Brand Safety, l’indicateur de qualité le plus trompeur qu’un annonceur puisse utiliser.

Ce post est ce que nous avons retenu de cet article de AdExchanger article.

Brand Safety Is Not Synonymous With Quality.

« Je trouve que la sécurité des marques (Brand Safety) est l’une des contradictions les plus déroutantes de notre industrie. Il représente souvent la situation exactement opposée dans laquelle tout propriétaire de média de qualité devrait vouloir se mettre, et c’est le substitut le plus trompeur pour la qualité qu’un annonceur peut utiliser.

Au fur et à mesure que la RTB (Real Time Bidding) programmatique s’est développée, la quantité a pris le pas sur la qualité, et tout le monde est tombé dans le piège. Les annonceurs ont poursuivi une quête délirante d’échelle illimitée, aveuglés par l’illusion d’une parfaite vision inter-dispositifs et interdomaines de l’utilisateur. Les marques médiatiques de qualité se sont dangereusement laissé jeter dans un grand seau avec presque tous les types d’inventaire, allant du faux aux ordures jusqu’au sommet de la pyramide du contenu premium : le leur. »

Un « cycle de vie de déchets »

« En conséquence, les spécialistes du marketing ont vu leurs publicités diffuser sur des sites et des applications qui, dans le pire des cas, encourageaient les discours haineux, le terrorisme, la pédophilie, la violence et nuisaient même aux appareils des utilisateurs et, dans le meilleur des cas, à des contenus et environnements de très mauvaise qualité avec des UX horribles.

Lorsque ces problèmes sont apparus, les annonceurs auraient dû exiger que les plates-formes programmatiques enlèvent les déchets à la source, ce qui aurait pu régler le problème à la source (mais cela aurait aussi menacé les revenus potentiels pour les agences et les techniciens publicitaires et l’illusion d’échelle). Au lieu de cela, les annonceurs ont aboyé sans mordre et ont déployé des systèmes pour filtrer autant de ces déchets que possible, ajoutant ainsi des coûts supplémentaires au système.

Cela a créé un « cycle de vie des déchets », qui entrent et sortent selon le dessin. »

L’obsession de la sécurité des marques est poussée à l’extrême, tandis que les annonceurs rejoignent volontiers un environnement marqué par les pires problèmes possibles en matière de marketing et de publicité.

« On pourrait penser que l’introduction d’outils de sécurité des marques a été le point où les propriétaires de médias haut de gamme ont finalement gagné, leur inventaire de qualité étant mis en valeur, protégé et mis à la disposition des marques haut de gamme. C’est là que le chemin douloureux a pris une tournure légèrement différente.

En plus des sites ou applications auxquels aucune entreprise respectable ne voudrait être associée, les annonceurs ont commencé à inclure dans leurs listes noires des termes et des sujets principalement axés sur des faits et des nouvelles d’actualité, tels que Trump, Brexit ou #MeToo. Cette pratique a également existé pendant des décennies dans la presse écrite, mais avec une approche beaucoup plus raisonnable et équilibrée.

Ces sujets font partie d’éléments de contenu parfaitement sûrs et équilibrés lorsqu’ils appartiennent à des environnements médiatiques de qualité, mais en cette ère de  » sécurité des marques « , ils doivent tous être soigneusement évités.

La RTB programmatique a déclenché une paranoïa de la sécurité de la marque, mais c’est un paradoxe : l’obsession de la sécurité de la marque est poussée à l’extrême, alors que les annonceurs rejoignent volontiers un environnement marqué par les pires problèmes possibles en marketing et publicité.

Le résultat est que les publicités de certains des meilleurs annonceurs sont souvent affichées, par exclusion, sur du « contenu sûr » comme des sondages ridicules, des concours ou d’autres contenus fades de peu de qualité et d’engagement. En même temps, les propriétaires de médias de qualité se plaignent qu’une bonne quantité de contenu premium est automatiquement filtrée par des algorithmes de sécurité de marque, ce qui affecte leurs revenus. »

Une excellente opportunité pour les annonceurs visionnaires et les propriétaires de médias.

« Il y a une grande opportunité pour les annonceurs visionnaires et les propriétaires de médias qui comprennent que l’échelle infinie n’est pas seulement impossible, mais même contre-productive. Il y aurait suffisamment de portée dans un environnement médiatique de haute qualité, à l’image d’un jardin clos, sans danger pour la marque par nature et centré sur l’utilisateur – distinct du marché libre programmatique et complémentaire à Google et Facebook.

