Fin des cookies tiers sur Google : quels sont les impacts marketing et solutions cookieless ?

La volonté de mettre fin aux cookies tiers découle d’une préoccupation croissante à l’égard de la confidentialité et de la vie privée des utilisateurs d’Internet.

La fin des cookies tiers sur Google Chrome va réduire le volume d’informations collectées par les plateformes publicitaires (Google Ads, Meta Ads, etc) sur les utilisateurs d’Internet.

Ce n’est pas le premier évènement venant réduire le volume d’informations collectées par les plateformes publicitaires (Google Ads, Meta Ads, etc) sur les utilisateurs d’Internet.

L’environnement publicitaire a déjà subi des perturbations importantes en raison du renforcement des réglementations RGPD, de l’augmentation de l’utilisation des adblockers, ainsi que de la fin des cookies tiers sur le navigateur Safari (ITP).

La fin des cookies tiers sur Google Chrome va donc impliquer une nouvelle diminution du volume d’informations collectées par les plateformes publicitaires (Google Ads, Meta Ads, etc), ce qui va, en théorie, principalement se traduire par une augmentation du CPA global pour les entreprises utilisant ces plateformes publicitaires.

La fin des cookies tiers sur Google Chrome est une belle opportunité pour prendre un avantage concurrentiel. En effet, il existe plusieurs moyens permettant aux entreprises de continuer à performer en marketing malgré la fin des cookies tiers sur Google Chrome, et ces moyens constituent des potentielles barrières à l’entrée permettant de créer un avantage concurrentiel.

Cet article s’adresse aux marketeurs/annonceurs qui souhaitent continuer à performer malgré la fin des cookies tiers sur Google Chrome prévue pour début 2025.

Dans cet article, lorsque l’on parle de “fin des cookies tiers”, le terme “cookies tiers” fait plus largement référence à toutes les PII (Personally Identifiable Information), telles que définies par le règlement, pouvant être stockées sur un navigateur et envoyées à un tiers. Cela prend donc également en considération d’autres mécanismes de stockage comme le local Storage par exemple.

Si vous voulez maîtriser parfaitement le sujet de la fin des cookies tiers sur Google, nous avons également créé un guide TRÈS complet sur le sujet ! Voici le lien pour y accéder :

https://www.boryl.fr/formulaire/tr-guide-fin-des-cookies-third-party-sur-google-chrome

Allez, c’est parti ! 🤓

Pour une meilleure compréhension, découpons la réponse à cette question comme ceci :

• Qu’est-ce qu’un cookie tiers ?
• Exemple concret d’utilisation d’un cookie tiers ;
• Quels sont les impacts sur les performances marketing des entreprises ?
• Quelles sont les solutions cookieless à mettre en place ?

Qu’est-ce qu’un cookie tiers ?

Si l’on résume rapidement, un cookie internet (appelé le plus souvent “cookie”) est un petit fichier texte qui peut être stocké sur le navigateur (Google, Firefox, Safari, etc) d’un utilisateur pendant une durée plus ou moins longue (pouvant aller d’une session à plusieurs mois). Les cookies sont généralement utilisés par les sites web pour collecter des informations sur les utilisateurs, améliorer l’expérience de navigation et fournir des fonctionnalités personnalisées.

La spécificité d’un cookie tiers est qu’il peut être lu même si le navigateur concerné ouvre une page d’un site web (URL) n’ayant pas le même domaine que le domaine ayant déposé le cookie. Dans le cas d’un cookie tiers, le paramètre de cookie “SameSite” est égal à “None”.

Pour une meilleure compréhension, imaginez que vous visitez un site web appelé “exemple.fr”. Lorsque vous arrivez sur ce site web, un cookie tiers associé au serveur/domaine “google_xyz.fr” est créé par une balise Google. Étant donné que ce cookie dispose du paramètre “SameSite” égal à “None”, il sera envoyé au serveur/domaine “google_xyz.fr” à chaque fois que vous visiterez un autre site web ayant une balise permettant d’envoyer des données au serveur/domaine “google_xyz.fr” (par l’intermédiaire d’une requête HTTP).

Ainsi, les cookies tiers permettent de suivre l’activité de navigation des utilisateurs à travers différents sites web, facilitant ainsi la collecte de données sur leurs habitudes, préférences et comportements en ligne. Ces informations sont souvent utilisées pour le ciblage publicitaire par des plateformes tierces comme Meta Ads, Google Ads, etc.

Le plus souvent, les cookies tiers stockent des identifiants, en voici quelques-uns très utilisés en publicité :

• Le cookie tiers “fr” de Meta ;
• Les cookies tiers “__Secure-3PAPISID”, NID, etc, de Google ;
• Les cookies tiers “GPS”, “VISITOR_INFO1_LIVE”, etc, de YouTube ;
• Les cookies “bcookie”, “li_gc”, etc, de LinkedIn ;
• Etc.

Exemple concret d’utilisation d’un cookie tiers

Pour comprendre à quoi peut servir un cookie tiers, focalisons-nous sur le cookie publicitaire tiers “fr” de Meta Ads.

Prenons l’exemple d’un utilisateur, Paul, cherchant des chaussures pour le mariage de sa sœur en juillet prochain.

Un samedi matin, Paul réalise plusieurs requêtes organiques sur Google (SEO) et se rend pour la première fois sur plusieurs sites web avec son ordinateur. Il ne réalise aucun achat.

2 jours plus tard, le lundi matin, dans le métro pour aller au travail, Paul scroll son fil d’actualité Facebook sur son téléphone, et comme par hasard, plusieurs publicités faisant la promotion de chaussures lui sont affichées.

Ce qui est fascinant, c’est que ces publicités ne sont pas toutes associées aux marques des sites web que Paul a visités samedi matin. Ce ne sont donc pas toutes des “publicités de retargeting classiques”

Sans surprise, ces publicités sont notamment rendues possibles grâce au cookie tiers “fr” de Meta Ads !

Quels sont les impacts sur les performances marketing des entreprises ?

