The Future of Ad Measurement: Modeling and AI

La mesure publicitaire est en crise (et c'est une bonne chose)

Pendant des annees, les annonceurs digitaux ont vecu dans l'illusion d'une mesure parfaite. Le pixel trackait tout, l'attribution au dernier clic donnait une reponse simple, et les rapports du Business Manager etaient parole d'evangile.

Cette epoque est terminee. Entre iOS 14.5, la fin des cookies tiers, le RGPD, et les restrictions croissantes des navigateurs, la mesure deterministique (suivre chaque individu de l'impression a la conversion) ne couvre plus qu'une fraction des parcours clients.

Mais cette crise a un effet positif : elle force l'adoption de methodes de mesure plus robustes et plus honnetes. Des methodes qui existaient depuis des decennies dans le monde offline et qui font un retour en force grace a l'IA.

Les trois piliers de la mesure moderne

1. L'attribution multi-touch (MTA) : toujours utile, mais limitee

L'attribution multi-touch tente de repartir le credit d'une conversion entre tous les points de contact du parcours client. Au lieu de donner 100% du credit au dernier clic, elle distribue la valeur entre la premiere impression, les clics intermediaires, et l'achat final.

Les modeles courants :

• Lineaire : chaque point de contact recoit la meme part de credit
• Temporel (time decay) : les points de contact les plus proches de la conversion recoivent plus de credit
• Base sur les donnees (data-driven) : un algorithme determine la contribution de chaque point de contact

Les limites en 2026 :

• L'attribution MTA depend du tracking au niveau individuel, ce qui est de plus en plus difficile
• Les parcours cross-device (mobile vers desktop) sont mal captures
• Les conversions offline (appels, visites en magasin) sont exclues
• Chaque plateforme (Meta, Google, TikTok) revendique le credit pour ses propres touchpoints

L'attribution MTA reste utile pour comparer les performances relatives au sein d'une meme plateforme, mais elle ne peut plus servir de source unique de verite.

2. Le Media Mix Modeling (MMM) : le grand retour

Le Media Mix Modeling est une approche statistique qui mesure l'impact de chaque canal marketing sur les ventes ou conversions en analysant des donnees historiques agregees. Pas de tracking individuel, pas de cookies, pas de pixel. Juste des donnees de depenses, de volumes, et d'indicateurs business.

Comment ca fonctionne :

• On collecte les donnees historiques : depenses media par canal, ventes, trafic, saisonnalite, promotions, evenements externes (meteo, vacances, concurrence)
• Un modele statistique (regression, bayesien, ou machine learning) identifie la contribution de chaque variable aux resultats business
• Le modele produit des courbes de rendement pour chaque canal (combien de conversions incrementales pour chaque euro investi)

Pourquoi le MMM revient en force :

• Il ne depend d'aucun tracking individuel (immune aux restrictions privacy)
• Il capture les effets cross-canal (TV + Meta + Search)
• Il mesure l'incrementalite reelle (ce que la pub apporte de plus par rapport au "business as usual")
• L'IA et le ML rendent les modeles plus accessibles et plus rapides

Meta Robyn : le MMM open-source

Meta a developpe Robyn, un outil MMM open-source base sur R (et maintenant Python). C'est un signal fort : Meta reconnaissait que le tracking pixel ne suffisait plus et encourageait les annonceurs a adopter le MMM.

Ce que Robyn offre :

• Modelisation automatisee avec optimisation bayesienne des hyperparametres
• Integration des courbes de saturation et d'adstock (l'effet retarde de la publicite)
• Budget optimizer pour recommander l'allocation optimale entre canaux
• Visualisations claires des contributions et des rendements marginaux

Les limites de Robyn :

• Necessite un minimum de 2 ans de donnees historiques pour des resultats fiables
• La qualite du modele depend directement de la qualite des donnees fournies
• L'interpretation des resultats necessite des competences en econometrie ou en data science
• Les annonceurs avec des budgets inferieurs a 10 000 EUR par mois n'ont souvent pas assez de variance dans les donnees pour un MMM fiable

Alternatives a Robyn pour les mid-market

Google Meridian : l'equivalent Google de Robyn, avec des fonctionnalites similaires et une integration facilitee avec les donnees Google Ads.

