âge. Et 28 % des impressions ont été incluses à la fois dans les catégories « Age < 34 » et « Age > 55 ». Il s’agit là de distinctions fondamentales, le sexe et l’âge. Si les plateformes ne parviennent pas à les établir correctement, toutes les décisions stratégiques qui s’ensuivent sont compromises.

Il s’agit d’un problème de performance. Pour les cadres qui se concentrent sur l’efficacité du marketing, ce chevauchement crée deux problèmes. Premièrement, vous comptez deux fois la portée potentielle, ce qui gonfle les indicateurs et dissimule le gaspillage. Deuxièmement, vous envoyez des messages incohérents à la même personne sous différents profils. Si vous êtes à la tête d’une entreprise à forte croissance, ce manque de clarté peut paralyser la personnalisation, même avec des outils sophistiqués.

Comme l’a déclaré Mateusz Jedrocha, directeur des produits chez Adlook, « ces résultats mettent en lumière un problème crucial, à savoir le manque de précision du ciblage sociodémographique ». Il a raison. La pile technologique est défectueuse lorsqu’elle s’appuie sur des signaux qui ne peuvent pas soutenir la logique de ciblage. Pour aller de l’avant, les marques ont besoin d’une infrastructure qui donne la priorité à des données propres et vérifiées, et non à des catégories obsolètes remplies au jugé.

Pour remédier à cette situation, il est essentiel de ne plus se fier à des étiquettes démographiques probabilistes. Commencez par des définitions d’audience claires, validez-les grâce à des signaux d’utilisateurs de qualité et exigez de vos fournisseurs de données qu’ils vous rendent des comptes. Si votre plateforme ne peut pas vous donner des limites claires entre les segments, ce n’est pas un outil de précision, c’est un instrument contondant. Pour les dirigeants, attendre des systèmes de ciblage qu’ils fournissent une valeur différenciée sans logique différenciée est une hypothèse erronée. Elle doit être corrigée.

Il est nécessaire de passer à des modèles de publicité basés sur le comportement et respectueux de la vie privée.

Les données sont claires. Le ciblage démographique traditionnel est inexact et dépassé. Si vous vous fiez encore à des segments basés sur des cookies ou à des catégories d’audience prédéfinies, vous êtes déjà à la traîne. Le marché a bougé. Les attentes des consommateurs ont évolué. Et les réglementations en matière de protection de la vie privée sont de plus en plus strictes. C’est un signal. Il est temps de passer des hypothèses aux comportements vérifiés.

Le ciblage comportemental et contextuel vous permet d’agir sur ce que les gens font réellement, et non sur ce que des ensembles de données obsolètes prédisent qu’ils sont. Cela signifie qu’il faut tenir compte des actions réelles, des visites, des clics, des contenus consultés, et non pas seulement de rouleaux démographiques de tierces parties rafistolés à partir de cookies. Vous pouvez désormais construire une logique de campagne directement à partir d’une activité observable, fondée sur un choix. C’est plus précis. C’est plus respectueux des utilisateurs. Et, surtout, cela donne de meilleurs résultats.

Le marketing de la performance est de plus en plus lié à la confiance. Les consommateurs veulent de la pertinence sans intrusion. Les gouvernements l’imposent. Toute solution d’avenir doit s’aligner sur la protection de la vie privée dès le départ. Cela signifie qu’il faut investir dans des systèmes qui utilisent des données de première main, des signaux contextuels, des environnements en salle blanche et d’autres cadres conformes qui ne s’appuient pas sur des identifiants de tiers. T

Les conclusions d’Adlook renforcent ce point. Leur analyse a montré que les hypothèses intégrées dans le ciblage traditionnel, des catégories telles que « Parents » ou « 18-24 ans », sont instables et extrêmement imprécises lorsqu’elles sont testées. Ces défaillances ouvrent la voie à des performances médiocres et à un risque réglementaire croissant dans un monde où la protection de la vie privée occupe une place prépondérante.

Mateusz Jedrocha, directeur des produits chez Adlook, l’a dit clairement : « Les marques doivent adopter des solutions qui tiennent compte de la complexité du comportement des consommateurs modernes tout en améliorant la transparence, en réduisant les coûts et en respectant la vie privée. Il a raison. Les catégories simples ne sont pas compatibles avec les consommateurs complexes d’aujourd’hui. Investir dans le ciblage axé sur le comportement permet d’améliorer le retour sur investissement publicitaire et de ne plus dépendre d’une logique de ciblage obsolète.

