Comment la personnalisation continue de s'améliorer avec les changements dans la publicité

Il est difficile d'imaginer qu'il y a seulement une décennie, le marketing numérique en était encore à ses balbutiements. Les réseaux sociaux étaient nouveaux. Mobile était à peine une chose. pages de destination post-clic ? Optimisation du taux de conversion ? Ce sont encore des bambins en comparaison.

Dans une industrie qui semble devoir se mesurer en années canines, il est rare que les spécialistes du marketing se rendent compte du chemin parcouru si rapidement : comment en sommes-nous arrivés à bombarder les internautes avec des publicités non pertinentes, laides et tape-à-l'œil comme celle-ci…

…au marketing auprès d'un public d'une personne ? Quand les gens ont-ils commencé à s'attendre à des publicités personnalisées en fonction de leurs données démographiques, psychographiques, de leur comportement, etc. ? Et comment cela a-t-il changé la publicité telle que nous la connaissons ?

L'évolution de la publicité au fil des années : le numérique d'hier à aujourd'hui

En 1994, AT&T a diffusé la publicité ci-dessus, la première de ce que nous connaissons sous le nom de format de bannière. « Avez-vous déjà cliqué sur votre souris ICI ? » demanda-t-il dans un texte tye-dye. "YOU WILL" a-t-il commandé à l'aide d'un repère visuel.

Imaginez voir cela aujourd'hui sur l'un de vos sites Web préférés. Vous ririez probablement à la pitoyable tentative de gagner votre clic. Vous l'ignoreriez. Ou, vous le feriez passer par le service marketing comme exemple de la façon de ne pas créer une annonce.

Pourquoi?

Parce que cela va à l'encontre de tout ce que nous savons sur le fait d'inciter les gens à cliquer. L'annonce est noire avec du texte multicolore au premier plan (distrayant, difficile à lire), et une partie est écrite en majuscules (YELLING IN PRINT). Ce qui est pire que le design, c'est la copie elle-même. Aucune proposition de valeur, aucune identité de marque - nous ne savons pas ce que c'est, d'où cela vient ou pourquoi nous devrions nous sentir en sécurité en cliquant dessus.

Quoi qu'il en soit, il a généré un taux de clics de 44 %, la curiosité étant le facteur déterminant. C'était un coup de chance dans l'obscurité alors que le Web était nouveau et que le mystère était capable de générer des clics. Et, bien qu'il soit peu probable que cela fonctionne maintenant, à l'époque, cela a donné naissance à un tout nouveau type d'annonce.

La publicité display décolle

L'année suivante, l'affichage publicitaire allait décoller comme un moyen de garder l'information gratuite tout en récompensant ceux qui l'ont créée. Les éditeurs ont bénéficié de revenus publicitaires, les utilisateurs ont obtenu des informations gratuites et les annonceurs ont gagné en visibilité. Le seul problème était que les annonceurs ne savaient pas exactement à qui ils exposaient leurs publicités.

Il s'agissait de la forme la plus pure de publicité hors ligne et sortante transférée sur le Web. Vous avez mis vos annonces sur Internet en espérant que les bonnes personnes les aient vues. Bien sûr, vous pourriez augmenter les chances que cela se produise en plaçant vos publicités sur des pages Web où votre public cible était susceptible de passer du temps, mais vous n'aviez aucune donnée spécifique sur qui voyait quoi.

Par exemple, un magazine imprimé pourrait savoir que ses lecteurs hors ligne étaient des femmes âgées de 18 à 35 ans, mais il n'aurait aucun moyen clair de savoir si cela a été transféré sur le Web. Vous pourriez faire l'hypothèse, mais c'est à peu près tout.

La publicité display fait peau neuve

En 1995, cela a changé lorsqu'une agence appelée WebConnect a introduit un outil permettant de placer des publicités basées sur des données démographiques sur un réseau de sites Web. Désormais, avec des données sur les visiteurs du site Web, les annonceurs sauraient où leurs messages étaient le mieux reçus. Non seulement cela, mais grâce à l'outil propriétaire de WebConnect, les annonceurs pourraient :

• Suivre les impressions
• Suivre les taux de clics
• Limiter le nombre de fois qu'un visiteur a vu une annonce
• Mesurer le nombre de demandes de vente générées par l'annonce
• Déterminez le coût de placement d'une annonce sur jusqu'à 140 sites Web

Cela ne nous semble peut-être pas grand-chose maintenant, mais à l'époque, des capacités comme celles-ci étaient révolutionnaires. Et l'année suivante, ils inaugureraient une ère d'analyse.

