YouTube : Making Science veut recréer une « chaîne de télévision sur mesure » pour les annonceurs

Acheter une audience sur YouTube ne suffit pas à choisir les contenus auxquels une marque sera associée. Dans un inventaire aussi vaste, deux chaînes capables de toucher une même cible peuvent présenter des qualités de production, des lignes éditoriales et des contextes publicitaires très différents. C’est sur cet écart que Making Science entend intervenir avec Siever, sa technologie de curation présentée au Future of Total Video organisé par Minted.

Il s’agit de construire, au sein de YouTube, un ensemble de chaînes répondant aux critères d’un annonceur. « Avec Siever, on a commencé à découper une chaîne de télévision sur mesure au sein des inventaires de YouTube », résume Jérôme Cauchard, directeur général de Making Science France.

Passer de 200 000 chaînes à une sélection de 15 000

Le processus commence par la définition de la cible de l’annonceur : un persona, des critères sociodémographiques ou une cible précisée à l’aide d’un prompt. Selon Jérôme Cauchard, Making Science utilise ensuite les API de YouTube pour constituer une première liste de chaînes, puis l’enrichir avec des données supplémentaires.

Cette liste, qui peut compter environ 200 000 chaînes selon les campagnes, est soumise à une analyse par intelligence artificielle. Plusieurs dimensions entrent dans l’évaluation : qualité de production audiovisuelle, caractéristiques techniques de l’image, contenu des propos ou encore réactions suscitées autour de la chaîne. L’objectif est de croiser qualité des environnements, pertinence contextuelle et exigences de brand safety.

Chaque chaîne reçoit une note permettant de constituer un classement, puis de discuter avec l’annonceur des environnements à retenir. Dans l’exemple décrit sur scène, la sélection ramène quelque 200 000 chaînes à environ 15 000. Un volume destiné à conserver une capacité de diffusion suffisante et à limiter la pression sur les CPM. La liste est ensuite activée dans Display & Video 360, depuis le compte de Making Science ou celui du client.

Pour Jérôme Cauchard, l’intérêt de l’IA réside précisément dans cette capacité à traiter une masse de contenus difficile à examiner manuellement : « Faire travailler des IA sur des problèmes qui n’ont pas encore de réponse ou qui nécessitent de grandes capacités de calcul, comme le filtrage de 200 000 chaînes, ça nous paraissait un usage intéressant de l’intelligence artificielle. »

Intersport : un gain de mémorisation et une diffusion plus concentrée

Making Science a illustré cette approche avec une campagne Intersport menée pendant la Coupe du monde de football. Le dispositif comparait deux cellules visant la même cible : une campagne YouTube classique, diffusée sur l’ensemble des écrans, et une campagne intégrant la sélection de Siever.

À partir d’une étude Brand Lift de Google, Making Science rapporte une mémorisation publicitaire multipliée par 5,5 et une association de marque doublée par rapport au ciblage classique. Ce second indicateur mesure notamment la capacité à attribuer un slogan à la bonne enseigne.

Ces résultats portent sur le cas présenté et sur des indicateurs de marque, sans mesure des ventes détaillée lors de l’intervention. Jérôme Cauchard souligne néanmoins l’intérêt de la comparaison entre les deux cellules : « On peut débattre de la nature de la méthodologie, mais, à périmètre comparable, c’est un résultat qui nous paraît extrêmement probant. »

La curation modifie aussi la répartition des investissements. Selon les données exposées sur scène, la majorité des impressions de la cellule utilisant Siever se concentre sur les 100 premières chaînes du classement, contre seulement 11 % dans la cellule sans filtrage. La sélection ne se contente donc pas de retirer certains environnements : elle réoriente la diffusion vers les chaînes les mieux évaluées.

Retrouver la télévision à l’intérieur de YouTube

Cette sélection fait notamment ressortir des contenus issus de l’univers télévisuel. « On sous-estime très largement l’inventaire des chaînes de télévision qui est disponible dès aujourd’hui sur YouTube », estime le directeur général.

Son raisonnement s’appuie aussi sur les catalogues des producteurs. À l’issue des fenêtres d’exploitation accordées aux diffuseurs, ceux-ci peuvent chercher de nouveaux débouchés pour leurs programmes, notamment sur YouTube. Pour les annonceurs, la plateforme devient alors un espace où retrouver des contenus comparables à ceux de la télévision, à condition de pouvoir les identifier et les sélectionner.

En combinant cette sélection avec une diffusion sur téléviseur, Making Science envisage de recomposer un inventaire publicitaire selon les critères propres à chaque marque. La « chaîne sur mesure » évoquée par son dirigeant correspond ainsi à un assemblage d’environnements d’achat au sein de la plateforme.

La curation comme réponse aux boîtes noires

Jérôme Cauchard voit dans YouTube une première étape. Il estime qu’une logique comparable aurait un intérêt sur Facebook ou Instagram, où le contrôle des environnements reste également un enjeu pour les annonceurs.

Derrière la technologie, sa proposition porte sur le rôle de l’agence : reprendre la main sur le choix des contenus dans lesquels une campagne apparaît. « Je choisis à votre place les éléments qui constituent une ligne éditoriale cohérente pour un annonceur », explique-t-il pour décrire cette responsabilité.

À mesure que les plateformes automatisent l’achat média, Making Science défend ainsi une couche de sélection supplémentaire. L’enjeu est de faire du contexte de diffusion un choix explicite de la marque, puis d’en mesurer la contribution à l’efficacité publicitaire.

L’intervention en intégralité :