Face aux limites de GA4, Alke Tech veut réconcilier l’audience et la monétisation des éditeurs

Depuis des années, les équipes techniques et les régies publicitaires évoluent dans des mondes parallèles. Les éditeurs suivent les audiences, tandis que les régies se concentrent sur la monétisation, créant un angle mort stratégique.

C’est le constat que pose Xavier Leune, fondateur de la jeune société Alke Tech : « Il a toujours été extrêmement difficile pour les éditeurs de relier précisément les chiffres d’audience aux données de monétisation. Face à des évolutions incohérentes sur nos sites, nous avions souvent du mal à en identifier l’impact réel sur nos revenus », explique l’entrepreneur.

À cela s’est ajouté un véritable séisme pour le marché : la migration à marche forcée vers Google Analytics 4 (GA4). Conçu principalement pour des logiques d’e-commerce et de marketing, il observe que GA4 s’avère inadapté aux besoins quotidiens des éditeurs. Les données de base, comme l’audience par article, sont devenues difficiles à trouver, ce qui pousse les professionnels à utiliser des moyens détournés. De plus, les délais de mise à disposition des données ont explosé. Alors qu’auparavant une vision claire était disponible dès 8h du matin pour piloter l’activité de la journée, il faut désormais parfois attendre 18h.

D’autres solutions existent sur le marché (comme Piano Analytics ou Wysistat), mais aucune n’offre nativement une granularité permettant d’associer le trafic à la rentabilité d’un inventaire publicitaire. Les outils comme Google Ad Manager, de leur côté, ne fournissent pas de rapports à l’échelle de l’article ou du canal d’acquisition.

Associer revenus publicitaires et source de trafic

C’est dans ce contexte, que Xavier Leune a décidé de lancer Alke Tech 10 ans passés dans l’équipe adtech de CCM Benchmark. La jeune pousse propose un outil d’analytics capable d’associer les revenus publicitaires à l’article ou la source de trafic.

« Plutôt que de simplement optimiser des lignes de partenariat, nous permettons de savoir exactement combien d’euros un article spécifique ou une source d’acquisition a généré », précise le fondateur.

Concrètement, la plateforme permet de :

• Avoir des données en temps réel pour l’audience et un rapprochement avec les revenus dès le lendemain matin.
• Comparer les performances globales, non seulement entre différentes dates, mais aussi entre différents sites d’un même groupe, différentes thématiques, ou différents canaux d’acquisition.
• Adapter la pression publicitaire. En sachant par exemple que le trafic issu des réseaux sociaux se convertit mal en abonnements payants, un éditeur pourra décider d’y augmenter la pression publicitaire pour compenser, et surtout, en mesurer l’impact réel.

Cette solution s’adresse particulièrement aux médias dont le modèle économique repose en grande partie sur la publicité ou sur un modèle hybride mêlant publicité et abonnements.

Devenir le hub central des éditeurs

Alke Tech ne compte pas s’arrêter à la simple réconciliation de la donnée. À terme, l’outil a pour ambition de devenir le tableau de bord central des éditeurs. Plutôt que de multiplier les interfaces, l’entreprise prévoit d’agréger l’ensemble des chiffres essentiels : réseaux sociaux, YouTube, interactions, etc., dès le café du matin.

La plateforme intégrera également des fonctionnalités de recommandation par intelligence artificielle. « Demain, grâce au machine learning, notre outil ne se contentera pas de fournir des chiffres. Il sera capable de classer les données et de formuler des recommandations concrètes, par exemple en conseillant d’accélérer sur un canal d’acquisition précis ou d’adapter la pression publicitaire d’une page », anticipe Xavier Leune. La plateforme prévoit de s’intégrer avec des agents conversationnels, comme Claude, pour générer des rapports sur mesure.

Côté modèle économique, Alke Tech repose sur une facturation au volume d’événements (pages vues, vidéos vues, etc.). Elle intègre nativement certaines métriques vitales pour les éditeurs, comme le taux de rebond lié aux bannières de consentement (CMP).

Actuellement, la solution est déjà en phase de test avancé auprès de deux groupes de pure players.