Découvrez DoubleClick

En 1996, le colosse publicitaire d'aujourd'hui, DoubleClick, est né. Pour les annonceurs et les éditeurs en ligne, c'était d'une importance capitale. Avant cela, il n'y avait pratiquement aucune organisation de sites Web, d'analyses et de placements publicitaires.

Désormais, les éditeurs pouvaient vendre des espaces publicitaires et les annonceurs pouvaient les trouver à partir d'une seule plateforme. De plus, les annonceurs pourraient optimiser les campagnes avant qu'elles ne se terminent. C'était un gros problème, car avant l'outil DART (Dynamic Advertising Reporting and Targeting) de DoubleClick, les annonces et les budgets ne pouvaient pas être ajustés tant que les campagnes n'étaient pas terminées.

Avec de meilleurs outils, les éditeurs et les annonceurs ont prospéré, et ce n'est pas un hasard si, à cette époque, le nombre des deux parties a augmenté. Mais pas pour longtemps.

La bannière éclate avec la bulle

Lorsque la bulle Internet a éclaté, la publicité en ligne a commencé à montrer des signes de déclin. Les taux de clics des bannières publicitaires ont chuté, et avec eux, les revenus des annonceurs et des éditeurs. D'innombrables entreprises ont fait faillite, et elles n'ont pas pu être ressuscitées même avec l'aide d'un nouveau format publicitaire - les pop-ups - qui ont chuté aussi rapidement qu'ils ont augmenté. À la fin des années 90, les entreprises cherchaient un nouveau sauveur.

La publicité PPC à la rescousse

En 1999, une prise de conscience s'est produite : les gens recherchent des produits et des services en ligne. Les entreprises recherchent des personnes à qui vendre leurs produits. À l'intersection des deux, se trouve la publicité sur les recherches.

Le premier modèle de recherche payante est venu de GoTo.com. Initialement appelé « paiement au placement », il a évolué pour devenir « paiement par clic », grâce auquel les annonceurs pouvaient enchérir sur des requêtes de recherche contenant des mots clés pertinents. Le plus offrant a remporté le placement le plus élevé sur une page de résultats de moteur de recherche.

Cela a d'abord rapporté de l'argent à GoTo, mais a conduit à une mauvaise expérience utilisateur. C'était un modèle basé sur qui payait le plus, et en tant que tel, il y avait peu de considération pour ce que les chercheurs trouvaient précieux. Tout ce qui comptait, c'était le montant qu'une entreprise était prête à offrir. Pour combattre les échecs d'un modèle comme celui-ci, un nouveau s'est formé…

Google AdWords fait ses débuts

En 2000, Google AdWords a fait ses débuts. Alors que son objectif, comme celui de GoTo, était en fin de compte de générer des revenus, il ne l'a pas priorisé au détriment de l'expérience utilisateur. En plus des enchères, Google a basé les positions des annonces sur des facteurs qui contribuent au niveau de qualité, ce qui a incité les annonceurs à créer de superbes pages de destination post-clic.

Si un annonceur enchérit fortement, mais a un faible taux de clics et une mauvaise expérience de la page de destination post-clic, il peut toujours apparaître plus élevé qu'une annonce avec une enchère plus faible et un taux de clics plus élevé et une expérience de la page de destination post-clic. Jusque-là, et sans doute encore, il s'agissait de la première poussée majeure pour donner la priorité à la page de destination post-clic.

La publicité sur les réseaux sociaux éclate

Le début des années 2000 a été dominé par la recherche PPC et la publicité display, et pendant ce temps, les principaux réseaux sociaux ont pris de l'ampleur. Twitter, Facebook et YouTube étaient tous en train de devenir les nouveaux lieux de rencontre en ligne pour les jeunes générations. Au milieu des années 2000, ils disposaient de suffisamment de données pour dévoiler une plate-forme publicitaire qui, dans le cas de Facebook, consoliderait sa position de deuxième place derrière Google dans la publicité numérique. Twitter deviendrait la source de contenu en temps réel, tandis que LinkedIn deviendrait le réseau B2B le plus précieux et YouTube gagnerait la suprématie vidéo.

