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A la veille de la disparition des identifiants publicitaires, et dans un environnement média de plus en plus fragmenté, il est nécessaire de valoriser (à nouveau) la qualité de l’exposition publicitaire comme facteur déterminant de l’efficacité digitale. Les mesures historiques de la visibilité ou de la complétion sont insuffisantes pour valoriser la qualité du contact.

La méthodologie consiste à s’appuyer sur un jeu de données hybride pour quantifier la qualité de l’exposition publicitaire : données d’eye-tracking et données de campagnes.

  • Les données d’eye tracking sont capturées en laboratoire en présentiel et par webcam en distanciel sur les devices desktop et mobile.
  • Les données de qualité d’exposition du message sont capturées en temps réel lors de l’affichage d’une publicité par un traceur installé dans le navigateur de l’utilisateur.

Un algorithme identifie les corrélations entre les données de qualité d’exposition et les données d’eye-tracking pour créer un modèle de prédiction du temps de fixation des publicités à partir des données de la qualité d’exposition d’une publicité.

Les données de campagnes sont capturées par un javascript propriétaire développé par xpln.ai intégré à un add-on ajouté au navigateur.

Les données de qualité d’exposition sont : taille de l’écran, taille de la publicité, surface occupée par la publicité, coordonnées géométriques de la publicité, présence du son (pour la vidéo), ancrage publicitaire, encombrement publicitaire (nombre de publicités maximum simultanément à l’écran sur la page, nombre de publicités sur la page, nombre de publicités moyenne par taille d’écran), fréquence du rafraichissement automatique, source du trafic, affinité contextuelle.

Les données d’eyetracking trackées auprès d’un échantillon de 600 panélistes sont : la durée d’attention d’une publicité en secondes, les données de qualité d’exposition.

Une fois les données collectées sur les deux jeux de donnée, il apparait que la durée de fixation de la publicité est directement corrélée aux métriques de la qualité d’exposition publicitaire.

Quelques variables de la qualité d’exposition se sont avérées être déterminantes de l’attention de manière universelle :

  • Surface occupée par la publicité (bigger is better)
  • Durée de visibilité de la publicité (longer is better)
  • Encombrement publicitaire (less is better)
  • Affinité contextuelle (in-context is better)

D’autres variables se sont révélées extrêmement discriminantes dans des cas particuliers :

  • Pour la vidéo en ligne : la présence du son au lancement de la créa est le facteur déterminant.
  • Pour le terminal desktop : la position horizontale de la publicité par rapport à l’axe du contenu. Plus la publicité est excentrée par rapport au contenu (colonne de droite, voire extrême droite de l’écran), moins la publicité est vue.
  • La source du trafic dans les environnements Open Web s’est avérée être un élément déterminant de l’encombrement publicitaire et donc de la qualité d’exposition.

En somme, l’attention (définie ici comme le temps de fixation de l’élément publicitaire) devient une métrique prédictible depuis les variables de la qualité d’exposition publicitaire.
La mesure de la qualité d’exposition est un excellent intermédiaire vers la probabilisation du temps de fixation. Et enfin, nous pouvons faire la démonstration via des post tests de la forte corrélation entre la qualité de l’exposition publicitaire et l’efficacité : évolution favorable des items de marques pour les utilisateurs exposés à des publicités dont la qualité d’exposition est supérieure.

Autrement dit la qualité d’exposition est un facteur déterminant de l’efficacité.

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