La fin des cookies tiers sur Google Chrome va réduire le volume d’informations collectées par les plateformes publicitaires (Google Ads, Meta Ads, etc) sur les utilisateurs d’Internet.

Ce n’est pas le premier évènement venant réduire le volume d’informations collectées par les plateformes publicitaires (Google Ads, Meta Ads, etc) sur les utilisateurs d’Internet.

L’environnement publicitaire a déjà subi des perturbations importantes en raison du renforcement des réglementations RGPD, de l’augmentation de l’utilisation des adblockers, ainsi que de la fin des cookies tiers sur le navigateur Safari (ITP).

Voici un petit schéma récapitulatif sur le sujet :

Sources :

Adblockers ≈ – 30%

RGPD ≈ – 50%

Fins des cookies tiers sur Safari/iOS ≈ – 18%

Fins des cookies tiers sur Google ≈ – 64%

La fin des cookies tiers sur Google Chrome va donc impliquer une nouvelle diminution du volume d’informations collectées par les plateformes publicitaires (Google Ads, Meta Ads, etc), ce qui va, en théorie, principalement se traduire par une augmentation du CPA global des entreprises utilisant ces plateformes publicitaires.

Le CPA (Cost Per Acquisition), est un KPI utilisé en marketing pour évaluer le coût publicitaire associé à l’acquisition d’un nouveau client.

Focalisons-nous sur la plateforme publicitaire Meta Ads (qui fait partie des plus utilisées par les entreprises) pour expliquer pourquoi la fin des cookies tiers sur Google Chrome devrait impliquer une augmentation du CPA global des entreprises utilisant une ou plusieurs des principales plateformes publicitaires du marché (Meta Ads, Google Ads, LinkedIn Ads, etc).

Les explications qui vont suivre sont donc orientées sur Meta Ads, mais sont également valables, à quelques détails près, pour les autres principales plateformes publicitaires “Walled Garden” du marché (Google Ads, LinkedIn Ads, etc).

Les plateformes publicitaires “Walled Garden” étant utilisées par la plus grande majorité des entreprises, nous avons choisi de se focaliser uniquement sur ces dernières pour expliquer pourquoi la fin des cookies tiers sur Google Chrome allait dégrader les performances marketing des entreprises.

Si vous voulez en savoir plus sur l’impact de la fin de cookies tiers sur Google Chrome concernant les performances marketing des entreprises qui utilisent principalement d’autres plateformes publicitaires (display, programmatique RTB, etc), nous avons prévu de vous partager du contenu à ce sujet dans les prochains mois.

Voici, selon nous, les 5 principales potentielles causes, liées à la fin des cookies tiers sur Google Chrome, qui devraient augmenter le CPA global des entreprises utilisant Meta Ads :

• Des campagnes publicitaires d’acquisition retargeting moins fournies ;
• Des campagnes publicitaires d’acquisition lookalike moins précises ;
• Des campagnes publicitaires d’acquisition classiques moins précises ;
• Des impressions publicitaires inutiles ;
• Des rapports de performance publicitaires moins fiables.

Des campagnes publicitaires d’acquisition retargeting moins fournies

Pour rappel, sur Meta Ads, une campagne publicitaire d’acquisition retargeting est une campagne personnalisée qui cible (sur Facebook et/ou Instagram) des utilisateurs ayant déjà interagi avec le site web de l’entreprise concerné afin qu’ils reviennent sur ce site web et réalisent la conversion souhaitée.

En raison de leur faible coût ainsi que de leur taux de conversion élevé, ces campagnes publicitaires sont réputées pour enregistrer des CPA plus faibles que les autres types de campagnes publicitaires d’acquisition (lookalike, classiques, etc).

Sans cookies tiers, il est beaucoup plus compliqué pour la plateforme Meta Ads de faire correspondre un utilisateur d’un site web d’une entreprise avec un utilisateur de sa plateforme (de sa base de données), surtout si l’utilisateur du site web ne vient pas de Facebook/Instagram (car pas de cookie first-party _fbc).

Par conséquent, avec la fin des cookies tiers sur Google Chrome, ces campagnes devraient, en théorie, toucher moins d’utilisateurs qu’elles ne le font aujourd’hui.

Nous disposons donc de 2 assertions (fortement crédibles) qui, combinées, clarifient la raison pour laquelle le CPA global des entreprises utilisant Meta Ads est susceptible d’augmenter suite à la fin des cookies tiers sur Google Chrome :

• “Les campagnes publicitaires d’acquisition retargeting Meta Ads sont réputées pour enregistrer des CPA plus faibles que les autres types de campagnes publicitaires d’acquisition Meta Ads (lookalike, classiques, etc)” ;
• “Avec la fin des cookies tiers sur Google Chrome, les campagnes publicitaires d’acquisition retargeting Meta Ads devraient, en théorie, toucher moins d’utilisateurs qu’elles ne le font aujourd’hui”.

Naturellement, si la proportion des campagnes publicitaires d’acquisition à faible CPA (les campagnes publicitaires d’acquisition retargeting) d’une entreprise diminue, son CPA global augmente.

Des campagnes publicitaires d’acquisition lookalike moins précises

Pour rappel, sur Meta Ads, une campagne publicitaire d’acquisition lookalike est une campagne qui cible (sur Facebook et/ou Instagram) des utilisateurs ayant des attributs (centres d’intérêt, caractéristiques démographiques, caractéristiques géographiques, etc) similaires aux (meilleurs) clients existant d’une entreprise. Ce type de campagne optimise les chances de conversion en s’adressant uniquement à des utilisateurs censés être “très qualifié”.

Sans cookies tiers, il est beaucoup plus compliqué pour la plateforme Meta Ads de cerner les intérêts de ses utilisateurs étant donné qu’elle collecte moins d’informations sur les sites web visités par ces derniers.

Par conséquent, avec la fin des cookies tiers sur Google Chrome, ces campagnes devraient, en théorie, être moins précises concernant le ciblage des utilisateurs “similaires” aux meilleurs clients existant d’une entreprise.