Les argumentaires marketing et publicitaires de l’industrie citent constamment l’expérience client au premier plan de leurs promesses, mais cessons de nous leurrer, nous, nos clients et nos partenaires. »

Plus que la Brand Safety, la Brand Consistency.

Brand Consistency > Brand Safety + Brand Suitability

Avec TrustedOut: Gérez des Whitelists impartiales, construites par l’intelligence artificielle. Centralisées.

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Economy and Enterprise – US vs France Taxonomies.

Economy and Enterprise en France.

Demandons à TrustedOut, pour la France, quelle est la taxonomie de tous les médias couvrant le groupe de classification « Economie et Entreprise » au cours des 7 derniers jours.

Voici la requête du corpus :

Affichant 373 médias et 750 sources

et l’ADN de la taxonomie :

Economy and Enterprise aux USA.

Demandons à TrustedOut, pour les USA, quelle est la taxonomie de tous les médias couvrant le groupe de classification « Economie et Entreprise » au cours des 7 derniers jours.

Voici la requête du corpus :

Affichant 1,961 Medias et 3,645 sources

et l’ADN de la taxonomie :

Comparaisons:

France USA
General, 43.6% General, 41.9%
General > Economy and Enterprise, 20.2% General > Economy and Enterprise, 21.5%
General > Economy and Enterprise > Economy, 6.2%
General >  Finance, 5.2% General >  Finance, 5.4%
General >  Law, 6.5%
General > Tech, 8% General > Tech, 8%
Industries, 22.2% Industries, 19.1%
Sciences, 6.7% Sciences, 7.7%
People, 27.3% People, 31.2%
People > Culture and Arts, 7.3%
People > Sports, 6.6%
People > Lifestyle, 5.9%

Comment lire le tableau ci-dessus : Le pourcentage correspond à la quantité du dataset de la classification contenue dans la publication. Ex : Aux Etats-Unis, les médias couvrant l’économie et l’entreprise ont également 5,9% de mots appartenant à la classification Lifestyle (partie de People).

En France, les medias de « Economie et Entreprise » couvrent également :

Deeper in Economy
Law
Culture and Arts
Sports

Alors qu’aux USA, « Economy and Enterprise » couvre également :

Lifestyle

Affiner votre corpus pour comparer des pommes entre des pommes.

Vous voulez comparer les deux pays pour le lancement d’un produit, mais vous ne voulez pas de la classification Lifestyle aux États-Unis ?

Ajoutez simplement la taxonomie IS NOT Lifestyle :

Voila. Lancez maintenant vos analyses sur ces 2 corpus ou/et obtenez les listes blanches correspondantes…

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France: 2 fois plus confiance envers une connaissance, qu’en les sources d’informations.

Selon Ipsos, l’information en provenance d’une connaissance inspire presque deux fois plus de confiance qu’une information issue d’un média d’après Ipsos.

Les Français font beaucoup moins confiance.

Confiance en France vs Autres :
37 % contre 49 % pour la radio et la télévision,
36% contre 46% pour les journaux et magazines,
30 % contre 45 % pour l’information en ligne.

64 % font confiance à quelqu’un qu’ils connaissent.

En dehors de cette question : « où les gens qu’ils connaissent obtiennent l’information « , on peut aussi lier ce ratio de  » deux fois confiance quand je connais  » clairement visible dans ce graphique.

Trouver des sources de confiance est le fondement de TrustedOut :

Une base de données de médias profilés AI.

« Pour l’analyse et la sécurité de la marque,
ce qui n’est pas digne de confiance à l’entrée, ne peut pas être digne de confiance à la sortie. »

Des questions ? Posez-les 🙂

 

65% des plus grands annonceurs britanniques sont présents dans des environnements sans marque et sûrs

Ce post représente ce que nous avons retenu de cet article.

Brand Safety in the UK : Willing to Risk it ? a été mandaté par la société de conseil en marketing et médias Ebiquity en partenariat avec zulu5, se concentrant exclusivement sur le troisième plus grand marché programmatique du monde.

2/3 des annonceurs du Top100 exposés au 1er trimestre 2019.

