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Les media buyers sont morts, vive les media buyers

October 30, 2020

Vaste thématique de la SF, à la fois fantasmée et redoutée, l’Intelligence Artificielle revient au coeur des débats sociétaux avec la sortie du documentaire Netflix The Social Dilemma.  

Pourquoi ce retour de flamme pour cette technologie alors même que nos esprits semblaient incapables de se décentrer du mono-sujet du moment, la pandémie de Covid-19 ? C’est relativement simple. 


Partons des faits. En 2019, Google et Facebook captaient à eux seuls plus de 75% des budgets investis sur le digital en France. Ok, c’est cool mais c’est pas franchement révolutionnaire comme info. Savez-vous cependant à quoi servent ces budgets gargantuesques ? À nourrir l’insatiable appétit de leur cerveau artificiel. Et alors ? Comment dire ça délicatement sans provoquer un AVC chez les plus sensibles ou une dangereuse montée d’adrénaline chez les complotistes en quête de preuves ? Aujourd’hui, Google et Facebook ont réussi à structurer une Intelligence Artificielle capable de prédire, avec une marge d’erreur très limitée, votre consommation. 


Quelle est la portée de cette information ? La révolution ? Ce n’est pas le sujet. Ici, nous nous intéressons davantage à l’impact de cette bombe sur le métier de media buyer. 

En effet, il n’y a pas si longtemps, le media buyer devait concentrer ses efforts autour de tests d’audiences pour essayer de trouver celles qui pouvaient avoir un coût d’acquisition acceptable pour le client. Or, si un commerçant peut connaître le coût et le ROI d’une vente avant même de lancer une campagne, quelle est la valeur ajoutée d’un media buyer ?


En l’espace de quelques heures (oui, parce qu’on est hyper réactif), notre métier a évolué pour pouvoir coexister avec cette nouvelle forme d’Intelligence Artificielle.  Nos efforts se concentrent désormais sur un sujet nouveau et d’autant plus relevant (oui, on trouvait ça bizarre d’écrire un article sur le media buyer sans utiliser un mot de franglais parfaitement useless) : comment exploiter ces algorithmes pour tirer les coûts d’acquisition vers le bas, sans dégrader la qualité et la pertinence de nos transformations ? En d’autres termes, comment alimenter le cerveau artificiel que les plateformes mettent à notre disposition ? 


Chez Black Motion notre équipe de data scientist a concocté des processus stricts dans le but d’enrichir les algorithmes avec un maximum de données sur les problématiques de nos clients avant de les challenger sur le coût d’une transformation. Car nous sommes convaincus que la différence se fait à l’heure actuelle :


  • Sur la bonne mise en place du tracking
  • Une structure de campagne optimisée et détaillée
  • Du temps d’apprentissage contrôlé
  • La richesse et la pertinence des assets créatifs. 


Et vous qu’en pensez vous ?

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