La diminution de la précision dans le ciblage des campagnes publicitaires d’acquisition lookalike devrait entraîner une diminution du taux de clics (CTR) de ces campagnes, ce qui devrait entraîner une augmentation du coût par mille impressions (CPM) de ces campagnes, et, par conséquent, du coût par acquisition (CPA) de ces campagnes.

Le CTR (Click Through Rate), est un KPI utilisé en marketing pour mesurer le pourcentage d’utilisateurs qui voient une campagne publicitaire et qui cliquent dessus. Analyser le CTR d’une campagne publicitaire permet en quelque sorte d’en mesurer sa qualité. En effet, un bon CTR reflète une publicité adressée à la bonne cible, avec le bon message et au bon moment.

Le CPM (Cost Per 1 000 Impressions), est un KPI utilisé en marketing pour mesurer le montant dépensé sur une campagne publicitaire pour générer 1 000 impressions. Les impressions représentent le nombre de fois (non uniques) où une campagne publicitaire est vue (si un même utilisateur voit deux fois la même campagne publicitaire, alors 2 impressions sont enregistrées).

Pourquoi une diminution du CTR de ces campagnes devrait entraîner une augmentation du CPM de ces campagnes ?

Cela peut être expliqué en partie par le fait que :

• Meta Ads, cherche (en théorie) à maximiser son chiffre d’affaires ;
• Plus Meta Ads réalise d’impressions publicitaires, plus son chiffre d’affaires augmente ;
• Cependant, le potentiel d’impressions global de Meta Ads sur une période donnée est limité par le nombre d’utilisateurs connectés à Facebook et Instagram pendant cette période ;
• Si les utilisateurs n’aiment pas les publicités affichées sur Facebook et Instagram (ce qui se reflète principalement par un CTR global bas), leur satisfaction vis-à-vis de Facebook et Instagram diminue ;
• Si la satisfaction des utilisateurs vis-à-vis de Facebook et Instagram diminue, le nombre d’utilisateurs actifs sur Facebook et Instagram diminue également ;
• Enfin, si le nombre d’utilisateurs actifs sur Facebook et Instagram diminue, le chiffre d’affaires de Meta Ads diminue.

Il en résulte que Meta Ads a tout intérêt à privilégier (faire payer moins cher – appliquer un CPM plus bas) les campagnes publicitaires de bonne qualité, car cela favorise la satisfaction des utilisateurs et donc, en définitive, augmente le chiffre d’affaires généré par Meta Ads.

Naturellement, si le CPM des campagnes publicitaires d’acquisition lookalike d’une entreprise augmente, le CPA de ces campagnes devrait augmenter également, ce qui devrait donc entraîner une augmentation de son CPA global.

Des campagnes publicitaires d’acquisition classiques moins fournies

Pour rappel, sur Meta Ads, une campagne publicitaire d’acquisition classique est une campagne qui cible (sur Facebook et/ou Instagram) des utilisateurs ayant certains attributs (centres d’intérêt, caractéristiques démographiques, caractéristiques géographiques, etc) minutieusement choisis par l’entreprise en fonction des personas marketing cibles.

Sans cookies tiers, il est beaucoup plus compliqué pour la plateforme Meta Ads de cerner les intérêts de ses utilisateurs étant donné qu’elle collecte moins d’informations sur les sites web visités par ces derniers.

Par conséquent, avec la fin des cookies tiers sur Google Chrome, ces campagnes devraient, en théorie, être moins précises concernant le ciblage et donc toucher plus aléatoirement les utilisateurs.

La diminution de la précision dans le ciblage des campagnes publicitaires d’acquisition classique devrait entraîner une diminution du taux de clics (CTR) de ces campagnes, ce qui devrait entraîner une augmentation du coût par mille impressions (CPM) de ces campagnes, et, par conséquent, du coût par acquisition (CPA) de ces campagnes.

Pourquoi une diminution du CTR de ces campagnes devrait entraîner une augmentation du CPM de ces campagnes ?

Cela peut être expliqué en partie par le fait que :

• Meta Ads, cherche (en théorie) à maximiser son chiffre d’affaires ;
• Plus Meta Ads réalise d’impressions publicitaires, plus son chiffre d’affaires augmente ;
• Cependant, le potentiel d’impressions global de Meta Ads sur une période donnée est limité par le nombre d’utilisateurs connectés à Facebook et Instagram pendant cette période ;
• Si les utilisateurs n’aiment pas les publicités affichées sur Facebook et Instagram (ce qui se reflète principalement par un CTR global bas), leur satisfaction vis-à-vis de Facebook et Instagram diminue ;
• Si la satisfaction des utilisateurs vis-à-vis de Facebook et Instagram diminue, le nombre d’utilisateurs actifs sur Facebook et Instagram diminue également ;
• Enfin, si le nombre d’utilisateurs actifs sur Facebook et Instagram diminue, le chiffre d’affaires de Meta Ads diminue.

Il en résulte que Meta Ads a tout intérêt à privilégier (faire payer moins cher – appliquer un CPM plus bas) les campagnes publicitaires de bonne qualité, car cela favorise la satisfaction des utilisateurs et donc, en définitive, augmente le chiffre d’affaires généré par Meta Ads.

Naturellement, si le CPM des campagnes publicitaires d’acquisition classiques d’une entreprise augmente, le CPA de ces campagnes devrait augmenter également, ce qui devrait donc entraîner une augmentation de son CPA global.

Des impressions publicitaires inutiles

Sans cookies tiers, il est beaucoup plus compliqué pour la plateforme Meta Ads de faire correspondre un utilisateur d’un site web d’une entreprise avec un utilisateur de sa plateforme (de sa base de données), Surtout si l’utilisateur du site web ne vient pas de Facebook/Instagram (car pas de cookie first-party _fbc).

Par conséquent, avec la fin des cookies tiers sur Google Chrome, Meta Ads devrait, en théorie, avoir beaucoup plus de mal à exclure d’une campagne publicitaire d’acquisition (retargeting, lookalike, classique), certains utilisateurs à qui il ne sert à rien d’afficher la publicité concernée (exemple : l’utilisateur est déjà client).

