Le vrai casse-tête de la mesure de la visibilité

juin 17, 2015

IAS_openOn ne cesse de dire que la mesure de la visibilité des impressions publicitaires en ligne est aussi difficile que variée, suivant le protagoniste qui la réalise. Dave Marquard, directeur de produits à Integral Ad Science, apporte sa contribution technique pour essayer d’expliquer pourquoi de telles différences existent. Selon lui, le clivage se situe selon que l’on est acheteur ou vendeur. La mesure faite à partir de l’ad server de l’annonceur sera nécessairement différente de celle de l’ad server de l’éditeur.

IAS-viewabilityEn effet, selon où l’on se situe, on ne dispose pas des mêmes informations avec la même exactitude. Du côté de l’acheteur il est possible de déterminer à partir de quel instant la création publicitaire démarrera sur l’écran. Du côté de l’éditeur, on saura où exactement cette création apparaîtra, mais on risque d’être perturbé par le temps de latence qui s’écoule entre la mise en place de la pub et son déclenchement, notamment s’il s’agit d’un format du type rich media. La différence entre ces deux « temps » différents peut atteindre 20% d’après Dave Marquand, ce qui est énorme à l’échelle de la seconde exigée par le MRC pour que la pub soit considéré comme étant vue (pour 50% de ses pixels).

Suivant cette même logique, alors qu’un éditeur peut être à 100% sûr de l’emplacement où se situe l’impression, l’annonceur quant à lui ne pourra tout simplement pas mesurer cela partout, à cause des barrières techniques imposées par les différents environnements existants. Dans ce cas, « si un vendeur annonce que 60% des publicités étaient en vue, avec un taux mesuré de 70%, que faire des 30% restants ? Les 70% doivent être extrapolés à toute la campagne ce qui peut certainement entraîner de la confusion », dit-il.

En deux mots, tant qu’il n’y aura pas un chiffre qui soit « valable » et qui inspire de la confiance aux deux côtés, la mesure de la visibilité continuera à semer la confusion.

Lire ici le billet de Dave Marquand, d’Integral Ad Science, publié sur adexchanger.

 

LUL

 

(Images: integralads.com.)