L'automatisation du marketing s'enflamme

Alors que les débuts de l'automatisation du marketing remontent aux années 90 (Eloqua, Infusionsoft, Salesforce étaient parmi les grands noms existants), l'industrie s'est enflammée au milieu des années 2000, et dans les années suivantes, elle exploserait. En 2011, moins de 150 technologies marketing existaient. Aujourd'hui, ce nombre dépasse les 7 000 :

À mesure que le nombre de fournisseurs augmentait, les intégrations augmentaient également, ce qui ouvrait un monde de techniques avancées pour les spécialistes du marketing combinant des outils. CRM, technologie de reciblage, plates-formes de marketing par e-mail, outils de médias sociaux, analyses, plates-formes de page de destination post-clic - ils pourraient tous communiquer les uns avec les autres. Et ensemble, ils ont permis de suivre et de personnaliser comme jamais auparavant.

L'état de la publicité personnalisée aujourd'hui

Même il y a 5 à 10 ans, les entreprises ne pouvaient pas personnaliser comme elles le peuvent aujourd'hui. Deux raisons ont contribué à ce fait :

Internet est devenu un canal publicitaire établi. Il existe depuis des décennies maintenant, ce qui signifie que les annonceurs ont eu plus de temps pour collecter des données. Plus de données disponibles s'accompagnent d'un meilleur ciblage. Google, par exemple, possède un profil publicitaire complet sur chacun de ses utilisateurs qui inclut des identifiants tels que l'historique de recherche, l'utilisation des applications, l'historique de localisation (si vous avez activé les services de localisation), l'historique YouTube, etc. Facebook conserve des données similaires sur ses utilisateurs, et cela n'inclut pas toutes les informations que les utilisateurs offrent de leur propre gré. Au total, Facebook conserve en moyenne 98 points de données sur ses 2,27 milliards d'utilisateurs avec lesquels les annonceurs peuvent cibler.

Les outils sont avancés et intégrés, ce qui permet des techniques de marketing qui n'étaient pas disponibles au début du marketing en ligne. Cela inclut la collecte de données et sa facilitation. Grâce à la technologie de suivi, aux outils de publicité programmatique et aux plateformes d'optimisation post-clic, les entreprises disposent de plus de moyens que jamais pour personnaliser leurs campagnes sur tous les appareils, de bout en bout.

Sur la base de ces données et des outils qui permettent leur utilisation, Instapage a défini le premier système de classification pour la personnalisation dans la publicité. Sur une échelle de 0 à 5, il classe chaque niveau de personnalisation de base à avancé :

• Niveau 0 : ciblage basé sur le besoin ou le désir et l'emplacement géographique étendu (pays, état).
• Niveau 1 : Ciblage basé sur la combinaison d'un besoin ou d'un désir et d'un emplacement géographique plus précis (ville).
• Niveau 2 : Ciblage basé sur la combinaison du besoin ou du désir, de la localisation micro-géographique (code postal) et des informations démographiques (âge, sexe, revenu, etc.).
• Niveau 3 : Ciblage basé sur la combinaison du besoin ou de l'envie, de l'emplacement micro-géographique, des informations démographiques et des intérêts individuels généraux (sports, voyages, technologie, etc.).
• Niveau 4 : Ciblage basé sur la combinaison du besoin ou de l'envie, de la localisation micro-géographique, des informations démographiques avancées (préférence politique, fidélité à la marque, type de véhicule, etc.), intérêt de niche spécifique (genre de musique, personne célèbre, loisirs, etc.) .), et l'intention d'achat (mot clé de recherche).
• Niveau 5 : Ciblage basé sur la combinaison du besoin ou du désir, de l'emplacement géographique exact, des informations démographiques avancées, de l'intérêt de niche spécifique, de l'intention d'achat et des modèles de comportement historiques (historique des achats, historique des votes, page Web visitée, etc.).

Avec les outils et les données disponibles aujourd'hui, les utilisateurs s'attendent à la plus grande personnalisation possible. Ils veulent être traités comme des individus, et non comme une adresse sur une liste de diffusion en masse.

Selon un sondage d'Epsilon, 80 % des personnes interrogées déclarent qu'elles sont plus susceptibles de faire affaire avec une entreprise si elle propose des expériences personnalisées. Au total, 90 % déclarent trouver la personnalisation attrayante. Cependant, peu de spécialistes du marketing se contentent de leurs efforts de personnalisation.

