La crise du Covid a provoqué une forte accélération de la transformation numérique des organisations. Le online s'étant logiquement imposé comme le seul canal permettant de maintenir l'activité commerciale, les entreprises y ont jeté leurs forces et leurs budgets dans un grand élan collectif. Le cabinet McKinsey concluait dans une étude récente que la crise du Covid avait accéléré le passage des services au numérique de 7 à 10 ans selon les zones géographiques.

Or, pour qu'un service en ligne trouve son public, il faut attirer les utilisateurs. Les dépenses de Marketing Digital ont donc augmenté de 36% entre 2019 et 2021 pour atteindre le chiffre faramineux de 455 milliards de dollars dès cette année (soit 61% des dépenses publicitaires globales). Cette hausse a particulièrement bénéficié à Google et Facebook qui faisaient état en juin 2021 d'une croissance de 60% de leurs revenus publicitaires sur un an. Croissance confirmée au troisième trimestre.

De fait, le besoin en professionnels du marketing digital s'est fortement accru dans un marché déjà tendu. Au-delà de la difficulté à recruter des talents et il faut rivaliser d'ingéniosité et de générosité pour retenir ses salariés.

La gestion automatisée des campagnes devient la règle

Cette pénurie de main d'œuvre spécialisée entre en parfaite résonance avec la stratégie de gestion algorithmique développée depuis quelques années par les plateformes dominantes de la publicité digitale, Google comme Facebook. Ces fonctions, répondant aux noms de Automated Bidding ou Smart Bidding, proposent de remplacer la gestion manuelle, et humaine, des campagnes de publicités digitale par des algorithmes auto-apprenants dont la promesse est d'atteindre des objectifs de performance définis par l'annonceur lui-même.

Il faut concéder que la gestion manuelle des publicités digitales est une activité chronophage. Songez qu'un e-commerçant de taille moyenne diffuse en permanence plus de 10.000 publicités, cherche à atteindre de nombreuses cibles de consommateurs et doit gérer des coûts qui varient chaque jour du fait du système d'enchères en vigueur (schématiquement, le premier annonceur présenté est celui qui accepte de payer le plus cher).

Il ne s'agit pas ici de créer des publicités mais de gérer leur diffusion, une publicité peu performante devant être arrêtée alors qu'une autre ayant des résultats positifs doit être renforcée. C'est une tâche pour lesquelles les algorithmes sont parfaitement adaptés en ce qu'ils peuvent traiter des milliers de cas en parallèle là où un humain agit de manière séquentielle : une tâche après l'autre.

Le gain de temps étant indéniable et la main d'œuvre rare, le marché a donc massivement adopté les Smart ou Automated Bidding . Dans un contexte où l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle tiennent le haut du pavé médiatique, presque personne ne songe à remettre en question la supériorité de la machine sur l'homme.

Pourtant, éloigner l'humain de la gestion quotidienne des campagnes va également servir la stratégie de croissance des revenus des plateformes publicitaires.

Une éthique en question

Les signaux contraires se multiplient sur la volonté de transparence des plateformes dominantes. Des lanceurs d'alerte, anciens employés, alimentent la presse ou les cours de justice de documents internes pendant à prouver que la poursuite d'une forte croissance économique ne s'embarrasse pas d'éthique.

Parmi les affaires révélées récemment :

• Des Indicateurs de performance publicitaire artificiellement gonflés, poussant les annonceurs à augmenter leurs investissements (class action en cours aux USA). Ces problèmes de fiabilité ont par ailleurs été reconnus par la n°2 de Facebook, Sheryl Sandberg
• Un accord secret pour maintenir et renforcer le monopole publicitaire, entrainant des surcoûts artificiels pour les annonceurs (Projet "Jedi Blue" révélé dans le cadre des actions antitrust de l'état américain)

Tout aussi préoccupante est l'opacité sur le fonctionnement des algorithmes de gestion des campagnes, notamment sur la question clé de la gestion des emplacements de diffusion.

La demande en publicité est telle que l'inventaire 'natif' - le moteur de recherche Google ou les fils d'actualité de Facebook et Instagram des plateformes - est saturé.

Pour que les croissances à deux chiffres puissent continuer, les plateformes ont développé des réseaux de partenaires extérieurs qui diffusent les publicités en échange d'un partage des revenus. Or de nombreuses études montrent que ce réseau de millions de partenaires - des tiers sur lesquels aucun contrôle ne peut être exercé - est gangréné par la fraude au marketing digital. L'institut Statista estime que 10 à 15% des dépenses mondiales en publicités digitales sont perdues dans des diffusions frauduleuses.

En délégant la gestion de ses campagnes aux plateformes, les annonceurs leur laissent la possibilité de diffuser une partie des publicités sur des emplacements de moindre qualité voire frauduleux sans même en être conscients.

L'humain doit être à sa juste place

Tous ces signaux laissent à penser que les annonceurs - qui génèrent, faut-il le rappeler, l'immense majorité des revenus de Google (80%) et Facebook (97%) - sont considérés comme des vaches à lait que l'on peut traire à loisir.

A qui bénéficient les algorithmes censés gérer leurs investissements ? Si les objectifs définis par l'annonceur se basent sur des indicateurs de performance gonflés, si les publicités sont diffusées sur des inventaires sujets à caution, comment être certain que les budgets confiés sont employés au mieux ?

Deux faits sont acquis : la pénurie de talents ne se résoudra pas de sitôt et Google et Facebook sont incontournables dans le marketing mix des annonceurs. Profiter du gain de temps offert par la gestion algorithmique ne fera que se renforcer. Le sens de l'histoire n'est il pas - depuis la révolution industrielle - de déléguer les tâches répétitives à des machines ?

En revanche, au fur et à mesure qu'ils confient la gestion de leurs campagnes aux algorithmes, les annonceurs doivent absolument renforcer leurs capacités de contrôle et s'assurer de pouvoir évaluer au quotidien les performances de leurs investissements afin de corriger les dérives au plus vite. L'humain est et doit rester l'ultime juge de l'efficacité des machines.