Publié le 27 octobre 2016, modifié le 3 juin 2019.
Par La Rédaction

Le référencement payant arrive à maturité, l’ère du machine-learning démarre !

Publié le 27 octobre 2016, modifié le 3 juin 2019.
Par La Rédaction

Criteo vient de lancer une solution qui applique son approche de la performance à l’écosystème Google Shopping. Criteo Predictive Search, disponible dès à présent aux Etats-Unis et début 2017 en France, est une solution basée sur une puissante technologie de machine-learning permettant l’automatisation complète de la gestion des campagnes Google Shopping. En écartant les intuitions habituellement facteurs de décision, elle améliore systématiquement les résultats de Google Shopping, grâce à une optimisation précise de la prédiction et sur tous les aspects de la campagne.

Les premières entreprises à l’avoir adoptée et pris part aux tests de la version bêta ont constaté une augmentation de 22% à 49% de leurs revenus pour un coût constant. Parmi eux, 30 des principaux acteurs du retail américain tels que Revolve Clothing, Teleflora ou encore Campaign World.

Le Search est le canal numérique le plus important pour les marketeurs, avec plus de 45% des dépenses publicitaires en ligne, dont 21% dédiées aux Product Listing Ads, démontrant que le secteur de l’AdTech est prêt pour une transition vers ces formats. Criteo propose désormais la première solution dédiée et spécialisée au search sur Google Shopping, avec des résultats performants de grande envergure. Dans un contexte de concurrence grandissante sur le canal Shopping, les retailers ne profitent pas de toutes les opportunités commerciales de par le temps passé à générer des gains via des approches manuelles et réactives.

Premiers résultats

Un marché qui pèse aujourd’hui 80 milliards de dollars selon les prévisions des dépenses publicitaires de Zenith Optimedia publiées en mars 2016 dans “Predicted search advertising expenditure in FY 2016″

Avec des tendances de consommation et des inventaires en constante évolution, les équipes de Criteo ont constaté que la structure d’une campagne Google Shopping standard limitait leur performance. Avec cette plateforme Criteo Predictive Search,ils vont utiliser la connaissance et l’expertise de Criteo en termes de flux de produits, de données utilisateurs et de structure de campagnes. Les résultats, leur ROI publicitaires a augmenter de plus d’un tiers. Chez Teleflora, ils ont affiné leur stratégie d’enchère et augmenter leur taux d’impressions. En seulement 6 mois, la performance d’une année à l’autre a connu une augmentation à trois chiffres.

Alors que le référencement payant arrive à maturité et que de plus en plus d’entreprises en maîtrisent les fondements, la concurrence augmente. Cela pousse les marketeurs à chercher de nouvelles compétences en matière de search afin de se différencier de la masse. Ces exigences viennent s’ajouter à la complexité de développer des campagnes search efficaces notamment dans le cadre des médias sociaux et la vidéo en ligne qui récoltent également les avantages de la programmation, avec de plus en plus de campagne mobile. La plupart des entreprises sont d’accord sur ces chiffres, seulement 15% des impressions n’ont jamais eu la possibilité d’être vu par une personne réelle, beaucoup de déchet, alors la technologie du Machine-laerning est peut-être la solution ?

Criteo Predictive Search, basée sur le machine-learning de Criteo, optimise en permanence les listes de remarketing, les structures et paramétrages de campagnes, ainsi que les enchères, permettant aux responsables SEM de :

– Ré-engager les utilisateurs à for t potentiel via une technologie de ciblage comportemental qui définit automatiquement les enchères en fonction de la propension de chaque utilisateur à effectuer un achat.
– Augmenter le retour sur investissement avec des enchères multidimensionnelles qui interprètent de façon granulaire les caractéristiques du produit, de l’historique de ses performances, de l’intention, du terminal et du comportement des utilisateurs.
– Constamment atteindre les consommateurs cibles avec des campagnes qui s’adaptent de façon automatique et précise, et ce même durant les pics saisonniers et promotionnels

Criteo Predictive Search est disponible dès à présent aux Etats-Unis, et sera lancé courant 2017 au niveau mondial.

Le référencement est aussi compatible avec les Apps

Vous pensez sans doute que seul votre site Internet doit être référencé, mais si vous avez développé une application, il est important de réfléchir à cette stratégie puisque vous pouvez réellement gagner en visibilité. Grâce à cet article sur le référencement d’application mobile, vous pourrez en apprendre davantage sur cette technique et éviter également tous les pièges qui peuvent avoir des conséquences désastreuses.

  • Les applications sont largement plébiscitées par les mobinautes, elles sont polyvalentes et il est possible de les utiliser sur les tablettes, les Smartphones qu’ils soient sous iOS, Android…
  • SI vous n’êtes pas vigilant, une pénalité peut être au rendez-vous sur iTunes, d’où l’intérêt de faire appel à un professionnel.
  • Des sociétés proposent des solutions clés en main que vous pouvez utiliser même si vous êtes un novice dans ce domaine.
  • Si vous ne suivez pas toutes les règles, votre compte peut être fermé sur Google ou Apple.

Généralement, les gains par rapport à une application sont conséquents, mais vous devez impérativement travailler votre référencement naturel ainsi que le design de cette App. Cette dernière doit forcément être intuitive, sympathique à regarder et à utiliser. Vous devez également reprendre la charte graphique de votre site principal.

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