Face à la disparition des cookies tiers, le ciblage publicitaire digital est en pleine transformation. Le ciblage contextuel ou sémantique qui tient compte des contenus éditoriaux affichés sur les sites web et dans les applications a le vent en poupe. La startup Qwarry, repérée par le groupe de luxe LVMH, a ouvert le capot de sa solution de ciblage contextuel sans cookies, cookieless, afin d’être auditée par un tiers indépendant, le Centre d’Étude des Supports de Publicité (CESP).
Une solution satisfaisante d’un point de vue scientifique
Verdict, le CESP considère que la solution de ciblage contextuel de Qwarry est satisfaisante sur les aspects scientifiques. Il souligne la transparence apportée par la startup auprès des clients. La startup Qwarry classe les pages internet en catégories utiles au ciblage publicitaire. Ce ciblage est réalisé grâce à des algorithmes de Data Science pour de l’analyse de textes grâce à du traitement du langage naturel NLP (Natural Language Processing).
Qwarry propose un moteur de classification des pages Internet afin qu’elles soient adressables par les serveurs d’achat publicitaire de type ‘Demand Side Platform’ (DSP). Un DSP est un logiciel qui sert à automatiser l’achat d’inventaires de pages internet pour de la publicité en display, vidéo, mobile et search. Le CESP a audité les modèles statistiques employés par la startup pour la reconnaissance des textes. Il s’est aussi intéressé à la constitution de la base d’entraînement de ces algorithmes. En effet, les algorithmes utilisés par Qwarry étant des méthodes d’apprentissage, ces algorithmes reposent sur des données d’entraînement composées de textes appartenant à des catégories publicitaires connues.
La base d’entraînement des algorithmes doit être actualisée
Le CESP a émis des recommandations concernant cette base d’entraînement qui doit être construite rigoureusement et actualisée pour garantir la performance du ciblage sur la durée. « Le ciblage contextuel est un enjeu clé de la publicité digitale » commente Olivier Hays, directeur data science du CESP. « Nous sommes dans un univers en perpétuel mouvement, tant sur le plan juridique que sur les évolutions technologiques à venir » poursuit-il. Le CESP se propose pour accompagner le marché dans la compréhension des nouveaux prestataires.
La disparition annoncée des cookies tiers a suscité plusieurs initiatives dans le domaine du ciblage publicitaire, dont un des axes de développement est l’analyse contextuelle. Cette approche consiste à analyser automatiquement le contenu des sites Internet pour afficher aux internautes des publicités en cohérence avec le ciblage des campagnes. Cette technologie permet aux annonceurs et aux éditeurs de ne plus être dépendants des données personnelles des internautes telles que les cookies pour les cibler.
« Nous sommes le premier acteur à faire auditer une solution de ciblage sémantique » pointe Julie Walther, co-fondatrice et COO de Qwarry. « La transparence est au cœur de notre relation client » insiste-t-elle. Des solutions concurrentes existent sur le marché telles que celle proposée par Weborama sélectionnée par Leboncoin ou celle de Teads testée par Volkswagen. Weborama a également mené des tests avec le groupe pharmaceutique Sanofi.
Le CESP a eu accès au code logiciel de Qwarry
L’audit de la solution de ciblage contextuel et sémantique s’est déroulé de septembre 2021 à janvier 2022. Le CESP a analysé la méthodologie de Qwarry et a accédé au code des programmes de Qwarry avec la possibilité de reproduire les calculs de manière indépendante. La startup Qwarry a été créée début 2019. Elle propose sa solution de ciblage sémantique aux agences et aux annonceurs. La jeune société emploie 40 personnes et été sélectionnée par LVMH et est hébergée à station F.