Le rapport (lien ci-dessus) révèle que  » près des deux tiers des 100 premiers annonceurs britanniques ont été exposés à des environnements potentiellement dangereux pour la marque au cours du premier trimestre de 2019 seulement.

Ce rapport d’Ebiquity et Zulu5 recommande :

Prendre des mesures actives pour lutter contre la sécurité des marques et la fraude publicitaire. – Ebiquity

« Angus Mclean, directeur numérique, Ebiquity, a dit : « Notre rapport démontre que la sécurité des marques est une question complexe qui demeure très pertinente pour de nombreuses marques et qu’il n’existe pas nécessairement une seule norme applicable à tous les annonceurs. Malgré les risques persistants pour les marques, nous pensons que les annonceurs peuvent prendre des mesures actives pour lutter contre la sécurité des marques et la fraude publicitaire. » »

Définir ce qui constitue un contenu approprié et inapproprié – Ebiquity

« Pour minimiser les risques, Ebiquity recommande aux annonceurs de définir d’abord ce qui constitue un contenu approprié et inapproprié avant de mettre en œuvre les normes de sécurité de leur propre marque tout en surveillant et gérant activement les campagnes.

Nous sommes tout à fait d’accord !

Comme nous l’avons écrit précédemment :

Brand Consistency > Brand Safety + Brand Suitability

Solution : Fixez le problème de la Brand Safety avec un WhiteListing, défini par la marque et géré par IA.

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Ils disent de nous. [update #2]

Ces dernières semaines ont été fantastiques. Voici une courte sélection des feedback collectés dans la cité des lumières:

Agences

Nous avons rencontré Franck Farrugia, Chief Executive Officer, Omnicom Group France, et il dit de nous:

« TrustedOut nous apporte ce que nous cherchions depuis longtemps, c’est-à-dire une construction dynamique d’environnements de diffusion publicitaires sécurisés pour nos annonceurs. Mais cela bien aussi bien au-delà, puisqu’ils nous permettent de sélectionner des environnements de diffusion selon les niveaux de confiance qu’une audience et qu’un groupe cible accorde à un contenu, permettant alors de maximiser l’impact publicitaire, car plus que jamais, la confiance est l’enjeu majeur dans la relation marques, consommateurs. » 

Annonceurs

Nous avons rencontrés Samir, Chief Digital Officer à La Redoute, et il a écrit ceci:

Chercheurs et professeurs.

Nous avons également rencontré Fabrice de SciencePo et Dominique, qui a travaillé pour l’Ecole Polytechnique de Lausanne et SciencePo. Après notre meeting, Dominique a écrit ceci: TrustedOut: l’IA pour expliciter à qui VOUS faites confiance

Gouvernement.

Nous avons rencontré Eric Bothorel, Député des Côtes d’Armor, à l’Assemblée Nationale, en charge des questions de Hate Speech sur Internet:

 

Beaucoup plus pour très bientôt….

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Affiner votre corpus pour perfectionner les analyses et créer des whitelists parfaites.

Jetons un coup d’oeil à quelques mises à jour que nos alpha-testeurs peuvent apprécier depuis hier soir.

Scenario de la démo: Disons que nous voulons créer un Corpus pour le marché alimentaire américain pour certaines analyses de notre marque et une nouvelle campagne publicitaire qui arrive prochainement.

1/ La définition large. Pays et taxonomie.

Ajouter un pays, sélectionnez États-Unis.

Ajoutez la taxonomie IS composée de ces deux classifications :

  • Industry > Manufacturing and Retail > Food and Beverages
  • People > Lifestyle > Food and Beverages Services.

Comme vous le savez, TrustedOut profile également le niveau d’expertise et la sensibilité aux news pour chaque média. Dans notre démo, nous voulons TOUS les niveaux et une taxonomie, stable, sur le dernier trimestre glissant (-90 jours à partir d’aujourd’hui). Nous recalculons et mettons à jour tout en permanence.

Nous avons 4 003 médias pour notre whitelist et 10 027 sources pour alimenter nos outils analytiques.

2/ Affiner la cible. Exclure une classification.

Pour cet effort, nous ne voulons pas de médias spécialisés dans le « Food processing » (transformation alimentaire), profilés sur la même période de temps, donc nous l’excluons de notre Corpus comme ceci :

  • IS Industry > Manufacturing and Retail > Food and Beverages
  • IS People > Lifestyle > Food and Beverages Services.
  • IS NOT Industry > Agriculture > Food Processing

Nous avons maintenant 487 médias et 732 sources.