Ces impressions inutiles devraient, en théorie, entraîner une diminution du taux de clics (CTR) des campagnes publicitaires d’acquisition, ce qui devrait entraîner une augmentation du coût par mille impressions (CPM) de ces campagnes, et, par conséquent, du coût par acquisition (CPA) de ces campagnes.

Pourquoi une diminution du CTR de ces campagnes devrait entraîner une augmentation du CPM de ces campagnes ?

Cela peut être expliqué en partie par le fait que :

• Meta Ads, cherche (en théorie) à maximiser son chiffre d’affaires ;
• Plus Meta Ads réalise d’impressions publicitaires, plus son chiffre d’affaires augmente ;
• Cependant, le potentiel d’impressions global de Meta Ads sur une période donnée est limité par le nombre d’utilisateurs connectés à Facebook et Instagram pendant cette période ;
• Si les utilisateurs n’aiment pas les publicités affichées sur Facebook et Instagram (ce qui se reflète principalement par un CTR global bas), leur satisfaction vis-à-vis de Facebook et Instagram diminue ;
• Si la satisfaction des utilisateurs vis-à-vis de Facebook et Instagram diminue, le nombre d’utilisateurs actifs sur Facebook et Instagram diminue également ;
• Enfin, si le nombre d’utilisateurs actifs sur Facebook et Instagram diminue, le chiffre d’affaires de Meta Ads diminue.

Il en résulte que Meta Ads a tout intérêt à privilégier (faire payer moins cher – appliquer un CPM plus bas) les campagnes publicitaires de bonne qualité, car cela favorise la satisfaction des utilisateurs et donc, en définitive, augmente le chiffre d’affaires généré par Meta Ads.

Naturellement, si le CPM des campagnes publicitaires d’acquisition d’une entreprise augmente, le CPA de ces campagnes devrait augmenter également, ce qui devrait donc entraîner une augmentation de son CPA global.

Le fait de moins réussir à exclure d’une campagne publicitaire d’acquisition (retargeting, lookalike, classique) certains utilisateurs à qui il ne sert à rien d’afficher la publicité concernée (exemple : l’utilisateur est déjà client) peut également être perçu comme du SPAM publicitaire, et donc, dégrader l’image de marque de l’entreprise concernée.

Des rapports de performance publicitaires moins fiables.

Sans cookies tiers, il devient beaucoup plus compliqué pour la plateforme Meta Ads de faire correspondre un utilisateur d’un site web d’une entreprise avec un utilisateur de sa plateforme (de sa base de données), surtout si l’utilisateur du site web ne vient pas de Facebook/Instagram (car pas de cookie first-party _fbc).

Par conséquent, avec la fin des cookies tiers sur Google Chrome, Meta Ads ne sera plus en mesure de mesurer l’impact des campagnes publicitaires avec une attribution dite “post view”. En effet, l’attribution “post view” de Meta Ads repose essentiellement sur les cookies tiers.

Naturellement, sans attribution “post view”, il devient plus délicat de gérer avec précision les dépenses publicitaires sans commettre d’erreurs, ce qui devrait donc entraîner une augmentation du CPA global des entreprises (car moins bon arbitrage).

Quelles sont les solutions cookieless à mettre en place ?

Dans le but de rendre cet article utile/accessible au plus grand nombre, nous avons défini un périmètre concernant les recommandations permettant aux entreprises de continuer à performer en marketing malgré la fin des cookies tiers sur Google Chrome prévue pour début 2025. Vous trouverez ci-dessous 3 informations au sujet de ce périmètre.

1 – Les recommandations qui vont suivre s’adressent uniquement aux entreprises de type “annonceur” (e-commerce, SaaS, leadgen, marketplace, etc) et non aux entreprises de type “publisher” (médias).

2 – Les recommandations qui vont suivre s’adressent uniquement aux entreprises qui utilisent principalement une ou plusieurs des plateformes publicitaires “Walled Garden” (Meta Ads, Google Ads, LinkedIn Ads, TikTok Ads, Bing Ads, etc), pas aux entreprises qui utilisent principalement d’autres plateformes publicitaires (display, programmatique RTB, etc).

3 – Nous avons décidé de sélectionner uniquement des recommandations abordables en termes de prix, faciles à mettre en place ainsi qu’à exploiter correctement dans le temps, et très performantes.

Nous ne parlons donc pas des Data Clean Room, des ID universels (ID5, Criteo ID, Trade Desk ID) ou encore des API proposées par la Privacy Sandbox (API Topics, API Attribution Reporting, etc).

En effet, ces solutions sont :

• Plus cher ;
• Et/ou plus compliquées à mettre en place ainsi qu’à exploiter correctement dans le temps ;
• Et/ou pas totalement abouties ;
• Et/ou trop spécifiques à une plateforme publicitaire ou à un business model.

Si vous voulez en savoir plus sur ces solutions, pas de panique, nous avons prévu de vous partager du contenu sur les Data Clean Room, les ID universels (ID5, Criteo ID, Trade Desk ID) ou encore sur les API proposées par la Privacy Sandbox (API Topics, API Attribution Reporting, etc) dans les prochains mois.

Sachez que si vous êtes une entreprise utilisant principalement des plateformes publicitaires “Walled Garden” (Meta Ads, Google Ads, LinkedIn Ads, TikTok Ads, Bing Ads, etc), ces solutions ne devraient absolument pas représenter une priorité immédiate pour vous. Il existe de nombreuses autres initiatives et stratégies plus avantageuses sur lesquelles vous devez vous concentrer en priorité. Ces “initiatives et stratégies plus avantageuses” sont celles que nous abordons un peu plus bas.

Voilà pour les petites informations préliminaires !

Comme expliqué un peu plus haut, la fin des cookies tiers sur Google Chrome va impliquer une nouvelle diminution du volume d’informations collectées par les plateformes publicitaires (Google Ads, Meta Ads, etc), ce qui va, en théorie, principalement se traduire par une augmentation du CPA global des entreprises utilisant ces plateformes publicitaires.

Naturellement, une augmentation du CPA global de ces entreprises va induire une augmentation de leur CAC global, ce qui va se traduire par une diminution de leur performance marketing.