Si vous voulez de la pertinence, de la précision et de la conformité en un seul mouvement, commencez à optimiser en fonction de l’intention réelle de l’utilisateur et de l’engagement du contenu. C’est là que l’impact du marketing et la confiance se construisent.

La classification erronée des segments fondamentaux entraîne une mauvaise affectation des ressources publicitaires.

Lorsque vous ciblez des utilisateurs sur la base d’hypothèses erronées, c’est l’ensemble de votre budget média qui est menacé. Si la moitié de votre public ne correspond pas au profil que vous payez pour engager, vous gaspillez du capital. Cette inefficacité s’étend rapidement. Une segmentation imprécise, en particulier sur des catégories larges telles que l’état civil, l’accession à la propriété ou le niveau d’éducation, a un impact sur tout, du message créatif au choix de la plateforme, en passant par les stratégies d’enchères.

L’étude 2024 d’Adlook le montre clairement. Parmi les personnes ciblées dans le segment « Moms », 52% sont des hommes. Dans le segment « Parents », 67 % ont déclaré ne pas avoir d’enfants. Et ce n’est pas tout. Près de la moitié des personnes étiquetées comme « Propriétaires » sont des locataires, et 67 % des utilisateurs ayant un niveau d’études secondaires sont en fait titulaires d’un diplôme universitaire. Même dans le groupe des « Mariés », 76 % ont déclaré qu’ils n’étaient pas mariés. Il s’agit là d’erreurs de classification fondamentales dans des campagnes largement considérées comme « axées sur les données ».

Ces définitions de données erronées faussent les mesures, surdéclarent la pertinence et introduisent des mesures de performance trompeuses dans les décisions de l’entreprise. Lorsque les plateformes classent mal les utilisateurs à cette échelle, les systèmes en aval, le reporting, la personnalisation, le reciblage, héritent de cette inexactitude. Et lorsque les dirigeants agissent sur la base de résultats faussés, cela a un impact sur la budgétisation, la planification stratégique et les modèles d’expérience client.

Ce qu’il faut maintenant, c’est un changement pragmatique. Recentrez-vous sur des données d’entrée de haute qualité. Interrogez la construction de vos segments. Remettez en question la logique de ciblage des fournisseurs. Éliminez le gaspillage en vérifiant que vos campagnes sont fondées sur la réalité, et non sur des modèles hérités de l’ère pré-numérique. La performance est une question de précision. Cela commence par le fait de savoir exactement qui vous payez pour atteindre et de valider qu’ils répondent réellement aux critères.

Principaux enseignements pour les dirigeants

• Le ciblage traditionnel ne fonctionne pas : Le ciblage publicitaire basé sur la démographie ne fonctionne pas à grande échelle, seuls 18% des personnes étiquetées « Femmes 18-24 » correspondent aux deux critères, et 67% des « Parents » n’ont pas d’enfants. Les dirigeants doivent s’éloigner des hypothèses statiques sur l’audience et investir dans le ciblage comportemental en temps réel afin de réduire le gaspillage et d’accroître l’efficacité des campagnes.
• Les segments qui se chevauchent nuisent aux performances : Jusqu’à 55% des impressions sont classées simultanément dans des groupes contradictoires, comme plusieurs tranches d’âge ou les deux sexes. Les dirigeants doivent exiger une logique de segmentation de meilleure qualité de la part de leurs partenaires de données afin d’éviter les doublons, les désalignements et les mesures de portée exagérées.
• Les modèles comportementaux axés sur la protection de la vie privée sont la voie à suivre : Avec la perte d’efficacité des cookies tiers et le durcissement des réglementations, le suivi des utilisateurs sur la base de leur comportement réel, plutôt que sur des traits supposés, est à la fois plus intelligent et plus sûr. Les dirigeants devraient donner la priorité à l’investissement dans une infrastructure de ciblage basée sur le comportement et respectueuse de la vie privée, afin d’assurer la pérennité des performances publicitaires.
• Les erreurs de classification gonflent les dépenses et faussent le retour sur investissement : Plus de la moitié des utilisateurs étiquetés « Mariés », « Propriétaires » ou « Mères » ne correspondaient pas à la catégorie. Les décideurs doivent vérifier régulièrement la précision du ciblage et réorienter le budget vers des stratégies fondées sur des données utilisateur vérifiées afin d’améliorer le retour sur investissement publicitaire et d’éviter les investissements inutiles.