Criteo intègre la prédiction des achats à son moteur

01 juin 2018 à 15h36
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Le français Criteo optimise son moteur de prédiction afin de diffuser des bannières pour les internautes dont il pense qu'ils sont enclins à acheter un bien ou un service après avoir cliqué sur une bannière.

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Cette mise à jour sera transparente pour tous les clients annonceurs de Criteo, mais devrait leur permettre d'améliorer leur retour sur investissement de façon assez significative. Le spécialiste français du reciblage publicitaire savait déjà prédire le taux de clic sur ses bannières pour en optimiser le prix. Il ajoute maintenant la possibilité d'anticiper le taux d'achat.

« Prédire le taux de transformation est bien plus complexe que prédire le taux de clic », affirme Thomas Jeanjean, directeur général France. « Tout simplement parce que les achats sont encore plus rares que les clics. Cela revient à prédire des événements qui n'ont lieu qu'une fois sur 10 000 en moyenne. » L'intérêt pour l'annonceur est de s'assurer tant que possible que sa bannière sera cliquée et générera une vente.

Criteo explique que « cette avancée, qui a demandé trois ans de recherche et développement, permet aux clients d'élargir leur audience à un nombre d'acheteurs potentiels bien plus important, sans rien changer à leurs objectifs précédents de coût par ventes ». Dans le meilleur des cas, cette optimisation du moteur peut conduire à une hausse des ventes liées aux bannières Criteo de 38%. C'est le seul chiffre communiqué. Mais la société précise qu'il a été mesuré « sur des milliards d'impressions et des millions d'utilisateurs ».

Compatible mobile

Reposant notamment sur la technologie open source Hadoop d'Apache, ce moteur « peut traiter jusqu'à 15 millions de prédictions par seconde et répondre en 20 millisecondes », souligne Criteo. Chaque jour, la société stocke plus de 20 téraoctets de données, notamment celles liées aux comportements d'achat.

Ce modèle prédictif repose sur les mêmes données utilisées jusqu'à présent dans la recommandation d'achat des bannières. Thomas Jeanjean indique qu'il s'agit « des informations liées au comportement de l'internaute sur une page Internet, des pages vues, de sa profondeur dans le tunnel de conversion... » Et tout cas cela ne change pas le modèle économique de Criteo, qui achète les espaces pub au coût pour mille (CPM) et les revend aux annonceurs au coût par clic (CPC), uniquement lorsqu'une bannière est cliquée - ce coût est fixe.

Ce modèle prédictif s'applique également au mobile, où Criteo a déployé ses outils de reciblage en début d'année. Thomas Jeanjean précise que sur ce canal, « le taux de conversion moyen est plus faible que sur PC, sauf sur les tablettes, où il se rapproche parfois de ce qu'on peut enregistrer sur ordinateur ». A noter que cette évolution ne concerne pas dans un premier temps Tedemis et son reciblage par e-mail.


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