Le CAC (Customer Acquisition Cost), est un KPI utilisé en marketing pour évaluer le coût total (et non uniquement le coût publicitaire comme avec le CPA) associé à l’acquisition d’un nouveau client (il inclut les salaires de l’équipe marketing, le coût des outils marketing, le coût publicitaire, etc).

Pour aider les entreprises à maintenir leur performance marketing en dépit de la fin des cookies tiers sur Google, deux principales stratégies peuvent être envisagées :

• Minimiser l’augmentation du CPA global ;
• Augmenter la CLV globale.

La CLV (Customer Lifetime Value) est un KPI utilisé en marketing et correspondant à une prédiction du chiffre d’affaires moyen généré par client tout au long de la durée de leur relation avec l’entreprise concernée. Il reflète la capacité d’une entreprise à fidéliser ses clients et à maximiser les revenus provenant de chacun d’entre eux.

En minimisant l’augmentation de son CPA global (donc de son CAC global) et en augmentant sa CLV globale, l’entreprise concernée maximise son ratio CLV/CAC global. Ce ratio permet de comprendre si les clients acquis par l’entreprise concernée rapporteront plus d’argent sur leur durée de vie moyenne que ce qui a été dépensé pour les acquérir. C’est un KPI très sain qui reflète bien la performance marketing de l’entreprise concernée. On considère que ce ratio est bon lorsqu’il est supérieur à 3.

Nos 3 recommandations pour minimiser l’augmentation du CPA global

Déployer un tracking publicitaire en server-side

Pour rappel, le tracking server-side (tracking côté serveur) est une approche web analytics où les données collectées depuis un site web (sur le navigateur de l’utilisateur) peuvent être traitées sur un serveur intermédiaire « first-party » (serveur proxy) avant d’être envoyées dans les plateformes tierces concernées (outils analytics, régies publicitaires, CRM, etc). Cela contraste avec le tracking client-side, plus traditionnel, où la majeure partie du traitement a lieu dans le navigateur de l’utilisateur.

Dans le contexte actuel, le tracking client-side est confronté à plusieurs limitations (RGPD, ePrivacy, ITP/ETP, fin des cookies tiers, etc), principalement conçues pour protéger la vie privée des utilisateurs. Ces limitations ont un impact négatif direct sur les performances du marketing digital des entreprises. Le tracking server-side permet notamment de limiter cet impact négatif direct.

Voici les 2 principaux avantages du tracking server-side :

• Il permet, sous certaines conditions, de limiter la perte de données liée aux adblockers ;
• Il permet, sous certaines conditions, de maintenir les cookies first-party dans le temps malgré les sécurités navigateur (notamment ITP sur iOS/Safari), permettant ainsi aux plateformes publicitaires de reconnaître un même utilisateur sur une période plus longue.

Déployer un tracking publicitaire en server-side permet à l’entreprise concernée de diminuer l’augmentation de son CPA global malgré la fin des cookies tiers sur Google Chrome pour plusieurs raisons.

Ces raisons viennent atténuer 4 des 5 principales potentielles causes (énoncées un peu plus haut) liées à la fin des cookies tiers sur Google Chrome, qui devraient augmenter le CPA global des entreprises utilisant une ou plusieurs des principales plateformes publicitaires du marché, à savoir :

• Des campagnes publicitaires d’acquisition retargeting moins fournies ;
• Des campagnes publicitaires d’acquisition lookalike moins précises ;
• Des impressions publicitaires inutiles ;
• Des rapports de performance publicitaires moins fiables.

Ce qui suit est une explication détaillée de la manière dont le tracking server-side permet d’atténuer chacune de ces quatre affirmations.

Affirmation n°1 : “Des campagnes publicitaires d’acquisition retargeting moins fournies”

Le tracking server-side permet d’envoyer un plus gros volume de données qualitatives aux plateformes publicitaires concernées, ce qui se traduit (en partie) par des campagnes publicitaires d’acquisition retargeting plus fournies.

Limiter la perte de données liée aux adblockers et maintenir les cookies first-party permet d’envoyer un plus gros volume de données qualitatives dans les plateformes publicitaires concernées.

Comme dit un peu plus haut, en raison de leur faible coût ainsi que de leur taux de conversion élevé, ces campagnes publicitaires sont réputées pour enregistrer des CPA plus faibles que les autres types de campagnes publicitaires d’acquisition (lookalike, classiques, etc).

Naturellement, si la proportion des campagnes publicitaires d’acquisition à faible CPA (les campagnes publicitaires d’acquisition retargeting) d’une entreprise augmente, son CPA global diminue.

Affirmation n°2 : “Des campagnes publicitaires d’acquisition lookalike moins précises”

Le tracking server-side permet d’envoyer un plus gros volume de données qualitatives aux plateformes publicitaires concernées, ce qui se traduit (en partie) par des campagnes publicitaires d’acquisition lookalike plus précises.

Limiter la perte de données liée aux adblockers et maintenir les cookies first-party permet d’envoyer un plus gros volume de données qualitatives dans les plateformes publicitaires concernées.

l’amélioration de la précision dans le ciblage des campagnes publicitaires d’acquisition lookalike devrait entraîner une augmentation du taux de clics (CTR) de ces campagnes, ce qui devrait entraîner une diminution du coût par mille impressions (CPM) de ces campagnes, et, par conséquent, du coût par acquisition (CPA) de ces campagnes.

Naturellement, si le CPA des campagnes publicitaires d’acquisition lookalike d’une entreprise diminue, son CPA global diminue.

Affirmation n°3 : “Des impressions publicitaires inutiles”

Le tracking server-side permet d’envoyer un plus gros volume de données qualitatives aux plateformes publicitaires concernées, ce qui se traduit (en partie) par une meilleure exclusion des campagnes publicitaires d’acquisition (retargeting, lookalike, classiques) de certains utilisateurs à qui il ne sert à rien d’afficher la publicité concernée (exemple : si l’utilisateur est déjà client).

