Modèle Probabiliste en Attribution UA : Tout Comprendre pour Booster vos Campagnes Publicitaires

Modèle probabiliste : une nouvelle méthode d’attribution publicitaire

Le modèle probabiliste repose sur des méthodes statistiques avancées pour attribuer une action utilisateur (comme une installation ou un achat) à une campagne publicitaire. Contrairement au modèle déterministe, qui se base sur des preuves directes comme un clic ou un ID utilisateur, le modèle probabiliste évalue la probabilité qu’un événement soit lié à une source spécifique.

Principe de fonctionnement :

• Collecte des données agrégées : Il analyse les tendances globales comme les impressions publicitaires, les clics, et les données temporelles.
• Calcul statistique : Des modèles algorithmiques, tels que les modèles bayésiens ou les modèles de régression, sont utilisés pour estimer les probabilités d’attribution.
• Prédiction des résultats : Ces probabilités permettent de déduire quelle campagne a le plus contribué à une action, même en l’absence de données directes.

C’est une méthodologie qui s’appuie sur l’analyse de grands ensembles de données et sur des corrélations, plutôt que sur des liens explicites et uniques.

Nota Bene : les MMPs (Marketing Measurement Partners) comme Adjust ou Appsflyer ont développé leur propre modèles d’attribution.

Pourquoi se tourner vers le modèle probabiliste

L’adoption croissante du modèle probabiliste dans l’univers de l’UA repose sur une combinaison de tendances réglementaires, technologiques et stratégiques. Voici pourquoi :

1. Un paysage réglementaire en pleine mutation : Avec la fin de l’IDFA et des règlements comme le RGPD et le CCPA, les marketeurs ont perdu une grande partie de leur capacité à tracer précisément les utilisateurs. Cela a forcé l’industrie à se tourner vers des modèles respectueux de la vie privée, où les données personnelles ne sont ni collectées ni utilisées directement.

2. Une nécessité d’optimisation à grande échelle : Les campagnes publicitaires modernes fonctionnent sur plusieurs canaux simultanément (social, search, display, etc.). Le modèle probabiliste aide à décrypter les performances globales de ces efforts combinés, sans avoir besoin d’un suivi individuel granulaire

3. Une complexité croissante dans les parcours utilisateurs et donc dans leur suivi : Aujourd’hui, un utilisateur peut voir une annonce sur Instagram, cliquer sur une publicité Google, et finalement installer une application après une recherche organique. Les modèles probabilistes permettent d’identifier les influences clés dans ces parcours complexes

4. L’évolution des plateformes technologiques : Les outils d’attribution, qu’il s’agisse de plateformes DSP ou des MMP comme Adjust ou AppsFlyer, intègrent de plus en plus des modèles probabilistes. Ces plateformes exploitent des méthodes avancées, comme l’analyse bayésienne et les algorithmes de machine learning, pour fournir des insights précis et exploitables.

5. Un besoin accru de flexibilité et de réactivité : Dans un monde où les tendances publicitaires évoluent rapidement, le modèle probabiliste offre la possibilité d’ajuster les campagnes en temps réel, sur la base de probabilités établies et non de données obsolètes ou partielles

6. Une pression croissante sur les KPIs : Les annonceurs cherchent des métriques qui reflètent une performance globale plutôt que des indicateurs isolés. Le modèle probabiliste répond à ce besoin en offrant une vue d’ensemble sur le ROI des campagnes.

Ce modèle permet de combler les lacunes laissées par les solutions traditionnelles, tout en respectant les nouvelles normes de confidentialité.

Les avantages et inconvénients du modèle probabiliste

Avantages :

• Respect de la confidentialité : Il s’adapte parfaitement à un environnement où les données utilisateurs sont limitées.
• Vision globale : Ce modèle fournit une vue d’ensemble sur l’impact des campagnes, même sans accès direct aux données utilisateurs.
• Adaptabilité : Idéal pour les campagnes multi-sources où les données sont fragmentées.

Inconvénients :

• Précision limitée : Les résultats sont basés sur des probabilités, ce qui peut introduire une marge d’erreur.
• Complexité : Les calculs et analyses nécessitent des compétences avancées en analyse de données.
• Dépendance aux données d’entrée : Si les données sont de mauvaise qualité, les résultats le seront aussi.

Modèle Probabiliste vs Modèle Déterministe

Le modèle déterministe et le modèle probabiliste sont deux approches opposées mais complémentaires :

• Modèle déterministe : Basé sur des preuves tangibles, comme un clic ou un ID utilisateur. Extrêmement précis mais très dépendant de la disponibilité des données.
• Modèle probabiliste : Fournit une estimation basée sur des données globales et des patterns. Moins précis mais plus adapté à l’évolution actuelle.

Quel modèle choisir ? Cela dépend des objectifs et des contraintes de la campagne. Dans un environnement à faible accès aux données, le modèle probabiliste est préférable.

Modèle Probabiliste vs SKAN

Qu’est-ce que SKAN ? SKAdNetwork (SKAN) est une solution d’attribution créée par Apple pour offrir des rapports agrégés et anonymes sur les performances des campagnes publicitaires.

Différences majeures :

• Granularité des données : SKAN fournit des informations très agrégées, tandis que le modèle probabiliste peut offrir des insights plus précis en utilisant des algorithmes avancés.
• Complémentarité : En associant les deux approches, les marketeurs peuvent bénéficier à la fois de la conformité d’Apple et d’une meilleure vision globale.

Pour en savoir plus, consultez notre Acquisition Battle : SKAN vs Modèle Probabiliste

Lexique du modèle probabiliste

Le modèle probabiliste peut être associé à plusieurs concepts-clés issus des domaines des statistiques, de la data science et du marketing digital. Voici une liste des concepts principaux, accompagnée de leur explication et de leur lien avec le modèle probabiliste :

• Attribution Multi-Touch (MTA) : L’attribution multi-touch analyse et attribue du crédit à plusieurs points de contact sur le parcours client, au lieu de se concentrer uniquement sur le dernier clic.

• Modèles de régression statistique : Les modèles de régression permettent de prédire une variable dépendante (ex. : conversion) en fonction de variables indépendantes (ex. : impressions, clics).

• Fenêtre d’attribution : La fenêtre d’attribution correspond à la période de temps durant laquelle une conversion peut être attribuée à une interaction spécifique (ex. : clic ou impression)

• Analyse des corrélations : Cette méthode mesure la force et la direction d’une relation entre deux variables.

• Machine Learning et algorithmes prédictifs : Le machine learning consiste à entraîner des modèles à partir de données pour qu’ils identifient des patterns et fassent des prédictions.

• Analyse des cohortes : L’analyse des cohortes segmente les utilisateurs en groupes en fonction de caractéristiques ou de comportements similaires (par exemple, les utilisateurs qui ont installé une application après avoir vu une annonce spécifique).

• Data Anonymization et Privacy-by-Design : Ce sont des pratiques qui garantissent la protection des données personnelles des utilisateurs en anonymisant ou en minimisant les informations collectées.

• ROI (Return on Investment) Modélisé : Le ROI modélisé est une estimation de la rentabilité d’une campagne publicitaire basée sur des données partielles et des modèles statistiques.

Conclusion

Face aux défis actuels, le modèle probabiliste s’impose comme une solution adaptée et durable pour comprendre et optimiser les campagnes publicitaires. En le combinant à d’autres approches comme SKAN, les marketeurs peuvent garder une longueur d’avance dans un secteur en pleine mutation.