Avec l’IA, l’intention d’achat devient plus explicite, mais reste à interpréter

Les conversations avec les IA permettent aux consommateurs de préciser leurs besoins. Pour les annonceurs, l’enjeu reste de distinguer une recherche d’information d’une décision d’achat, puis d’adapter leurs messages.

Un consommateur peut demander à ChatGPT de comparer deux produits sans être prêt à acheter. À l’inverse, une demande précise peut être l’aboutissement d’une réflexion nourrie par des articles, des vidéos et des publicités. La conversation révèle un besoin, mais ne raconte pas tout le parcours qui l’a fait émerger.

Pour Vanessa Fossier, Chief Revenue Officer de Weborama, l’enjeu est de suivre l’évolution de cet intérêt : une personne qui découvre une catégorie de produits et une autre qui hésite entre deux références ne doivent pas recevoir le même message.

C’est l’approche de Webo Intent, lancée au printemps et déjà adoptée par plus d’une centaine de marques, nationales comme locales, selon l’entreprise. Weborama annonce s’appuyer sur 10 milliards de signaux quotidiens, 500 millions d’URL analysées et 50 millions de profils en France, soit 200 millions en Europe.

La CTV, un terrain d’application

Cette lecture de l’intention s’étend à la télévision connectée, notamment aux chaînes FAST. La CTV représente déjà près de 35 % des budgets activés par Weborama.

L’analyse sémantique sert à identifier les thématiques des programmes. Les partenariats avec des acteurs de l’identité comme First-ID visent ensuite à relier ces contextes aux profils, pour affiner l’activation publicitaire.

La feuille de route de Weborama repose sur trois axes : enrichir les sources de données, étendre l’activation à des canaux comme la CTV et YouTube, et rendre ces informations utilisables par d’autres outils, notamment via le protocole ARTF de l’IAB Tech Lab.

Des agents rapides, mais dépendants des données

Cette interopérabilité prend tout son sens lorsque des agents IA pilotent les achats média. Un intérêt ancien ou une simple curiosité peuvent être interprétés à tort comme un signal de conversion, puis déclencher des dépenses.

« Prendre une décision via des agents IA peut se faire très rapidement, mais encore faut-il que cette décision soit éclairée de manière intelligente pour ne pas automatiser plus vite de mauvaises décisions », souligne Vanessa Fossier.

Le signal justifie-t-il un message de découverte, une comparaison ou une offre commerciale ? La pertinence de l’automatisation dépend de cette distinction.