On identifie deux catégories de ciblage complémentaires, le ciblage contextuel et le ciblage d'audience based. Le ciblage contextuel consiste à identifier le contenu le plus approprié et le plus pertinent sur lequel diffuser une publicité. Une fois identifiée, la publicité devra être diffusée sur ce contenu. Le ciblage d'audience Based quant à lui, permet de suivre le parcours de l’utilisateur sur le web et ainsi mieux gérer la segmentation. Le ciblage contextuel est basé sur un instant T, alors que l’audience based, s’appuie sur un historique.

L’essor et le retour en force du ciblage contextuel s’explique par trois tendances principales :

• Une tendance sociologique, qui rassemble des internautes de plus en plus matures et avertis au niveau du web et de leurs données personnelles.
• Une tendance juridique, avec une réglementation sur la protection de la vie privée (GDPR), ce qui amènera la data utilisateurs à être plus difficilement accessible.
• Une tendance technologique : les navigateurs réduisent le suivi sur le web ce qui amène à diminuer la possibilité de prendre des cookies.

Le respect de la vie privée constitue un pilier de ce renouveau. Selon les statistiques de emarketer, 83% des consommateurs du monde sont préoccupés par leurs données personnelles et 76% des internautes français ont cessé d’interagir avec des entités qui utilisent leurs données. Cependant, les chiffres de l’IAS mettent en avant des internautes qui plébiscitent l’approche de ciblage contextuel, 74% des consommateurs souhaitent voir des publicités qui correspondent au contenu des pages où ils se trouvent.

Tristan de Francqueville, VP Sales France chez Dailymotion Advertising explique comment l’intelligence artificielle permet sans cesse d’approfondir les connaissances via de multiples contenus, "Aujourd’hui, l’intelligence artificielle est basée sur trois types de signaux qui vont être capté sur des contenus qui sont les textes, les images et l’audio". L’image et l’audio permettent de compléter les textes ce qui amène à jouer sur l’interprétation. "C’est là, toute la force du machine learning". Ainsi, cela va permettre de mieux sélectionner les contenus de manière à correspondre aux publicités. 

Précision, granulité, scale et efficacité...

L’approche Dailymotion, se base sur ces quatre piliers incontournables :

• La précision est mise en avant par le développement des algorithmes en interne afin de s’adapter aux catalogues vidéo. À l’aide de textes, des images et bientôt de l’audio, l’interprétation va être facilité.
• La granularité tient à la diversité des contenus. Plus un éditeur a du contenu divers, plus il pourra répondre à des problématiques diverses.
• Le scale redonne du pouvoir aux éditeurs qui ont beaucoup de contenu. Plus les catalogues de contenus sont larges, plus le ciblage contextuel va être intéressant. "Chez Dailymotion, on a plus de 100 milliards de vidéos hébergées par notre plateforme à travers le monde. En France et en Angleterre, on a 95% de nos vidéos qui passent par nos modèles de catégorisations sur notre catalogue ", précise Tristan de Francqueville.
• L’efficacité représente la maîtrise du contexte au service de la Brand Suitability. Cela consiste à diffuser une publicité dans un environnement qui est non seulement sécurisé pour la marque, favorable, mais qui véhicule aussi l’image de marque de l’annonceur.