Solutions SaaS : des plateformes comme Lifesight, Paramark, ou Measured proposent du MMM "as a service" avec des interfaces utilisateur accessibles. Comptez entre 1 000 et 5 000 EUR par mois selon la complexite.

L'approche simplifiee : pour les annonceurs qui n'ont pas les ressources pour un MMM complet, une analyse de correlation entre les variations de budget et les variations de ventes (semaine par semaine) donne deja des insights utiles. Ce n'est pas du MMM rigoureux, mais c'est mieux que pas de mesure du tout.

3. Les tests d'incrementalite : la verite terrain

Les tests d'incrementalite (ou experiments) mesurent directement l'impact causal de la publicite. Le principe est simple : on divise l'audience en deux groupes (expose et non expose) et on compare les resultats.

Sur Meta : Conversion Lift Studies :

• Meta divise aleatoirement votre audience en un groupe test (voit vos pubs) et un groupe controle (ne les voit pas)
• Apres la periode de test, Meta compare les taux de conversion des deux groupes
• La difference est l'incrementalite : les conversions qui n'auraient pas eu lieu sans la pub

Les conditions pour un test valide :

• Budget minimum : 5 000 a 10 000 EUR pendant la periode de test
• Duree minimum : 2 a 4 semaines
• Volume de conversions suffisant : au moins 100 conversions dans le groupe controle

Les limites :

• Les tests mesurent un moment precis, pas une tendance
• Le cout d'opportunite est reel (le groupe controle ne genere pas de revenus pendant le test)
• Les resultats peuvent varier selon la saisonnalite, la maturite du compte, et l'audience

L'approche par triangulation

Aucune methode de mesure n'est parfaite seule. La meilleure approche combine les trois :

Attribution (MTA) : pour l'optimisation quotidienne au sein de chaque plateforme. Quelle creative fonctionne le mieux ? Quelle audience convertit le plus ? C'est le niveau tactique.

Media Mix Modeling : pour l'allocation budgetaire strategique. Quel canal genere le plus de valeur incrementale ? Ou investir le prochain euro ? C'est le niveau strategique.

Tests d'incrementalite : pour calibrer et valider les deux autres methodes. Le MMM dit que Meta genere 30% de vos ventes incrementales ? Un test d'incrementalite confirme ou infirme ce chiffre.

Le workflow concret :

1. Utilisez l'attribution plateforme pour optimiser vos campagnes au quotidien
2. Lancez un MMM tous les trimestres pour ajuster votre allocation budgetaire
3. Conduisez un test d'incrementalite tous les 2 a 3 mois pour valider les hypotheses du MMM
4. Reconciliez les trois sources : si les conclusions divergent, creusez pour comprendre pourquoi

Ce que les annonceurs mid-market peuvent faire des maintenant

Vous n'avez pas besoin d'un budget de 100 000 EUR par mois ou d'une equipe de data scientists pour ameliorer votre mesure. Voici un plan pragmatique :

Niveau 1 : les fondamentaux (budget < 10 000 EUR/mois)

• Configurez correctement la CAPI et l'attribution Meta
• Comparez systematiquement les conversions Meta avec vos donnees internes (CRM, backend, GA4)
• Calculez votre ROAS "reel" (base sur les donnees internes) et votre ROAS "rapporte" (base sur Meta)
• Notez l'ecart et ajustez vos decisions en consequence

Niveau 2 : les tests (budget 10 000 a 50 000 EUR/mois)

• Lancez des geo-tests : activez Meta dans certaines zones geographiques et pas d'autres, comparez les ventes
• Faites des tests on/off : coupez Meta pendant une semaine, mesurez l'impact sur les ventes globales
• Utilisez les Conversion Lift Studies de Meta quand votre volume le permet

Niveau 3 : la modelisation (budget > 50 000 EUR/mois)

• Deployez un MMM (Robyn, Meridian, ou solution SaaS)
• Integrez tous vos canaux media dans le modele (Meta, Google, TV, emailing, organique)
• Utilisez les resultats du MMM pour guider votre allocation budgetaire trimestrielle
• Validez les resultats du MMM avec des tests d'incrementalite

Les erreurs de mesure les plus courantes

1. Faire confiance a une seule source

Si vos decisions sont basees uniquement sur le ROAS rapporte par Meta, vous avez un angle mort. Meta surestime sa propre contribution (comme toute plateforme). Croisez toujours avec vos donnees internes.