Limiter la perte de données liée aux adblockers et maintenir les cookies first-party permet d’envoyer un plus gros volume de données qualitatives dans les plateformes publicitaires concernées.

Cette diminution du nombre d’impressions inutiles devrait, en théorie, entraîner une augmentation du taux de clics (CTR) des campagnes publicitaires d’acquisition, ce qui devrait entraîner une diminution du coût par mille impressions (CPM) de ces campagnes, et, par conséquent, du coût par acquisition (CPA) de ces campagnes.

Naturellement, si le CPA des campagnes publicitaires d’acquisition d’une entreprise diminue, son CPA global diminue.

Affirmation n°4 : “Des rapports de performance publicitaires moins fiables”

Le tracking server-side permet d’envoyer un plus gros volume de données qualitatives aux plateformes publicitaires concernées, ce qui se traduit (en partie) par des rapports de performance publicitaires plus fiables.

Limiter la perte de données liée aux adblockers et maintenir les cookies first-party permet d’envoyer un plus gros volume de données qualitatives dans les plateformes publicitaires concernées.

Naturellement, si les rapports de performance publicitaires de l’entreprise concernée sont plus fiables, il devient plus facile pour elle de gérer avec précision des dépenses publicitaires sans commettre d’erreurs, ce qui devrait donc entraîner une augmentation de son CPA global (car meilleur arbitrage).

Avec la fin des cookies tiers sur Google Chrome, Il va devenir possible de contourner les adblockers dans le cadre d’un tracking Google Ads. En effet, actuellement (en présence des cookies tiers sur Google) même en server-side, le hit de l’événement concerné doit partir du navigateur de l’utilisateur afin de récupérer un cookie tiers, ce qui rend impossible le contournement des adblockers.

Envoyer plus de données first-party dans les plateformes publicitaires

Une donnée first-party fait référence aux informations collectées directement par l’entreprise concernée auprès de ses utilisateurs/prospects/clients. Ces données proviennent des interactions directes entre les utilisateurs/prospects/clients et l’entreprise concernée. Voici les grandes catégories de données first-party :

• Les données comportementales issues du site web de l’entreprise concernée (données web analytics) ;
• Les données enregistrées par les équipes sales de l’entreprise concernée (données CRM sales) ;
• Les données issues des transactions de l’entreprise concernée (données back-office) ;
• Les données issues des réponses aux enquêtes, des inscriptions aux newsletters, des téléchargements de ressources exclusives, des créations de comptes, des soumissions de formulaire en échange d’avantages, des participations à des programmes de fidélité, etc (données CRM marketing).

Ici, dans “envoyer plus de données first-party dans les plateformes publicitaires”, le terme “données first-party” fait uniquement référence à 4 données first-party pouvant être collectées très facilement auprès des utilisateurs/prospects/clients du site web de l’entreprise concernée :

• Nom ;
• Prénom ;
• Téléphone ;
• E-mail.

Ces données first-party peuvent ensuite être envoyées par l’intermédiaire d’un tracking correctement implémenté (tracking server-side idéalement) aux plateformes publicitaires concernées lorsque les utilisateurs/prospects/clients réalisent des actions spécifiques sur le site web de l’entreprise concernée :

• Une transaction ;
• Une réponse à une enquête ;
• Une inscription à une newsletter ;
• Un téléchargement de ressource exclusive ;
• Une création de compte ;
• Une soumission de formulaire en échange d’un d’avantage (exemple : “15% de réduction sur votre prochaine commande”) ;
• Une participation à un programme de fidélité ;
• Etc.

Si l’entreprise concernée arrive à maximiser le pourcentage des utilisateurs/prospects/clients de son site web qui partage au moins une fois ces 4 données first-party au cours de leur vie, alors elle diminuera l’augmentation de son CPA global malgré la fin des cookies tiers sur Google Chrome pour plusieurs raisons.

Ces raisons (identiques à celles citées dans la partie précédente) viennent atténuer 4 des 5 principales potentielles causes (énoncées un peu plus haut) liées à la fin des cookies tiers sur Google Chrome, qui devraient augmenter le CPA global des entreprises utilisant une ou plusieurs des principales plateformes publicitaires du marché, à savoir :

• Des campagnes publicitaires d’acquisition retargeting moins fournies ;
• Des campagnes publicitaires d’acquisition lookalike moins précises ;
• Des impressions publicitaires inutiles ;
• Des rapports de performance publicitaires moins fiables.

En effet, sans trop rentrer dans les détails, enrichir les hits/événements envoyés aux plateformes publicitaires concernées avec des données first-party permet d’améliorer le taux de matching entre les utilisateurs/prospects/clients du site web de l’entreprise concernée et les utilisateurs présents dans la base de données de la plateforme publicitaire concernée, ce qui résulte en :

• Des campagnes publicitaires d’acquisition retargeting plus fournies ;
• Des campagnes publicitaires d’acquisition lookalike plus précises (un meilleur matching permet de nourrir davantage les algorithmes lookalike concernés) ;
• Moins d’impressions publicitaires inutiles ;
• Des rapports de performance publicitaires plus fiables.

Dans le cas d’un tracking publicitaire déployé en server-side, envoyer uniquement un hit/événement aux plateformes publicitaires concernées avec ces 4 données first-party (nom, prénom, téléphone, e-mail) pour un utilisateur/prospect/client au cours de sa vie est suffisant.

En effet, dans le cas d’un tracking publicitaire déployé en server-side, les plateformes publicitaires concernées stockent toutes, pendant plusieurs mois, un ID client (exemple : l’ID fbp de Meta Ads) dans les cookies first-party du navigateur de l’utilisateur/prospect/client concerné.

Pourquoi “dans le cas d’un tracking publicitaire déployé en server-side” ? Parce qu’il permet de maintenir les cookies first-party dans le temps malgré les sécurités navigateur (notamment ITP sur iOS/Safari), ce qui permet aux plateformes publicitaires concernées de reconnaître un même utilisateur/prospect/client sur une période plus longue.

