Quelle solution cookieless pour quel cas d'usage : ce tableau donne la réponse

Quelle solution cookieless pour quel cas d'usage : ce tableau donne la réponse Ce tableau vous présente, pour chaque cas d'usage publicitaire avant dépendant des cookies tiers les solutions alternatives disponibles, leur état de déploiement et d'adoption et leurs limites.

Il ne se passe pas un jour désormais sans que des solutions alternatives de ciblage, reciblage et mesure publicitaires ne soient proposées aux éditeurs et aux annonceurs. La palette est variée : hier une seule solution – le cookie tiers – s'occupait de tout ou presque ; aujourd'hui le marché se retrouve avec un nombre assez considérable de réponses qui ne répondront pas toutes à tous les cas d'usage. Leur déploiement technique ainsi que leur adoption par le marché n'est pas non plus homogène au point que même les experts s'y perdent.

Pour tenter d'y voir plus clair, le Journal du Net vous propose un tableau présentant 9 cas d'usage publicitaires majeurs autrefois dépendants des cookies tiers. En face de chacun, nous vous présentons une liste non exhaustive de solutions alternatives qui apportent une réponse, leur niveau de  déploiement et d'adoption par le marché. Une colonne est également dédiée à leurs limites.

Nous avons passé ce tableau au crible de Damien Mora et Fenitra Raz chez Biggie Group, Guilhem Bodin chez Converteo, Paul Ripart (Prisma Media) et Thibault Finas et Camille Quiqueret chez 79 (Havas Media Network).

Cas d'usage cookies tiers Solution alternatives*  Opérationnelle En cours d'adoption Déployée /ou techniquement possible (mais pas d'adoption par le marché)
Segmentation d'audiences et ciblage Solutions de ciblage contextuelles et sémantiques X    
Cookie et ID first party des publishers X    
Cookie first party cross-domaine   X  
ID "universels"   X  
ID d'opérateurs télécoms    X  
Privacy Sandbox (sur Chrome)     X
Cohortes de type Seller Defined Audience    X  
Reciblage  Cookie first party cross-domaine   X  
ID "universels"   X  
ID d'opérateurs télécoms    X  
Privacy Sandbox (sur Chrome)     X
Customer match sur Google, Meta, Amazon… (restreint à l'environnement de chaque plateforme) X    
Exclusion d'audiences Cookie first party cross-domaine   X  
ID "universels"   X  
ID d'opérateurs télécoms    X  
Privacy Sandbox (sur Chrome)      X
Customer match sur Google, Meta, Amazon… (restreint à l'environnement de chaque plateforme) X    
Look alike (ciblage d'audiences ayant les mêmes caractéristiques qu'un segment d'audiences connues)  Cookie et ID first party des publishers X    
Cookie first party cross-domaine   X  
ID "universels"   X  
ID d'opérateurs télécoms   X  
Extension d'audience/ data collaboration (y compris en retail media) Cookie first party cross-domaine    X  
ID "universels"   X  
ID d'opérateurs télécoms    X  
Personnalisation des messages (DCO) Solutions contextuelles et sémantiques     X
Cookie first party cross-domaine     X
ID "universels"     X
ID d'opérateurs télécoms      X
Cohortes de type Seller Defined Audience      X
Contrôle de la fréquence (maîtrise de la diffusion de la pub aux mêmes utilisateurs/capping) Cookie et ID first party des publishers (sur un seul et même domaine) X    
Cookie first party cross-domaine    X  
ID "universels"   X  
ID d'opérateurs télécoms    X  
Mesure en dédupliqué du reach Cookie first party cross-domaine   X  
ID "universels"   X  
ID d'opérateurs télécoms    X  
Mesure des conversions liées à la pub (visites qualifiées, leads, ventes)  Cookie first party cross-domaine     X
ID "universels"      X
ID d'opérateurs télécoms      X
Privacy Sandbox     X
MMM X    
Geo Lift X    
Data clean room    X  
Server side tracking  (dont les solutions Gafam click ID pour le post-click, enhanced conversions pour le post-view chez Google, CAPI chez les autres pour le post-view) X    
Solution alternative Principales limites
Solutions de ciblage contextuelles et sémantiques 1. Moins de précision comparativement aux ID et cookies.
2. Ne répondent pas aux besoins du capping, du reciblage et de la mesure.
Cookie et ID first party des publishers Ne fonctionne que sur le site/nom de domaine du publisher. Ne répond par conséquent pas à la plupart des cas d'usage.
Cookie first party cross-domaine 1. Problèmes d'intéropérabilité : il faut que l'ID soit lu par les SSP et DSP mais côté buy side (DSP) cela n'est pas encore le cas de manière généralisée et intéropérable avec d'autres identifiants. De plus, il faut que l'ID puisse être lu par la stack de l'annonceur sur son site pour répondre à certains cas d'usage comme la mesure, ce qui n'est pas encore une réalité.
2. Dépendance à l'égard des navigateurs.
3. Le volume est limité à la taille du réseau.
ID "universels" 1. Problèmes d'intéropérabilité : il faut que l'ID soit lu par les SSP et DSP mais côté buy side (DSP) cela n'est pas encore le cas de manière généralisée et intéropérable avec d'autres identifiants. De plus, il faut que l'ID puisse être lu par la stack de l'annonceur sur son site pour répondre à certains cas d'usage comme la mesure, ce qui n'est pas encore une réalité.
2. Volumes encore restreints pour les ID déterministes.
3. Manque de précision pour les probabilistes qui sont également dans le colimateur des navigateurs (fingerprinting, IP...). 
ID d'opérateurs télécom 1. Problèmes d'intéropérabilité : il faut que l'ID soit lu côté SSP et DSP ce qui n'est pas encore le cas de manière généralisée du côté buy side (en dehors des curated deals).
2. Il faut également que l'ID puisse être lu par la stack de l'annonceur sur son site (CDP ou base de données CRM) pour répondre à certains cas d'usage comme la mesure ce qui n'est pas encore une réalité.
3. Le volume est limité à la taille du réseau.
4. Pour l'instant uniquement disponible sur mobile hors connexion Wi-Fi.
Privacy Sandbox (sur Chrome) 1. La Privacy Sandbox sur Chrome est déployée techniquement mais ces API sont toujours en cours d'évaluation par la Competition and Markets Authority (CMA) au Royaume-Uni.
2. Le marché teste ses fonctionnalités.
3. On lui reproche, entre autres, un manque de transparence et de granularité, l'absence de maîtrise de la part du publisher et des risques d'entrave à la concurrence.
MMM C'est une méthode probabiliste qui nécessite un changement fort dans la manière de mesurer la performance digitale et un investissement non négligeable. 
Data clean room  Pour que ça marche, il faut disposer d'identifiants communs.