3/ Sélectionner individuellement les médias voulus ou non voulus. Par nom, par URL.

(Ceci est une démo. Rien de personnel pour ces sites 🙂

D’après nos expériences passées, nous ne voulons pas travailler avec quoi que ce soit en rapport avec foodnavigator.com et ses filiales et nous ne voulons pas non plus d’un site nommé « Food processing ». En cliquant sur « Get » et en faisant défiler la liste des médias que TrustedOut me donne, je vois qu’ils sont bien dans la liste :

Enlevons les de notre Corpus :

Disons à notre corpus d’ajouter les conditions suivantes :

  • Name DOES NOT CONTAIN « Food processing »
  • Website DOES NOT CONTAIN « foodnavigator » in its domain

Voila. 484 médias et 726 sources.

Le Corpus est prêt à alimenter notre outil d’analyse BI et à être notre Whitelist (à importer dans notre DSP).

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Brand Consistency > Brand Safety + Brand Suitability

Les marques ont besoin de bien plus que de la Brand Safety.

L’an dernier, 4A’s (l’American Association of Advertising Agencies dessert plus de 700 agences membres réparties dans 1 300 bureaux, qui contrôlent plus de 85 % des dépenses publicitaires totales aux États-Unis) a annoncé : « Le Bureau de protection de l’annonceur fournit un Brand Suitability Framework et un Brand Safety Floor pour aider les annonceurs à évaluer les risques « .

… et prédit que « les classifications de contenu rationaliseront les conversations entre toutes les parties concernant les placements appropriés par marque« .

Il n’est donc pas surprenant que nous soyons tout à fait d’accord.

« Il est temps d’amener la brand safety au troisième niveau ou un niveau de ‘soin de la marque’… »

Selon Admantx, et poursuit « … une approche qui accorde beaucoup plus d’importance au sens, au contexte et aux implications potentielles du contenu en ligne, spécifiques aux besoins réels de la marque « .

Encore une fois, nous sommes tout à fait d’accord.

Ce troisième niveau ou niveau de « soin de la marque » est la Brand Consistency.

Pourquoi la Brand Consistency est-elle si importante ?

La Brand Consistency renforce la notoriété de la marque
La Brand Consistency communique la crédibilité
La Brand Consistency rend votre marque plus digne de confiance
La Brand Consistency aide à gérer les perceptions
La Brand Consistency porte le marketing à un nouveau niveau
La Brand Consistency renforce l’image de marque

86 % des consommateurs disent que la loyauté est motivée par la confiance.
26% des consommateurs invoquent spécifiquement la  » Brand Consistency  » dans le cadre de cette fidélité.

TrustedOut construit et préserve votre Brand Consistency :

  • Gérez vos listes parmi des sources profilées par IA. Aucun biais.
  • Livrez directement vos plateformes programmatiques. 24/7/365.
  • Centralisez vos requêtes de listes par marques, régions, campagnes.
  • Optimisez vos budgets avec les profils des médias les plus efficaces.

Contactez-nous !

 

Business Case #4. Whitelisting

Protégez votre marque grâce aux Whitelists gérées par l’intelligence artificielle. C’est aussi simple que 1-2-3.

 

ACME logo
 

1. Définir des marques d’éditeurs compatibles avec les vôtres et celles de votre campagne.

ACME, le constructeur de voitures de sport que nous utilisons dans nos études de cas et nos démonstrations, souhaite lancer une campagne publicitaire pour sa nouvelle fonction de pilotage automatique.

ACME est une marque haut de gamme qui souhaite éviter les risques pour sa marque et se concentrer sur des sites professionnels dans des domaines précis et qui sont également spécialisés dans son propre secteur du transport. Ceci pour s’assurer que sa toute nouvelle technologie, super cool, sera bien reçue.
Le CMO définit le Corpus pour cette campagne comme :

  • S’assurer que les médias ne sont pas perçus comme des « fake news » ni « Junk science.
  • La langue parlée doit être l’anglais.
  • Assurer que les médias couvrent l’économie et l’entreprise, les finances, la politique, le droit, la technologie, le divertissement et le loisir et le mode de vie.
  • Sélectionner les médias spécialisés dans l’industrie du transport.