Cet ID client étant envoyé à chaque hit/événement vers les plateformes publicitaires concernées, si deux hits/événements sont envoyés à un mois d’intervalle ou plus (la première fois avec les données first-party et la seconde fois sans), les plateformes seront en mesure d’associer les données first-party du premier hit/événement au second grâce à cet ID client.

Chez Boryl, nous avons identifié des dizaines de stratégies (techniques et/ou créatives) permettant de maximiser le pourcentage des utilisateurs/prospects/clients du site web de l’entreprise concernée qui partagent au moins une fois ces 4 données first-party (nom, prénom, téléphone, e-mail) au cours de leur vie.

L’une de ces stratégies consiste à ne pas passer par les forms/popups mis à disposition par les CRM marketing (Brevo, Klaviyo, Hubspot, etc) pour collecter ces données first-party, mais plutôt par des forms/popups maison un peu plus “intelligents”.

En effet, les forms/popups mis à disposition par les CRM marketing (Brevo, Klaviyo, Hubspot, etc) sont tous bloqués par les principaux adblockers du marché, ce qui se traduit par une perte de 30% de données first-party collectées par ces forms/popups pour l’entreprise concernée.

Ces 30 % peuvent représenter un gros volume de données first-party perdu si l’entreprise concernée a déjà déployé une stratégie pour récupérer davantage de données first-party (soumission de formulaire en échange d’un avantage, inscription à une newsletter, téléchargement de ressource exclusive, etc).

Exemple sur le site web de respire.co :

Sans adblockers

Avec adblockers

Déployer une solution de marketing automation légère liée à une CDP composable

Pour rappel, le marketing automation consiste à utiliser des technologies ainsi que des méthodes spécifiques pour automatiser des activités marketing initialement manuelles et répétitives.

Une activité marketing peut être :

• L’envoi d’un e-mail personnalisé ;
• L’envoi d’un SMS personnalisé ;
• L’ajout (ou la suppression) d’un contact dans une audience publicitaire ;
• L’ajout (ou la suppression) d’un contact dans une liste de diffusion e-mail ;
• La mise à jour d’un champ personnalisé sur une fiche contact de la solution marketing automation utilisée ;
• Etc.

On appelle solution marketing automation légère (Brevo, Klaviyo, ActiveCampaign, etc) une solution qui permet a minima :

• De stocker et gérer des listes de contacts ;
• De créer et activer des campagnes d’e-mailing ;
• De créer et activer des scénarios de marketing automation ;
• De s’intégrer très facilement à d’autres solutions via API.

Pour faire simple, une CDP composable est un ensemble de technologies cloud interconnectées permettant notamment :

• L’ingestion des données provenant de diverses sources marketing (solution analytics, back-office, solution marketing automation, etc) dans un cloud data warehouse (Google BigQuery, Snowflake, etc) ;
• L’unification de ces données autour d’un identifiant utilisateur/prospect/client unique ;
• La création de segments utilisateur/prospect/client à partir de ces données unifiées ;
• L’envoi de ces segments dans la ou les solutions d’activation marketing concernées (plateformes publicitaires, solution marketing automation, etc) afin que ces dernières puissent activer des campagnes et scénarios marketing performants.

Le tout en batchs plus ou moins rapprochés en fonction des besoins.

Voici un petit schéma explicatif :

Déployer une solution de marketing automation légère liée à une CDP composable permet à l’entreprise concernée de diminuer l’augmentation de son CPA global malgré la fin des cookies tiers sur Google Chrome pour plusieurs raisons. Vous trouverez ci-dessous les 3 principales raisons.

Premièrement, cela par une meilleure exclusion des campagnes publicitaires d’acquisition (retargeting, lookalike, classiques) de certains utilisateurs à qui il ne sert à rien d’afficher la publicité concernée (exemple : si l’utilisateur est déjà client). En effet, utiliser l’API proposée par les plateformes publicitaires concernées pour alimenter directement des audiences publicitaires d’exclusion permet d’atteindre un meilleur matching, car il est possible d’inclure l’ensemble des clients historiques.

Deuxièmement, cela permet une flexibilité « sans limites » dans la création des segments utilisateurs/prospects/clients et donc dans la personnalisation des campagnes publicitaires d’acquisition retargeting, en raison notamment de la possibilité :

• D’intégrer facilement plusieurs sources de données dans la création des segments (des fonctionnalités comme l’export automatique des données Google Analytics 4 dans BigQuery facilitent d’ailleurs le sujet) ;
• D’utiliser des requêtes SQL et des scripts python custom pour la création des segments ;
• D’utiliser des technologies cloud comme BigQuery ML pour la création des segments (BigQuery ML permet par exemple de mettre en place une stratégie de recommandation de produit basée sur du machine learning).

Troisièmement, cela permet de tirer parti de canaux à coût presque nul (e-mail et SMS) pour les campagnes publicitaires d’acquisition retargeting avant de recourir à des plateformes publicitaires plus onéreuses, comme Meta Ads, LinkedIn Ads, et autres. Il est par exemple possible de retargeter un utilisateurs/prospects sur Meta Ads avec une campagne publicitaire d’acquisition retargeting uniquement si celui-ci n’a pas ouvert un e-mail publicitaire d’acquisition retargeting dans les 3 derniers jours (et n’a pas acheté non plus bien sûr).

Nos 3 recommandations pour augmenter la CLV globale

Collecter plus de données first-party

Une donnée first-party fait référence aux informations collectées directement par l’entreprise concernée auprès de ses clients. Ces données proviennent des interactions directes entre les clients et l’entreprise concernée. Voici les grandes catégories de données first-party :

• Les données comportementales issues du site web de l’entreprise concernée (données web analytics) ;
• Les données enregistrées par les équipes sales de l’entreprise concernée (données CRM sales) ;
• Les données issues des transactions de l’entreprise concernée (données back-office) ;
• Les données issues des réponses aux enquêtes, des inscriptions aux newsletters, des téléchargements de ressources exclusives, des créations de comptes, des soumissions de formulaire en échange d’avantages, des participations à des programmes de fidélité, etc (données CRM marketing).

