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DCO

Écrit par B. Bathelot, modifié le 08/12/2021
Glossaires : Publicité display et vidéo Publicité média Publicité média Retargeting

DCO est l'acronyme anglais pour "dynamic creative optimization". La DCO est donc la pratique par laquelle des créations publicitaires digitales (bannières, publicités Facebook, vidéo, etc.) sont en temps réel automatiquement optimisées au fur et à mesure de leur diffusion. La DCO vise à maximiser le taux de clics et / ou le taux de conversion sur le site de l'annonceur.

Il existe dans la pratique deux types ou niveaux de DCO :

Le premier niveau de DCO qu'on appellera ici "DCO simple" consiste "simplement" à adapter en temps réel la création publicitaire en fonction des éléments de contexte relatif à l'individu ciblé (données individuelles, localisation, etc.) ou au contexte d'environnement (heure, météo, etc.). Ces éléments de contexte peuvent parfois être obtenus par le biais de l'open data.

De très nombreuses créations peuvent alors être produites et elles peuvent même être uniques dans le cas par exemple d'une distance point de vente s'affichant dans le message.

Un exemple de DCO pour la promotion d'un film utilisant géolocalisation et horaires des séances de cinéma :


 

Un dispositif de "DCO simple" décrit par Adventori :

dco5

Un exemple de campagne DCO basée sur la géolocalisaion de l'audience :



 

Le deuxième niveau de DCO, qu'on appellera ici "DCO complexe" correspond au cas où différentes versions d'une ou plusieurs variables  (couleur, CTA, etc.) peuvent être testées auprès d'un même type d'individu par le biais d'une procédure de test MVT.

La DCO complexe se fait alors en confiant à un algorithme "branché" sur l'ad server le soin de faire varier et tester les différentes variables composant la création publicitaire (couleur, image, texte, animation, call to action,...). Dans le cadre de campagnes de grande envergure utilisant la DCO, plusieurs milliers, voire plusieurs dizaines de milliers de bannières différentes peuvent être utilisées. La DCO complexe permet d'optimiser les créations en cours de campagne dans une logique de machine learning et permet d'identifier des "préférences" indétectables à priori. Le processus de DCO pourrait par exemple montrer que la couleur bleue est plus appréciée sur les bannières dans le sud de la France alors que le rouge est plus efficace en Ile de France.

Le processus d'optimisation lié à la DCO se fait à priori (avant affichage) en se basant sur les données de l'individu ciblé lors d'un affichage et sur les éléments de contexte et à posteriori en prenant en compte les données de performance liées à l'historique de campagne.

Des formes particulières de DCO sont le DCO drive-to-store et le DCO audio.

Le principe de la DCO complexe illustré par une plateforme programmatique (crédit image Gamned) :

DCO

 

Des annonceurs témoignent sur leurs usages de la DCO simple et complexe :




 

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