Le Corpus sera défini de la façon suivante :

TrustedOut corresponding Corpus

2. Obtenez votre Whitelist.

Simplement, cliquez sur « Get »

TrustedOut Corpus in Media and Sources
Sélectionnez « Download » pour une importation manuelle ou « Connect » pour une alimentation automatique.

TrustedOut Corpus in Media and Sources

3. Importez votre Whitelist dans votre DSP. Voilà.

Bien sûr, n’hésitez pas à apporter des modifications à votre Corpus, à tous moments, et à réimporter la nouvelle whitelist dans votre dsp. Nous vous recommandons d’utiliser l’option « Connect » pour voir vos changements appliqués en Live. (ne fonctionne qu’avec certains partenaires)

Sécurité absolue de la marque. Performances optimales pour l’entreprise.

En exécutant votre programmatic dans le cadre d’une Whitelist définie par le marketeer en charge de la campagne, la marque est absolument sûre et vos KPI métiers sont optimaux.

Et n’oubliez pas :

Brand Safety Violations : Les consommateurs questionnent les motivations de la marque.

Assurer la sécurité de la marque avec du WhiteListing opéré par AI.

Plus de Business Cases?

#1. Orientation du contenu | #2. Impact des métriques de média | #3. Comparaisons entre pays

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Comment fonctionne notre classification par Intelligence Artificielle.

Nous recevons beaucoup de questions sur le fonctionnement de notre classification par IA, nous avons donc décidé de faire 2 dessins pour expliquer son fonctionnement.

1. La taxonomie.
Les Médias de l’intérieur.
Incluant expertise et sensibilité.

Un média a des sources qui publient chacune de nouveaux articles. De chaque nouvel article, nous ne gardons que des mots utiles (pas de « stop words » comme « le, est, mais… ») que nous appelons « abstract ».

Chaque mot de ce nouvel abstract est comparé à plusieurs centaines de datasets de mots (bags of words). Chaque classification de notre taxonomie a son propre dataset.

Chaque million d’abstracts représente 75,000,000,000 d’operations.

Cette méthode est proche du modèle tribal. Chaque tribu utilise un dialecte fait de mots qui signent ce dialecte. Quand on reconnaît un dialecte, on reconnaît une tribu, ici appelé classification. En fonction du nombre et du poids des mots, nous sommes en mesure d’évaluer le niveau d’expertise dans la classification. Cela nous donne une note pour l’article.

En jouant avec la longueur de la période passée, on peut aussi mesurer la sensibilité des sources à l’actualité. La compilation des sources nous renseigne sur la situation des médias.

Conclusion : Nous avons une taxonomie universelle, toujours mise à jour et pouvant être filtrée par niveau d’expertise et sur 3 périodes de temps pour détecter la sensibilité au travers du temps (et la formation de tendances, mais nous vous en dirons plus très bientôt)

2. Les Perceptions.
Les Média de l’extérieur.
Comment un média est-il perçu.

Les « fake news », la « Junk science » et d’autres appréciations toxiques sont tangibles. Rarement, cela peut-il être intangible, parce qu’il s’agit d’appréciations. Ce qui est une « fake news » pour certains ne l’est pas pour d’autres. C’est pourquoi nous traitons ces appréciations comme « spotted as », ou « perçues sur internet comme ».

Tout comme la taxonomie, on parle ici d’appréciation, mais, alors que la taxonomie concerne l’éditeur lui-même, nous l’appelons le « Publisher Inside », la perception est le « Publisher Outside », ou comment l’éditeur est perçu pour ces termes sur le web.

Pour ce faire, nous collectons la perception de l’éditeur sur Internet, en excluant strictement toute propriété de l’éditeur lui-même.

Cela nous donne des pages et des mots que nous associons aux datasets de chaque Perceptions (un pour les « fausses nouvelles », un pour la « science poubelle » et ainsi de suite) d’une manière similaire à celle expliquée ci-dessus.

Nous avons alors un score qui, lorsqu’il est supérieur à un seuil, fait que la publication est « perçue comme une fake news » par exemple.

Conclusion : Nous évaluons comment une publication est perçue, par Machine Learning, car aucune personne ou aucun groupe ne peut le décréter.

Des questions ? Tirez !