Collecter plus de données first-party permet notamment à l’entreprise concernée de déployer une stratégie de marketing automation plus robuste qui elle-même permet de maximiser la CLV globale en adressant le bon message au bon client et au bon moment, le tout sans perdre de temps.

L’entreprise peut par exemple essayer de collecter plus de données déclaratives pour adresser facilement des messages plus personnalisés. Voici 3 exemples de questions à poser pour collecter des données déclaratives :

• Quelle est votre couleur préférée ?
• Quels types de produits ou services vous intéressent le plus ?
• Quelles sont vos attentes vis-à-vis de notre marque ou nos produits ?

Il en existe des dizaines et des dizaines…

Ces données peuvent par exemple être collectées via un questionnaire par e-mail après le premier achat en échange d’un bon de réduction de 10% sur le prochain achat.

Mettre en place une stratégie de marketing automation

Les clients étant de plus en plus exigeants, la relation qu’une entreprise entretient avec eux doit être personnalisée et spontanée. Malheureusement, soigner un relationnel client à grande échelle de façon non automatisée est très chronophage.

Le marketing automation (l’automatisation du marketing) consiste à utiliser des technologies ainsi que des méthodes spécifiques pour automatiser des activités marketing initialement manuelles et répétitives.

Une activité marketing peut être :

• L’envoi d’un e-mail personnalisé ;
• L’envoi d’un SMS personnalisé ;
• L’ajout (ou la suppression) d’un contact dans une audience publicitaire ;
• L’ajout (ou la suppression) d’un contact dans une liste de diffusion e-mail ;
• La mise à jour d’un champ personnalisé sur une fiche contact de la solution marketing automation utilisée ;
• Etc.

Une stratégie de marketing automation induit un relationnel clients plus personnalisé et plus spontané car elle permet :

• De collecter (automatiquement) des données sur les clients (données démographiques, comportementales, géographiques, socio-démographiques, etc) ;
• De créer (automatiquement) des segments clients avec ces données ;
• D’adresser (automatiquement) des contenus personnalisés en fonction de ces segments.

Un segment clients est un groupe de clients partageant des caractéristiques similaires (caractéristiques démographiques, comportementales, géographiques, socio-démographiques, etc) à un instant t.

Par exemple, un segment clients pourrait être : “Les clients de sexe masculin qui n’ont pas acheté depuis 3 mois et qui avaient acheté le même produit lors de leur dernière commande”.

Un segment comme celui-ci est généralement mis à jour automatiquement tous les jours ou plusieurs fois par jour, et c’est sa mise à jour automatique qui peut déclencher une automatisation du marketing.

Un relationnel clients plus personnalisé et plus spontané permet par une entreprise e-commerce d’améliorer sa CLV grâce à l’augmentation de la satisfaction client, de la fidélité client, de la fréquence d’achat, des ventes croisées, etc.

Un relationnel clients plus personnalisé et plus spontané permet à une entreprise SaaS d’améliorer sa CLV grâce à l’augmentation de la satisfaction client, de la fidélité client, de la lifetime, de l’ARPU/ARPC/ARPA, etc.

Déployer une solution de marketing automation légère liée à une CDP composable

Pour rappel, le marketing automation consiste à utiliser des technologies ainsi que des méthodes spécifiques pour automatiser des activités marketing initialement manuelles et répétitives.

Une activité marketing peut être :

• L’envoi d’un e-mail personnalisé ;
• L’envoi d’un SMS personnalisé ;
• L’ajout (ou la suppression) d’un contact dans une audience publicitaire ;
• L’ajout (ou la suppression) d’un contact dans une liste de diffusion e-mail ;
• La mise à jour d’un champ personnalisé sur une fiche contact de la solution marketing automation utilisée ;
• Etc.

On appelle solution marketing automation légère (Brevo, Klaviyo, ActiveCampaign, etc) une solution qui permet a minima :

• De stocker et gérer des listes de contacts ;
• De créer et activer des campagnes d’e-mailing ;
• De créer et activer des scénarios de marketing automation ;
• De s’intégrer très facilement à d’autres solutions via API.

Pour faire simple, une CDP composable est un ensemble de technologies cloud interconnectées permettant notamment :

• L’ingestion des données provenant de diverses sources marketing (solution analytics, back-office, solution marketing automation, etc) dans un cloud data warehouse (Google BigQuery, Snowflake, etc) ;
• L’unification de ces données autour d’un identifiant utilisateur/prospect/client unique ;
• La création de segments utilisateur/prospect/client à partir de ces données unifiées ;
• L’envoi de ces segments dans la ou les solutions d’activation marketing concernées (plateformes publicitaires, solution marketing automation, etc) afin que ces dernières puissent activer des campagnes et scénarios marketing performants.

Le tout en batchs plus ou moins rapprochés en fonction des besoins.

Voici un petit schéma explicatif :

Selon nous, déployer une solution de marketing automation légère liée à une CDP composable permet d’augmenter la CLV de l’entreprise concernée pour 2 raisons principales.

Premièrement, déployer une solution de marketing automation légère liée à une CDP composable permet une flexibilité « sans limites » dans la création des segments de prospects/clients (et donc dans la création et l’activation des campagnes et scénarios de marketing automation) en raison notamment de la possibilité :

• D’intégrer facilement plusieurs sources de données dans la création des segments (des fonctionnalités comme l’export automatique des données Google Analytics 4 dans BigQuery facilitent d’ailleurs le sujet) ;
• D’utiliser des requêtes SQL et des scripts python custom pour la création des segments ;
• D’utiliser des technologies cloud comme BigQuery ML pour la création des segments (BigQuery ML permet par exemple de mettre en place une stratégie de recommandation de produit basée sur du machine learning).

Deuxièmement, les solutions marketing automation légères modernes proposent généralement des intégrations no-code avec des solutions complémentaires (programme de fidélité, SMS, notifications push, etc) très spécialisées et donc très performantes dans leur domaine. Ces intégrations no-code permettent une approche « best-of-breed » simplifiée, ce qui permet de surpasser les fonctionnalités correspondantes proposées par les solutions marketing automation les plus avancées.