Les dernières années ont mis en lumière une déconnexion dans la publicité numérique : la campagne publicitaire ne se termine plus avec la publicité. En ligne, la campagne publicitaire se termine sur la page de destination post-clic après la conversion de vos visiteurs. Et, alors que la plupart de ces plates-formes – Google Ads, Facebook, DoubleClick, par exemple – offrent des outils pour personnaliser la publicité, elles ne le font pas pour les pages de destination post-clic. Jusqu'à il y a quelques années, optimiser ce qui se passe après le clic n'était pas une option à moins d'avoir une équipe de testeurs et de développeurs à votre disposition. Aujourd'hui, les outils d'optimisation post-clic le permettent à grande échelle.

Optimisation post-clic : de quoi s'agit-il et comment permet-elle la personnalisation ?

Avant l'optimisation post-clic, les annonceurs se concentraient sur l'obtention du clic. Ils concentrent leurs efforts sur le ciblage et la création, les outils avec lesquels acheter, les mots-clés sur lesquels enchérir, etc.

Ce taux de clics amélioré grâce à la personnalisation de la publicité, mais cela a laissé de nombreuses campagnes déconnectées par la suite. Lorsqu'un utilisateur clique dessus, même s'il s'agit de votre client idéal, vous ne pourrez pas le convertir avec une ancienne page de destination post-clic.

Malgré ce que vous avez pu lire dans d'autres ressources, une page de destination post-clic n'est pas simplement "une page sur laquelle vous arrivez après avoir cliqué sur une publicité en ligne". Par exemple, une publicité peut vous diriger vers une page d'accueil. Cela ne fait pas de la page d'accueil une page de destination post-clic.

Une page de destination post-clic est une page Web autonome créée dans le seul but de convertir un visiteur. Cela peut être pour s'inscrire, s'abonner, acheter, etc. Quel que soit l'objectif de conversion, cette page est créée pour l'obtenir.

Pourquoi une page spécifique et pas une seule sur votre site actuel ?

Car pour continuer la personnalisation de l'annonce, chaque campagne a besoin de sa propre landing page post-clic spécifique. Lorsque vous dirigez les utilisateurs vers une page À propos ou une page de tarification, vous les envoyez à un endroit qui ne correspond pas au message de l'annonce de référence. Votre prospect reçoit un message générique après avoir reçu une annonce hyper-ciblée. Le résultat : Le travail que vous avez fait pour personnaliser l'annonce n'a servi à rien.

L'optimisation post-clic (PCO) comble le fossé entre l'annonce et la conversion. C'est la pratique d'améliorer les chances que votre visiteur convertisse après avoir cliqué sur votre annonce. Cela implique des techniques telles que la rédaction persuasive, les tests A / B, l'optimisation du taux de conversion, etc.

Combinez ces techniques avec les trois piliers de l'optimisation post-clic et vous obtenez une excellente page de destination post-clic :

La création évolutive fait référence à la mentalité "chaque promotion a besoin d'une page". Sans la possibilité de créer de nombreuses pages de destination post-clic - au moins une par campagne - le deuxième pilier, la "personnalisation", ne peut exister. Aujourd'hui, les pages Web génériques ne suffiront pas.

À son niveau le plus élémentaire, la personnalisation correspond à au moins une page de destination post-clic par campagne, mais de nombreux annonceurs vont au-delà. Certains créeront des pages de destination post-clic basées sur des segments de trafic, d'autres sur la base de données de reciblage. Avec les outils d'aujourd'hui, les pages de destination post-clic peuvent être aussi personnalisées que vous le souhaitez.

Le troisième pilier, l'optimisation, fait référence à la poursuite de l'amélioration du taux de conversion sur vos pages de destination post-clic. Cela implique la collecte de données avec des technologies telles que les cartes thermiques et les tests A/B, puis des modifications en fonction des résultats. Et ce processus se poursuit indéfiniment, dans le but d'augmenter votre résultat net.

En savoir plus sur les opportunités d'optimisation tout au long de l'entonnoir

Aujourd'hui, de plus en plus de spécialistes du marketing accordent la priorité à ce qui se passe après le clic. Et ils recherchent tout au long de l'entonnoir des endroits où ils peuvent le faire.

Combien de temps leur formulaire doit-il rester sur une page de destination post-clic de l'entonnoir supérieur ? Quels actifs fermés fonctionnent le mieux à mesure que les prospects se rapprochent de la vente ? Quels types d'éléments sont indispensables sur les pages de vente ?

La personnalisation vous permet d'interagir avec le public à un niveau personnalisé. Découvrez dès aujourd'hui comment créer une personnalisation 1: 1 de la publicité à la page à grande échelle avec une démo Instapage Enterprise.