2. Confondre correlation et causalite

"Quand j'augmente mon budget Meta, mes ventes augmentent" n'est pas une preuve que Meta cause les ventes. Peut-etre que vous augmentez votre budget en periode de forte demande (Black Friday, soldes) et que les ventes augmenteraient de toute facon. Seuls les tests d'incrementalite etablissent la causalite.

3. Optimiser sur des metriques proxy

Optimiser sur le CTR ou le CPC plutot que sur les conversions reelles est une erreur classique. Un CTR eleve avec un taux de conversion nul est un gaspillage de budget. Mesurez ce qui compte : les ventes, les leads qualifies, le revenu.

4. Ignorer les effets de halo

Meta Ads genere des effets indirects que le tracking ne capture pas : augmentation des recherches de marque sur Google, bouche-a-oreille, visites directes sur le site. Le MMM capture ces effets, l'attribution plateforme non.

5. Ne pas allouer de budget aux tests

Beaucoup d'annonceurs refusent de "perdre" du budget pour un groupe controle dans un test d'incrementalite. Mais sans test, ils ne savent pas si 20% de leur budget est gaspille sur du trafic non incremental. L'investissement dans le test est toujours rentable a moyen terme.

L'IA change la donne

Les modeles de machine learning transforment la mesure publicitaire de trois facons :

Vitesse : un MMM qui prenait 6 a 8 semaines de travail avec un cabinet de conseil peut maintenant etre produit en quelques jours avec les bons outils.

Accessibilite : les solutions SaaS et open-source democratisent l'acces a des methodes qui etaient reservees aux grands annonceurs.

Precision : les modeles bayesiens et le deep learning permettent d'integrer plus de variables et de capturer des relations non lineaires que les modeles statistiques classiques rataient.

La mesure publicitaire parfaite n'existera jamais. Mais la combinaison d'attribution, de modelisation et d'experimentation nous rapproche d'une comprehension honnete de la valeur creee par chaque euro investi. C'est un progres considerable par rapport au monde du "le pixel dit que tout va bien".

Le tableau de bord de reconciliation : un outil simple mais puissant

Avant meme de deployer un MMM ou des tests d'incrementalite, chaque annonceur devrait avoir un tableau de reconciliation hebdomadaire. C'est un fichier simple (Google Sheets suffit) qui compare les donnees de chaque source :

| Semaine | Conversions Meta (rapportees) | Conversions GA4 | Conversions CRM | Ecart Meta vs CRM | |---------|-------------------------------|-----------------|-----------------|-------------------| | S1 | 145 | 112 | 98 | +48% | | S2 | 132 | 105 | 95 | +39% | | S3 | 158 | 120 | 108 | +46% |

Ce tableau revele immediatement le facteur de surestimation de Meta pour votre compte specifique. Si Meta surestime systematiquement de 40%, appliquez un facteur de correction de 0,7 a vos metriques Meta pour obtenir une estimation plus realiste de votre ROAS.

Ce n'est pas elegant, mais c'est pragmatique. Et c'est infiniment mieux que de prendre les chiffres Meta au pied de la lettre.

Chez Pulsoria, nous construisons ce tableau de reconciliation pour chaque client des le premier mois. C'est la base de toute decision d'allocation budgetaire.

Sources

• Meta, "Robyn: Continuous and Semi-Automated MMM" (2025) : https://facebookexperimental.github.io/Robyn/
• Google, "Meridian: Open-Source Marketing Mix Model" (2025) : https://developers.google.com/meridian
• Harvard Business Review, "The New Science of Ad Measurement" (2025) : https://hbr.org/2025/ad-measurement-science
• Search Engine Journal, "Marketing Mix Modeling for Digital Advertisers: A Practical Guide" (2025) : https://www.searchenginejournal.com/marketing-mix-modeling-guide/
• Meta Business Help Center, "About Conversion Lift Studies" (2025) : https://www.facebook.com/business/help/1514372351922333